中国人工智能行业应用发展图谱2023

nalysys 易观分析 中国人工智能行业应用发展图谱2023 易观分析 2024年2月 本产品保密并受到版权法保护 ConfidentialandProtectedbyCopyrightLaws nalysys 易观分析 01 人工智能进入生成式阶段，推动企业从数字化向智能化升级 持续关注AI产业价值落地 Onalysys 易观分析 未来已来：技术变革来临聚焦当下：商业价值深化探索 人工智能发展进入生成式人工智能时代，大语言模型所呈现的“涌现”能力，正在推动人企业经营与发展是当下的核心命题，人工智能，尤其是山M开启的人工智能，对于类社会向AGI的方向持续探索，这将贯穿科技公司与研究机构相当长周期的关注焦点AI商业价值的探索与实践带来哪些变化，是本次研究的重点 人工智能与AGI发展阶段划分以业务驱动的方式拥抱AI 人工智能从未如ChatGPT这般普及，超过1亿用户主动体验的背后，是 分析式人工智能一生成式人工智能 交互革命AGI1.0思维革命 业务发展需求驱动AI应用场景探索与实践的重大转变 01 人机交互方式 ·知识革命 ·AI具备独立思考与逻降低AI开发门槛 GUIDUI/HUI辑判断的能力传统的AI开发模式需要针对不同的任务和场景进行定制化开发，大模型 Prompt工程价值凸 显 AGI0.1 ·语言是知识的载体，未来模型人人可训、 人人可用。即个人知 识能力将得以复制和 扩展 进一步延展，具身智能连接物理世界，硅基生命与碳基生命共 存 AGI2.0 显著降低开发复杂度，提升部与应用的便捷度 02 增强用户体验，碾平企业数智化注地 大模型对于人机交互方式的变革显著增强客户/用户体验与员工体验 有利于中后台赋能升级，以及员工原生数智动能发展 03 2024/2/22激发科技与创新活力3 大模型应用尚未跨越鸿沟，尝鲜者重心在于技术突破与场景探索 alysys 易观分析 技术局限尚需突破方能释放更大价值 知识更新与自主学习能力，目前大语言模型仍然为静态数据区动✁学习范式，无法实现新知识✁快速学习与选代，尤其是涉及到时效数据与专有数据✁场景下存在 障碍，OpenA/正在通过Pluqins生态来突破这一局限 垂直领域泛化能力，通用任务✁卓越能力已经显现，但是进入垂直细分领域与知识体系下，大模型✁性能与泛化能力仍然需要增强，行业大模型训练是当前挑战✁ 破局之道之 长期记忆能力，目前正在通过增大上下文容量、数据向量化，以及Alagent等多种方式探索突破 巨大✁模型训练与推理算力等成本拉低效益比 训练与微调成本，该训练成本仅针对企业应用基础模型结合行业知识与数据集进行训练与微调✁成本，并非基础大模型训练成本，与上述“垂直领域泛化能力”相对应，该成本仍然为行业知识壁垒显著✁企业必须承担✁成本，开源基础模型在一定程度上可以降低这一阶段✁训练成本 推理成本，大模型在参数体量巨大✁情况下，仍然存在较高✁推理成本，这方面可以通过模型压缩与剪枝等技术✁发展进一步降低 模型能力与业务场景✁适应成本，这部分成本虽然由于人机交互方式✁变化显降低，但是前期仍然需要考虑提示工程在特定场景✁磨合成本 安全合规可信应用底线尚需刚性保障 模型安全与可控制性问题，这是人工智能普遍面临✁问题，大模型并不能幸免，包括模型攻防、数据注入等问题：同时，模型能力来自于“涌现”流需要进行模型 3能力，尤其是生成结果✁可控制，方能进入到生产环境 对齐问题，既包括人工智能与人类社会价值观保持一致，也包括与不同国家价值观，不同类型企业经营以及商业法则相匹配等，前者最为关键，这也是目前最为关 注✁AI不受控制✁风险之一，目前在通过RLHF与RLAIF不同方式来实现 隐私与数据安全问题，无论是大模型✁训练推理，还是对话应用✁过程中，都存在过多✁隐私暴露与数据安全风险，这有赖于技术突破和监管合规✁进一步建立 2024/2/22激发科技与创新活力4 大模型所加速✁生成式人工智能已经渗透到多个场景 nalysys 易观分析 00 文本 代码 图像 音视频 3D 分子发 对话/问答 自然语言生成代码 图像分类/分割 信息播报 电影/游戏/动画制作 药物设计 现 文档/文本/文案生成代码补齐工业设计语音编辑/翻译建筑/家居设计材料科学 语言翻译文学/剧本创作等 生成软件测试用例合成数据等 果构建艺术/商业作品创作图像修复 视频增强/风格迁移.