在近日的人工智能高峰论坛上，周鸿祎提出了企业在布局人工智能时需要遵循的“五化”关键方法论，以解决大模型落地难的问题。

首先，垂直化。周鸿祎认为，不要试图用一个大模型解决所有问题，因为每个行业都有其独特的需求和痛点，需要针对具体的垂直领域进行模型定制和开发。垂直模型可以更好地满足特定行业的特殊需求，提高应用的准确性和效率。

其次，小型化。周鸿祎表示，做小规模的大模型，即百亿参数的大模型成本更低，部署升级也更灵活。这种小型化的模型可以更快地适应市场变化和需求，同时也可以大幅降低企业的成本和风险。

第三，专有化。周鸿祎强调，专有部署才能保证安全可控。在人工智能应用过程中，数据安全和隐私保护是至关重要的问题。因此，企业需要采取专有化的部署方式，确保数据和模型的安全性，避免数据泄露和恶意利用。

第四，行业化。周鸿祎认为，企业需要行业数据，才能有深度。在垂直领域中，企业需要收集和分析大量的行业数据，以了解行业趋势、用户需求和竞争环境。只有深入了解行业，才能开发出更具有针对性的解决方案和应用场景。

最后，企业化。周鸿祎表示，需要组织内部的knowhow进行训练，才能更懂企业。这意味着企业需要将其人工智能战略与自身的组织结构和业务流程相融合，以获得更加优化的效率和效果。通过内部的专业知识和经验，企业可以更好地理解和应用人工智能技术，实现真正的数字化转型。

在周鸿祎看来，“五化”是解决人工智能应用难题的关键方法论。只有通过垂直化、小型化、专有化、行业化和企业化的布局和实施，企业才能更好地应对人工智能的挑战并实现数字化转型的目标。