采访嘉宾：数智技术中心-华辰总
2025年，AI大模型正在席卷全球——从代码生成到行业垂类模型爆发，从到“大厂专属”到中小企业的竞相布局。AI浪潮奔涌而至，一位掌舵者的“破界”之举如何点燃团队火种？本期公众号，我们将走进华辰总与他的团队，共赴这场“AI觉醒之旅”。
学习动机与技术实践
小G：华总，您为什么选择AI大模型进行学习？
我认为AI大模型的开发是顺应时代潮流的必然选择。随着各行各业都在追求降本增效，AI成为了企业面向未来竞争中不可或缺的工具。不拥抱AI，就可能被时代所抛弃。
小G：学习过程中最颠覆原有认知的点是什么？
我深刻体会到，虽然团队最初对AI开发感到陌生，认为它门槛高、需要很强的技术背景，但随着AI工具的不断优化和简化，现在即使是零基础的成员也能快速入门，轻松达到及格水平。想要进一步提升效果，虽然还需要针对业务需求进行优化和调整，但整体难度已经大幅降低。
小G：与传统AI相比，现在的大模型应用开发有哪些不同？
与传统AI相比，现在的大模型应用开发简化了许多复杂的工作。我们不再需要亲自构建模型和实现算法，而是基于大语言模型，只需关注输入和输出，AI会帮助我们构建中间层。当输入和输出出现偏差时，我们能够调整参数，优化关键提示词，从而提高开发效率。
小G：目前团队尝试过哪些大模型场景的应用？
我们团队最近在AI知识库和AI物流规划项目中开始应用。特别是AI知识库，我们从零在开始构建。AI广告我们还在规划中。Q3季度我们还将要求团队整体使用Cursor这个AI编程软件，提升整个部门编程的水平以及速度。
小G：应用AI大模型时，目前有何技术难点吗？
技术难点对于技术人员来说并不是最大的问题。关键在于持续学习和构建分享文化，鼓励团队不断挑战问题，提升能力，并将知识分享给整个团队，使之成为共同的财富。
小G：如何平衡技术探索与业务落地？
学和干必须紧密结合。学习是提升AI能力的手段，而业务落地是目的。我们需要快速学习，高效落地，遇到问题再回来学习。我们关注的是以终为始，带着业务场景中的问题去学习，这样学习才能更深入，更踏实。
小G：跨部门协作中，有发生什么趣事吗？
我们最近与供应链部门紧密合作，他们最初对AI感到陌生和棘手。我们通过分享AI工作思路，帮助他们理解如何提供输入和输出，构建程序。通过这种方式，沟通变得高效，项目推进也更加顺利。
未来展望及方法总结
小G：您对团队AI能力的建设有何期待？
我对团队AI能力的建设有三个期待。首先，我们需要建立坚定的信仰，即使面对问题也要迎难而上，坚持到底。其次，我们要清楚AI的能力边界，了解其原理，以便在出现问题时能够有效解决。最后，我认为AI的学习不仅是技术问题，更是业务问题。我们需要成为业务的专家，至少是半个专家，以便更好地将AI应用到不同场景中。
小G：下一步，您计划探索哪些方向？
我们计划探索的方向有两个。首先是私有化部署，以降低成本和解决数据安全问题。其次是基于跨境电商行业的AI应用，我们将AI能力与行业需求结合，开发出更符合行业特点的应用，比如帮助HR部门在招聘跨境电商人才时提供更好的建议。
小G：学习AI大模型时，有何高效的学习路径？
我们强调组织学习的重要性，通过集体学习克服个人惰性，互相支持，共同进步。此外，我们还常规化学习，通过微信群分享AI技术和应用，让团队成员每天都能接触到相关知识。我们还鼓励将学习与公司业务结合，通过实际应用来深化理解。
小G：您对想学习大模型的同事有什么建议？
我认为大家不应该对高科技有畏惧心理。很多困难都是自己设限造成的。我们应该组队学习，坚持到底。只要不怕困难，就已经赢了一半，剩下的就是坚持和努力。
小G：在您看来，数智技术中心的未来规划及展望是什么？
技术中心的未来规划是与业务部门更频繁互动，主动提供业务支持，甚至发现价值。
我们希望通过短期高强度的培训，让团队快速入门AI应用开发，掌握基本原理和核心工具。我们期望团队成员能够成为超级单兵，既懂业务又懂技术，能够独立完成项目落地。同时，我们希望技术与业务的界限越来越模糊，技术同事要不断学习业务知识，同时向业务部门反向输出AI应用知识，以提高沟通效率和项目推进速度。
