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在科技日新月异的今天,人工智能领域正以前所未有的速度发展,AIGC(人工智能生成内容)成为其中最耀眼的明珠。从其应用场景的不断拓展,到对各行业的深刻变革,AIGC 的影响力无处不在。
本报告汇总洞察深入探讨 AIGC 在多个维度的表现。无论是营销、办公、教育场景中的广泛应用,还是在全球算力发展背景下 AIGC 对智能算力增长的推动;从不同行业对 AIGC 的布局与应用,如影视传媒、电子商务、在线教育等,到 AIGC 在企业级应用中的发展趋势、面临挑战;再到其在生成式 AI 使用趋势、客户服务中的优势洞察,以及在游戏产业等特定领域带来的创新和机遇。文末738份AIGC、人工智能行业研究报告最新趋势已分享在交流群,阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。
同时,还涉及 AIGC 相关的人才趋势、技术测评等内容。通过全面的调研和分析,旨在为读者呈现 AIGC 在 2024 年的全景画卷,揭示其发展的潜力、现状和未来方向。
AIGC应用场景落地,营销占比过半,办公和教育场景应用也广,分别达 49%、40.8%。
创业邦 2024 年调研表明,在当今科技飞速发展的时代,AIGC 的应用场景正不断拓展并落地生根。从创业邦 2024 年针对 AIGC 创新应用的调研结果来看,一幅清晰的应用画卷在我们眼前展开。
作为 AIGC 产品应用的供给方,那些参与调研企业所研发的 AIGC 类创新产品呈现出了极具指向性的应用趋势。其中,营销场景成为了最热门的领域,占比高达 57.3%,这个比例是如此突出,它是唯一一个突破半数的场景。在营销领域,AIGC 凭借其强大的内容生成能力、精准的用户分析和个性化推荐功能,为企业的营销活动注入了新的活力,无论是广告文案创作、营销策划还是客户关系管理,都有着它的身影。
而办公场景也不甘示弱,占比 49%。在办公环境中,AIGC 可以帮助员工提高工作效率,例如自动生成报告、协助文档编辑和翻译等,让办公流程更加智能化。教育场景同样表现出色,占比 40.8%,教师可以利用 AIGC 制作教学课件、生成练习题,为学生提供个性化学习方案,满足不同学生的学习需求。这三个场景成为了 AIGC 应用的主力军,它们充分展现了 AIGC 在不同领域的巨大潜力,也预示着未来 AIGC 将在更多领域大放异彩。
人工智能AI算力高质量发展评估体系
在当今数字化时代,算力已成为推动经济发展和科技创新的关键力量。全球算力规模持续稳步扩张,尤其是智能算力的高速增长态势引人瞩目。我国“东数西算”工程凸显出东部算力需求大而西部相对较小的特点,同时各省份算力发展水平与经济规模紧密相关。
全球算力扩张,智算翻倍。AIGC 促智算增长,2023 年全球算力总规模 910EFLOPS,我国东部智算中心多。
全球算力规模持续稳步扩张,其中智算更是实现同比翻倍增长。以 AIGC 为代表的人工智能应用以及大模型训练等崭新需求与业务的强势崛起,有力地推动着全球智算规模展现出高速增长的强劲态势。据中国信通院的测算结果,截至 2023 年年末,全球算力总规模约达 910EFLOPS,同比增长 40%;而智能算力规模则高达 335EFLOPS,同比增长幅度达到了 136%,其增速远远超越了算力整体规模的增速。
近年来,全球算力规模稳步扩张,尤其是智能算力呈现出高速增长的态势。从图表中,我们可以清晰地看出全球不同类型算力在 2021 年至 2023 年的发展变化。
全球算力规模持续增长,其中智能算力增长最为迅猛,通用算力稳步发展,超算算力相对增长较为缓慢。
按照时间顺序进行分析,从 2021 年到 2023 年,通用算力从数据上看有一定幅度的增长。到 2022 年和 2023 年,其数值分别为 498 和 551,增长较为稳定。这表明在全球数字化进程中,通用算力始终发挥着基础支撑作用,满足着各类日常业务和传统计算需求。
智能算力的增长则令人瞩目。2021 年智能算力数值约为 113,到 2022 年增长至 142,而在 2023 年更是飙升至 335,同比翻倍增长。这主要是由于以 AIGC 为代表的人工智能应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起。这些新兴领域对智能算力的需求巨大,推动了智能算力规模呈现高速增长态势。
超算算力在这三年中的增长相对不那么突出。2021 年和 2022 年数据分别约为 10 和 24,到 2023 年虽有所增长,但与通用算力和智能算力相比,增长幅度较小。超算算力主要应用于高端科研、复杂模拟等特定领域,其应用场景相对较为局限。
全球算力主要由通用算力、智能算力和超算算力组成。通用算力作为基础,满足广泛的日常计算需求;智能算力则在新兴技术领域发挥关键作用;超算算力针对特定高端需求提供强大计算能力。三者相互补充,共同构建了全球算力体系。
按照重要性顺序分析,智能算力的高速增长对全球经济和科技发展的重要性日益凸显。随着人工智能等新兴技术的不断发展,智能算力将在未来的数字经济中扮演更加关键的角色。通用算力的稳定增长也不可或缺,它为各个行业的正常运转提供保障。超算算力虽然重要性相对较低,但在特定领域的重大科研和复杂计算中仍具有不可替代的地位。
从当前的发展趋势来看,全球应继续加大对算力基础设施的投入,尤其是智能算力领域。政府和企业应共同努力,推进智算中心建设,提高智能算力的供给能力。同时,也要注重通用算力和超算算力的协同发展,以满足不同领域的计算需求,为全球数字经济的繁荣和科技创新提供强大的算力支持。
2023年中国AIGC产业全景
AIGC产业的发展共分为三个阶段:培育摸索期(2023-2025),整体均处于业务场景验证和变现探索期;应用蓬勃期(2025-2027),基本价值创作路径和技术思路得到确认;整体加速期(2028-2030),产业生态完善。
AIGC具备广泛的行业变革潜力,正在不断改变人们的生活和工作方式。
AIGC对行业的影响主要分为以下几个方面:线上游戏、影视传媒、内容资讯、电子商务、办公软件、训练数据、社交软件和在线教育。
我国AIGC公司已经在各个行业展开了布局,其中影视传媒和内容资讯领域的变革程度最为显著。
在影视传媒领域,AIGC技术正在被广泛应用,包括但不限于电影制作、长视频剪辑、广告自动植入等方面。通过AIGC技术,可以快速、准确地完成视频剪辑和后期制作,大大提高了制作效率和质量。同时,AIGC技术也可以用于虚拟人物制作和网络直播等领域,为影视传媒行业带来更多的创新和机会。
在内容资讯领域,AIGC技术主要应用于新闻写作和内容创作等方面。通过自然语言生成和机器学习等技术,AIGC可以快速地生成高质量的新闻报道和文章,为媒体机构和内容创作者提供了更多的创作工具和手段。同时,AIGC技术也可以用于个性化推荐和智能客服等领域,为用户提供更加精准和个性化的服务体验。
