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在细分领域中，无论是AI数字人行业的快速成长，还是数字化赋能绿色智能制造呈现的诸多趋势，亦或是我国算力发展呈现的特征，都彰显出AI蕴含的巨大潜力与影响力。 同时，AI在不同场景下的应用更是各有亮点与价值，从企业数智化转型到特定行业实践，再到带来的市场变化及应对策略，都值得深入探究。接下来，就让我们一同走进这份报告，去详细了解人工智能的多元发展画卷。

一、人工智能行业整体发展态势

（一）技术突破与影响探讨

显著的技术突破中，ChatGPT、Bard 和 Lama2 等自然语言处理工具备受瞩目。这些进步在引发人们对人工智能可能对就业产生负面影响讨论的同时，也展现出其在工作场所的诸多积极作用，比如帮助员工假期归来后迅速总结关键问题、助力工程师更高效编写代码、作为招聘工具明确团队所需技能，以及分析合同、公司政策和法规以确保收入妥善确认等。然而，明确如何负责任地运用和拓展这些技术及应用成为关键。
一项针对 2,355 名高级业务主管的全球调查显示，71%的商业领导者预期 AI 和 ML 将在未来几年产生全球性影响，但影响的具体性质尚不明朗。另外，98%的 CEO 认为组织能从实施人工智能中获得直接商业利益，且五分之四的企业正在以某种形式采纳 AI 和 ML 技术，但仅有 1%的企业认为其采纳过程已经成熟，四分之一的企业希望先观察 AI 和 ML 对组织的影响，约一半（49%）的首席执行官表示组织尚未准备好采纳这项技术。鉴于技术发展迅速，商业领袖已无法承担观望代价。

（二）企业数字化转型中的 AI 应用情况

在企业利用 AI 与 ML 技术实现数字化转型方面，近一半（49%）的企业已开始接纳数字衍生的收入来源，且认为通过技术减少购买过程中的摩擦对未来成功至关重要，该比例相较于 2022 年上升了 10%。虽然短期内，AI 与 ML 的投资可能趋于稳定（33%计划在未来 6 个月内增加投入的组织中，有 34%的组织打算削减开支），但长远来看，半数的组织表示在五年之内，将在 AI 和 ML 上增加投入。企业领导者普遍认同提升运营效率是推动 AI 和 ML 采纳及投资增长的主要动力。
尽管对 AI 和 ML 的潜在益处持乐观态度，许多企业仍认为尚未准备好在实际场景中充分应用 AI，在评估自身“数字成熟度准备”时还有诸多工作待完成，企业在追求数字化转型道路上仍需不断努力，以更好地把握这些先进技术带来的机遇。

（三）AI 助力各行业智能化发展

当前，人工智能应用正以前所未有的速度扩散，触角已延伸至办公设计、传媒、法律、游戏、教育、汽车等多个领域。特别是随着大模型和生成式 AI 技术的崛起，其强大的数据处理、学习泛化及内容生成能力，极大地推动了各行业智能化进程，为 AI 技术在各领域的应用和角色定位提供了更多创新和可能性。
例如在汽车行业，智能汽车的崛起正逐步颠覆整个汽车行业的传统生态，引领行业迈向全新发展方向。融合多领域高新技术的智能汽车，不仅展现出强大技术实力，在实际应用中也取得显著成果，其销量和渗透率逐年攀升，推动汽车产业链价值转移，使核心软硬件提供商和运营服务商成为产业链中的核心力量，也为行业带来更广阔发展空间和商业机会。
在学习型组织方面，数字化、AI 已成为时代标签，企业学习作为经营管理重要一环，必须与业务同步进化。AI 技术为企业学习型组织的数字化转型助力，深入解析 AI 在业务赋能和人才发展中的典型应用，描绘出充满无限可能的未来学习型组织蓝图。