团队成员分享
钟君辉同学
在AI浪潮席卷全球的当下，我选择投身大模型开发领域，这段学习经历彻底颠覆了我对人工智能的认知。最初，我和很多人一样，认为AI开发是少数技术精英的专属领域，需要深厚的数学功底和编程能力。但实际接触后发现，现代大模型技术已经高度工程化和民主化，Prompt工程的出现让普通开发者也能快速上手。
学习过程中知道了Prompt设计的作用。通过结构化Prompt可以让模型输出专业级的法律分析。同时，API调用的便捷性也让我印象深刻，开发者无需深入底层就能调用最先进的AI能力。这些发现让我明白，在大模型时代，技术理解力与工程思维同样重要。
学习AI大模型开发挑战重重，如从理论到实践的跨越、知识快速迭代、Prompt设计有难度等。但我通过系统学Transformer架构、参与项目、保持技术敏感度，搭建起知识体系。如今已将大模型用于知识库建设，提升了工作效率。
我深知AI是人类的“智能副驾驶”。未来我会深耕Prompt工程与模型优化，探索业务新应用。建议初学者从实际需求出发，“做中学”，在AI时代找到自身定位。
杨丰硕同学
在AI技术快速发展的今天，与其担忧被替代，不如思考如何与AI协同进化。AI能高效完成代码生成、数据分析等垂直任务，但真正的价值在于我们如何运用这些工具实现横向拓展。学习理论不是为了成为技术专家，而是建立判断力——能看懂AI的输出，辨别优劣，并引导其解决实际问题。
AI的强大恰恰解放了我们的生产力，让更多人可以专注于创造性思考和战略决策。未来职场中，核心竞争力将不再是单一技能，而是"理解需求+驾驭AI+跨界整合"的复合能力。与其惧怕变革，不如主动拥抱，让AI成为个人能力的放大器。毕竟，工具永远在迭代，但人的洞察力和创造力始终无可替代。
梁承东同学
学习AI大模型开发是一次认知升级的旅程。从最初对复杂算法的敬畏，到如今能够熟练运用Prompt工程优化模型输出，这段学习历程让我认识到：AI大模型的价值不仅在于其技术先进性，更在于它能够将复杂的智能能力"平民化"，让非专业人士也能享受到AI带来的效率提升。
最令我惊喜的是发现Prompt设计的重要性。通过精心设计的提示词，即使是基础模型也能产生专业级的输出。这让我明白，在AI时代，提出问题的方式往往比技术本身更重要。在实际项目中，我们通过持续优化Prompt模板，成功将知识库问答准确率提升了40%，这种立竿见影的效果令人振奋。
更深刻的收获在于建立"人机协作"思维：AI不是替代者，而是智能助手。例如用大模型自动处理入离职流程，节省80%时间并降低人为错误。这种效率跃迁让我确信，AI开发能力将成为未来职场核心竞争力。
未来我将深耕Prompt工程与模型微调技术，探索更多业务场景的智能化改造，并推动团队AI应用落地。这段旅程印证：在技术迭代加速的时代，唯有持续学习与实践，才能保持与AI共舞的能力。
专访小结
本次专访展现了团队从零开始探索AI大模型的成长历程，充分印证了三个重要方向：
第一，积极拥抱AI技术已成为必然趋势。通过Prompt工程、API调用等实践，我们深刻体会到AI不是替代者，而是提升工作效率的强力助手。掌握这项技术，就是掌握未来的竞争力钥匙。
第二，对数智技术中心未来发展充满期许。在华辰总的带领下，数智技术中心正从技术应用向创新引领迈进。期待中心继续深耕AI与业务场景的融合，打造更多标杆案例，成为公司数字化转型的核心引擎。
第三，本次学习组织完美契合公司打造学习型组织的战略方向。通过系统性培训和实践项目，我们不仅掌握了AI工具的使用，更培养了持续学习、快速迭代的团队文化。未来，公司将继续在AI应用领域保持领先，以"永争第一"的信念，推动技术创新与业务发展同频共振。
在AI浪潮中，我们既要保持技术敏感度，更要坚守"以人为本"的初心——让AI赋能员工，让创新驱动增长。这既是本次专访的核心启示，也是我们未来持续努力的方向。