AI PC赋能新质生产力 —— 企业数智化转型的关键路径

AIPC赋能新质生产力 一企业数智化转型的关键路径 中国惠普有限公司丨上海人工智能研究院 2024年5月 白皮书深入探讨了AIPC如何成为推动企业智化转型的核心动力，并 从多个维度分析了AIPC在企业转型过程中的应用和价值。 报告分析了大模型技术的发展及其在产品化探素中的重要作用。报告指 在全行业涉透和应用场景拓展中的潜力。特别强调了AIPC在赋能大中小企业数智化转型中的实出表现，以及硬件需求的高速增长趋势。 司时报告为不同规模的企业提供了AI本地私有化部署应用路径的建议： 在硬件性能、软件服务提供等方面的优势，并提出了软硬件协同、本地化模型，边练算力等关键技术的发展建议。 AIPC赋能新质生产力一企业数智化转型的关键路径 目录 引言， AIPC是新质生产力的引擎 7 1.1大模型引领AI发展浪潮 大模型技术发展迅蓬、处于产品化探索的窗口期 生成式AI市场规模突破10万亿、企业需求新高..9 1.2AI加速向全行业港透、应用场景不断拓展，.10 从“传统式”到“生成式”AI演变、AI产品形态灵活多变 AIPC行业港透率与AI产品形态密切相关.. ..10 1.3AIPC赋能大中小企业致智化转型表现突出， 13 -10 大型、中小、小微企业分类.. 1.4AIPC硬件需求将高速增长 .16 AIPC赋能大型、中小、小微企业价值链路径多样14 AI核心产业规模高速增长， ..16 伴随AI产业增长，AIPC规模增长 1.5研究院对AIPC市场末来展望 17 AIPC加速企业形成新质生产力， ..19 2.1AI硬件推进企业数智化转型进程 ..20 AI硬件层是支撑企业数智化转型的重要基础设施 .20 AI工作站是AI本地私有化部署的重要硬件 .21 AI应用层的真正落地是评价企业数智化转型效果的重要依据 AIPC强大的硬件性能将更有效加速AI应用层落地23 ...24 2.2AI工作站加速企业数据内活环 .26 大中小企业数智化转型需求， ..26 大中小企业AI工作站典型应用场景 ..55 大中小企业AI工作站应用场景 研究院对大中小企业AI工作站应用路径建议 .59 2.3AIPC赋能企业个人生产力.. ...63 AIPC模块化AI能力魅能办公场景 .64 个人生产力数智化转型需求， .63 AIPC不仅是硬件，更是广泛的AI工具和解决方案，68 研究院对AIPC赋能办公场景的路径建议， 调研及分析方法. .71 中国惠普有限公司」上海人工智能研究院 g2024HPDevelopmentCompany,L,P m 营先化 大国业 小e业中小主业 引言 告合成发整密，为企业访同数智化转型铺设了坚 实基石。本白皮书致力 动企业转型的核心动力。通过详细解请技术发展超势、多样化的应用场量以及成功的实践案例，我们为企业勾勒出条切实可行且高效的数智化转型路径 我们的目标是为企业的决策者、技术专家及行业分析师提供份详尽的参考手册 助其全面把握AIPC的潜在价值，制定科学合理的数字化转型策略，从而在激烈的市场竞争中稳占先机。让我们携手揭开AIPC如何成为企业转型关键推动力的神秘面纱，共同迎接新质生产力新时代的到来。 AIPC是新质生产力的引擎 随着大模型技术的日新月异，AIPC正处于产品化探索的重要阶段。大模型技术的显著进步不仅加速了生成式AI市场的迅猛扩张，更推动了AI技术在各行业的广 泛应用，从而极大地丰富了AI产品的应用场景。AIPC在推动大型、中小型及小微企业数智化转型过程中展现出卓越的能力，通过提供多样化的价值链路径，AIPC为各类企业带来了效率的提升、成本的降低以及竟争力的增强。与此同时，产 业的规模增长也推动了AIPC硬件需求的快速增长。 