2024年中国生成式AI行业最佳应用实践

2024年中国生成式AI行业最佳应用实践 AIGC、内容创新、跨界融合、知识图谱、数据治理 2024年8月 头豹研究院 弗若斯特沙利文 报告说明 ———— 沙利文联合头豹研究院谨此发布中国生成式AI系列报告之《2024年中国生成式AI行业最佳应用实践》。本报告旨在梳理生成式AI技术发展动向，明晰各行业对于生成式AI的需求，并基于完整的评选指标与流程，筛选出各行业的生成式AI最佳应用实践。 ———— 沙利文联合头豹研究院对生成式AI的厂商及对应合作的下游企业客户均展开调研。本市场报告提供的生成式AI在各行业的发展现状亦反映出生成式AI的整体发展动向。报告最终对最佳应用实践的评选判断基于各厂商向沙利文提报案例，且仅适用于本年度中国生成式AI应用案例发展周期。 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若斯特沙利文咨询（中国）及头豹研究院调查，数据均采用四舍五入，小数计一位。 ———— 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系弗若斯特沙利文及头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经弗若斯特沙利文及头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，弗若斯特沙利文及头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。弗若斯特沙利文及头豹研究院开展的所有商业活动均使用“弗若斯特沙利文”、“沙利文”、“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，弗若斯特沙利文及头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表弗若斯特沙利文或头豹研究院开展商业活动。 沙利文市场研读 研究框架（1/2） 引言 ---------- 5 •定义与研究范围 ---------- 6 •报告背景与目的 ---------- 7 •最佳案例评选流程与方法论 ---------- 8 生成式AI最佳案例评分维度解析与成功标尺 ---------- 9 •功能价值与适用性维度 ---------- 10 •技术性能与创新维度 ---------- 11 •落地实施与服务支持维度 ---------- 12 •客户体验与满意度反馈维度 ---------- 13 生成式AI行业最佳应用实践方案汇编 ---------- 14 •生成式AI各行业应用实践汇集分析 ---------- 15 •生成式AI核心技术应用现状 ---------- 16 •生成式AI行业最佳应用实践综合图谱 ---------- 17 •游戏文娱行业的场景挑战与发展 ---------- 18 •游戏文娱行业的潜在应用风险 ---------- 21 •游戏文娱行业最佳应用实践 ---------- 22 •工业制造行业的场景挑战与发展 ---------- 26 •工业制造行业的潜在应用风险 ---------- 29 •工业制造行业最佳应用实践 ---------- 30 •医疗健康领域行业的场景挑战与发展 ---------- 34 •医疗健康行业的潜在应用风险 ---------- 37 •医疗健康领域行业最佳应用实践 ---------- 38 •金融行业的场景挑战与发展 ---------- 42 •金融行业的潜在应用风险 ---------- 45 •金融行业最佳应用实践 ---------- 46 •信息与通信技术行业的场景挑战与发展 ---------- 50 •信息与通信技术行业的潜在应用风险 ---------- 53 •信息与通信技术行业最佳应用实践 ---------- 54 www.leadleo.com3 400-072-5588 沙利文市场研读 研究框架（2/2） •公共服务行业的场景挑战与发展 ---------- 58 •公共服务行业的潜在应用风险 ---------- 61 •公共服务行业最佳应用实践 ---------- 62 •汽车行业的场景挑战与发展 ---------- 66 •汽车行业的潜在应用风险 ---------- 69 •汽车行业最佳应用实践 ---------- 70 •消费与零售行业的场景挑战与发展 ---------- 74 •消费与零售行业的潜在应用风险 ---------- 77 •消费与零售行业最佳应用实践 ---------- 78 •教育行业的场景挑战与发展 ---------- 82 •教育行业的潜在应用风险 ---------- 85 •教育行业最佳应用实践 ---------- 86 •企业应用行业的场景挑战与发展 ---------- 90 •企业应用行业的潜在应用风险 ---------- 93 •企业应用行业最佳应用实践 ---------- 94 方法论 ---------- 98 法律声明 ---------- 99 www.leadleo.com4 400-072-5588 引言  0.1 定义与范围  0.2 报告背景与目的  0.3 最佳案例评选流程与方法论 •生成式AI可通过模拟人脑和决策过程的算法，实现以新生成内容响应用户需求,为使用者释放“认知盈余”机会，大幅降低了内容创作的成本与门槛。生成式AI的运作是持续迭代的过程，通过不断的模型再调整和评估，从而生成更高质且精准的内容。 •随着生成式AI正式迈入快速发展阶段，赋能各行业的生成式AI工具遍地开花，协助企业提升降本增效、加快创新等策略性效益。该报告融合了各行业场景领先的案例，为企业及市场提供技术能力的展示、创新思维的启发以及生成式AI赋能方式的普及。 •最佳案例评选流程为厂商报名参与、案例输入、案例赋分以及最后的案例交付与发布。