2024中国生成式人工智能应用与实践展望

BRICS BusinessCouncil 中国生成式人工智能应用与实践展望 中国联通研究院1中国联通国际公司·2024年9月 金砖国家工商理事会中方数字经济工作组 中国联通 Chinaunicom 中国生成式人工智能应用与实践展望 版权声明 本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源： 中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 中国生成式人工智能应用与实践展望 目录 前言1 一、生成式人工智能发展迎来爆发期4 （）生成式人工智能开辟数字经济发展新空间4 （二）全球生成式人工智能市场前景广阔6 （三）中国在生成式人工智能领域加速突破11 一、生成式人工智能产业发展前瞻15 （一）基础设施层：智算设施将是产业发展的基石16 （一）模型层：大模型商业模式将逐渐贴近一线用户19 （三）应用层：内容、场景、生态将是应用发展关键21 三、中国生成式人工智能的典型实践与应用23 （一—）生成式人工智能深入生活场景，重塑智能生活新篇章24 （二）生成式人工智能推动行业变革，引领转型升级新潮流37 四、探索“生成式人工智能”未来发展新路径58 （）重点布局算力平台，建立算力合作协同机制59 （一）优化高质量数据供给，促进数据开放与共享60 （三）加大基础大模型投入，联合打造行业大模型61 （四）布局内容与生态，以应用带动整体能力发展62 （五）实施包容审慎的监管，推动国际合作与创新63 中国生成式人工智能应用与实践展望 前言 生成式人工智能（GenerativeAl）是一种基于学习大规模数据集 生成新的原创内容的新型人工智能，其通过大量学习数据或语料库，生成全新的、或与原始内容相似但不限于原始数据的文本，图片、视频代码等内容。生成式人工智能逐渐成为科技行业的焦点，重塑着各行各业的未来，在全球范围内引领一场深刻的产业革新浪潮，为中国乃全金砖国家的智能化发展提供了前所未有的机遇。 本白皮书聚焦生成式人工智能产业发展前瞻趋势，深度洞察中国 在生成式人工领域的应用与实践。在应用方面，白皮书将从居民生活场景和行业应用场景两个维度，精选中国典型实践经验进行介绍。在居民生活场景中，分析日常、办公、娱乐等细分场景需求，探索如 满足个性化需求和提高生活质量的方式，在行业应用场景中，洞察电信、医疗、金融和工业等重点行业应用情况，深入解读相关行业的业务痛点、发展成效、应用经验。希望中国在生成式人工智能行业应用的探索和买践可为金砖国家未来的发展提供参考，中国愿与全球各国共同合作，探索新的发展模式，让数字文明造福各国人民，推动构建人类命运共 同体。 中国生成式人智能应用与实践展望 编写组成员 牵头编制单位： 中国联合网络通信有限公司研究院、中国联通国际有限公司 专家指导委员会： 唐永博中国联合网络通信集团有限公司副总裁 孟树森中国联通国际有限公司董事长兼总经理 李红五中国联合网络通信有限公司研究院院长 陈辉金砖国家未来网络研究院（中国·深圳）院长 魏进武中国联合网络通信有限公司研究院副院长 张立仁金砖国家未来网络研究院（中国·深圳）副院长 李根量子位智库总编辑 编写组主要成员： 郭耀隆、张肖、栾云、谢泽远、杨锦洲、马瑞涛、吕金宝、丁鼎、傅瑜瑜 余东海、张雅文 参与单位： 金砖国家未来网络研究院中国分院 量子位智库 百度在线网络技术（北京）有限公司 腾讯云计算（北京）有限责任公司北京智谱华章科技有限公司 商汤科技智能产业研究院科大讯飞股份有限公司 北京月之暗面科技有限公司 出门问问信息科技有限公司北京爱诗科技有限公司 上海稀宇科技有限公司 中国移动研究院 北京金山办公软件股份有限公司 中国生成式人工智能应用与实践展望 参与人员（排名不分先后）： 数字生命卡兹克（张仁杰）、李董、张全文、尹锐哲、周莹、张晋、 任志国、张之远、谢奇芳、刘亮、田丰、王波、李健楠、刘晓娟、 