《生成式人工智能應用發展報告（2024）》指出：生成式人工智能驅動行業降本增效

近日，中國互聯網絡信息中心發布《生成式人工智能應用發展報告（2024）》。報告指出，2023年至今，生成式人工智能相關產業在我國快速發展，新產品新模型不斷迭代，新應用新業態持續涌現。包括石化行業在內的各行各業正在積極擁抱生成式人工智能帶來的智能化升級浪潮，驅動行業降本增效。

報告認為，從應用場景來看，生成式人工智能在用戶端和企業端的應用情況存在差異。在用戶端，生成式人工智能以“AI助手”“智能助手”作為主要產品形態，并與即時通信、辦公軟件、線上客服、創作工具等傳統互聯網產品進行融合，為用戶提供智能化的交流、辦公、創作體驗。在企業端，交通、能源、制造、化工等多個領域的高科技企業與傳統行業積極進行合作，投入大量資源，共同研發各行業專用的生成式人工智能大模型，探索如何利用這項新興技術賦能實體經濟創新發展。

報告指出，隨著“人工智能+”行動等政策深入推進，生成式人工智能大模型在各行業的應用成效開始顯現。降本和增效是各行業選擇應用大模型的核心驅動力。大模型的應用不僅能夠自動化完成重復性任務，還可以通過深入數據分析提供更為精準的洞察，從而顯著提升企業的工作效率。

《報告》圍繞工業生產、科研探索、智慧能源等領域，以案例分析的方式，介紹了生成式人工智能如何賦能不同領域降本增效。

在工業生產領域，《報告》以“中化信息利用大模型創新新材料研發范式”為例闡述了人工智能在化工新材料研發、安全生產中的作用。報告指出，過去，在化工行業新材料研發方面，科研人員需要依賴人工經驗，進行篩選目標、設計實驗、報告分析等環節，整個研發過程要對分散在各網站的文獻、業務系統中的眾多專業信息進行檢索，嚴重影響了研發效率。中化信息利用“化小易”智能平臺，提升了新材料研發過程中的信息獲取效率，輔助專家作出決策。在安全生產方面，傳統視頻監控識別算法準確率低，造成企業運維管理難度大、安全隱患響應和處置不及時。中化信息與百度合作探索人工智能在化工行業的應用，建設工業視覺智能應用平臺，對生產區域內不安全行為進行實時視頻分析，形成報警數據，將安全事件響應效率提升至分鐘級，大大提升了企業安全生產的綜合能力。

報告認為，隨著生成式人工智能技術的成熟和企業對其潛力的深入理解，其應用范圍將逐漸擴大。從短期看，生成式人工智能大模型的應用聚焦于人機交互頻繁且任務重復性高的場景。這些場景對自動化和效率提升的需求最為迫切，且相對容易驗證模型的準確性和效率。從長期看，生成式人工智能大模型的應用將不僅僅局限于執行操作層面，而是會擴展到決策支持和戰略管理層面。這意味著大模型將更深入地參與到企業的核心業務流程中，如市場預測、風險評估、策略規劃等。隨著模型的不斷學習和優化，它們將能夠提供更加精準的決策建議。這種變革不僅會改變工作方式，還會推動企業組織結構、運營模式的創新，以及產品和服務的創新設計，最終可能重構整個行業的運作模式。