除了影视传媒和内容资讯领域,AIGC公司在其他行业也有所布局。例如,在电子商务领域,AIGC技术可以用于数字人直播带货和个性化营销等方面;在办公软件领域,AIGC技术可以用于辅助用户提高效率和准确性;在训练数据领域,AIGC技术可以用于解决AI模型训练的数据短缺问题,提高模型准确性和性能;在社交软件领域,AIGC技术可以用于满足用户的线上社交需求;在线教育领域,AIGC技术可以为学生提供个性化的学习体验。
总体来说,我国AIGC公司在各个行业都有所布局,为行业带来了更多的创新和机会。在未来,随着技术的不断发展和进步,相信AIGC将会在更多领域得到应用和发展。
2024年AIGC应用层趋势
2023 年,AIGC 所代表的通用人工智能技术引发全球激荡。AIGC 经历三波进步浪潮:先是以 GPT 为代表的大模型涌现,奠定生成式人工智能发展基础;接着是应用层快速创新,推动智能化从 Chat 向 Work 转化;最后是深度业务场景应用,服务实体经济。
预训练大模型为 AI 突破提供通用解决方案,有望与业务场景深度集成,推动产业变革。以大模型为基础的通用人工智能将影响商业、工作、生活各方面。
AI Agent是大模型落地主流形式,被视为智能体。企业视其为AIGC发展方向,有巨大潜力。大模型从娱乐化变实用,PaaS提升其稳定性,企业看重其价值收益。
AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式,被视作融合多能力的智能体,具主动性,是理想智能助手。IDC调研表明,企业皆认为其是AIGC发展确定方向,众多企业已试点或计划应用。它能满足企业智能化需求,释放组织生产力,在日常运营中有巨大潜力,提供丰富体验。在AIGC加持下,创新源自超级个体和小型组织,人与AI高效协作。它还变革生产力组织形式,对抗组织熵增。 大模型从“赶时髦”走向“真有用”。
ChatGPT和AIGC在2023年引爆AI圈,起初被娱乐化,后随大模型迭代成熟,企业期望其解决现实业务问题。当前企业选择AIGC项目供应商时看重短期价值收益,AIGC正工具化,提升企业效率,重塑行业竞争格局。掌握优秀工具的员工将事半功倍,企业希望通过AIGC改善客户体验等。到2026年,GenAI将承担42%传统营销琐事。
借助PaaS手段提升大模型落地应用准确性和稳定性。AIGC生成式技术存在不确定性,是企业部署的掣肘因素。企业高层担心运营成本、隐私风险等。大模型安全可解释及产品工具易用性很重要。PaaS层可通过接口调用大模型能力、标准化封装大模型能力、保障生态开发质量,以达成行业AI应用准确性、安全性目标。
此图表呈现了企业在 AI Agent 应用、AIGC 项目选择以及商业利益考量等方面的情况,为理解企业在人工智能领域的决策和行动提供了丰富的信息。
AI Agent 应用情况分析
- 应用程度多样化:从数据中可以看出,企业对 AI Agent 的应用处于不同阶段。有 1% 的企业实现了 AI Agent 常态化,参与到招聘、销售、人事等各项业务流程中;15% 的企业已将 AI Agent 成熟运用于某一具体业务流程;50% 的企业正在进行试点或制定应用计划。这表明企业对 AI Agent 的接受度逐渐提高,但应用程度仍存在差异。
- 未来发展潜力大:随着更多企业进行试点和计划应用,AI Agent 在企业中的应用有望进一步扩大,成为大模型落地的主流形式,为企业带来更多的价值和变革。
AIGC 项目选择因素分析
- 价值实现速度:“更快地为企业带来价值” 以 47.0% 的占比成为企业选择 AIGC 项目的重要考虑因素之一。这反映了企业在数字化转型的压力下,迫切需要能够快速产生效益的技术解决方案。
- 结果准确性:42.0% 的企业关注生成内容和结果的准确性。在商业决策中,准确的信息至关重要,因此 AIGC 供应商需要不断提高技术水平,确保生成内容的质量。
- 经验积累:所在领域的经验积累占比 40.0%,说明企业倾向于选择具有行业经验的供应商,以确保 AIGC 项目能够更好地适应企业的特定需求。
- 商业价值衡量:38.0% 的企业希望 AIGC 项目能够带来可衡量的商业价值。这要求供应商与企业共同制定明确的目标和指标,以便评估项目的成效。
- 数据使用关注:25.0% 的企业关心供应商如何使用他们的数据。数据安全和隐私是企业的重要关注点,供应商需要明确数据使用方式和保护措施。
- 合作便利性:更易合作(如合同、付款协议等)占比 8.0%,虽然相对较低,但也不能忽视。供应商应提供便捷的合作方式,降低企业的合作成本。
商业利益考量分析
- 客户体验优先:改善客户体验 / 服务以 63.0% 的高占比成为企业最希望通过 AIGC 应用实现的商业利益之首。这表明企业认识到客户满意度对于业务成功的重要性,希望通过 AIGC 提升客户服务水平。
- 生产力提升:提高开发人员生产力(53.0%)和员工生产力(16.0%)也在企业的考虑范围内。AIGC 可以自动化一些重复性工作,释放人力资源,提高工作效率。
- 竞争优势获取:实现差异化竞争优势(49.0%)和创新商业模式(45.0%)表明企业希望通过 AIGC 获得独特的市场地位和竞争优势。
- 收入增长追求:提高创收能力和订单速度(43.0%)反映了企业对业务增长的渴望,AIGC 可以通过优化销售流程、精准营销等方式实现这一目标。
- 绩效决策改进:31.0% 的企业希望通过 AIGC 改进绩效决策,这需要 AIGC 提供准确的数据分析和预测,为企业决策提供支持。
综合建议
- 技术提升:AIGC 供应商应不断提高生成内容的准确性和速度,以满足企业对价值实现和结果质量的要求。同时,加强数据安全管理,确保企业数据的隐私和安全。
- 行业专注:深入了解不同行业的需求和特点,积累行业经验,为企业提供个性化的解决方案。
- 价值量化:与企业共同制定可衡量的商业价值指标,明确项目目标和预期成果,以便更好地评估 AIGC 项目的成效。
- 合作优化:提供便捷的合作方式,简化合同和付款协议等流程,增强企业的合作意愿。同时,加强与企业的沟通和协作,共同推动项目的顺利实施。
- 客户导向:以客户体验为核心,通过 AIGC 提升客户服务水平,满足客户需求。同时,关注企业内部生产力的提升,为企业创造更多的价值。
2024年中国AIGC行业应用价值
大模型的发展标志着AIGC时代的来临,没有大模型支撑的AI已成为旧时代产物,缺乏竞争力。技术的突破始终是AI发展的关键,而商业应用则是推动其迅速发展的加速器。AI的持久繁荣依赖于其商业化的成功。展望2024年,我们有理由将其视为AIGC应用的元年。
市场热切期盼AIGC,积极拥抱转型中的试错,坚定追求数智化变革,期望AIGC能够化解转型中的难题,并持续推动技术的革新与发展。