张云翊、姬润果、张政、杨学燕、谢旭璋、张中汇、张佳欣、马颂、 李、刘航、王伟、刘远忠、欧琪琪、刘杭 中国生成式人智能应用与实践展望 一生成式人工智能发展迎来爆发期 生成式人工智能的爆发式增长为数字经济的繁荣奠定坚实基础生成式人工智能以内容生产模式变革催动生产力革新，引领数实融合浪潮下的产业变革，激活数据要素潜能，拓展数实融合空间，促进数字经济与实体经济的深度融合，改善实体经济对于数据资源的应用模式与利用效率，推动实体经济实现数智化转型，保障了数字经济运行的稳定性和可持续性 （）生成式人工智能开辟数字经济发展新空间 数字经济的高速发展为人工智能发展创造了良好的经济与技术环境，而人工智能作为关键性的新型信息基础设施，也被视为拉动服务业、工业的新动能。生成式人工智能的价值赋能将主要作用于工业和服务业，农业由于是劳动力密集型行业，以人工程式化作业为主，与生成式人工智能优势相关性暂时较低。 1.生成式人工智能引领产业数字化创新革命 生成式人工智能在研发设计、生产制造、运营管理等环节发挥重要作用，推动了工业企业智慧化转型。生成式人工智能通过其高度自动化的设计和制造流程，正在重塑工业生产方式，它能够优化生产计划，预测设备故障，提高效率和降低成本。此外，生成式人工智能还通过模拟和虚拟测试减少物理原型的需求，缩短研发时间，辅助工人决策，提供实时数据分析，提升供应链的透明度和响应速度。作为工业4.0 和智能制造发展的核心驱动力，生成式人智能为工业创新和转型带 来了新的机遇。 生成式人工智能以个性化服务、优化客户体验和提高运营效率的方式，全面提升了服务业的面貌。在客户服务领域，生成式人工智能 来源《通用人工智能的曙光生成式人工智能技术的产业影响》罗兰贝格 中国生成式人工智能应用与实践展望 通过自然语言处理和机器学习，实现全天候智能客服和个性化聊天机器人，快速响应客户需求，提升客户满意度。在金融、教育、医疗等服务行业中，生成式人工智能借助大数据分析，提供了精准的风险评估个性化学习计划和健康管理方案等。生成式人工智能正推动服务业数字化转型，创新服务模式，提升服务质量。 2.生成式人工智能推动数字产业选代升级 生成式人工智能对算力的巨大需求促进云计算市场快速扩展。随着生成式人智能应用的增多，对计算资源的需求也在不断攀升这促使云计算服务提供商不断提升其基础和服务能力，以满足高性能计算的需求。生成式人工智能在云平台上的部署和应用，使企业可以按需获取计算资源，有效降低硬件投资成本，进一步促进了云计算市场 的迅猛增长。 生成式人工智能驱动了大数据产业的发展和成熟。生成式人工智能利用高效算法和自动化能力，在数据清洗，数据标注和数据分析等关键环节实现了质的飞跃，极大提升数据处理的效率，降低数据处理的成本。生成式人工智能还通过对大数据的创新应用，开发出新的商业模式和产品，推动大数据产业的发展和进步。 3.生成式人工智能助力社会数字化治理 生成式人工智能推动数字政府服务发展建设。生成式人工智能技术的泛应用有效促进自动化政府服务平台建设提高人机交互效率及体验，为智慧城市与智慧乡村的建设提供了强大支持。此外，生成式人工智能还助力完善了数字信息基础设施，让科技进步真正惠及广 大群众，提高了社会发展水平和社会治理能力，让人们的生活更加便捷 高效和美好。 中国生成式人工智能应用与实践展望 生成式人工智能助力完善多方协同治理体系。生成式人工智能技术要求在数据训练、设计、生成等各个环节中都必须遵守合规性、保障数据安全和用户隐私从而有效促使行业协会和社会各界积极参与人工智能技术管理规范的制定，实现多方协同治理。这不仅为人工智能技术的健康发展提供了监管框架，也使其成为支撑数字经济健康、稳定发展的坚实保障。 4，生成式人工智能充分激活数据要素潜能 生成式人工智能提升数据要素价值和利用率。生成式人工智能时 通过训练数据自动化生成新内容，将现有数据资源高效转化为有价值的信息，为用户和企业创造全新的价值增长点。