AI Expo 2026 第二天概述：產業正步入成熟轉折點
2026 年倫敦舉辦的 AI & Big Data Expo 以及數位轉型週第 2 天，明顯展現產業正經歷從初期熱潮向實務落地的轉型階段。與會企業領導者開始面臨如何將生成式模型等 AI 工具融入既有系統架構中的挑戰，不再只是停留在理論或實驗性階段。
焦點轉移：由大型語言模型向整合與實用性邁進
與會講者和業界專家在第二天的論壇中，較少探討大型語言模型 (LLM) 本身的技術細節，而是更注重如何將多元 AI 應用從實驗性概念驗證推進至正式生產環境中。這包括業務流程再造、數據整合、系統相容性以及跨部門協作機制的建立。
企業面臨的挑戰與策略
多數企業面臨 AI 部署時的困難不在技術本身，而是如何克服內部 IT 系統與政策限制，搭建可擴展且安全的 AI 生產環境。以下關鍵挑戰被反覆提及：
- 架構整合難題：如何將 AI 工具與現有ERP、CRM、數據庫等系統無縫整合。
- 數據治理與隱私保護：確保 AI 應用符合資料合規要求，防範資訊安全風險。
- 組織變革管理：推動 AI 文化的落地與員工技能提升。
實務案例分享：從試點走向落地的成功經驗
部分先行者分享了他們成功將 AI 項目從試驗場景推進到日常營運的經驗，包括：
- 跨團隊合作促進需求精準對接與快速迭代。
- 引入強化學習與自動化監控機制以確保模型表現穩定。
- 建立明確的 KPI，確保 AI 專案貢獻企業績效。
會議總結與未來趨勢展望
第二天主題強調，生成式 AI 的初期創新期已過，未來企業成功關鍵在於將 AI 技術融入實際生產系統，並持續管理與優化 AI 項目的生命週期。此外，與大數據結合及數位轉型的深度融合將成為業界下一波重要趨勢。
展望未來，大量企業將著眼於AI 生產化的標準化流程與彈性架構建置，以因應快速演進的技術變革與市場需求。
閱讀更多與報名參加
想了解更多 AI 生態與最新產業趨勢，歡迎參考 AI News 網站報導及後續活動資訊。
請點擊此處報名與加入：https://www.okx.com/join?channelId=16662481