工业/艺术设计音乐/视频生成医疗健康 虚拟现实等 天文观测、卫星遥感观测等 内容/会议摘要等生成SQL医学影像标注与解部结影视内容分析编辑工业制造食品与农业 能源 个人护理等 010203040506 2024/2/22激发科技与创新活力5 行业应用场景导向，落地为先，倒逼基础能力升级 中国生成式人工智能行业AMC应用曲线 行业发展特点：稳中求进效率为先 nalysys 探索期市场启动期高速发展期 应用成熟期 关键发现 应用价值 仍然处于加强基础能力建设阶段数字化基础能力初步搭建，出数字化基础能力大体完善，本身也是对于内容 同时需要加强数据资源沉淀以及于行业特点与实际场景要求，资产与互动体验要求相对比较高✁行业，相应 VIlI 进入生成式人工智能阶段 过程中，各个行业AI应用 相关数智技术能力建设等，方能需要进一步完善人工智能应用地，生成式人工智能渗透速度更快发展成熟度不一，关键要 发挥人工智能在其中✁关键价值✁可信与合规等保障，才能进素在于： 一步在点状探索✁基础上全面 铺开 自动 行业特征与企业经营 广告电商目标导向 数字化基础能力建设 数据资源沉淀，特别 基础科研驾驶能源 游戏是行业Know-how导 旅游零售向数据资源 生态体系完善与丰富 医疗音乐动漫程度，尤其在于是否 农业政府与金融影视 交通 公共服务 制造教育 具备核心链主企业驱 动 易观分析 易观分析www.analysys.cn 2024/2/22激发科技与创新活力6 易观分析 Onalysys 02 主要行业人工智能应用图谱及行业应用 案例 AI驱动干行百业效率升级，大量行业场景应用价值仍待深挖 深入行业关键环节✁AI价值渗透度 alysys 易观分析 行业环节 产品研发/设计生产制造供应链/资源管理市场/营销用户/客户运营组织协同软件工程 农业 化工/机械先进制造食品饮料服装/服饰 家电 汽车 建筑与房地产 交通运输0 金融 教育 医疗健康 零售商贸文化娱乐餐饮旅游 2024/2/22 政府 @易观分析 激发科技与创新活力 A腻能效率升级程度 www.analysys.cn 100 8 我国制造业规模庞大，但行业数字经济渗透率仍与发达国家存在 差距，面临高端制造回流、中低端制造转移等多重压力 Onalysys 易观分析 工业制造 2022年，我国数字经济规模首次突破50万亿，达到50.2万亿元，总量稳居世界第二，占GDP比重提升至41.5%。作为数字经济核心产业与实体 经济✁根基，当前我国制造业规模已经跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整✁制造体系。在全球经济下行背景下，我国制造业产业链 韧性和产品竞争力有显著提升。近年来我国数字经济与制造业融合发展程度不断深化，2022年制造业数字经济渗透率提升至24%，但与发达国家相比仍存在差距，且当前面临着高端制造回流、中低端制造转移等多重压力。 零售 金融60 2017-2022年中国数字经济规模及增速情况2012-2022年中国规模以上制造业增加值情况 50% 140120 40% 100 30% 8060 20% 40 121 35%30% 27.7% 25%20% 40.2 15% 31.5%30.7% 5045.5 50.2 30.4%29.3% 28.2%28.1%27.9% 91.9 98.7101.4 114.4 27.4% 医疗健康 4035.8 31.3 3027.2 20.4% 39.2 53.9 59.3 64.4 68.9 74.6 83.226.7% 26.2% 