生成式人工智能还加速推动数据治理体系的完善企业通过建立完善的数据治理体系和格的管控策略，确保数据在其整个生命周期中满足数据安全和合规性 的要求，最大限度地发挥数据价值，为企业的持续发展提供有力支撑。 （二）全球生成式人工智能市场前景广阔 据彭博行业研究相关报告，2022年全球生成式人工智能市场整 体收入为400亿美元，预计到2032年将超过1.3万亿美元，2022到 的内容生产和获取方式，简化了知识获取和创作的难度，激发了数字 经济的活力与创造力，正在以创新的模式全面融入各行业各领域。 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:529794下载,文档Id:179487,下载日期:2024-10-31 中国生成式人工智能应用与实践展望 真体来看，全球范围内人工智能的发展历程主要经历了四个阶段 第一阶段是早期萌芽阶段（1950年代至1980年代），该阶段主要为人工智能概念的诞生和方法论构建。1950年，艾伦·麦席森·图灵提出了著名的“图灵测试”，引发了机器产生智能的探讨。1956年的第 一次人工智能研过会正式宣告人工智能领域的诞生。第阶段是技术 神网经网络和回深度学习金技术的发展平为后来的9人工智8能爆6发奠定了基础。 的里程碑牌。2006年深度学习技术的兴起领了人智能技术的新浪 潮。第三阶段是快速发展阶段（2011年至2016年），人工智能技术的实际应用和影响力开始迅速扩大。2014年对抗式神经网络（GAN）技术的提出以及2015年谷歌的AlphaGo机器人战胜围棋世界冠军 不仅展示了人工智能在特定领域超越人类的能力，也推动了人工智 能技术的广泛关注和研究。第四阶段是爆发阶段（2017年至今） 2017年Transformer架构的提出标志着人工智能进入了大模型时代。 2022年被认为是“生成式人工智能元年”，随着ChatGPT、Dall-E2 Midiourney、StableDiffusion等生成式Al应用的兴起，人工智能在 文本、图像生成方面展现出巨大潜力，开启了多模态融合的新篇章 2.有为政府和有效市场的有机统一，推动美国在生成式A/领域全球领先 美国生成式人工智能发展战略布局呈现出稳定型、渐进性特征， 行政治理为先，软法约束为主。在生成式人工智能的发展与治理两方面，美国政府始终坚持发展战略的稳定性和治理策略的渐进性，旨在实现生成式人工智能领域的长远发展和有效管理。2023年10月美国 中国生成式大智能应用与实践展 政府推出首部关于生成式人工智能的监管规定，标志着美国在生成式人工智能领域从过去以观望和探索为主，向积极的引导和规范方向转 促进技术的健康成长，同时确保伦理和安全标准得到妥善维护 美国高度重视人工智能技术发展始冬走在生成式人工智能产业浪潮前列鼓励私营部门积极参与，持续推动技水创新和应用实践。美国在生成式人工智能浪潮中独占鳌头，得益一其强大的产业基础卓越的创新能力、雄厚的资本支持。美国拥有众多全球领先的人工智能技术供应商和模型开发商，如英伟达等基础层技术供应商通过不断的技术创新，为生成式人智能技术的发展提供了强大的硬件支持 OpenAl等模型开发商通过开发先进的生成式人工智能模型，推动了AI技术在各个领域的广泛应用。此外，美国生成式AI企业获得了资本 市场的大力支持，数据显示，在全球生成式人工智能的投资流向中，美国初创公司独揽89%的资金份额，这资本优势为美国在该领域的快速发展提供了强劲动力 美国政府致力于推动数据开放，以增强生成式人工智能大模型的技术和应用。鉴于生成式人工智能对高质量模型数据的极高要求，2024年1月美国政府启动一一项为期六年的国家人智能研究资源 （NAIRR）计划智在为美国研究人员和教育工作者提供更丰富的算 力和数据资源，从而巩固其在全球生成式人智能领域的领先地位。联邦政府通过建数据资源服务平台整合了来自政府与社会各界的开源数据资源建立统一的数据聚标准，规数据描述格式，促进不同来源和类型数据的有效融合，为生成式AI大模型的优