随着ChatGPT到O3的发布，AI产业的发展进入了一个新的阶段。在这个阶段，核心问题不再是模型的好坏，而是如何让O3水平的模型发挥效力。
AI应用面临的挑战
从技术本身来看，AI应用面临的挑战主要集中在提示词的编写上。但AI本质上提供的是通用智能，与目前的提示词编写方式存在错位。因此，需要从更大的空间延展纵深，理顺应用通路。
AI应用中的关键因素
AI应用中最重要的几个因素如下：
1. AI和人的关系
AI和人的关系是未来各种应用塑形的基础。人机互动的方式将决定应用的边界和形态。
2. 数据的可获取性
数据的可获取性决定了应用的功能边界。利益关系的一致性是源源不断获取数据的基础。数据的成本也不容忽视。
3. 数据通路的通用性
AI大模型的能力具有通用性，但感知反馈通路的通用性不足会导致能力错配。这是与过去应用的核心差异。
4. 系统型应用
AI应用没有小而美的说法。数据边界决定了应用边界，只有系统化应用才能满足灵活多变的需求。
5. 自适应性
未来几乎所有AI应用都将需要自适应能力。随着数据积累，AI系统将进化为实时响应和迭代总结行为的自主系统。
AI应用的发展趋势
基于以上因素，AI应用的发展趋势如下：
- 硬件抽象层（HAL）和技能商店的出现
- 系统内核划分为快思考和慢思考两部分
- 应用自主完成大部分功能
- 实时处理和迭代总结行为的结合
结语
AI应用的未来之路充满机遇和挑战。通过解决人机关系、数据可获取性、通用性等关键问题，AI将为人类创造前所未有的新效能和新体验。理解这些因素对于企业和开发者把握AI应用的未来至关重要。
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