二、细分领域的发展亮点与趋势

（一）AI 数字人行业发展情况

2022 年中国虚拟人核心市场规模达到 120.8 亿元，同比增长率高达 94.2%，并有望在 2025 年攀升至 480.6 亿元。在传统行业加快数字化转型并寻求降本增效背景下，中国 AI 数字人业务需求进一步释放，市场规模预计持续扩大。
其发展的主要驱动力包括政策支持、数字经济深入发展、企业数字化转型迫切需求、技术创新突破以及行业整体发展趋势等。从市场需求来看，2023 年中国 AI 数字人行业的客户主体集中在华东和华南地区的中型及小微型企业，这些企业对 AI 数字人技术需求日益增长，推动行业快速发展。
在行业应用方面，电子商务、卫生、社会保障和社会福利业、教育、金融以及交通运输业等行业对 AI 数字人产品需求量尤为突出，互联网行业作为人工智能应用渗透率最高的行业之一，在 AI 数字人领域同样展现强大应用潜力，像电子商务行业中的虚拟主播，以低成本、高效率特点助力商家扩大生意，提升购物体验，带来更多流量和转化机会。
展望未来，AI 数字人行业将涉足更多领域，展现更广阔发展前景，有望在智能制造、智慧医疗、智慧教育等行业发挥作用，为社会带来更多创新和便利，且随着技术完善和成本降低，产品将更普及，为更多企业创造商业价值。

（二）数字化赋能绿色智能制造发展

制造业的核心竞争力在于制造能力，工厂建设和运营直接反映企业制造水平与整体竞争力。“数字化赋能绿色智能制造高管洞察”系列报告聚焦工厂建设与运营，呈现出以下特点和趋势：

1. 绿智融合成为工厂建设新趋势

双碳目标下，绿色发展日益受重视，绿智工厂成未来主流，企业急迫转型绿智制造以提升竞争力，未来工厂建设需兼顾智能与绿色。

2. 绿智工厂注重全价值链转型

当前绿智工厂数字化场景正由单点向全价值链转变，连通上下游、实现整体最优是关键，未来建设需以客户为中心，推动全价值链转型，实现规模效益。

3. 转型需因厂制宜

各工厂目标、现状、资源和发展方向各异，不可盲目追求统一高端，新建与改造、头部与中小企业工厂建设方式有别，应随环境调整策略，改善绩效，建立竞争优势。

4. 员工数字化是关键

绿智工厂不仅是设备智能化，更需员工数字化转型，调动员工积极性、提升数字化能力至关重要，是绿智工厂可持续、规模化发展的关键。
经过对多种类型工厂的深入研究发现，领军企业已在绿色智能工厂建设方面取得显著成果，凭借技术、管理和资源优势，全面获得智能工厂和绿色工厂认证，领先地位明显。但追赶企业受资源、技术和管理等方面限制，在外部工厂评选中表现不突出，更倾向于集中力量解决如精益生产、供应链韧性等具体业务场景问题，以逐步提升竞争力和适应能力，不过其对绿色智能工厂建设的重视和投入不容忽视，正积极寻求解决方案，努力迎头赶上。

（三）中国算力发展情况

在新一轮科技革命和产业变革浪潮中，算力重要性日益凸显，我国政府高度重视并采取行动推动其高质量发展。
报告合集首次对高质量算力进行定义，总结出高算效、高能效、可持续、可获得性和可评估性五大核心特征，强调要优化生产、聚合、调度和释放算力这四个关键环节以全面提升算力效率，同时提出推进全产业链节能减排的措施，还着重指出算力产业持续健康发展依赖标准开放产业生态，硬件开放性和软件开源性是促进生态繁荣的关键，需全产业链协同合作共同推动产业发展和创新。
从我国数字经济发展来看，近年来呈现迅猛发展态势，已成为推动经济稳步增长的核心力量。自 2005 年至 2022 年期间，数字经济规模从 2.6 万亿元激增至 50.2 万亿元，增长约 19.3 倍，年平均增长率达 19.0%，在 GDP 中的比重也从 14.0%跃升至 41.5%，提升了 27.5 个百分点，彰显其重要地位。
根据“东数西算”工程的数据枢纽及数据中心布局，以及 IDC 统计的服务器出货量及预测数据，京津冀、长三角和粤港澳地区将继续占据服务器需求前三的位置，东部经济发达地区在算力硬件需求方面呈现平稳增长趋势，而西部数据中心建设对算力硬件需求的提升效果有限，整体保持稳定，我国数据中心分布与算力硬件需求呈现“东高西低”、“东密西疏”的地域特征。

