在人工智能技術日新月異的今天,生成式AI(Generative Artificial Intelligence,簡稱GenAl)作為技術前沿的杰出代表,正憑借其無與倫比的創(chuàng)新生成力,對眾多L域及行業(yè)產生深遠且變革性的影響。從企業(yè)內部的各個L域環(huán)節(jié)到社會經濟的千行百業(yè),生成式Al的應用場景日益豐富,不斷推動著效率與創(chuàng)新的雙重飛躍。本白皮書將介紹生成式Al的技術優(yōu)勢和功能價值,探索生成式AI在企業(yè)各L域及重點行業(yè)的廣泛應用場景,并探討企業(yè)推動生成式Al的落地實施的有效路徑,以助力企業(yè)重塑傳統(tǒng)模式并開辟未來之路。本文核心觀點如下:
1.生成式Al作為人工智能技術的前沿,具有強大的語言處理能力、模式學習與泛化能力以及多模態(tài)內容生成能力等特點與優(yōu)勢。它能夠在內容創(chuàng)造、問答推理、交互創(chuàng)新和數據增強等方面發(fā)揮重要作用。通過生成式AI技術,企業(yè)可以提G運營效率、改善用戶體驗、推動業(yè)務創(chuàng)新,加速實現智能化轉型和升級。
2.生成式Al的應用場景正日益豐富并不斷深化,企業(yè)可結合自身關注的L域與所在行業(yè),梳理并篩選可落地的生成式Al應用場景,并持續(xù)探索挖掘更多的應用場景。其中效率工具、專業(yè)助手、擬人交互、智能終端這四大類核心場景,展現出較G的實際應用潛力與商業(yè)價值轉化能力。
3.生成式Al的應用落地是一項系統(tǒng)性工程,離不開戰(zhàn)略、業(yè)務、組織、技術等多維度的統(tǒng)籌和推動。企業(yè)需要確立建設框架,遵循既定的建設原則,有條不紊推進定戰(zhàn)略、選場景、建團隊、實施建設、持續(xù)迭代和評估等關鍵步驟環(huán)節(jié)。通過這一系列步驟和流程,能夠幫助企業(yè)成功實施生成式AI并實現預期效益并優(yōu)化成果。
附件:2024年GenAI應用場景與落地路徑白皮書:Al的技術優(yōu)勢和功能價值,重點行業(yè)的廣泛應用場景

從上到下對Al智能助手進行行業(yè)分析,揭示智能助手在范圍內的發(fā)展現狀和未來趨勢,更有具體的案例分享,更加深入地理解這一L域的現狀和未來發(fā)展?jié)摿?
大模型技術的發(fā)展正推動工業(yè)互聯(lián)網平臺的進化,預計其進程可能快于工業(yè)互聯(lián)網本身,這一技術的核心在于,通過海量數據訓練,形成具有大量參數規(guī)模的,具備一定通用,涌現能力的大模型,從而為工業(yè)L域帶來革命性的變化
智能客服市場規(guī)模預計將達到39.4億元,預計到2027年將增長至90.7億,年復合增長率達到驚人的22.6%;市場的集中度較G,TOP5廠商市場份額占比近53.8%
深入探討了電信運營商與云服務商在AI大模型L域的合作潛力與實踐;中國和美國,在AI大模型的研發(fā)和應用上取得了顯著成就,形成了多元化的建設格局
中短期內無人駕駛環(huán)衛(wèi)市場潛力約1180億元;小微型環(huán)衛(wèi)機器人市場競爭激烈,機動車道的無人環(huán)衛(wèi)競爭才剛剛開始;無人駕駛環(huán)衛(wèi)不是取代人,應是人機協(xié)作、同步升級
聚焦智慧礦山自動駕駛L域,深入分析智慧礦山自動駕駛的發(fā)展背景及歷程、市場發(fā)展驅動力、市場現狀、商業(yè)模式以及相關企業(yè)案例,并從產業(yè)發(fā)展、場景拓展及企業(yè)出海等三個維度展望智慧礦山自動駕駛未來發(fā)展趨勢
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本案例集旨在匯集近年來人工智能與大數據在各個L域中的創(chuàng)新應用與實踐成果;提供一個多面了解人工智能與大數據應用現狀與發(fā)展趨勢的窗口,激發(fā)更多的創(chuàng)新思維與實踐探索
推動了產業(yè)的數智化發(fā)展,提升了內容生產效率和商業(yè)變現能力,降低了創(chuàng)作門檻;數字文旅市場規(guī)模突破9000億,在線旅游市場規(guī)模達到11112.6億
港股人工智能行業(yè)的詳細分析,又有港股發(fā)行前、中、后的數據對比,以及中介機構、投資機構等的盤點,為投資者和決策者提供了深度的行業(yè)洞察
融合AI 與行業(yè)know-how能夠更準確捕捉客戶需求, 使金融決策從經驗驅動向數據驅動轉化, 使財富管理、智能投顧等G價值場景更具 智能化
生成合成場景是人臉識別信息的重要應用場景之一,研究報告特別關注了該場景下的人臉識別治理問題,為我國人臉識別產業(yè)的行穩(wěn)致遠貢獻綿薄之力