#一分钟视频创作季# 某制造企业为在核心产品设计环节已经采用了PIM系统，积累了丰富的设计参数和工艺知识。他们没有选择从头开始建设知识库，而是将PIM系统中的知识与大模型对接，实现了基于已有知识的产品设计优化。这一举措不仅节省了大量人力和时间成本，还显著提升了产品设计的效率和质量。

但是并非所有的企业都会如此，大多数的企业在着手知识库建设时，往往面临诸多困惑。他们觉得，从零开始搭建知识库需要投入大量人力和精力，还要组织各部门集中梳理知识。然而，这种做法并非必要。不同行业的企业数字化水平差异较大，比如制造业的数字化程度通常低于医疗、金融等行业，许多企业尚未建立知识库。但即便如此，制造业中的一些企业仍拥有丰富的业内知识。以核心产品设计为例，这些企业通常配备了PIM（产品信息管理）等数字化系统，其中存储了大量企业知识。企业完全可以利用这些现有知识，将其接入大模型，让大模型基于这些知识开展应用。

基于此，企业可以开展产品参数设计、形成产品设计方案等工作。虽然这种应用可能无法在企业大范围内全面铺开，但至少能在小场景中为企业创造价值。只要在小场景中运用得当，企业就能积累经验，并将这种经验复制到其他场景中。通过持续构建知识库内容，企业的大模型应用便能逐步推广。然而，企业对知识库建设难度的过度担忧以及对已有知识资源的忽视，导致他们在应用大模型时难以迈出关键一步。

大模型在企业中的应用场景相对有限。尽管在一些小场景中能够为企业创造价值，但要实现大范围应用仍面临诸多挑战。这主要是因为大模型需要与企业的具体业务流程、数据结构等进行深度整合，而这种整合需要耗费大量的时间和精力去探索与优化。此外，企业在不同业务环节对大模型的需求也各不相同，需要针对具体场景开展定制化开发与调整。这种应用场景的局限性，不仅限制了大模型在企业中的广泛应用，也影响了其落地的速度与效果。#有点东西##AI创造营# http://t.cn/AXvuEO0b