2024中国人工智能行业应用发展趋势

malysys 易观分析 中国人工智能行业应用发展趋势2024 易观分析 2024年1月 本产品保密并受到版权法保护 ConfidentialandProtectedbyCopyrightLaws 需求与应用驱动倒逼人工智能进化与发展，以行业特征与企业 经营目标为导向，进入场景升级能力是发展关键 Onalysys 易观分析 随着人工智能技术的持续发展，2024年，以AI为核心技术赋能行业转型升级将从数字化向智能化迈进，与其将全部注意力放到大模型与AG的 进化当中，更需要同步关注行业与企业主体在数智化转型过程中的需求、痛点以及待解问题，在这一过程中，需求与应用将成为驱动人工智能 发展与进化的关键因素。 方面，尽管大模型具有广泛的应用前景，但在实际落地过程中尚未跨越鸿沟，仍然面临技术局限、算力成本、安全合规等多重挑战，需要进 入到行业当中去进行技术突破与场景探索，发掘应用层的机会做垂直赋能 另一方面，人工智能正在驱动干行百业的效率升级，但仍然存在大量行业场景的A应用价值尚未得到充分开发，需要深入行业关键环节方能发 挥人工智能在其中的价值。 大模型落地应用核心挑战深入行业关键环节的AI价值渗透度 技术局限尚需突破方能释放更大价值农业 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驱动的学习范式，无法实现新知识的快速学习与选代，尤其是涉及到时效数据与专有数据的场景下存在 障碍，OpenAl正在通过Plugins生态来突破这一局限能源 垂直领域泛化能力，通用任务的卓越能力已经显现，但是进入垂直细分领域与知识体系下，大模型的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的化工/机械 破局之道之先进制造 食品饮料 服装/服饰 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 巨大的模型训练与推理算力等成本拉低效益比 训练成本，与上述“垂直领域泛化能力”相汽车 推理成本，大模型在参数体量巨大的情况下，仍然存在较高的推理成本，这方面可以通过模型压缩与剪枝等技术的发展进一步降低 建筑与房地产 模型能力与业务场景的适应成本，这部分成本虽然由于人机交互方式的变化显著降低，但是前期仍然需要考虑提示工程在特定场景的磨合成本交通运输 金融 安全合规可信应用底线尚需刚性保障 医疗健康 页，大模型并不能幸免，包括模型攻防、型能力来自甬现”，需要进行模零售商贸 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 文化娱乐 餐饮旅游 隐私与数据安全问题，无论是大模型的训练推理，还是对话应用的过程中，都存在过多的隐私暴露与数据安全风险，这有赖于技术突破和监管合规的进一步建立政府 A赋能效率升级程度 易观分析www.analysys.cn 2024/2/1激发科技与创新活力2 趋势1：零售行业AI应用将由点及面全面铺开，数据驱动重塑零 售价值链 零售行业将以“商品”为核心的“研一产一供一→销一服”的直线式价值链，向以“用户”为中心的闭环式价值链升级，A应用将由点及面全面 malysys 易观分析 铺开，一方面全业态增加AI应用，形成数据触点与链接；另一方面，将渗透零售产业链各个环节，相应地，持续进行数据互联互通，形成良好 的AI应用基础将变得愈发重要。 