中国人工智能行业应用发展图谱2023-易观分析_122页_19mb

中国人工智能行业应用发展图谱2023总结

核心内容

人工智能行业正进入生成式AI阶段，大语言模型（LLM）的“涌现”能力推动了技术与商业价值的深度探索。AI技术正从数字化向智能化升级，重点聚焦在提升用户体验、降低开发门槛以及推动企业数智化转型。

主要观点

• AI技术普及与应用：AI技术的普及程度达到前所未有的高度，1亿用户主动体验AI应用，表明企业正在以业务驱动的方式拥抱AI。
• 技术瓶颈与突破：当前大模型在知识更新、垂直领域泛化和长期记忆方面仍存在局限，需通过技术手段（如插件生态、模型压缩、提示工程等）进行优化。
• 成本问题：大模型的训练与推理成本较高，限制了其在制造业等行业的广泛应用，开源模型和行业大模型是降低成本的有效手段。
• 安全与合规：AI应用的安全性和合规性是关键问题，需解决模型控制、对齐、隐私与数据安全等挑战。
• 场景渗透：生成式AI已广泛渗透到文本、代码、图像、音视频、3D、分子发现等多个领域，展现出强大的应用潜力。
• AI与工业互联网融合：AI与工业互联网结合，推动制造行业向智能化转型，形成以用户为中心的全生命周期、全价值链、全流程的互联互通。

关键信息

人工智能在制造业中的应用

• 核心价值：提升研发生产与运营效率，增强产品核心竞争力与质量，实现可持续发展。
• 应用场景：产品设计、生产制造、运营管理、供应链管理、市场营销、客户服务等。
• 关键挑战：模型可靠性、应用成本、行业Knowhow与数据资源。
• 趋势：
  • 工业级场景需求升级，推动计算机视觉、工业知识图谱、工业数字孪生、群体智能等技术的发展。
  • 大模型赋能工业智能，增强认知理解能力，实现柔性制造流程。
  • AI与工业大数据双向驱动，成为智能制造升级的关键推动力。
  • 生成式AI助力工业知识沉淀与传承，支持企业知识管理、实时指导与协同工作。

零售行业AI应用

• 核心价值：激发创造力、智能供应链管理、提升用户体验与长期客户价值。
• 主要场景：
  • 供应链管理：仓储与商品库存管理、物流规划与应用。
  • 市场营销：AI辅助营销、广告、智能选址、无人零售、智能客服、AI外呼等。
  • 用户运营：个性化营销、智能导购、用户需求洞察等。
• 关键挑战：用户增长与留存、数据整合与应用、公域流量成本上升。

行业应用案例

• 海尔卡奥斯AI工业大脑：通过AI技术实现智能制造全链场景，提升生产效率与质量，降低库存与交付周期。
• 中国移动九天人工智能平台：结合5G与云服务，推动智能工厂的全流程信息化管控。
• 思谋科技：提供智能工业平台，优化工艺参数，提升生产效率，降低维护成本。
• 华为工业AI质检：通过AI视觉技术，实现高精度质检，提升产品质量与效率。
• 创新奇智：打造工业AI技术平台，支持汽车制造领域的智能管控与生产优化。
• 美云智数：通过AI算法服务与工艺仿真，实现智能工厂的高效运营。
• 格创东智：构建工业设备健康管理体系，实现预测性维护与智能诊断。

制造业与零售业AI应用图谱

总结

中国人工智能行业正从技术探索转向商业化落地，生成式AI在多个行业场景中展现出巨大的潜力。制造业作为AI应用的核心领域，面临诸多挑战，但通过与工业互联网的融合，正逐步实现智能化升级。零售行业也在AI的推动下，向以用户为中心的闭环式价值链转型。AI技术的持续发展将为各行各业带来新的机遇，同时也需要克服技术、成本与安全等方面的难题，以实现可持续的数智化转型。