三、人工智能在不同场景下的应用与价值体现

（一）企业数智化转型中的 AI 应用及市场表现

在数字经济成为驱动经济增长重要引擎的背景下，政府加大对数字基础设施投资并出台激励性产业政策，鼓励数字化、智能化技术与实体经济深度融合，推动数字经济蓬勃发展。
小微企业管理数智化趋势明显，管理软件使用率从 2019 年的 80.5%提升至 2021 年的 88.0%，仅有约 12%的小微企业尚未采用任何管理软件。不过不同类型管理软件渗透率有差异，业财税应用 SaaS 的渗透率达到 45%，其中财税 SaaS 渗透率最高，达 21%，而协同办公系统、人事管理、项目管理等后台管理软件渗透率整体较低，小微企业更偏向选择能直接满足业务需求和共性需求的产品。
另外，AI 技术在企业的营销、渠道、客户运营等多个环节发挥重要作用，前台业务成为 AI 应用的主要领域，展现出广阔商业前景，但企业在应用 AI 时面临专业知识和数据复杂性挑战，企业 AI 服务在连接技术与应用方面起着关键作用。随着 AI 技术进步，其应用场景不断拓展，企业 AI 服务边界也持续扩大，同时，AI Agent 的崛起为企业带来更智能化、自动化服务体验，诸多企业也开始启动升级和改革计划以适应新环境。

（二）特定行业的 AI 技术应用实践与影响

1. 自动驾驶行业的 AI 革命

“端到端”技术正全面点燃高阶智能驾驶市场新纪元，2024 年 3 月，特斯拉在北美地区发布的 FSD v12 搭载端到端神经网络模型，带来驾驶体验的革命性突破，国内也有众多头部汽车制造商和智能驾驶技术企业纷纷加大研发力度，致力于端到端自动驾驶模型研发，并公布量产上车规划。
从学术界、产业界到资本市场，都对端到端技术高度关注，该技术正引领自动驾驶产业迈入全新革命时代。不过自动驾驶架构演进虽有进展，但目前量产方案仍停留在“决策规划模型化”阶段，距离高阶端到端量产落地还有距离，且面临技术路线分歧、海量数据需求、测试验证不成熟以及算力资源投入等挑战。
从融资金额和融资事件数量来看，无人驾驶汽车行业的投资趋势和市场活跃度呈现出一定的波动变化，过去几年间先升后降再回升等情况体现出市场的发展态势与变化特点。

2. 智慧医疗领域的 AI 赋能

医疗信息化在医疗服务需求升级背景下，融合大数据和人工智能等创新技术不断扩展范围和定义，从单一院内信息化向区域间、不同机构间的数据互联互通与共享应用发展，涵盖居民全生命周期健康数据及相关环境信息等，构建更完善、智能化的智慧医疗体系。
然而，医院信息化建设面临数据孤岛问题，从医院内部来看，科室数据发展不平衡、信息化系统与临床业务粘合不够好以及缺乏顶层设计和统一网络系统等原因，导致信息资源无法互联互通；从医院间角度，各方协调难度大、信息数据碎片化、存在异构性且缺乏统一标准等阻碍数据共享和交换。从企业角度，标准化不够、本土化优势明显、企业集中度低也是造成数据孤岛的因素。