品牌商研发设计采购&生产制造物流流通零售平台消费者 1-共建敏捷供应链2-大数据支撑研发 3-用户参与/个性化定制 4-数字化运营/智能作业 5-多场景融合/全链路营销 6-行为数据/用户画像 大数据分析预测，引对消费者产生的大数 消费者按需选择产品参数 对接前端零售、仓储和物 新零售平台创新设计体验场 对消费者的行为、购买、 导原材料采购、排产据分析把握预测市场 甚至参与产品部分设计， 流数据，实现统一智能调 景、融合多种业态和服务， 评价等多维度数据综合 计划、库存安排、生需求和痛点，调整优 实现确定性生产，降低市 度仓配，预测和规划分仓 全渠道布局、内容营销等触 得到用户清晰画像，细 传统模式下商品设计到零售链条 产执行化产品设计研发场风险及配送路径等达消费者分群体精细化运营 2024/2/1激发科技与创新活力3 趋势2：线上线下界限消，全渠道策略与数智基础设施完善推动 本地零售加速复苏，即时零售成AI应用试金石 京东到家、美团、饿了么等即时零售平台推动的“本地门店+即时配送”的即时零售服务模式正在高速发展，预计到2024年，整个即时零售市 Omalysys 易观分析 场交易规模将突破万亿水平。这个万亿市场规模的背后，在消费者即时消费需求的提升，以及品牌/零售企业借助全渠道策略撬动门店经营效率 理能力以及履约效率是即时零售能够高速发展更重要的基石。以即时零售为AI应用的试金石，将全面开启服务零售数智化增长时代。 即时零售产业图谱 2019年-2030年中国即时零售交易规模 40,00070% 商品供应链即时零售平台/渠道即时零售 64.7% 35668 ?饿了么用户 35,000Q60.1%60%连锁商超便利店 30129京东到家美团闪购 30,000 25,000α43.0% 18799 22077 25677 50% 40% 品类/品店牌专卖 平台模式 垂直 OLO买菜 20.000 15,000 832.1% Q35.9% 11560 1482330%服务商/经销商 26.8% 小象超市 盒马SEPH芙OR兰A 8504 o17.4% 17.3% 20% 华润万家Walmart* 16.3% 10,000YH永辉生活 18.4% anguo 沃尔玛 5,000 1,707.02,733.03,611.0 5,946.0 10% 小店/散店 模 即时零售基础设施&能力 20192020202120222023F2024F2025F2026F2027F2028F2029F2030F 即时零售市场规模(亿元）-一增长率 仓配物流精准选品/选址能力精准营销/推送能力智慧物流 数据来源：2023即时零售发展趋势白皮书，易观分析整理即时配送运力LBS精准定位能力履约适配能力智能设备 ①易观分析www.analysys.cn 2024/2/1 激发科技与创新活力4 趋势3：大型零售企业/平台将成为零售产业生态数智化升级的 核心，电商平台竞争进化 Onalysys 易观分析 大型零售企业/平台将成为产业生态的核心，具备优质数据资源与资产，聚拢用户运营与价值增长的生态运营策略与落地手段，带动相应品类与行业的整体升级与数智化增长，对于零售行业而言，这意味着零售入口潜在的变化，同时，对于品牌企业而言，也需要形成以自身品类与产业链主思维的经营发展策略，从而在大平台生态体系下构建自身的核心优势。 业务链赋能 345678 平台数字化赋能能力 原研产品渠仓终服 料发品牌道储端 价值创新与商业模式引领 供设产生营分物零 应计销销流售 全渠道消费者运营沉淀 务售后 业务经营与增长赋能 全渠道订单与履约分发协同工具开发与数智技术输出 11供应链产业生态协同 支持链赋能 资源整合与生态运营 2024/2/1激发科技与创新活力5 趋势4：医疗行业多模态数据综合分析将趋于完善，但高质量数 据沉淀与合规应用仍待提升 Onalysys 易观分析 医疗行业独特的知识体系和丰富的多模态数据，未来在物联网的发展之下将日益产生和沉淀，包括医学成像、可穿戴以及环境生物传感器 所采集的生物医学数据等，伴随高质量数据的不断积累，并在数据合规和安全保障的前提之下，对于多模态数据的综合分析将日趋完善 支撑更加丰富的AI应用落地。 数据安全存在争议 数据归属不明确：医疗健康数据的归属问题尚未得到法律层面的界定，而业内．加强数据安全监督管理 共识将数据归为患者、医生、医院三方的共同资源，使用需要取得同意。 