市场对AIGC应用的期待,体现在一种积极尝试的态度上:宁愿在探索中尝试与修正,也不愿错失引领未来的机遇。在企业数字化转型的征途中,这一过程被细分为三大关键阶段:信息化、数字化,直至数智化。这一演进的核心驱动力,正是市场对于“智能”技术的深切渴望。期望AIGC能够打破传统界限,解决企业在数智化转型中遭遇的种种困境,为技术的创新与探索提供更为广阔的舞台。
图表反映了两个关键方面:一是不同行业对AIGC(人工智能和数据科学)在行业应用的实施意愿,二是企业AIGC预算来源的分布情况。
1. 实施意愿百分比:
图表首先展示了各个行业对AIGC在行业内应用的实施意愿百分比。可以看到各个来源对AIGC的积极态度。这种高比例的实施意愿反映了市场对AIGC技术的热切期待,以及希望通过AIGC解决转型难题、推动技术创新的愿望。
创新预算分配:在饼图中,“创新预算”部分占据了最大的比例,高达24%。这表明对于AIGC的投资和应用,企业或者相关机构在预算上给予了足够的重视和支持。 产品开发:在饼图中,“产品开发”部分占比8%。这表示AIGC在产品开发阶段也得到了一定的关注和投入,这有助于将人工智能技术更好地融入到产品的设计和开发中。 从其他AI:另外,有13%的预算来自“从其他AI”。这可能意味着在AIGC的投资和应用中,有一部分资源是从其他AI项目中转移过来的,体现了对AIGC技术的高度重视和资源的有效利用。 资金重新分配:值得注意的是,为了更有效地利用资源,企业或者机构进行了资金的重新分配和调整。 全新预算:这显示了对于大语言模型技术在AIGC中应用的特别关注,以及对该领域的技术创新和研发的支持。
2. 预算来源分布:
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高层管理者:高层管理者对于AIGC的预算支持也相当显著,这显示出企业高层对于AIGC技术的重视,并愿意为此投入资源。
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投资者方:投资者对于AIGC的关注和投资也占据了不小的比例,证明了资本市场对于AIGC技术前景的看好。
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员工:员工的预算支持虽然比例相对较低,但也反映出员工对于新技术的接受度和期待。
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媒体、非政府机构/宣传团体:虽然这部分的预算支持较小,但也表明了AIGC技术在更广泛的社会层面上的关注和认可。
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业务合作伙伴:业务合作伙伴对AIGC的预算支持,体现了合作伙伴对于新技术合作价值的认可。
2024年数据和AI人工智能趋势报告
在当今社会,AI技术的普及让每个人都有机会充分利用其潜力。无论您是否属于技术团队,通过将先进的大语言模型与您的业务数据相结合,您都可以轻松利用搜索技术,与数据展开“对话”。
AI普及化,助力非技术人员挖掘数据潜力,需安全集成数据平台确保质量、沿袭和治理。
这一变革正在悄然改变我们的工作方式。数据决策者们纷纷表示,他们的组织中,越来越多的非技术用户正在利用生成式AI从海量的数据中挖掘出有价值的洞见。为了确保这一过程的安全与高效,组织现在急需一个设计精良、集成了先进数据加密机制的数据平台。
理想的数据平台应当具备以下功能:
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自动数据目录建立:平台能够自动构建组织的数据目录,让数据资产一目了然。
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元数据整合与整理:利用元数据,组织可以更有条理地整合和整理数据,提高数据的使用效率。
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情境化数据保护与治理:根据具体的业务情境,平台可以集中地保护及治理数据,确保数据的安全性和合规性。
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内置自动化与智能功能:平台内置的自动化和智能功能可以深度剖析数据、提升数据质量,并追踪数据沿袭,为组织提供强大的数据管理能力。
这样的数据平台能够确保:
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数据质量的提升:自动生成数据质量规则,以衡量数据的完整性、准确性和有效性。
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端到端的数据沿袭追踪:自动生成数据沿袭,帮助您跟踪数据流、执行影响分析,并将沿袭作为跨数据和AI模型的治理和合规基础。
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统一的数据与AI资产治理:集中管理、监控和审核数据授权、保留和分类,确保数据与AI资产的安全与合规。
技术前瞻
随着生成式AI的崛起,它正引领企业创新和增长的新浪潮。预计到2025年,非结构化数据将占据全球数据的主导地位,强调企业必须强化数据治理和质量保障。同时,AI技术的融合使数据分析更为直观易行,非技术人员也能通过对话式界面与数据互动,极大提升组织决策效率。
随着数据和AI工具的互联性增强,管理数据与AI工作流更为简便,提升协作效率,加速数据到AI的转化。企业需要构建完善的使用流程,以支持快速决策、产品迭代和服务创新,提供卓越客户体验。
在这一转变中,数据分析师与数据科学家的角色日益融合,技能要求也相应变化。企业需要投资员工技能提升,以适应数据驱动的文化。最终,数据治理、质量和信任将成为组织成功的基石,共同构建一个更智能、更个性化的商业未来。
2024生成式AI使用趋势研究
在过去几十年的漫长时间里,人工智能的发展相对平缓,缺乏突破性的进展。然而,2022年标志着AI大模型技术奇点的诞生,这一里程碑式的事件彻底改变了AI的能力边界,使其受到前所未有的瞩目。
用户热盼高频刚需应用集成生成式AI,尤其AI×搜索,搜索、生活服务等平台受青睐,办公商务、教育学习等也展现高契合度。
在科技飞速发展的今天,用户对于在日常生活和工作中常用的高频刚需应用中集成先进的生成式AI功能充满了期待。这种期待并非空穴来风,而是基于对于更高效、更智能生活方式的追求。其中,AI与搜索技术的结合,即“AI×搜索”的应用需求尤为突出,成为了广大用户最为广泛且迫切的需求点。
从用户的反馈来看,搜索应用软件因其高频次的使用和刚需性质,被众多用户视为接入生成式AI功能的首要选择。搜索功能的普适性和重要性使得用户期待它能够借助AI技术,提供更加精准、个性化的搜索结果,甚至是智能化的信息整理和分析。