3. AIGC 在各行业的应用与价值创造

大模型的发展标志着 AIGC 时代来临，2024 年可视为 AIGC 应用元年，随着技术突破与商业应用加速发展，越来越多行业积极探索和应用 AI 解决方案，AIGC 在多个行业展现出巨大应用价值。
市场对 AIGC 应用期待颇高，愿意在探索中尝试与修正，期望其能解决企业数智化转型难题，推动技术革新与发展。不同行业对 AIGC 应用的实施意愿各有不同，且企业 AIGC 预算来源呈现多样化分布，涵盖创新预算、产品开发、从其他 AI 转移以及来自高层管理者、投资者、员工、媒体、非政府机构/宣传团体、业务合作伙伴等多方面的支持，显示出各主体对 AIGC 的重视与认可。
在服务模式上，有“顾问型”和“贴心的沟通交流”等不同方式，可应用于金融、医疗、法律等专业性领域以及满足客户多样化需求场景；“专家级的数字员工”概念体现了 AI 技术在行业应用中的重要作用，通过 AIGC 可实现创意素材低成本、高质量生成，助力各行业内容制作与创新变革；AIGC 能力还能广泛应用于多个行业领域，帮助企业和个人提高效率与创新能力，实现自动化与“个性化”更好结合，提升客户服务体验等。

四、AI 技术发展带来的市场变化与应对策略

（一）数据与 AI 共同推动的工作方式变革及技术前瞻

随着 AI 技术普及，非技术人员也可借助大语言模型与业务数据结合，利用搜索技术挖掘数据潜力，还能通过对话式界面创建报告、信息中心及可视化图表，并整合到日常办公工具和业务应用中。
生成式 AI 的崛起更是引领企业创新和增长新浪潮，预计到 2025 年非结构化数据将占全球数据主导地位，企业需强化数据治理和质量保障。同时，AI 技术融合让数据分析更直观易行，非技术人员能与之互动提升组织决策效率，且随着数据和 AI 工具互联性增强，管理数据与 AI 工作流更简便，企业需构建完善使用流程，数据分析师与数据科学家角色日益融合，技能要求变化，企业要投资员工技能提升，数据治理、质量和信任将成为组织成功基石。
理想的数据平台应具备自动数据目录建立、元数据整合与整理、情境化数据保护与治理、内置自动化与智能功能等，以确保数据质量提升、端到端的数据沿袭追踪以及统一的数据与 AI 资产治理。

（二）不同领域应用生成式 AI 的优势与策略

1. 用户对生成式 AI 在高频刚需应用中的期待

用户期待在日常生活和工作常用的高频刚需应用中集成生成式 AI 功能，尤其是“AI×搜索”应用需求最为突出，搜索应用软件因高频次使用和刚需性质，被视为接入生成式 AI 功能的首要选择，用户期望借此获得更精准、个性化搜索结果及智能化信息整理分析。此外，生活服务类应用、输入法等也备受期待，还有办公商务、教育学习和自媒体等专业领域与生成式 AI 技术契合度高，应用后可协助处理文档、数据，提供个性化学习资源、解答疑惑，辅助内容创作等，为各领域带来便利与发展新机遇。

2. 客户服务中应用生成式AI的效益与策略

不同AI经验的企业在客户服务中利用生成式AI有不同方式与效益。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；经验型企业凭借5年以上经验，推动更广泛的转型。IBM调研发现，67%的客户服务高管已在客户服务中实施生成式AI，54%已在1至4个用例中部署，结合使用对话式和生成式AI可带来显著效益。
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，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。新手企业需通过广泛实验和效果评估找到有效应用方法、简化工作流程来节省成本；经验型企业则要集中资源开发更复杂AI功能，推动更大成本节省和收入增长。

3. AI体验营销的创新与实践案例

随着体验经济与智能新时代来临，构建契合数智化时代的全新营销理论体系很迫切。报告合集回溯体验营销理论演变轨迹，剖析数字技术重塑营销格局的作用，提出适应AI时代的营销理论体系与实践指南、策略框架，从多视角展现AI体验营销如何激发市场活力、推动营销变革，还通过剖析代表性企业实践案例，为广大企业提供转型经验与启示，助力企业在体验经济时代通过营销数字化转型实现跨越式发展。
同时，AI革新内容生产模式，减轻人类创作者负担，使其专注高层次创意工作，加速内容生产流程，提升内容质量与创意深度，满足消费者多样化、个性化需求，通过智能分析市场趋势与受众偏好助力创作者构思优质内容，改变内容产业运作模式。