医疗健康数据涉及患者隐私：国内相关立法保护并不完备，社会与企业对个人 推进医疗健康数据相关制度建立，明确 隐私保护的认知问题有待提升，在数据存储和使用方面有限制数据应用、信息安全与隐私保护的边界 加强医疗AI的安全性评估和监管。 数据利用效率不高 推进医疗数据标准化 数据标准不统一：电子病历记录标准不统一，设备供应商数据标准不统一，多 样化的数据存储使数据无法实现共享，无法为机器学习提供标准化规则与规范。 数据质量不高：数据记录呈碎片化特点，完整性不足，且难以保证真实有效性，建立统一的电子病历记录标准，鼓励医 机器数据挖掘价值有限，难以进行深度学习驱动临床决策。疗设备供应商采取统一的数据标准。 数据孤岛明显：尽管我国基础数据量大，但是医院内部、医院之间的数据共享 流通并不顺畅，阻碍数据有效共享利用。促进数据共享流通 数据成本高鼓励医院建立高质量疾病数据库，完善 >数据获取渠道有限，且数据需要在专家标注后才能用于训练人工智能模型，成国家四级全民健康信息平台，探索多种 本高。数据资源规范接入。 2024/2/1激发科技与创新活力6 趋势5：场景驱动医疗行业AI应用点状渗透，AI影像等经过垂直 打磨验证的核心应用将加速落地 Onalysys 易观分析 "AI+医疗”仍将持续场景驱动进行点状渗透，全面铺开有待于医疗生医疗行业与AI结合的场景虽然众多，但是能够加速实际落地的仍然是态整体数字化基础能力的进一步升级。经过垂直场景打磨验证的核心应用，如AI影像（包括X光、CT、病理 我国医院医疗信息化投入逐年提升，预计每年投入0.3%-2%的收入，！ 仍有相当比例投入到硬件基础建设部分，这距离发达国家3%-5%的水平 超声等），CDSS以及药物研发等。 而依托于大模型进行全方位铺开，仍然有待于医疗行业的知识、数据、 仍存差距，从信息化到智能化的升级仍然是AI全面渗透的重要基础。技术突破以及计算资源成本等方面的有效降低。 2019-2020年度中国医院信息化状况调查中国人工智能AI医疗市场规模及细分结构 医院管理与保障信息系统应用情况 全院应用■部分应用计划建设未列入计划 医学影像 门诊药房管理系统921 91477124 病案管理系统1224019 786 进20,000CDSS 新药研发 院价~30%）其他： 合理用药监测系统 612115173.57 智慧病案 财务管理系统64231043.2智慧医疗 63322110458 固定资产管理系统2638149 582158 病案质量监控系统17773 455177215169 (元百万二10,000 ~40% 信息系统 189 高值耗材追踪系统208193 276 医疗数质量统计系统174 168 ，人民币） 3962112841250 人力资源管理系统234 207230 静脉输液配置系统340233数据来源：IQVIA分析 数据来源：CHIMA《中国医院信息化状况调查（2019-2020年度）医院信息技术负责人调研报告》 2018202120242027 2024/2/1激发科技与创新活力1 趋势6：医疗AI企业将探索可持续的多元盈利模式，推动医疗AI 商业化落地 malysys 易观分析 有很长一段路要走。由于医疗行业本身的复杂性，医疗A/不同应用商业化进程也呈现差异。人工智能在医疗的大部分应用尚停留在应用落地向商业化的探索过程中，其中，辅助诊疗领域的落地应用占比最多，商业化探索进程也位居前列，尤其是以眼科影像和放射影像为代表的医学影像类应用快速推进，持续探索有效的盈利模式。 未来，医疗AI企业将持续探索多元商业变现模式，持续打磨产品，增加产品线，拓展合作医疗机构范围，以实现可持续盈利。 高医疗AI应用商业化现状销售硬件设备 电子病历 医学知识图谱眼底图像 医院管理●CDSS 医疗机器人●●放射影像一体化解决方案提供技术服务 超声影像● 药物研发● 拓展多元 病理影像AIPACSO 基因检测 患者服务 ●辅助放疗 ●医院管理 盈利模式 医疗支付● ●手术导航）患者服务自有数据库 后台数据变现 市场需求程度 公共卫生● 临床研究 ●健康管理 ●中医 医美AI ●辅助诊