> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** 德勤数智研究院生成式人工智能用例汇编，聚焦能源工业与医疗行业，探讨高影响力的应用场景及其价值驱动模式。生成式AI具备六种主要输出模式：文本、音频、图像、视频、3D/定制模型及代码，能通过多场景应用提升效率与创新。在能源、资源及工业领域，生成式AI可优化设备维护计划、提升资源勘探效率、加速新材料开发、优化供应链管理及电网运营。例如，通过模拟地震数据和油气藏模型，企业可降低勘探成本和环境影响；利用AI生成代码及维护场景模拟，提升维护效率并减少人工干预。医疗行业方面，生成式AI应用于索赔处理、个性化患者服务、临床研发、实验室流程优化及监管合规，如自动生成申诉信、模拟蛋白质结构以加速新药研发、优化医疗数据处理流程等。 生成式AI创造的六大价值模式包括降低成本、提升流程效率、增加收入、加快创新、挖掘新发现及优化社会公共服务。尽管单一用例可能关联多种价值，但研究聚焦于核心价值驱动。例如，能源领域通过动态维护计划和实验流程优化降低成本，医疗行业通过自动化索赔处理和个性化服务提高效率与收入。同时，技术应用面临挑战：能源行业需平衡AI模型的可靠性与数据准确性，医疗领域需防范数据隐私风险及模型偏见问题。此外，生成式AI的部署需注意法律责任划分，如虚拟助手输出错误可能导致安全事故，需人工审核与责任界定机制。 报告强调，生成式AI在能源行业有助于推动可持续转型，通过减少碳排放与优化资源利用增强企业竞争力；在医疗行业则能提升患者体验、加速药物研发并降低合规成本。然而，技术应用需注意其局限性，如模型可能无法完全替代人类专业知识，且需应对数据质量、安全性和伦理问题。德勤建议企业结合AI与人工协同，在确保数据安全与合规的前提下，利用生成式AI改善运营效率，实现差异化竞争与长期价值积累。最终，生成式AI需与行业需求深度融合，才能充分发挥其在复杂场景中的潜力。