来源：大任智库

在AI大模型领域，技术的迭代速度极为迅猛，专业顾问团队能够为企业带来最新的技术洞察和应用实践方法。同时，顾问团队将协助集团员工构建持续学习机制，通过定期的技术培训和研讨会，确保核心团队能够及时掌握并应用新兴技术，保持AI+项目的前瞻性布局和竞争力定位。

AI+在三体发展过程的具体任务、内容和形式，都需要系统谋划和深入论证。顾问团队可协助组织与政府、企业、用户及行业专家的专题研讨和深度对话，更好地融合政策精神、产业趋势和用户需求。同时，运用数据分析工具，对新开发应用项目的潜在影响进行模拟和预测，更好地评估新模式的可行性和潜在价值，为决策提供科学依据。

AI+开发和应用落地涉及新技术运营、大数据治理、原有系统平台集成和协作反馈和优化机制等，具有高度复杂性，顾问团队将提供全面的项目策划和实施辅助服务，包括项目目标设定、关键里程碑规划、关键风险点识别等。同时运用项目管理最佳实践，通过持续的需求管理和版本迭代，帮助集团构建灵活高效的开发流程，以应对项目过程中可能出现的各种挑战。

AI+在区域公共服务平台上的创新应用，是当前政府服务的关注点，也是当下市场创新的聚焦点。顾问团队将对企业的探索实践所形成的应用成果，及时总结提炼，赋予特别的价值定位和独特品牌塑造。通过联合组织行业会议、媒体活动和主题行动等，吸引更广泛的关注和参与，提升市场认知度和社会影响力。同时，协助提报政策咨文，参与创建成果评比，争取成为行业模范和区域典型。

依据大任智库提出的AI应用六步法（“定场景、组团队、备数据、选模型、做研发、强应用”），定场景是第一步，决定了后续的全部工作的方向正误、价值大小、投入多少，甚至项目成败。AI+咨询顾问的首要任务就是帮助业主方全面深入地进行内外调研，分析梳理可能的应用专门，选择和论证入门应用、爆款应用和全部应用的路线地图。

目标应用场景确定后，咨询顾问团队将协助业主研讨和确定目标应用的价值定位、功能需求和交互表现，以作为业主方招标方案中开发需求的内容支撑。外部开发服务技术方确定后，咨询顾问团队协同业主方和技术方，对研发（训练）需求理解一致，并基于市场变化和开发进程而及时提出需求设计的迭代优化建议。

基于AI大模型的开发训练，涉及基座大模型的选型、关联技术工具的组合，以及不同技术服务团队的比选等，咨询顾问团队结合企业的AI+发展规划和当下重点研发训练项目，提供全面的大模型及厂商信息资料，提供相应的比选分析策略，帮助业主从技术成熟度、产业适用性和服务响应力等方面确定招采过程中对服务商的条件设置和评价方法。

AI大模型的研发训练，需要包括甲、乙双方、第三方顾问团队以及关联生态伙伴共同组成项目团队。咨询顾问方将协助制定完整的项目方案和项目计划，设置科学的分工、流程和协作机制，协助实施以周、月、季度及特定项目节点的项目复盘、评价、优化工作。在研发训练的不同阶段，协助业主方决策、管理和执行层之间的意见贯通，协助项目产品的研发训练与种子用户、公共用户的内测、试用和推广。

咨询顾问团队将协助企业建立严格的AI+研发训练质量控制方法，履行类似工程“监理”的角色职责，在研发训练过程中，保持与技术服务方紧密协同，持续进行质量监控，发现偏差及时提出并协助改进。依据研发需求、技术方案和质量参数，协助节点评价和成果评审和最终交付的把关。

基于AI大模型的研发训练成果，既是企业创新新实践，也是行业变革新模式，同时也是市场服务新示范。咨询顾问团队将及时对相关成果予以提炼、总结，并以咨政专报、创新案例和成果等形式进行提报、申报和公共传播，以便得到相关部门的关注支持，获得相关荣誉表彰。

围绕AI大模型创新应用的咨询服务是将多种咨询目标合于一体，多种咨询形式柔性结合的一种新型外智服务方式。要求体现出多样化的要求，融合不同形式，形成新型独特的AI+顾问模式。

AI大模型应用专业顾问服务，类似于教练式服务。与客户企业一起对AI+行动规划进行市场趋势、方法论和内容体系等指导和讨论，提供相关主题讲座，提供主题研讨交流，提供过程中的疑难咨询、方法讨论。帮助界定内容，指导把控要点，促进甲方项目组成员数字化专业水平的提升。

AI大模型应用专业顾问服务，也类似于项目监理服务。通过服务，保障企业AI+创新应用项目的全过程得到专业化的质量管控。协助组织和参与实施项目前期方案评审、过程重要节点评审、项目验收评审，对交付成果依据项目需求和研发协议进行全盘评价，协助与技术开发方的沟通和完善。从需求阶段的共研，到过程中外协开发方各节点规划设计的交付评审，到最终规划成果的评审验收，提供专业意见和规范指导。

AI大模型应用专业顾问服务，同样类似于伙伴式服务。围绕项目全过程，与企业工作组成员一道，随时响应，及时交流，结合外协开发方服务进度和方式，共同沟通，融合协作，随时响应沟通交流，双方决策层建立协作直通车，在项目研发、应用和成果化等各方面进行紧密协作，保障规划项目最终实现优秀成果并便于应用落地。