与此同时,生活服务类应用和输入法等应用也紧随其后,成为了用户期望集成生成式AI功能的热门选择。这些平台同样具有高频次的使用特性,且在日常生活中扮演着重要角色。用户期待这些平台能够借助AI技术,提供更加便捷、智能的服务,以提升生活质量和工作效率。
除了搜索、生活服务和输入法等高频刚需的应用外,用户对于在更多专业领域中引入生成式AI技术也表现出了浓厚的兴趣。特别是办公商务、教育学习和自媒体等领域,这些平台在解决专业问题方面与生成式AI技术展现出了高度的契合度,为用户带来了前所未有的便利和更多可能性。
在办公商务领域,生成式AI技术可以协助用户处理大量的文档、数据和信息,通过智能分析和预测,为用户提供更加精准、高效的决策支持。此外,生成式AI还可以自动化完成一些繁琐的任务,如邮件回复、日程安排等,从而极大地提高用户的工作效率。
在教育学习领域,生成式AI技术可以根据用户的学习习惯和进度,提供个性化的学习资源和推荐,帮助用户更加高效地学习。同时,它还可以作为虚拟教师或助手,与学生进行互动和解答疑惑,为学生创造一个更加灵活、便捷的学习环境。
在自媒体领域,生成式AI技术可以协助创作者生成高质量的内容,如文章、视频和音频等。通过智能分析和处理,生成式AI可以帮助创作者更好地理解用户需求和市场趋势,从而创作出更加符合用户需求的内容。此外,它还可以自动化完成一些繁琐的内容创作任务,如文章润色、视频剪辑等,为创作者节省大量时间和精力。
这些平台在引入生成式AI技术后,将为用户提供更加智能化、个性化的服务,同时也将推动这些领域向更高层次的发展。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,我们有理由相信,生成式AI将在未来为我们的生活和工作带来更多便利和可能性。
2024客户服务与生成式AI人工智能的优势洞察
本文分析了不同AI经验的企业如何利用生成式AI,发现新手型企业通过1至3年的对话式AI经验,89%已开始使用生成式AI直接回答客户问题,而经验型企业则通过5年以上经验,推动更广泛的转型。
经验型企业通过深耕生成式AI在少数用例中可实现最高30%的成本节约,而新手企业广泛应用AI可在多个用例中实现高达25%的成本节约。
对于经验丰富的企业,应专注于深化生成式AI在少数关键用例中的使用,以实现更高的业务价值。相反,新手企业应广泛尝试AI,以快速提升客户服务效果。IBM的研究表明,与广泛尝试相比,经验型企业在少数复杂用例中深耕AI技术,能显著降低成本。新手企业通过在多个用例中应用AI,能实现成本的大幅节省。
具体来说,新手企业在三个或更多用例中同时使用对话式AI和生成式AI,能节省25%的成本;而如果只用一到两个用例,节省幅度则降至10%。对于经验型企业,即使只在一两个用例中应用生成式AI,也能降低30%的成本;但当尝试超过五个用例时,节省幅度同样会降至10%。
这种现象背后有几个原因。新手企业需要通过广泛的实验和效果评估,来找到最有效的AI应用方法,同时他们也能通过简化工作流程,快速获得成果。而经验型企业由于已通过流程简化获得初步成效,需要集中资源开发更复杂的AI功能,以推动更大的成本节省和收入增长。
2024年企业AI应用趋势洞察
2023年,国内生成式AI技术取得了显著的进步,推动了大模型创业的热潮。随着大模型技术从实验室走向商业化,企业级AI应用也取得了长足的发展。
在投中网举办的第18届中国投资年会上,金沙江创投的朱啸虎与猎豹移动董事长傅盛就“大模型的未来”进行了深入探讨。朱啸虎分享了几个核心观点:
- 投资周期的转变:与美国VC的十年周期不同,中国VC过去倾向于短周期投资,但未来可能将转向更长的十年周期。
- AI应用的爆发:他坚信AI的商业化应用将在不久的将来迎来大爆发,特别是那些能够实现产品市场契合(PMF)的AIGC应用。
- 硬件与应用收益:在技术的每个发展阶段,初期硬件和基础设施可能占据主导地位,但随后应用的收益将远超前者。
- 边缘端小模型:他预测边缘端的开源小模型将成为未来趋势,蕴藏着巨大的商业机会。
- GPT-5的争议:对于GPT-5的期待,他认为可能并没有外界预期的那么惊艳,因为GPT-4已经满足了大部分商业需求。
阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末611份人工智能、AI相关行业研究报告。
2024年企业AI应用趋势洞察
微盟与爱分析联合发布的报告指出,AI技术在企业的营销、渠道、客户运营等多个环节都发挥了重要作用,为企业的高效经营提供了全面支持。其中,前台业务如营销及渠道、客户运营成为AI应用的主要领域,展现出广阔的商业前景。
一、企业AI应用概览
随着AI技术的商业化推进,企业级应用成为其主要发展方向。然而,企业在应用AI时也面临着专业知识和数据复杂性的挑战。企业AI服务作为连接技术与应用的桥梁,将在这一过程中发挥关键作用。
二、企业AI应用全景
根据企业运营的不同环节,AI应用可以分为多个领域。其中,前台业务成为AI应用的主要焦点。这反映了AI技术在直接面向客户的业务环节中的巨大潜力。
三、企业AI应用发展趋势
- 场景拓展:随着AI技术的不断进步,其应用场景将越来越丰富,企业AI服务的边界也将不断拓展。
- 企业升级与改革:在AI浪潮的推动下,许多企业开始启动升级和改革计划,以适应新的市场环境和技术变革。
- AI Agent的崛起:AI Agent作为一种新型的应用形态,将为企业带来更加智能化、自动化的服务体验,打开AI应用在企业场景的想象空间。
企业AI应用现状:AI专业知识的匮乏与数据复杂性成为主要障碍
在IBM最新发布的《2023年全球AI采用指数》报告中,一个显著的趋势凸显出来:无论是正在积极探索AI技术还是已经实施了AI应用的企业,都普遍面临着两大核心挑战——AI专业知识的缺乏以及数据处理的复杂性。
调研结果显示,这些企业普遍认为,技能不足和数据的复杂性是他们推进AI应用落地的两大主要障碍。对于正处于AI探索阶段的企业而言,他们还需额外考虑一系列因素,如AI工具/平台的选择、尚未明确的应用场景和用户群体、供应商的限制以及道德和伦理方面的顾虑等。这些因素共同构成了企业在AI应用道路上需要跨越的多重门槛。
2023年AIGC入局与低代码产品市场的发展
近年来,随着人工智能(AI)的迅猛发展,我们对技术的认知和应用也在不断刷新。在这背景下,AIGC(AI生成内容)与低代码产品市场紧密结合,引领了一场技术革命。
海外生成式人工智能技术与应用获投企业业务领域分布
视频生成占比最高,为17.2%;其次是文本生成和音频生成,占比分别为16.7%和14.9%;同时,代码开发、图像生成分别占比13.2%和13.8%;Chatbots占比12.6%;游戏服务和数据服务占比相对较低,分别为2.9%和4.0%。这些数据表明,视频、文本和音频生成是主要业务方向,而代码开发和图像生成也是重要的应用领域。