1.1大模型引领AI发展浪潮 大模型技术发展迅猛、处于产品化探索的窗口期 根据Gartner2023人工智能技术成熟度曲线，目前大模型技术达到“期望脏 账期”的巅峰，市场渗透率约1%-5%，预计2-5年内将稳步发展至成熟期。当前处于产品化探索的菌口期，国内外大模型研发企业纷纷开启产品化进程。 国外来看，美国大模型发展起步早，目前已形成OpenAI及谷歌领先、Meta 等其他科技大厂跟随、初创公司提供垂类特色服务的竞争格局。自2018年起，谷 款、OpenAI等大型科技公司开始推出自研大模型，截至2023年7月底，国外大模型发布数量累计达138个。在过去的几年中，大模型迎来高速发展。2022年11 月，OpenAI基于大模型发布的ChatGPT开启对话式产品先河，谷歌亦推出对话 机器人Bard及PaLM2，并将大模型接入谷歌的协作与生产力工具Workspace以 及利用大模型赋能Spotify、沃尔玛、UberEats等外部应用。 2023年，我国大模型市场呈现爆发式增长。从开发模式来看，国内大学、科研机构、企业等不同创新主体积极参与大模型研发。截至2023年7月，国内已有130个大模型产品亮相或宣布。其中，2023年3月，百度文心一言的首发，开启 了国产大模型产品化的篇章。5月份，百度进一步加大了对AI原生应用的投入，持续探索大模型的应用之路。2023年4月，阿里紧随其后，发布通义千问产品，并全面接入大模型能力至内部应用。截至2023年8月底，我国已有11家AI对话 式产品获得版号，这标志着国内大模型已从内测阶段转入全面向公众开放服务的 新阶段。在数字化应用方面，企业需强化内部协同，推动客业务部的数字化转型。通过数字化手段优化业务流程，提升工作效率，为企业注入新的活力。在此过程中，人工智能内容生成（AIGC）可作为企业数字化转型的有力助手，协助实 现各类业务场景的智能化升级。受政策利好，我国AI大模型行业发展迅猛，国家 及相关部门陆续出台了《“数据要素x”三年行动计划（2024-2026年）（征求 意见稿）》人形机器人创新发展指导意见》《电子信息制造业2023一2024年稳 增长行动方案》等一系列政策鼓励大模型产业发展。 从大模型C端产品角度来看，AIGC进一步下放内容创作权，极大地激发了用户创作热情，加速了内容的裂变。从内容/社交平合的角度出发，通过社区形式 中国惠普有限公司丨上海人工智能研究院 22024HPDevelopmentCompany,LP 借助用户自发创作与交流，形成较强的粘性，这是未来的发力方向。C端不断构建多元化内容生态，通过引入不同领域、风格和类型的内容创作者，丰富平台内容， 满足用户多样化需求。同时，平台与创作者之间的合作得到加强，通过激励计划、 分成模式等举措，进一步激发创作者的创作热情。然而，我国用户在SaaS服务上 的付费意愿和购买力相对较低，如何在满定强监管要求的前提下，聚集流量，将 从大模型B端产品角度来看，AIGC有望通过其对内容生成与交互方式的革新， 尝鲜行为转变为深入重复使用，这是C端运营面临的一大难点。 对我国企业数字化产品与服务产生深远影响。B端AIGC的应用推广与企业的数据基础、上云进程以及数字化程度等因素密切相关。目前，B端AIGC应用正处于探 索场景的阶段，各方共同致力于构建标杆业务场景和典型行业模型，以推动AIGC技术在企业中的广泛应用。B端AIGC应用的主要挑战在于如何根据企业特定场景 和需求，生成高质量、定制化的内容，以及如何优化人机交互体验。为应对这些 挑战，各方需通力合作，强化技术研发与场景应用的深度融合。 生成式AI市场规模突破10方亿、企业需求新高 在我国，生成式人工智能技术的发展态势十分迅猛，正在逐步重望制造业、 零售业、电信行业及医疗健康等多个领域的生产方式和经营模式。据工业和信息 化部赛迪研究院所发布的报告，我国生成式人工智能企业的采纳率已达到15%，币场规模折合人民币约为14.4方亿元。