AI产业趋势及企业级AI应用探索

一、人工智能产业整体发展

• 政策层面：国家高度重视AI发展，出台多项政策文件，如《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等，推动AI产业高质量发展。
• 技术层面：新一代AI浪潮加速第四次工业革命到来，从符号主义、连接主义到深度学习，再到如今的大模型时代，AI技术不断演进，展现出强大的泛化能力和上下文理解能力。
• 市场层面：中国AI产业市场发展迅猛，截至2024年二季度末，中国人工智能企业数量已达4535家，市场规模达7470亿元，同比增长41.0%。大模型发展呈现加速落地趋势，我国已备案超190个可提供服务的生成式AI大模型。
• 行业层面：通信、金融、能源、制造等行业数智化转型加速，通信行业引领，金融行业深耕，能源行业智变，制造业焕新。
• 企业层面：AI应用融入企业关键环节，助力重塑核心价值。企业对AI应用的焦点从模型参数规模转向实际应用落地能力，AI应用已融入营销及渠道、客户运营、企业管理等关键环节。

二、人工智能的“企业级”应用探索

• 转型对比：企业智能化转型从基础设施、数据体系、核心驱动到应用场景进行全方位重构，推动企业从"流程驱动"向"智能驱动"跃迁。
• 企业级AI挑战：
  • 算力层面：算力资源分配不均、稳定性差、与业务需求不匹配、安全性差、获取受限。
  • 数据层面：数据获取难度大、数据孤岛现象严重、数据标注与治理复杂、数据质量与一致性难以保证、数据隐私与安全风险。
  • 模型层面：研发模式复杂、多模型管理与协同困难、模型质量评估与验证挑战、模型可靠性与责任归属问题、模型优化与部署难题、模型融合与集成挑战。
  • 应用层面：场景识别与价值定位不清、碎片化场景整合难题、应用效果差异性与适应性不足、开发与部署周期长、定制化与标准化的矛盾、辅助决策与生产效率解放的局限。
• 企业智能化转型“五阶段”进阶：需求分析、场景定义、数、算筹备、模型选择、应用集成、持续治理、安全加固。
• AI关键技术：
  • RAG（检索增强生成）：通过结合传统生成式大模型与实时信息检索技术，解决大模型“幻觉”问题，提升生成内容的质量和可靠性。
  • 多模态技术：处理和理解两种及以上不同类型数据（模态），如文本、图像、音频等，提高模型的能力和性能。
  • 大模型训推能力建设：通过集成先进的AI模型、提供强大的数据处理能力、支持高效的应用开发和部署，降低企业采用AI技术的门槛。
  • Agent：大模型推动智能体（AI Agent）发展，实现对各行业的应用软件的智能化改造与重构升级。

三、中国信通院相关赋能能力

• 应用侧标准：
  • 企业级人工智能应用成熟度模型：评估企业在基础设施能力、数据能力、模型能力、应用开发、企业架构等方面的表现，衡量企业级人工智能应用的基础技术能力和应用效果。
• 供给侧标准：构建企业级AI建设全栈标准体系。
• 产业研究：针对重点领域深入研究输出观点洞察，发布多本研究报告，如《企业级AI应用发展研究报告》、《央国企数智化转型发展报告》等。