可以观察到海外生成式人工智能技术与应用获投企业在不同业务领域的分布情况。视频生成、代码开发、文本生成、图像生成和音频生成这五个领域占据了投资的主要比例,分别为17.2%、13.2%、16.7%、13.8%和14.9%。这表明在这些领域中,生成式人工智能技术得到了更多的关注和投资。
这个数据反映了生成式人工智能技术在多个领域的应用潜力。视频生成、图像生成和音频生成等领域的应用可以帮助人们更高效地创建和编辑多媒体内容,提升创作效率。代码开发和文本生成等领域的应用则可以辅助开发人员和作者进行自动化的代码生成和内容创作,提高工作效率和质量。
此外,Chatbots和游戏服务等领域也获得了一定的投资比例,这显示了生成式人工智能技术在人机交互和娱乐领域的应用前景。Chatbots可以提供智能对话和客服服务,游戏服务则可以通过生成式人工智能技术提供更加丰富和个性化的游戏体验。
数据服务和其他领域的投资比例相对较低,但也不可忽视。数据服务在生成式人工智能技术应用中扮演着重要的角色,可以提供训练数据和数据分析等支持,为其他领域的应用提供基础。
2023年AIGC人才趋势洞察
自2022年11月ChatGPT发布以来,其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。
从人力资源角度来看,AIGC相关职位数量明显增加,并且人才对于这些职位的投递也更加积极。
值得注意的是,AIGC并不仅仅局限于ICT行业,在传媒、消费等领域也产生了深远的影响,各个行业的头部企业都开始积极招聘AIGC人才。在众多AIGC工程师职位描述中,“业务理解”和“行业理解”能力需求贯穿其中,这正符合当下时代对于复合型人才的需求。
AIGC人才市场趋势:岗位供需分析
长期以来,AIGC人才招聘相对平稳。但自ChatGPT发布以来,企业端对AIGC人才的需求极速增长,引爆了这一领域的竞争。同时,人才端对于相关岗位的求职意愿也明显增强,这表明企业的创新热情正在高涨。
新开设的岗位中,产品类职位新增超过50%,算法岗位新增占比为25%,数据类人才比重为20%。
2024中国生成式AI开发者洞察
生成式人工智能正成为产业创新的关键力量,与实体经济的深度融合将推动新质产业的蓬勃发展。
本报告合集重点关注那些在各行各业致力于生成式AI技术研发或利用AI工具高效工作,并具备相应专业技术能力的开发者。这些开发者不仅包括传统的AI程序员,还涵盖了数据分析师、运营人员、市场专员及测试工程师等,在AI辅助下完成工作的专业人员。但请注意,那些仅利用AI工具进行日常非专业性工作的个体,并不纳入本报告对生成式AI开发者的定义范围。
行业兴盛吸引英才,生成式A及AI大模型领域尤为火热,博士生需求大幅攀升。
随着科技的飞速进步和行业的蓬勃发展,生成式A和AI大模型等领域正迅速崛起,成为引领未来科技潮流的重要力量。这些领域的快速发展不仅推动了整个行业的进步,也吸引了大量优秀人才的加入,为其持续创新和发展提供了强大的支撑。
据最新统计数据显示,在2023届应届生投递人数增长最多的TOP10赛道中,生成式AI和AI大模型分别位列第二和第三,展现出了强大的吸引力。特别是生成式A领域,其增长率远超其他赛道,成为众多应届生竞相追逐的热门行业。这一趋势不仅反映了生成式A在技术创新和市场应用方面的巨大潜力,也彰显了其在行业内的领先地位和广阔前景。
与此同时,AI大模型、生成式AI以及芯片等领域对硕博应届生的需求也呈现出显著的增长趋势。这些领域不仅需要具备扎实理论基础和丰富实践经验的高端人才,还对人才的创新能力、团队协作精神和解决问题的能力提出了更高的要求。因此,越来越多的高校硕博生将目光投向了这些领域,希望能够通过参与前沿技术的研究和应用,实现个人价值的最大化。
值得一提的是,AI大模型领域对博士生的招聘需求更是激增了430.0%。这一数字不仅刷新了历史记录,也充分展现了AI大模型在行业内的重要性和影响力。随着技术的不断突破和应用场景的不断拓展,AI大模型将在更多领域发挥重要作用,为行业发展注入新的活力。
中国AI人工智能技术应用场景市场研究及选型评估
目前,我们正处在一个“弱人工智能”的阶段,在这个领域里,有六个主要的技术。业界将人工智能划分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能三个发展阶段,目前正处于弱人工智能阶段,而且这一阶段将会持续很久。
人工智能研究中,六大基本技术是人工智能的核心内容,其演化过程对人工智能的落地起着关键作用。在这六大基础技术之上,也不断衍生出新的应用技术,如生物特征识别、 VR/AR等,推动 AI的应用不断扩大。
中国的数字经济正在迅速发展,已经成为了推动我国经济高质量发展的重要力量,而人工智能则是数字经济时代的一个重要基础设施
中国的数字经济快速增长,从2005年的2.6万亿增长到了2020年的39.2万亿,占国内生产总值的比重从13.9%增长到了38.7%。随着新一轮的科技革命和工业革命,以及疫情的影响,数字经济已经成为了目前最具活力的、最具创新能力的、具有最广泛辐射范围的经济形态,它已经成为了国民经济的核心增长极之一。
5G,云,人工智能,物联网等新一代信息技术将成为新时期数字经济发展的主要动力。人工智能的价值主要体现在两个方面,一是能够降低成本,提高效率,二是能够为社会提供数字化的劳动力;从产业角度来看,这并不只是单点的数字化,它还可以带动一个产业上下游进行数字化转型,进而实现技术对产业的重构。
人工智能大模型工业应用准确性测评
本报告合集基于对工业企业大模型应用情况的深入调研,在原有工业知识问答准确性测评的基础上,进一步拓展了评估范围。我们新增了数据分析、工程建模、文档生成、代码理解等四大核心场景,并针对性地构建了相应的测试数据集。
大模型在工业知识问答与文档生成等领域已处于领先地位,展现出强大的应用实力。
在国内,工业知识问答与文档生成等领域,大模型的应用已经取得了令人瞩目的领先地位。这得益于大模型在深度学习和自然语言处理方面的强大能力,使其能够准确理解工业领域的复杂问题和需求,并提供高质量的答案和文档内容。许多国内企业和研究机构已经成功应用大模型技术,实现了工业知识的快速获取、整理和传递,有效推动了工业领域的创新和发展。
同时,在数据分析与代码理解等能力上,国内大模型也展现出了与国际水平接近的实力(附原数据表)。大模型能够处理海量的数据,通过深度挖掘和分析,揭示出数据中的隐藏规律和趋势,为决策提供有力支持。在代码理解方面,大模型能够准确识别代码的结构和逻辑,理解代码的意图和功能,从而帮助开发人员更高效地编写和维护代码。
然而,尽管国内大模型在多个领域已经取得了显著进展,但在工程建模领域,与国际先进水平之间仍存在一定的差距。工程建模涉及到复杂的物理过程和系统结构,需要高度的精确性和可靠性。国内大模型在工程建模方面的应用还面临诸多挑战,如模型精度不足、计算效率不高等问题。为了弥补这一差距,国内的研究人员和企业需要进一步加强技术研发和创新,提升大模型在工程建模领域的应用能力。