这一数据充分凸显了我国生威式人工智能 市场的巨大潜力和广阔的应用前景。生成式人工智能技术在我国的各个领域的应 用正在不断拓展，为各行各业带来了前所未有的创新机遇。IDC预测，2026年中 国AI大模型市场规模将达到211亿美元，人工智能将进入大规模落地应用关键期。 中国惠普有限公司|上海人工智能研究院 22024HPDevelopmentCompany,LP 1.2AI加速向全行业渗透、应用场景不断拓展 从“传统式”到“生成式”AI演变、AI产品形态灵活多变 为中国AI市场规模的长期增长奠定了基础。 AI技术的创新选代驱动了应用场景的进一步落地，以AIGC、数字人、多模态、AI大模型、智能决策为代表的热点为市场带来了更多想象力和可能性。同时，企业对自身“数字化”、“数智化”转型的积极推动催生出对AI技术的多元化需求， "传统式”AI: 主要依赖规则和预设模型运作，诸如早期的专家系统，它们模拟人类专家决策过程，依赖于预置的规则和算法。然而，在面对复杂和不确定情况时，其效能 往往受限。传统式AI主要用于分析和处理数据，并基于这些数据做出预测或决策。 它更多地侧重于模式识别，即识别和理解数据中的规律和趋势。这种AI在处理结 构化数据、执行预设任务以及进行高效的计算方面表现出色，但它通常缺乏创造 “生成式”AI: 性和灵活性，只能根据已有的数据和规则进行操作。 随着深度学习的崛起与发展，生成式AI逐渐受到关注。生成式AI具有学习和 生成新数据的能力，例如通过自然语言处理生成文本，或通过计算机视觉技术生 成图像。这种技术演进使AI系统能够更自主地处理信息，不再过度依赖预设规则和模型。生成式AI具有更强的创造性和生成能力，它不仅能够理解和分析数据，还能基于这些数据生成全新的、具有创意性的内容。生成式AI使用深度学习算法 来模拟现实世界中的数据分布，并据此生成新的、具有相似特征的数据。这些生 成的内容可以是图像、文字、音频、视频等，具有极高的原创性和多样性。 AIPC行业渗透率与AI产品形态密切相关 在制造业领域： AI技术为产品设计、生产流程和供应链管理提供了智能化支持。通过自动生 成创新设计方案、优化生产流程和预测市场需求，生成式人工智能技术不仅提高 了制造业的生产效率，还降低了企业成本。 中国惠普有限公司丨上海人工智能研究院 22024HPDevelopmentCompany,LP10 AI技术使得智能机器人能够更精准地执行复奈的任务。通过视觉识别技术， 智能机器人可以准确地捕提产品的位置和形状，并执行相应的操作，如装配、焊接和喷涂等。这不仅提高了生产线的效率，还降低了人工错误的风险，进一步提升了制造业的质量和产能。通过对设备的大数据进行分析，并运用机器学习算法， AI可以准确地预测设备故障的发生时间和可能的原因。这使得企业能够在设备故 本。 障发生之前采取相应的维护措施，避免生产线的停机和损失。此外，预测性维护还可以帮助企业合理安排维修计划，提高设备的使用寿命和稳定性，降低维修成 同时AI技术可以帮助企业实现智能质量检测。通过学习和识别不同产品的特 征，AI可以自动检测不符合要求的产品，并进行分类和判定。这减少了人工检测的工作量，提高了检测的准确性和效率，确保产品质量的一致性， 在金融业领域： AI具备深度分析市场超趋势与预测风险事件的能力，从而协助金融机构在风险 评估与管理方面实现显著进步。这一技术使金融触机构能够精准识别潜在风险，并采取相应的防范措施。通过对庞大数据集的深度挖掘，人工智能能够提供更精确的信用评估，进而降低信贷风险。此外，它还能有效检测欺诈行为，如信用卡盗刷等，确保金融机构及客户的利益不受损害。 基于投资者的风险偏好和目标，生成式人工智能能够提供精准且个性化的投资建议。这一智能化投资顾问服务不仅有助于投资者做出史为合理的决策，而且能够