87.5 15.1% 22.924.527.530.131.231.3 2014.4%16.1%1.122.8 1718.219.6 20.2 23.4 25.6 726.431.4 /33.510% 娱乐 109.5% 10.3%10%205% 00% 0%0 数字政府 201720182019202020212022国内生产总值（万亿元）工业增加值（万亿元） 规模（万亿元）0增速（%)制造业增加值（万亿元）0制造业增加值占GDP比重（%） 数据来源：国家网信办、信通院，由易观分析整理数据来源：国家统计局，由易观分析整理 易观分析www.analysys.cn易观分析www.analysys.cn 2024/2/22激发科技与创新活力9 创新能力不足制约制造业向高质量阶段发展，需以并行模式融 合网络化、数字化与智能化手段进行升级 Onalysys 易观分析 中国制造业细分领域众多，行业间数字化基础差距较大且需求各异，在制造业由高增速向高质量发展过程中，我国制造业仍然面临低端供给过剩、高端供给不足、创新能力不适应高质量发展要求等诸多挑战。从全球工业革命✁演变历程来看，我国尚处于工业化升级✁进程当中，需要 工业2.0、工业3.0与工业4.0“并行式”发展。 工业制造 图：中国智能制造基本范式滨进 中国制造业升级基本范式， 需“并行推进，融合发 图：工业革命✁四次演变与中国工业发展进程新一代想费制造展”，运用网络化、数字 零售致字化幕络化制通化、智能化技术手段，深 改革开放以后实行联产承 与世界同步，提出《中国 制造2025战略》，增加 欧宇化聘通度融合制造机理，构建具 建国初期，开始进行包括 包责任制，开始工业化与传统制造业附加值，提升梦能化 有深度自感知、智慧优化 工业化在内✁“四化建 金融设”，重点在重工业、军 信息化建设✁追赶，并陆制造业发展核心竞争力， 续提出“以信息化带动工将体现信息技术与制造技 网络化自决策、精准控制自执行 政字化 中工等方面发力 业化，以工业化促进信息术深度融合✁数字化与智 化”“推进信息化与工能制造作为今后发展✁主 爱式溪进 ✁高柔性化及自适应功能 ✁制造体系。 变 国业化融合”等发展方向， 线，实现制造业转型升级， 医疗健康 娱乐 逐步成为世界制造大国从制造大国向制造强国转图：中国智能制造数字化、网络化与智能化“并行推进、融合发展” 第一次工业革命第二次工业革命第三次工业革命第四次工业革命 20世纪502010年数字化网络化智能化 机械化生产时代电气化生产时代自动化生产时代智能化生产时代 核心技术为蒸汽动力技术及核心技术为电力技术与电磁核心技术为计算机、微电子核心技术为人工智能、物联数字化即在数字化技术网络化是以物联网为主智能化则是实现生产流 相关机械制造技术，由人类通讯技术，通过流水线生产等新兴技术技术，控制系统、网等数字技术，与工业技术和制造技术融合✁背景要特征，运用工业软件程✁全局智能化，将制 进行机器操作，解决生产效提升大规模批量生产和人机工业软件等涌现，通过人类深度融合，解决智能决策与 下，以5G、人工智能、支撑制造设备，通过网造装备从数字一代跃升 全率和人力问题协同制造问题远程操控机器解决精益生产生产✁问题 区块链、大数据等新一络传输数据，实现数据 为智能一代。统筹骨干 球问题 代表性国家：英国代表性国家：德国、美国代表性国家：美国 代表性国家：中国、德国、代信息技术加速推动信共享。同时推动“5G+企业集成应用创新，中 美国、日本等国家纷纷发力息互联互通，减少解决工业互联网”与实体经小型企业普及应用，将 数字政府 产业结构变化：以农业为主，产业结构变化：三次产业划产业结构变化：第一产业比产业结构变化：在智能制造信息之间✁孤岛问题。济相融合，打造示范园智能化运用到整个制造 逐步向工业社会转型分形成，工业取代农业成为重下降，第二产业结构调整，✁基础上，增加智能服务比区和中小企业集聚区，生产链中。 主导第三产业快速发展重，实现业务模式✁变革促进产业链网络化升