2024-02-28-易观分析-中国人工智能行业应用发展图谱2023_123页_38mb

中国人工智能行业应用发展图谱2023总结

核心内容

人工智能行业正在进入生成式AI阶段，大语言模型（LLM）的“涌现”能力推动企业从数字化向智能化升级。当前，AI在商业价值探索与实践方面取得显著进展，但也面临技术局限、成本高企、安全合规等挑战。

主要观点

1. AI商业价值深化

   • 企业以业务驱动的方式拥抱AI，AI应用场景不断拓展，推动AI技术在不同行业落地。
   • 大模型显著降低AI开发与部署门槛，提升人机交互体验，增强用户体验与员工体验。
   • AI技术正推动中后台赋能升级，实现员工数智化能力提升。

2. 大模型应用挑战

   • 技术局限：大模型仍依赖静态数据，缺乏自主学习能力，尤其在处理时效性与专有数据方面存在障碍。
   • 成本问题：模型训练与推理成本高，影响效益比，需通过模型压缩、剪枝等技术降低成本。
   • 安全合规：需保障模型安全、对齐人类价值观、保护隐私与数据安全，以确保AI在生产环境中的可靠应用。

3. 行业应用场景导向

   • AI在制造业中具有重要价值，提升研发、生产、运营效率，增强产品核心竞争力与质量。
   • AI+工业互联网是推动制造行业数智化转型的最佳实践形式，实现全要素、全流程、全生命周期的互联互通与高效决策。

关键信息

人工智能在制造业中的应用场景

AI+工业互联网的典型应用模式

代表性案例

• 海尔卡奥斯AI工业大脑：构建“大连接、大数据、大模型”平台，赋能智能制造全链场景，入选工信部智能制造示范工厂。
• 中国移动九天人工智能平台：融合5G、云、AI技术，实现从订单到发货的全流程信息化管控，推动智能工厂发展。
• 洛阳工业互联网平台：汇聚区域工业资源，推动企业上云，助力区域经济发展。
• 华菱湘钢数智工厂云平台：打造统一云底座，整合资源与数据，实现“让设备开口说话”。
• 思谋科技SMore AIoT平台：提供一站式数智化服务，覆盖设备层、产线层、工厂层，提升制造效率与质量。
• 创新奇智工业AI技术平台：助力汽车装备智能管控，实现设备预测性维护、制造质量管理与智能配装控制。
• 格创东智设备健康管理：通过AI与工业机理融合，实现设备预测性维护，减少异常停机与备件成本。

趋势分析

1. 工业级场景需求升级

   • 计算机视觉、工业知识图谱、工业数字孪生、群体智能等技术将向多元化场景纵深发展。
   • 数字孪生市场处于启动期，预计2025年将实现较大体量制造企业数字孪生体系构建。

2. 大模型注入认知能力

   • 大模型为工业智能注入更强的认知能力，实现对生产流程和设备状态的全面理解。
   • 通过大模型，制造业能够实现更灵活、更智能的调度与监控，提升整体智能化水平。

3. AI与工业大数据双向驱动

   • 工业大数据为AI提供丰富的数据资源，AI则帮助工业大数据转化为智能决策与洞察。
   • 构建AI可用的数据体系，是推动智能制造升级的关键。

4. 生成式AI支持知识沉淀与传承

   • 生成式AI整合工业数据与技术文档，支持知识抽取、整合与实时更新。
   • 为制造业应对人才流失和知识断层问题提供解决方案，推动可持续发展。

行业挑战

• 模型应用可靠性：工业制造对AI模型的安全性、稳定性、可靠性要求极高。
• 应用成本：大模型的训练与推理成本高，需通过技术优化降低成本。
• 行业Knowhow与数据资源：工业数据样本量小，AI训练困难，需加强数据积累与沉淀。
• 私域流量运营：在消费端，私域成为品牌企业的重要运营阵地，需探索有效手段实现客户价值运营。

未来展望

• 人工智能与工业互联网的深度融合，将推动制造业向高柔性化、自适应化发展。
• 随着技术不断进步与成本逐步降低，AI将在更多行业和场景中实现规模化应用。
• 生成式AI将加速工业知识的沉淀与传承，为智能制造提供更强大的支撑。