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2024年中国企业AI大模型落地应用现状调研报告——选型宝版

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简介:
本报告由选型宝发布,聚焦2024年中国企业在AI大模型领域的落地应用情况,深入分析当前市场趋势和技术选型策略。 调研背景:2024年AI大模型技术革命持续发展,全球范围内的行业头部企业开始探索AI大模型的落地应用。本次调研旨在了解AI大模型是否为真正的生产力革命,还是资本泡沫。 调研结论: 1. AI大模型目前仍处于探索孵化阶段,市场渗透率不足1%。 2. 已部署AI大模型的企业中,55%认为已看到清晰价值。 3. CIO倾向于在知识密集且服务对象重要的场景中优先部署AI大模型。 4. AI大模型创造价值的三种主要模式为降本增效、改善体验和孵化创新。 5. 在落地过程中,企业面临的主要挑战包括成本、技术、人才及行业解决方案等方面的问题。 样本概况:调研共收集到141份有效问卷,参与者主要是来自制造业、金融、教育和零售等行业的中大型企业。 应用场景:AI大模型的部署应聚焦于知识密集型场景,如营销内容生成、客户服务以及知识库管理等领域,同时在服务对象重要性高的场景下优先考虑应用。 落地路径:AI大模型在生产内容时可能存在的问题包括“幻觉”现象、专业能力不足、潜在的知识毒性及一致性等。企业可以通过提示词工程、搜索增强(RAG)、模型精调和预训练等方式优化这些挑战,以促进其顺利实施。 落地挑战:CIO最关注的问题集中在AI大模型的内容质量、安全性和性能等方面的表现。主要的挑战来自于模型自身的能力限制以及资源和技术条件的支持能力。

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  • 2024AI——
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    本报告由选型宝发布,聚焦2024年中国企业在AI大模型领域的落地应用情况,深入分析当前市场趋势和技术选型策略。 调研背景:2024年AI大模型技术革命持续发展,全球范围内的行业头部企业开始探索AI大模型的落地应用。本次调研旨在了解AI大模型是否为真正的生产力革命,还是资本泡沫。 调研结论: 1. AI大模型目前仍处于探索孵化阶段,市场渗透率不足1%。 2. 已部署AI大模型的企业中,55%认为已看到清晰价值。 3. CIO倾向于在知识密集且服务对象重要的场景中优先部署AI大模型。 4. AI大模型创造价值的三种主要模式为降本增效、改善体验和孵化创新。 5. 在落地过程中,企业面临的主要挑战包括成本、技术、人才及行业解决方案等方面的问题。 样本概况:调研共收集到141份有效问卷,参与者主要是来自制造业、金融、教育和零售等行业的中大型企业。 应用场景:AI大模型的部署应聚焦于知识密集型场景,如营销内容生成、客户服务以及知识库管理等领域,同时在服务对象重要性高的场景下优先考虑应用。 落地路径:AI大模型在生产内容时可能存在的问题包括“幻觉”现象、专业能力不足、潜在的知识毒性及一致性等。企业可以通过提示词工程、搜索增强(RAG)、模型精调和预训练等方式优化这些挑战,以促进其顺利实施。 落地挑战:CIO最关注的问题集中在AI大模型的内容质量、安全性和性能等方面的表现。主要的挑战来自于模型自身的能力限制以及资源和技术条件的支持能力。
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    本报告深入分析了2024年中国AI大模型产业的发展趋势、市场现状及未来前景,涵盖技术进步、应用创新与政策影响等多方面内容。 2024年中国AI大模型产业发展报告强调了AI大模型作为科技创新与经济发展新引擎的重要性,并指出中国政府对人工智能发展的高度重视和支持。报告提到,AI大模型技术已广泛应用于金融、医疗、政务等多个领域,显著提升了服务质量和效率。中国AI大模型产业的发展得益于国家战略的推动和地方政府的支持政策,如北京、上海、深圳等地均发布了相关政策以构建高效的AI大模型技术产业生态。 然而,报告也指出了产业发展面临的挑战,包括算力瓶颈、主流架构局限性、高质量训练数据集不足以及缺乏爆款应用等问题。展望未来,报告预测AI大模型将趋向通用化和专用化发展,并且端侧大模型将成为消费者的主要选择。开源趋势将进一步降低开发门槛并提高开发效率。此外,高性能芯片的不断升级也将推动产业生态体系的完善。 最后,报告强调了AI大模型技术将在加速新质生产力的发展中发挥关键作用,助力中国经济社会高质量增长、产业升级和商业模式创新,并为人们的生活带来更多便利。
