我国生成式AI行业应用领域采用率仍有较大提升空间且应用端有望加速突破

2024-06-13 09:12

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生成式AI(GenAI)是计算机科学的一个分支，涉及无监督和半监督算法，使计算机能够使用之前创建的内容(如文本、音频、视频、图像和代码)来创建新内容，以响应简短的提示问题。

我国生成式AI行业部分应用领域描述

应用领域	应用描述
金融服务	金融服务公司可以利用生成式人工智能的强大功能，在降低成本的同时更好地为客户提供服务:金融机构可以使用聊天机器人生成产品推荐并回复客户查询，从而改善整体客户服务；贷款机构可以加快金融服务不足的市场（特别是在发展中国家的贷款审批；银行可以快速检测到索赔、信用卡和贷款中的欺诈行为；投资公司可以利用生成式人工智能的强大功能，以低成本为其客户提供个性化的金融建议。
医护及生命科学	生成式人工智能最有前景的使用案例之一是加速药物发现和研究。生成式人工智能使用模型创建具有特定特性的新型蛋白质序列，以此设计抗体、酶、疫苗和基因疗法。医疗保健和生命科学公司可以使用生成式模型设计合成基因序列，以应用于合成生物学和代谢工程。例如，这些公司可以创建新的生物合成途径或优化用于生物制造的基因表达。最后，生成式人工智能可用于创建合成患者和医疗保健数据。这对于在不访问大型现实世界数据集的情况下训练人工智能模型、模拟临床试验或研究罕见疾病非常有用。
汽车和制造业	汽车公司可以将生成式人工智能技术用于从工程到车内体验和客户服务的多种用途。例如，这些公司可以优化机械零件的设计以减少车辆设计中的阻力或调整辅助系统的设计。汽车公司正在使用生成式人工智能，通过快速回答最常见的客户问题来优化客户服务。可以使用生成式人工智能创建新的材料、芯片和零件设计，以优化制造流程并降低成本。生成式人工智能还可用于生成合成数据以测试应用程序。这对于通常禾包含在测试数据集中的数掂(例如缺陷或边缘情况)特别有用。
媒体和娱乐	从动画和脚本到完整的电影，生成式人工智能模型只需花费相当于传统生产一小部分的成本和时间,即可制作出新颖的内容。以下是在行业中使用生成式人工智能的其他方式:艺术家可以通过人工智能生成的音乐来补充和增强他们的专辑，从而创作出全新的体验。媒体组织可以使用生成式人工智能,通过提供个性化内容和广告来改善受众体验,从而增加收入。游戏公司可以使用生成式人工智能来创建新游戏并允许玩家构建头像。
远程通信	电信领域中生成式人工智能的早期应用场景侧重于重塑客户体验。客户体验由订阅用户在客户旅程各个接触点上的累积互动来定义。例如，电信组织可以应用生成式人工智能，通过类似人类的实时对话代理来改善客户服务。他们还可以通过分析网络数据来推荐修复方法，从而优化网络性能。此外，这些组织还可以通过个性化的一对一销售助手重塑客户关系。
能源	生成式人工智能适用于涉及复杂原始数据分析、模式识别、预测和优化的能源行业任务。能源组织可以通过分析企业数据来确定使用模式，从而改善客户服务。利用这些信息，组织可以开发有针对性的产品、能源效率计划或需求响应计划。生成式人工智能可以帮助进行电网管理、提高运营现场安全性以及通过油藏模拟优化能源生产。

资料来源：公开资料、观研天下整理

从各细分领域的采用率来看，制造业、医疗健康、电信行业和零售业中对生成式AI技术的采用率有较快增长，但也仅分别达到5%、7%、10%和13%，与人工智能企业整体平均的采用率(15%)尚有一定差距。究其原因，主要是当前应用端尚未真正做到易懂易用，AI成为合格生产力前仍需进行过多调校、及其他限制，但可以预见，一旦攻克应用端使用效率问题，生成式AI的市场规模、及其在各行业的使用率会迎来真正的爆发期。

数据来源：公开资料、观研天下整理

就人工智能支出而言，中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展，占亚太地区人工智能总支出的五成，预计到2027年中国人工智能总投资规模将突破400亿美元，年复合增长率为25.6%。中国正在致力于推动人工智能的进步与发展，逐步成为全球人工智能强国。

数据来源：公开资料、观研天下整理

专利技术来看，生成式人工智能的核心在于训练模型以理解和模仿数据分布，其中最具代表性的当属变分自编码器(Variational Autoencoders, VAEs)、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)以及Transformer架构下的语言模型如GPT系列。随着算力提升和算法优化，这些模型不断迭代，从早期简单的模式生成发展到如今能生成高度逼真且有逻辑连贯性的复杂内容。结合Incopat对生成式AI相关专利技术数量情况的统计来看，截至2024年4月，“生成对抗网络”相关专利技术数量最高，专利数量超过3500项。而伴随着我国人工智能和生成式AI市场支出以及相关专利技术的增加，我国生成式AI应用端有望加速突破。