总体而言,国内大模型在工业知识问答、文档生成、数据分析与代码理解等领域已经取得了显著的成果,但在工程建模领域仍需努力追赶国际先进水平。通过不断的技术创新和应用实践,相信国内大模型在工程建模领域也会取得突破性的进展。
中国游戏产业AIGC发展前景
近八成头部游戏企业在人工智能、数字孪生、引擎开发、云技术和XR等技术领域布局;有近六成头部游戏企业已构建AI生产管线、赋能虚拟内容生产或智能营销;此外,国内TOP50游戏厂商投资AI企业已超百次。
游戏企业布局现状:六成企业将目光聚焦于 AIGC的应用方向与效果。
在对游戏企业的调研中发现,企业不仅关注 AIGC 的多个发展层面,且尤为重视与自身游戏业务紧密相关的方面,如游戏应用方向与效果、工具与插件探索等。
图1
其中,网易游戏极具创新性地提出“AI + 游戏”概念,将 AI 作为基础,使用户能够看到更多创新玩法的可能。2023 年上线的《逆水寒》手游堪称网易游戏 AI 技术的代表之作,它为玩家提供了文字捏脸功能、加载智能引擎的“高智能 NPC”以及可自由探索的 AI 游历故事等创新体验,在为玩家带来优质游戏体验方面表现极为出色。
游族网络于 2024 年发布了公司首款 AI 玩伴“代号小游酱”。据官方介绍,“代号小游酱”不但可以作为游戏专属小助手,为玩家提供客服答疑和游戏攻略,还能够在陪玩与倾听的过程中提供丰富的情绪价值,并且兼顾养成与辅助等一系列个性化陪伴。 除了人工智能之外,报告指出虚拟现实这一前沿科技领域同样是游戏产业发展新质生产力的关键所在。
国内头部厂商均有所涉足,例如恺英网络在 2022 年组建的“臣旎网络”,其自研的动作类 VR 游戏《Mecha Party(机甲派对)》已经正式上线。 另外,AIGC 与 UGC 的结合也是一个重要的发展方向。报告中提到许多厂商正在摸索“AIGC+UGC”的发展路径,并且认为“AIGC+UGC”在未来有望对游戏产业的创作者生态产生积极影响,也是游戏产业发展新质生产力的关键要素之一。
国产移动游戏玩法设计与剧情塑造是短板。超六成开发者认为拓展玩法品类可提升竞争力,引入AI技术也有望助力。
人工智能、虚拟现实等新技术不仅能提升游戏的生产效率,还能大幅提升玩家的实际体验,这也引发了游戏企业对新兴游戏玩法的探索。
图2
玩法设计与剧情塑造是国产移动游戏的主要短板。超过六成的开发者认为拓展玩法品类能够提升国产游戏的竞争力。在提升竞争力的策略方面,65.2% 的开发者认为尝试拓展多元化的玩法品类可提高国产移动游戏的全球竞争力,同时 56.5% 的开发者觉得引入 AI 等新兴技术能提升竞争力。
本专题内的参考报告(PDF)目录
- 创业邦:2024AIGC创新应用洞察报告 报告2024-11-16
- 中国一汽:2024年汽车产业AIGC技术应用白皮书 报告2024-11-12
- AIGC&无界AI:2024中国AIGC文创产业指数 报告2024-10-29
- 艾瑞咨询:2024年中国移动互联网AIGC赛道流量报告 报告2024-10-14
- MarketUP:B2B企业AIGC使用手册 报告2024-10-08
- 秦思思:AIGC重构应用开发智能化新格局 报告2024-09-24
- 罗庆超:AIGC助力大规模对象存储服务OSS的能效提升 报告2024-08-31
- 伽马数据:中国游戏产业AIGC发展前景报告 报告2024-08-28
- 极客邦科技:大模型领航者AIGC实践案例集锦(第一期) 报告2024-07-31
- 极客邦科技:大模型领航者AIGC实践案例集锦(第一期) 报告2024-07-28
- QuestMobile:2024上半年AIGC APP流量与场景研究报... 报告2024-07-19
- 甲子光年:2024年中国AIGC行业应用价值研究报告 报告2024-06-25
- Soul:2024Z世代AIGC态度报告-AI如何影响每个“我” 报告2024-06-10
- 腾讯云:2024深化AIGC教育应用助力教育提质增效报告 报告2024-06-09
- 新华三:2024年AIGC引领保险数智化变革报告 报告2024-06-04
- 创业邦:2024年Q1 AIGC产业观察报告 报告2024-06-02
- 腾讯云&创业邦:2024年AIGC+教育的创新应用趋势与机遇报告 报告2024-05-31
- 百度智能云&长江云:2024面向AIGC的数智广电新质生产力构建白皮书 报告2024-05-26
- 靠谱二次元:2024年AIGC发展趋势报告 报告2024-05-12
- 量子位:2024中国AIGC应用全景报告 报告2024-05-03
- 点点数据:2024年AIGC对互动娱乐行业影响趋势洞察报告 报告2024-04-07
- 艾瑞咨询:2023年中国营销领域AIGC技术应用研究报告 报告2024-03-27
- MoonFox:2023年AIGC应用app智能化评测报告 报告2024-03-22
- 爱设计:2024年AIGC发展趋势报告 报告2024-03-11
- AIGC安全实验室&博特智能:2023年AIGC安全研究报告 报告2024-03-10
- 甲子光年:2024AIGC视频生成:走向AI创生时代 报告2024-03-06
- 清华大学:AIGC发展研究资料2.0 报告2024-03-04
- 腾讯云:AI绘画爆火后,如何利用AIGC抓住下一个内容风口 报告2024-03-03
- 量子位智库:AIGC教育行业全景报告 报告2024-02-07
- 艾瑞咨询:2024年AIGC+教育行业报告 报告2024-02-06
- 易点天下:从0到1精益创新-AIGC产品应用及商业化落地实践报告 报告2024-02-05
- data.ai:2023年AIGC移动市场洞察报告 报告2024-01-30
- 量子位:2024中国AIGC广告营销产业全景报告 报告2024-01-24
- IDC&钉钉:2024 AIGC应用层十大趋势 报告2024-01-18
- 腾讯音乐娱乐集团:2023音质AIGC的应用与实践报告 报告2024-01-15
- 艾瑞咨询:2023年AIGC场景应用展望研究报告 报告2024-01-15
- 中国AIGC产业联盟&无界AI:2023中国AIGC文生图产业自皮书 报告2024-01-09
- IDC&钉钉:2024 AIGC应用层十大趋势白皮书 报告2024-01-05
- TE智库:2023年AIGC入局与低代码产品市场的发展研究报告 报告2024-01-02
- 极客传媒:AIGC浪潮下我们的关注方向 报告2023-12-28
- 中科创达:AIGC加速行业智能化升级 报告2023-12-27
- 英特尔:2023云原生产业大会-构建可信AIGC云原生应用 报告2023-12-27
- 量子位:2023中国AIGC数据标注产业全景报告 报告2023-12-19
