2024年中國AI商業(yè)落地投資價值研究報告深入分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及面臨的挑戰(zhàn)和機遇。
概述了AI技術(shù)的發(fā)展背景和當(dāng)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(mào)零售、醫(yī)藥生物、交通運輸、教育、政務(wù)等多個行業(yè)的應(yīng)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(jié)的應(yīng)用路徑和潛在價值。
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(diào)了AI技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，包括技術(shù)成熟度、行業(yè)接受度、法規(guī)限制等。
提出了推動AI商業(yè)落地的建議，如加強技術(shù)研發(fā)、促進行業(yè)合作、完善政策環(huán)境等。
預(yù)測了AI技術(shù)未來的發(fā)展趨勢和潛在的商業(yè)機會。
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值分析。
附件：2024中國AI商業(yè)落地投資價值研究報告-分析了AI技術(shù)在不同行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀
中國人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界D二,軟件開發(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(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難
隨著理論突破速度開始放緩，深度學(xué)習(xí)技術(shù)進入升級優(yōu)化階段，驅(qū)動圖像分類、機器翻譯等多類感知任務(wù)提升準(zhǔn)確率，在政策的支持下，持續(xù)釋放技術(shù)紅利，促進醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善
大模型訓(xùn)練和應(yīng)用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn);大模型在數(shù)據(jù)和資金方面也面臨著挑戰(zhàn); 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)
鵬程·盤古模型是全開源2000億參數(shù)的自回歸中文預(yù)訓(xùn)練語言大模型，在知識問答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成L域表現(xiàn)突出
開源大模型是基于開源軟件模式，由開發(fā)者共同參與、共同維護、共同發(fā)展的機器學(xué)習(xí)模型。開源由開源規(guī)則、開源對象、開源基 礎(chǔ)設(shè)施、參與主體組成
第三階段AI聚焦學(xué)習(xí)環(huán)節(jié),注重大模型的建設(shè),AI能力覆蓋學(xué)習(xí)和執(zhí)行;第四階段則聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié),開始注重人機交互協(xié)作,注重人類對人工智能的反饋訓(xùn)練
數(shù)據(jù)、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(chǔ)條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開源生態(tài)成為推動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源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應(yīng)用,并展望了未來的商業(yè)化潛力與挑戰(zhàn),閉源大模型的融資規(guī)模G于開源大模型
提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析、圖表和預(yù)測模型，以及對未來AI技術(shù)和應(yīng)用的深入探討。整體而言，報告對AI產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展持樂觀態(tài)度，并認(rèn)為AI將深刻影響社會生產(chǎn)力和人類生活的各個方面
生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，突破傳統(tǒng)內(nèi)容創(chuàng)作的數(shù)量約束，有著更為流暢和G效的人機 交互模式，減少了重復(fù)性的任務(wù)負(fù)擔(dān)，實現(xiàn)生產(chǎn)力解放
面對行業(yè)用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實驗探索期,實現(xiàn)與不同行業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場景的融合,幫助企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)價值,是AI在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的首要挑戰(zhàn)
挑選了5個典型案例進行分析,深入分析中小企業(yè)在 AI 時代的機遇,評估中小企業(yè)當(dāng)前智能化的現(xiàn)狀,找出智能化過程中遇到的痛點, 給出中小企業(yè)應(yīng)對 AI 時代的路徑建議