案例评选将结合行业交叉大数据与沙利文创新的全维度评选指标，客观公正地呈现生成式AI行业的最佳案例。 沙利文市场研读引言行业与研究介绍 0.1定义与研究范围 关键发现 生成式AI可通过模拟人脑和决策过程的算法，实现以新生成内容响应用户需求,为使用者释放“认知盈余”机会，大幅降低了内容创作的成本与门槛。生成式AI的运作是持续迭代的过程，通过不断的模型再调整和评估，从而生成更高质且精准的内容。 生成式AI行业定义 生成式AI始于复杂的深度学习模型，可用于创建新的想法与内容以响应用户的提示与请求 层层递进包含 生成式AI 错误反馈与 生成新内容 生成式AI属于深度学习模型的子集，这类模型基于受人脑神经网络结构启发的算法。生成式AI通过分析和编码大量现有数据中的结构与规律,从而能够处理用户的自然语言请求或问题,并生成新的内容作为响应。生成式AI通常需要更 自我学习 深度学习 机器学习 AI 基于原始数据的训练模型 大规模的数据集进行训练,以提高其生成新颖和多样化内容的能力。然而,具体的数据需求可能因任务和模型架构而异。这些AI系统可用于创作全新且有意义的内容,包括图片、视频、代码、音频等多种形式的作品。 生成式AI的主要特点在于其能够产生新的、独特的内容,而不仅仅是重复或组合已有的信息。这使得生成式AI在创意产业、内容创作、科研等多个领域具有广泛的应用前景。 生成式AI运作流程及范围界定 生成式AI的运作是持续迭代的过程，需要不断地调整模型和评估生成结果，从而得出更优质的生成效果 生成式AI的运作流程包含模型训练、模型选择、内容生成评估与模型再调整四个主要阶段，其中模型再调整 数据管理 用户 为生成式AI模型更新、准确性和相关性提高的重要步骤。 需求管理 模型训练（输 输出 评估 （内容质量与合规） 模型库（GAN、LLM 等） 输出内容模块 TOB 报告评选范围集中于ToB企业服务 入数据概率分布及结构学习） 编排部署 模型选择（不同类型的数据需要不同的模型生成） 智能运维：可观测性、监督 文图案例 TOC 本像 TOP 视音 频频 编3 程D 来源：沙利文 微调、RAG、提示词工程 www.leadleo.com6 400-072-5588 沙利文市场研读引言行业与研究介绍 0.2报告背景与目的 关键发现 随着生成式AI正式迈入快速发展阶段，赋能各行业的生成式AI工具遍地开花，协助企业提升降本增效、加快创新等策略性效益。该报告融合了各行业场景领先的案例，为企业及市场提供技术能力的展示、创新思维的启发以及生成式AI赋能方式的普及。 报告背景及目的 报告背景：生成式AI迈入快速发展阶段，各行业积极部署生成式AI以跨越“效率鸿沟” 自2012年深度学习算法在语音、图像识别上取得重大突破，生成式AI开始迈入高速发展时期。如今，生成式AI工具遍地开花，加之企业数字化不断加速的宏观环境下，各行业企业为创造更多的策略性效益开 始以不同的方式构建部署生成式AI。 消费与零售 企业应用 游戏文娱 教育 降低成本 工业制造 增强决策能力 公共服务 生成式AI金融 提升流程效率挖掘市场机遇 汽车医疗健康 改善客户体验 信息与通信技术 各行业企业效益 加快创新 报告目的：通过最佳案例的呈现方式为积极探索生成式AI的各行业提供技术能力的展示、创新思维的启发以及生成式AI赋能各行业的方式 1技术能力的展示：优秀案例中的技术维度评估直观地向各行业展示生成式AI服务方案核心技术能力和创新表现，为企业实践提供显著且实际的价值效益 2创新思维的启发：报告融合了多行业多模态的领先案例，协助具有部署生成式AI意愿的企业挖掘各场景领域与生成式AI的融合情况，启发各行业对于生成式AI功能场景的创新思考 3生成式AI赋能方式的普及：通过展示生成式AI协助各企业解决实际痛点的方式，帮助各行业更好地理解生成式AI的原理及应用，增强市场对于生成式AI的关注度 来源：沙利文 www.leadleo.com7 400-072-5588 沙利文市场研读引言行业与研究介绍 3.1最佳案例评选流程与方法论 关键发现 最佳案例评选流程为厂商报名参与、案例输入、案例赋分以及最后的案例交付与发布。案例评选将结合行业交叉大数据与沙利文创新的全维度评选指标，客观公正地呈现生成式AI行业的最佳案例。 最佳案例评选流程 01厂商报名 02案例输入 03案例赋分 案例交付 04 &发布 •厂商报名：提供所处行业及联系方式等基本信息 •案例输入：沙利文向各厂商发送调查问卷，同时展开深入市场调研，了解各厂商案例服务情况 •案例赋分：结合问卷调查结果与厂商沟通信息，对厂商案例服务能力根据行业模块、评选指标进行赋分 •案例交付与发布：针对案例赋分情况，撰写最佳案例评选内容，并与厂商保持透明的沟通确保案例内容的准确性 最佳案例评选方法论 方法论：围绕功能价值与适用性、技术性能与创新、实施与支持以及客户体验与满意度反馈四个维度全面评估不同行业各模块的案例服务能力。 沙利文融合了传统与创新的研究方法论，结合行业交叉大数据，通过多元化的调研方法与创新的全维度评估指标，客观公正地呈现生成式AI行业的最佳案例。 功能价值与适用性 需求适配性、数据供给专用性、 场景功能泛化性 技术性能与创新 生成内容的质量可控性、生成内容的推理延迟、生成内容的合规安全 评选维度 实施与支持 生成内容推理成本（使用运营）、方案部署成本（前期部署）、方案实施的时间成本、培训与支持 客户体验与满意度反馈 场景价值、体验和定制化、性能与创新 来源：沙利文 www.leadleo.com8 400-072-5588 章节一 生成式AI最佳应用实践评选维度解析与成功标尺 功能价值与适用性维度 技术性能与创新维度 落地实施与服务支持维度 客户体验与满意度反馈维度 •功能价值与适用性维度衡量解决方案是否契合实际应用中的需求，包含与客户企业需求的适配性、数据供给专用性以及在不同业务场景下的功能泛化性。 •技术性能与创新维度聚焦于衡量方案在生成内容效益层面所包含的核心技术能力与创新表现，具体包含生成内容质量可控性、生成内容推理延迟与生成内容合规