2024-03-22-易观分析-中国人工智能行业应用发展图谱2023_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人工智能阶段，大语言模型（LLM）的“涌现”能力正在推动企业从数字化向智能化升级。当前AI技术在商业价值探索方面表现突出，特别是在降低开发门槛、增强用户体验以及推动企业数智化转型方面具有重要意义。

主要观点

• 技术突破与场景探索：大模型在技术层面仍有局限，如知识更新能力、垂直领域泛化能力以及长期记忆能力，需要通过技术手段与行业知识的融合进行突破。
• 成本与效益平衡：大模型的训练与推理成本较高，影响效益比。模型压缩、剪枝、小样本微调等技术路径有助于降低成本，提高AI应用的可行性。
• 安全与合规：AI在制造等行业的应用需要在模型安全、对齐问题、隐私与数据安全等方面进行严格的合规管理。
• 行业应用场景：AI已渗透到多个行业场景，如文本生成、代码生成、图像处理、音视频处理、3D建模、分子发现等，推动效率提升与产品创新。
• 智能制造趋势：中国制造业正处于数字化、网络化与智能化并行发展的阶段，AI与工业互联网的融合是智能制造的关键推动力。

关键信息

生成式AI应用现状与挑战

• 应用场景：涵盖文本、代码、图像、音视频、3D建模、分子发现等多个领域。
• 挑战：
  • 知识更新与自主学习能力不足。
  • 垂直领域泛化能力有限。
  • 长期记忆能力仍需提升。
  • 训练与推理成本较高。
  • 模型能力与业务场景的适应成本。

制造业AI应用图谱

• 产品设计：包括产品辅助设计、虚拟工厂、工业互联网平台等。
• 生产制造：涵盖智能排产、设备管理、质量管控、仓储配送等。
• 运营管理：涉及市场营销、供应链管理、需求预测、销售管理、物流管理、客户服务等。
• 智能制造：AI与工业互联网结合，实现全要素、全流程、全生命周期及全价值链的互联互通与高效决策。

AI+工业互联网发展趋势

• 平台化设计：通过工业互联网平台实现高水平、高效率的轻量化设计。
• 智能化制造：AI在生产过程中的应用，提高生产效率与质量。
• 网络化协同：推动供应链信息资源的协同设计与生产。
• 个性化定制：满足消费者个性化需求，实现产品全生命周期的深度参与。
• 服务化延伸：推动制造企业向“制造+服务”转型。
• 数字化管理：提升企业经营管理效率，实现数据驱动的决策支持。

典型案例

• 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的赋能，如智能控制器生产、冰箱制造等。
• 中国移动九天平台：推动5G、云与AI技术融合，实现智能工厂全流程信息化管控。
• 思谋科技：提供智能工业平台，优化工艺数据生命周期管理，提升生产效率。
• 创新奇智：专注于工业知识归纳生成，提升制造质量与效率。
• 美云智数：通过AI算法服务平台与工艺仿真，实现智能工厂的全面升级。
• 格创东智：打造工业设备健康管理体系，实现预测性维护与精准诊断。

AI在零售行业的应用

• 供应链管理：优化仓储、物流、库存管理，实现降本增效。
• 市场营销：通过AI辅助营销与广告投放，提升品牌影响力与用户转化。
• 用户运营：通过智能客服、个性化营销等手段提升用户体验与忠诚度。

行业应用图谱

结论

中国人工智能行业应用正在从技术探索走向实际落地，特别是在制造业和零售行业展现出巨大的潜力。AI与工业互联网的深度融合成为推动智能制造的关键路径，而大模型的引入则为工业智能注入了更强的认知能力与灵活性。尽管面临技术、成本与安全等挑战，但AI在提升效率、优化流程、增强用户体验等方面的作用显著，为制造业和零售业的数智化转型提供了重要支撑。