2024年中國AI商業落地投資價值研究報告深入分析了AI技術在不同行業中的應用現狀、發展趨勢以及面臨的挑戰和機遇。
概述了AI技術的發展背景和當前商業落地的重要性。
探討了AI技術在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿零售、醫藥生物、交通運輸、教育、政務等多個行業的應用情況。
分析了生成式AI和決策式AI在不同行業核心環節的應用路徑和潛在價值。
討論了AI技術在提G效率、降低成本、增強決策能力等方面對企業的影響。
強調了AI技術面臨的挑戰，包括技術成熟度、行業接受度、法規限制等。
提出了推動AI商業落地的建議，如加強技術研發、促進行業合作、完善政策環境等。
預測了AI技術未來的發展趨勢和潛在的商業機會。
報告由億歐智庫-水木智能提供，涵蓋了對2024年AI商業落地的深入洞察和投資價值分析。
附件：2024中國AI商業落地投資價值研究報告-分析了AI技術在不同行業中的應用現狀
中國人工智能相關企業數量居世界D二,軟件開發貢獻僅次于美國,顯示出中國在人工智能L域的重要地位;。應用層的挑戰主要來自于成本壓力和商業化落地的困難
隨著理論突破速度開始放緩，深度學習技術進入升級優化階段，驅動圖像分類、機器翻譯等多類感知任務提升準確率，在政策的支持下，持續釋放技術紅利，促進醫療AI技術生態不斷完善
大模型訓練和應用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰;大模型在數據和資金方面也面臨著挑戰; 大模型發展在技術和人才方面也面臨著挑戰
鵬程·盤古模型是全開源2000億參數的自回歸中文預訓練語言大模型，在知識問答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成L域表現突出
開源大模型是基于開源軟件模式，由開發者共同參與、共同維護、共同發展的機器學習模型。開源由開源規則、開源對象、開源基 礎設施、參與主體組成
第三階段AI聚焦學習環節,注重大模型的建設,AI能力覆蓋學習和執行;第四階段則聚焦執行與社會協作環節,開始注重人機交互協作,注重人類對人工智能的反饋訓練
數據、算力、算法作為人工智能發展的核心三要素已經具備基礎條件;大數據+大算力+通用大模型成為新的發展范式;大模型開源生態成為推動AI產業發展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的開源生態體系,探討了其在不同行業中的應用,并展望了未來的商業化潛力與挑戰,閉源大模型的融資規模G于開源大模型
提供了詳細的數據分析、圖表和預測模型，以及對未來AI技術和應用的深入探討。整體而言，報告對AI產業的未來發展持樂觀態度，并認為AI將深刻影響社會生產力和人類生活的各個方面
生成式人工智能技術可以用于參與數字內容創作，突破傳統內容創作的數量約束，有著更為流暢和G效的人機 交互模式，減少了重復性的任務負擔，實現生產力解放
面對行業用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實驗探索期,實現與不同行業的眾多業務場景的融合,幫助企業實現商業價值,是AI在企業數字化轉型中面臨的首要挑戰
挑選了5個典型案例進行分析,深入分析中小企業在 AI 時代的機遇,評估中小企業當前智能化的現狀,找出智能化過程中遇到的痛點, 給出中小企業應對 AI 時代的路徑建議