- 创业邦:2023年H1AIGC产业报告 报告2023-12-08
- CIC灼识咨询:大模型与AIGC蓝皮书 报告2023-12-01
- 微吼研究院:AIGC在数字化活动领域十大应用场景白皮书 报告2023-11-27
- 销售易:2023AIGC应用白皮书:AIGC+CRM:从现在起颠覆业务... 报告2023-11-25
- 北京经信局:2023AIGC产业链北京市专精特新企业图谱 报告2023-11-16
- 亚马逊云科技:2023AIGC加速企业创新实践指南 报告2023-11-14
- 量子位:2023年中国AIGC产业全景报告 报告2023-11-09
- 腾讯研究院:拐点时刻?AIGC时代下的新闻业 报告2023-10-11
- CMO训练营:2023AIGC赋能营销报告 报告2023-09-29
- 易观分析:AIGC产业研究报告2023-图像生成篇 报告2023-09-27
- 赛博研究院:2023年AIGC数据安全与算法治理报告 报告2023-09-21
- 太平洋:传媒互联网行业专题-海外AIGC应用进展之游戏篇 报告2023-09-07
- 甲子光年:2023年中国AIGC产业算力发展报告 报告2023-09-05
- 浪潮信息:AIGC大模型算力平台参考设计 报告2023-08-27
- 艾瑞咨询:2023年中国AIGC产业全景报告 报告2023-08-24
- 贝塔数据:2023 AIGC时代-手机银行财富管理能力建设白皮书 报告2023-08-18
- 灵汐科技:2023年AIGC行业调研报告 报告2023-08-03
- 无界AI:AIGC之AI绘画行业发展研究报告2023 报告2023-07-31
- 头豹:2023年中国AIGC细分赛道研究报告(上)-文本和图像率先应用... 报告2023-07-31
- 软通智慧&人大:2023年AIGC赋能城市治理应用白皮书 报告2023-07-27
- 甲子光年:AIGC通用大模型产品测评篇 报告2023-07-25
- 量子位:2023 AIGC算力全景与趋势报告 报告2023-07-24
- TE智库:2023AIGC+营销价值与应用研究报告 报告2023-07-21
- 亿欧智库:2023中国AIGC商业潜力研究报告 报告2023-07-10
- 腾讯云:AI2.0时代如何通过AIGC打造爆款营销内容? 报告2023-07-06 腾讯研究院:2024年形塑新闻:AI时代新闻业的7个变化报告 报告2024-11-16
- 创业邦:2024AIGC创新应用洞察报告 报告2024-11-16
- 2024年青少年和青年对生成式AI的态度研究报告:使用情况、兴奋点与担... 报告2024-11-16
- IBM:2024年AI实际应用报告 报告2024-11-15
- 民生证券:计算机行业深度报告-AI搜索-大模型商业落地“第一束光” 报告2024-11-13
- 中国一汽:2024年汽车产业AIGC技术应用白皮书 报告2024-11-12
- 高通:2024多模态AI的感官融合-视觉、听觉与交互技术白皮书(英文版... 报告2024-11-12
- 阿丘科技:2024生成式AI如何改变AI缺陷检测的传统范式白皮书 报告2024-11-12
- 2024百工百业AI落地行动指南:AI应用、挑战与先锋者的关键启示 报告2024-11-12
- 数字孪生城市智慧中台(数据中台、业务中台、AI中台、业务中台)建设方案 报告2024-11-11
- AMD:2024年推动汽车行业创新AI对与自适应和嵌入式计算 ADAS... 报告2024-11-11
- 沙利文:2024年全球AI生态全景概览 报告2024-11-08
- 中移智库:AI浪潮下的智能终端从多元格局到未来展望 报告2024-11-06
- 亚马逊云&德勤:生成式AI赋能零售电商行业白皮书 报告2024-11-05
- 牛津智能:2024AI初创企业价值创造白皮书 报告2024-11-01
- 尼尔森IQ:时空联动·场景链接-2024年OAIPL即时零售新增长方法... 报告2024-10-31
- 华为:2024年AI系统的网络安全治理实践报告 报告2024-10-31
- 百度智能云:百度AI大底座大模型研发基础设施方案 报告2024-10-31
- GIO白皮书:AI使能工业创新(2024) 报告2024-10-29
- AIGC&无界AI:2024中国AIGC文创产业指数 报告2024-10-29
- 2024年AI搜索行业发展报告 报告2024-10-28
- 魔镜洞察:AI市场趋势洞察(2024年) 报告2024-10-27
- 甲子光年:2024年AI代码平台及产品发展简报 报告2024-10-27
- SAIF:2024年中国新富人群财富健康指数 报告2024-10-27
- IBM:CEO 生成式 AI 行动指南: 风险管理 报告2024-10-27
- 牛客:2024年AI面试实践手册 报告2024-10-25
- 美国国际开发署:AI在全球发展中的PLAYBOOK 报告2024-10-25
- 华为:AI DC白皮书(2024年) 报告2024-10-24
- 易观分析:2024年AI加速数字员工智能化落地——中国数字员工市场发展... 报告2024-10-21
- 蛋壳研究院:2024年医疗人工智能研究报告-生成式AI爆发,医疗人工智... 报告2024-10-21
- 毕马威:2024人工智能(AI)国际金融监管初探 报告2024-10-21
- 智能小巨人:2024年AI商业观察Vol.04:大模型不止价格战 报告2024-10-17
- OpenAI:《OpenAI+o1大模型》英文技术报告 报告2024-10-17
- 华为:2024华为星河AI金融目标网络白皮书 报告2024-10-16
- 安永:亚太地区CEO如何在AI世代成长 报告2024-10-16
- 易观分析:2024年中国AI内容创作类应用生态研究报告 报告2024-10-15
- 艾瑞咨询:2024年中国移动互联网AIGC赛道流量报告 报告2024-10-14
- 网易:AI加速游戏:安全治理生态 报告2024-10-12
- 智能小巨人:2024AI商业观察Vol.05 MetaAI蓝图及启示 报告2024-10-10
- 未来启航:6G网络内生AI技术白皮书(1.0) 报告2024-10-10
- IBM:CEO 生成式 AI 行动指南:AI 模型优化 报告2024-10-10
- 量子位:2024AI教育硬件全景报告 报告2024-10-09
- 腾讯&香港中文大学:2024年AI与可持续发展展望 报告2024-10-08
- MarketUP:B2B企业AIGC使用手册 报告2024-10-08
- 蚂蚁集团&IDC&上海财经大学:2024年共享善治AI智绘未来金融白皮... 报告2024-10-07