（三）AI在资产管理等领域的应用与影响

1. AI赋能资产管理全价值链

在资管行业，AI正成为效率革命关键力量，优化从销售到运营、从投资到合规的全链条流程。在销售与营销领域，AI与GenAI工具深度融合，助力精准打造营销内容、挖掘潜在客户、增强客户互动体验；投资管理与交易执行方面，AI凭借强大数据处理分析能力，为投资决策提供支撑，促进知识管理与数据共享；运营、风险与合规领域，AI提升报告编制与数据管理效率，实现更智能主动的风险管理；IT基础设施管理中，AI提升系统稳定性和运维效率，助力交易算法开发等；业务管理与支持层面，AI提升决策质量与战略规划效率，确保业务合规高效运作。

2. 国产AI大模型的发展与市场格局

2023年被誉为中国AI大模型发展的“元年”，国内众多主体竞相发力部署大模型战略，在算法优化与创新应用上不断探索，多款国产AI大模型应用落地表现强劲，用户基数增长且在多领域深度渗透融合。未来国产AI大模型将聚焦技术迭代加速、应用场景拓宽、生态体系构建以及国际合作深化等，推动AI服务社会经济发展。
像字节跳动旗下的《豆包》凭借抖音平台优势，2024年上半年在中国大陆下载量超3309万，月活超2104万，领跑AI应用；百度《文心一言》月活逆袭下载量高的《天工AI》，反映出AI大模型应用市场中用户活跃度和使用粘性对产品成功的重要性。

3. 商用服务机器人市场发展情况

随着人工智能、物联网和自动化技术进步，商用服务机器人行业迅速崛起，从实验室研发走向规模化应用，通过多种先进技术为多行业提供高效智能解决方案，改变传统服务模式，推动产业升级，展现广阔发展前景。
2023年全球商用服务机器人市场中头部企业竞争优势显著，马太效应渐显，普渡机器人在全球和中国的市场份额均领先，中国市场集中度高，全球排名前五的厂商皆为中国厂商，它们占据全球总市场一半以上份额，且中国诸多具备国际竞争力的企业不断涌现，各企业通过不同方式提升自身市场份额。

（四）不同行业应用AI技术的现状与发展方向

1. 中国游戏产业AIGC发展情况

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，近六成已构建AI生产管线、赋能虚拟内容生产或智能营销，国内TOP50游戏厂商投资AI企业超百次，显示出游戏企业对AIGC应用的重视。
游戏企业不仅关注AIGC多层面发展，更注重与游戏业务紧密相关的应用方向与效果等，如网易游戏推出的《逆水寒》手游展现出AI技术在游戏中的创新玩法，游族网络发布的“代号小游酱”提供多样化个性化陪伴；同时AIGC与UGC结合也是重要发展方向，有望对游戏产业创作者生态产生积极影响，且虚拟现实等前沿科技同样是游戏产业发展新质生产力的关键所在。

2. AI基础数据服务的发展与挑战

AI基础数据服务行业随人工智能技术发展迎来机遇，2023年中国AI基础数据服务市场规模达45亿元，且未来五年复合增长率有望达30.4%，多模态大模型等成为热点研究方向，推动对高质量数据的大量需求。
但该行业也面临数据标注工程师门槛提升、项目管理复杂性增加、信息安全等诸多挑战，高质量数据获取困难及版权政策或授权模式不明朗也制约行业发展。不过高质量数据集已成为核心竞争力，数据服务软件平台与AI算法的应用可提升数据处理效率和质量，AI基础数据服务成为AI研发企业重要合作伙伴，对推动AI产业发展起着关键支撑作用。