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    该报告全面分析了2024年中国的AI大模型产业发展趋势、技术突破及市场应用情况,为业界提供深入洞察。 《2024年中国AI大模型产业发展报告》深入分析了中国AI大模型产业的现状、发展趋势以及面临的挑战。报告从产业规模、技术创新、政策环境、市场需求等多个角度出发,全面梳理了国内AI大模型的应用领域及成功案例。
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    该报告深入分析了2024年中国AI大模型的应用场景及产业发展的最新趋势,探讨了大模型技术如何推动各行业的创新和变革。 2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告指出,大模型正在“引爆”行业新一轮变革。这份报告深入分析了当前中国AI大模型的发展趋势及其在各个行业的应用场景,并探讨了其对产业发展的影响。通过综合研究和案例分析,该报告为相关企业和研究人员提供了宝贵的参考信息和战略建议。
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    本报告全面分析了当前人工智能领域中大型模型的发展现状、技术挑战及未来趋势,旨在为相关研究和应用提供参考。 AI大模型调研报告 本段落将对AI大模型进行简要介绍,包括其定义、发展历程及分类等内容。 **一、AI大模型的定义** AI大模型是通过深度学习算法与人工神经网络训练出的大规模参数的人工智能系统。这些模型利用海量多媒体数据资源作为输入,并借助复杂的数学运算和优化方法完成大规模的学习过程,以掌握并理解输入数据中的模式及特征。 **二、AI大模型的特点** 1. **大量参数**: 大型AI模型通常具有庞大的参数数量(数亿计),这使其具备更强的表示能力和学习能力。 2. **上下文理解和生成**: 这些模型能够利用注意力机制和上下文编码器等技术,从大规模语言或图像数据中提取有用信息并进行更准确的理解与内容生成。 3. **强大的泛化性能**: 通过在大量多样化数据集上的训练,大模型可以更好地适应未见过的数据情况。 4. **高计算资源需求**: 训练和使用这些大型模型需要大量的存储空间、处理能力和高效的硬件架构支持(如GPU或TPU集群)来满足其并行运算的需求。 5. **迁移学习能力**: 经过预训练的AI大模型能够快速适应新任务,并在新的应用场景中表现出色。 6. **预训练与微调策略**: 通过大规模无标签数据进行初步训练后,再用少量有标签的数据对特定场景下的应用进行优化调整。 **三、发展历程** 从早期的人工神经网络到今天的深度学习时代,AI大模型经历了快速的发展。这一领域的重要突破得益于计算能力的提升和算法的进步。 **四、应用场景** 目前,这些先进的技术已被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉以及语音识别等多个行业,并且在单一模态任务上表现出色的同时也能够进行跨领域的应用开发。 **五、面临挑战与限制** 尽管AI大模型拥有诸多优点,但也存在诸如训练周期长、资源消耗巨大等问题。此外,在大规模参数情况下还需应对解释性弱和隐私保护等方面的难题。 综上所述, AI大模型作为当前人工智能研究的核心技术之一, 在多个方面展现出卓越的表现力。
