2024年中國AI商業(yè)落地投資價(jià)值研究報告深入分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應用現狀、發(fā)展趨勢以及面臨的挑戰和機遇。
概述了AI技術(shù)的發(fā)展背景和當前商業(yè)落地的重要性。
探討了AI技術(shù)在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿零售、醫藥生物、交通運輸、教育、政務(wù)等多個(gè)行業(yè)的應用情況。
分析了生成式AI和決策式AI在不同行業(yè)核心環(huán)節的應用路徑和潛在價(jià)值。
討論了AI技術(shù)在提G效率、降低成本、增強決策能力等方面對企業(yè)的影響。
強調了AI技術(shù)面臨的挑戰，包括技術(shù)成熟度、行業(yè)接受度、法規限制等。
提出了推動(dòng)AI商業(yè)落地的建議，如加強技術(shù)研發(fā)、促進(jìn)行業(yè)合作、完善政策環(huán)境等。
預測了AI技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢和潛在的商業(yè)機會(huì )。
報告由億歐智庫-水木智能提供，涵蓋了對2024年AI商業(yè)落地的深入洞察和投資價(jià)值分析。
附件：2024中國AI商業(yè)落地投資價(jià)值研究報告-分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應用現狀
中國人工智能相關(guān)企業(yè)數量居世界D二,軟件開(kāi)發(fā)貢獻僅次于美國,顯示出中國在人工智能L域的重要地位;。應用層的挑戰主要來(lái)自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難
隨著(zhù)理論突破速度開(kāi)始放緩，深度學(xué)習技術(shù)進(jìn)入升級優(yōu)化階段，驅動(dòng)圖像分類(lèi)、機器翻譯等多類(lèi)感知任務(wù)提升準確率，在政策的支持下，持續釋放技術(shù)紅利，促進(jìn)醫療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善
大模型訓練和應用面臨著(zhù)算力和能耗算力方面的挑戰;大模型在數據和資金方面也面臨著(zhù)挑戰; 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著(zhù)挑戰
鵬程·盤(pán)古模型是全開(kāi)源2000億參數的自回歸中文預訓練語(yǔ)言大模型，在知識問(wèn)答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成L域表現突出
開(kāi)源大模型是基于開(kāi)源軟件模式，由開(kāi)發(fā)者共同參與、共同維護、共同發(fā)展的機器學(xué)習模型。開(kāi)源由開(kāi)源規則、開(kāi)源對象、開(kāi)源基 礎設施、參與主體組成
第三階段AI聚焦學(xué)習環(huán)節,注重大模型的建設,AI能力覆蓋學(xué)習和執行;第四階段則聚焦執行與社會(huì )協(xié)作環(huán)節,開(kāi)始注重人機交互協(xié)作,注重人類(lèi)對人工智能的反饋訓練
數據、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎條件;大數據+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開(kāi)源生態(tài)成為推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的開(kāi)源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應用,并展望了未來(lái)的商業(yè)化潛力與挑戰,閉源大模型的融資規模G于開(kāi)源大模型
提供了詳細的數據分析、圖表和預測模型，以及對未來(lái)AI技術(shù)和應用的深入探討。整體而言，報告對AI產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展持樂(lè )觀(guān)態(tài)度，并認為AI將深刻影響社會(huì )生產(chǎn)力和人類(lèi)生活的各個(gè)方面
生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數字內容創(chuàng )作，突破傳統內容創(chuàng )作的數量約束，有著(zhù)更為流暢和G效的人機 交互模式，減少了重復性的任務(wù)負擔，實(shí)現生產(chǎn)力解放
面對行業(yè)用戶(hù)多樣的智能化需求,AI如何真正走出實(shí)驗探索期,實(shí)現與不同行業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合,幫助企業(yè)實(shí)現商業(yè)價(jià)值,是AI在企業(yè)數字化轉型中面臨的首要挑戰
挑選了5個(gè)典型案例進(jìn)行分析,深入分析中小企業(yè)在 AI 時(shí)代的機遇,評估中小企業(yè)當前智能化的現狀,找出智能化過(guò)程中遇到的痛點(diǎn), 給出中小企業(yè)應對 AI 時(shí)代的路徑建議