3. AI在医药行业的应用与价值衡量

在生物制药行业面临诸多严峻挑战背景下，数字化和人工智能进步为提高研发生产力带来机遇，可助力揭开复杂疾病生物学面纱、加快药物发现进程、缩短研发时间、提升临床试验体验感、提高监管批准成功率等，有望改善行业长期存在的内外部生产力挑战，推动行业持续发展。
过去十年生物制药企业靠外部创新扩管线，2020年起外部资产占比60%，专利悬崖下并购活动关键，2022 - 2023年交易价值翻倍，企业在制定管线战略时需灵活应对外部变化、平衡资源，建立和维护疗法知识库及专业知识储备，吸引留住专业人才以指导关键决策。

4. AIGC与智能算力基础设施协同发展情况

AIGC所引领的通用人工智能技术自2023年起掀起发展浪潮，历经大模型兴起、应用层创新、深入业务场景应用三阶段，AI Agent成为大模型落地业务场景主流形式，被企业认可且应用潜力大，能变革生产力组织形式，大模型也逐渐走向实用化、工具化，重塑行业竞争格局。
从企业AIGC应用程度看，虽目前应用规模差异明显，但接受度在提升且未来有望扩大；在项目选择因素、商业利益考量方面，企业有着不同侧重点，这要求AIGC供应商从多方面提升服务能力。
在算力方面，全球算力规模持续扩张，智能算力增长迅猛，以AIGC为代表的人工智能应用和大模型训练需求是主要推动因素。全球算力由通用、智能和超算算力相互补充构成，在中国，数字经济发展使算力地位凸显，2023年相关建设成果丰硕，智能算力在多行业发挥重要作用，且未来随着人工智能应用在各行业加速落地，智能算力需求将进一步提升。

（五）AI在智能家居与企业运营中的多元渗透及新兴产业机遇

1. 智能家居智能化场景演变趋势

家享生活行业智能化进程中，清洁智能领域规模迅速崛起，超越厨房智能位居第二，受消费者对清洁效率和便捷性需求驱动，相关产品普及促进其发展；全屋智能虽处起步阶段但潜力巨大；厨房智能面临增速放缓情况；居家智能和卫浴智能保持稳健发展。整体而言，各场景成交额过去五年均有增长，智能家居行业已基本达成家用物联网建设，在新阶段借助多技术满足用户个性化和弹性化需求。

2. 企业数字化转型中的AI战略布局

在全球格局变动下，企业数字化转型成必然趋势且从追求创新向全面重塑转变，中国企业在数字化转型方面有进展但仍存在薄弱环节。银行业在人工智能时代依据自身战略目标与优先级探索AI应用潜能，在成本效率优先、降低风险优先以及将客户体验和增长视为首要任务等不同情况下，有着各自重点关注的职能部门和应用领域。

3. AI产品在消费电子与电商平台表现及相关策略

在主流电商平台的电器品类中，AI产品销售态势各异，AI大家电规模居首但同比下降，AI手机销售额有增长且功能优化提升用户体验，AI笔记本电脑增速最为迅猛。企业需根据各品类情况采取不同策略，如AI大家电企业加大研发创新，AI手机和笔记本电脑企业巩固技术优势、优化功能；电商平台则要加强推广、完善售后服务。

4. 具身智能产业兴起与资本布局

机器人产业中的人形机器人赛道成为新热点，千亿级市场吸引大量资本涌入，2023 - 2024年投融资活动频繁。车企作为重要参与者，凭借技术共通性和供应链优势，通过战略投资加速在人形机器人领域布局。

5. AIGC应用场景深度挖掘与潜力释放

AIGC成为人工智能领域焦点，其应用场景不断拓展，根据调研，营销、办公、教育场景应用占比较高，分别凭借内容生成、办公流程智能化、教学辅助等功能展现出巨大潜力，预示着未来将在更多领域创造更大价值。

6. 中国AI大模型市场竞争格局与企业应对策略

以字节跳动为例，其在AI领域展现强大快速迭代能力，旗下豆包App在2024年9月日活跃用户数达760万，跃居中国日活跃用户最多的AI产品，凸显出中国AI大模型市场竞争激烈以及大型企业竞争优势演变情况。在此格局下，创业公司面临压力，但可从差异化竞争、聚焦特定领域、加强技术创新与合作等方面探索生存与发展之道。

本专题内的参考报告（PDF）目录

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