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    本白皮书为2025年企业大模型应用提供全面解析和实践指导,助力企业顺利实现AI转型。 《2025年大模型应用落地白皮书:企业AI转型行动指南》由权威机构IDC与火山引擎联合发布,是进行企业AI规划及AI大模型项目的重要参考资料。
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    本报告深入分析了2024年中国AI行业的现状与趋势,涵盖技术发展、市场动态及应用场景,为业界提供全面洞察。 ### 中国人工智能 (AI)2024年各行业应用研究报告 #### 引言 随着科技的进步,人工智能(AI)技术在全球范围内迅速发展,并成为推动经济社会变革的关键力量之一。在中国,人工智能不仅被视为国家战略的重要组成部分,而且在各行各业中得到了广泛应用。本报告旨在综合分析2024年中国人工智能在不同行业的应用现状、发展趋势及其对未来的影响。 #### 二、中国各行业的人工智能应用概览 ##### (一)农林牧渔业 在农业领域内,AI的应用主要体现在以下几个方面: 1. **智慧农业生产管理**: - 利用大数据分析和机器学习算法来预测作物生长情况及病虫害风险。 - 结合无人机与传感器技术进行农田的实时监测与图像识别,快速诊断问题并及时采取措施。 2. **智能农机设备**: - 通过自动驾驶技术和机器学习实现播种、施肥等作业自动化。 - 智能拖拉机和收割机能自动导航,并具备智能控制功能以提高工作效率。 3. **智慧畜牧养殖管理**: - 利用大数据分析预测畜禽生长情况及疾病风险,指导科学饲养与健康管理。 - 通过传感器技术实时监测并分析养殖环境以及动物行为,识别健康状况与异常活动。 4. **智慧渔业管理**: - 借助卫星遥感和AI算法来评估鱼群动态,并优化捕捞策略以减少资源浪费和非法捕鱼现象。 5. **农产品质量检测** - 采用图像识别技术和数据分析确保产品质量符合标准及安全要求。 未来,人工智能技术在农业领域的应用将向以下方向发展: - 结合气象数据进行精准预测支持农业生产管理; - 实现农药使用量的精确控制以提高作物产量和减少环境污染。 ##### (二)制造业 在制造行业里,AI的应用主要包括: 1. **智能制造**:利用机器学习与自动化技术优化生产流程。 2. **设备维护预警系统**:通过物联网(IoT)收集设备运行数据,并运用人工智能预测潜在故障并及时处理以避免停机时间过长。 3. **供应链管理智能化**:借助AI改进库存管理和物流效率,降低运营成本。 ##### (三)医疗健康 在医疗服务方面,AI的应用涉及: 1. **辅助诊断工具**:通过深度学习算法分析医学影像资料帮助医生做出准确判断。 2. **个性化治疗方案制定**:基于患者个体数据提供定制化治疗建议。 3. **远程医疗支持服务**:利用人工智能提高远距离医疗服务的质量和覆盖范围。 ##### (四)金融行业 在金融业中,AI的应用包括: 1. **风险管理工具开发与应用**:通过智能算法评估信贷风险并优化贷款审批流程。 2. **智能化投资顾问系统构建**:运用机器学习为客户提供个性化的理财建议。 3. **反欺诈机制建立和完善**:利用人工智能技术识别潜在的金融诈骗行为,保障交易安全。 ##### (五)其他领域 - 教育行业将通过AI提供个性化学习体验并改善资源分配; - 交通物流业会借助智能调度优化运输路径以提高效率; - 能源管理则可通过AI实现更高效的能源调配和节约能耗,促进可持续发展。 #### 结论 人工智能作为一项前沿技术,在中国的各个行业中展现出了巨大的潜力和发展前景。通过对各行业应用的深入分析可以看出,AI不仅提升了工作效率和服务质量,还促进了资源的有效利用和环境保护。未来随着技术的进步,人工智能将在更多领域展现出更为广阔的应用前景。
  • 市场概述
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    本报告全面分析了中国大型模型市场的现状、趋势及未来前景,深入探讨市场规模、增长驱动力和主要参与者。 国内大模型包括阿里大模型、百度大模型、腾讯大模型和华为大模型等。此外还有chatGPT等相关技术。