- 量子位:AI智能助手产品分析报告 报告2024-10-07
- 网梯科技:数智时代AI赋能教育教学的实践与挑战 报告2024-10-06
- 控制工程网:2024中国工业AI发展洞察与展望白皮书 报告2024-10-06
- 华为:华为云昇腾AI云服务实用指南 报告2024-10-06
- e-works研究院:2024人工智能(AI)在制造业的应用现状调研报... 报告2024-10-06
- 网梯科技:数智时代AI赋能教育教学的实践与挑战 报告2024-10-06
- 控制工程网:2024中国工业AI发展洞察与展望白皮书 报告2024-10-06
- 华为:华为云昇腾AI云服务实用指南 报告2024-10-06
- 量子位:AI大模型创业格局报告 报告2024-10-06
- 电子发烧友:2024年AI服务器和AI PC趋势解读 报告2024-10-06
- 月狐数据:AI生产力工具暑期发展报告 报告2024-09-30
- 映云科技:软件定义制造:工业AI加速制能生产 报告2024-09-30
- 波士顿咨询:GenAI不仅能提高生产力还能扩展功能 报告2024-09-27
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- 中国国际公共关系协会:2024年AI时代全链路营销进化白皮书 报告2024-09-25
- 秦思思:AIGC重构应用开发智能化新格局 报告2024-09-24
- 上海外国语大学:2024年数智时代的AI素养-内涵、框架与实施路径研究... 报告2024-09-23
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- 明略科技&复旦大学&秒针:2024年AI+生成式营销产业研究蓝皮书 报告2024-09-06
- 北京邮电大学:2024年AI赋能集成电路教育数字化发展白皮书(1.0版... 报告2024-09-05
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- IBM:2024利用生成式AI增强竞争优势洞察报告-整合产品开发、供应... 报告2024-09-03
- 亚马逊云:生成式AI优势:创始人指南之利用数据脱颖而出 报告2024-09-02
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- 维深:2024年AI智能眼镜白皮书 报告2024-08-31
- 维科网:2024年AI大模型推动新一代具身智能机器人产业发展蓝皮书 报告2024-08-31
- 罗庆超:AIGC助力大规模对象存储服务OSS的能效提升 报告2024-08-31
- 云计算开源产业联盟:中国AIOps现状调查报告(2024) 报告2024-08-30
- Foodaily每日食晶:2023年度新品趋势报告 报告2024-08-29
- 中国人工智能产业发展联盟:2024科研智能(AI4R&D)-人工智能驱... 报告2024-08-28
- 伽马数据:中国游戏产业AIGC发展前景报告 报告2024-08-28
- SAP:2024年AI是否适合你的HR部门研究报告 报告2024-08-28
- 艾瑞咨询:2024年中国AI基础数据服务研究报告 报告2024-08-27
- CX Network:用AI提升客户体验 报告2024-08-27
- AI应用工作组&猎聘:2024航空航天人才趋势报告 报告2024-08-26
- 中国联通:2024中国联通元景大模型AI终端合作白皮书V1.0 报告2024-08-25
- 智药局&华为:2024年AI+CRO行业研究报告 报告2024-08-25
- 华为:2024年云AI视频技术白皮书 报告2024-08-25
- 北京金融科技产业联盟:2024基于AI的金融数据中心绿色节能技术研究报... 报告2024-08-25
- 爱分析:2024中国AI Agent市场研究报告 报告2024-08-24
- 爱分析:2024年AI Agent实施的明路应用实践报告:智慧灯塔,照... 报告2024-08-24
- 华为云&中国信通院:2024云原生AI技术架构白皮书 报告2024-08-23
- 阿里云:2024年GenAI应用场景与落地路径白皮书 报告2024-08-21
- 腾讯云&Gartner:2024年AI原生云建设与加速指南 报告2024-08-20
- GEP&Everest Group:2024生成式AI时代的采购转型报... 报告2024-08-20
- 智次方:2024智能物联AIoT 2.0通感智值一体化应用案例蓝皮书 报告2024-08-19
- 高通:2024高通AI白皮书-让AI触手可及 报告2024-08-19
- 头豹:2024年中国端侧AI场景应用分析-智能终端与边缘计算的融合创新 报告2024-08-17
- 智谱AI&ChatGLM:2024开启AI智能化新纪元白皮书 报告2024-08-16
- Impact Hub Shanghai&Makeable:2024亚洲... 报告2024-08-16
- Denodo:2024年GenAI新时代:采用逻辑数据管理白皮书 报告2024-08-14
- 头豹:2024年中国具身智能行业研究-知行合一-拥抱AI新范式 报告2024-08-13
- 未尽研究:2024年AI改变能源-智算如何引领新型电力系统研究报告 报告2024-08-12
- 佐思汽研:2024汽车AI大模型TOP10分析报告 报告2024-08-11
- 关注AI鸿沟:塑造未来劳动世界的全球视角 报告2024-08-09
- IBM商业价值研究院:2024年CEO生成式AI行动指南采购 报告2024-08-09
- 亿欧智库:2024人工智能开启汽车产业智能化新时代-AIEV产业研究报... 报告2024-08-08
- 清华大学:2024数据为中心的AI技术在电力系统运行控制中的应用研究报... 报告2024-08-08
- 德勤:2024年AI大模型时代C端应用生态变局报告 报告2024-08-08
- IBM:生成式AI时代的网络安全研究报告 报告2024-08-07
- 后浪研究所:2024年轻人训化AI指南报告 报告2024-08-05
- IBM:2024客户服务与生成式AI的优势洞察报告·利用对话式AI建立... 报告2024-08-05
- 艾瑞咨询:2024年中国AI+教育行业发展研究报告 报告2024-08-05
- Cbinsights:企业AI路线图AI开发平台格局如何转变,改变了购... 报告2024-08-03
- 微播易:2024AI时代的社交媒体营销进化 报告2024-08-02
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