中國人工智能產(chǎn)業(yè)應用發(fā)展圖譜

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Laws中國人工智能產(chǎn)業(yè)應用發(fā)展圖譜2023易觀智慧院2023年12月123人工智能應用價值與場景分析圍繞工業(yè)制造、零售、醫(yī)療健康、金融、娛樂、政府等行業(yè)，針對其行業(yè)發(fā)展的關鍵驅動力與挑戰(zhàn)、AI在行業(yè)智能化發(fā)展的關鍵價值，以及核心環(huán)節(jié)/場景的典型案例，全面展開產(chǎn)業(yè)AI智能化應用全景。企業(yè)AI應用突破方向與規(guī)劃建議以企業(yè)為主體，圍繞其可持續(xù)發(fā)展，業(yè)務創(chuàng)新，降本提效等核心需求，針對營銷/服務、辦公協(xié)同、研發(fā)、企業(yè)安全等各個環(huán)節(jié)進行深入剖析，展開企業(yè)AI智能應用全景與規(guī)劃建議。人工智能進入生成式階段行業(yè)轉型升級從數(shù)字化向智能化邁進，與其將全部注意力放到大模型與AGI的進化當中，更需要同步關注企業(yè)主體在數(shù)智化轉型過程中的需求、痛點以及待解問題，并以需求與應用驅動的方式倒逼人工智能的發(fā)展與進化。生成式人工智能 數(shù)智化轉型 場景驅動深入行業(yè)關鍵環(huán)節(jié)核心場景典型案例深入企業(yè)核心場景典型案例AI規(guī)劃目錄慨?猰???倝崞?22023/12/1401人工智能進入生成式階段，推動企業(yè)從數(shù)字化向智能化升級持續(xù)關注AI產(chǎn)業(yè)價值落地交互革命人機交互方式：GUI??DUI/HUIPrompt工程價值凸顯AGI

0.1知識革命語言是知識的載體，未來模型人人可訓、人人可用，即個人知識能力將得以復制和擴展AGI

1.0思維革命AI具備獨立思考與邏輯判斷的能力進一步延展，具身智能連接物理世界，硅基生命與碳基生命共存AGI

2.0人工智能與AGI發(fā)展階段劃分01以業(yè)務驅動的方式擁抱AI人工智能從未如ChatGPT這般普及，超過1億用戶主動體驗的背后，是業(yè)務發(fā)展需求驅動AI應用場景探索與實踐的重大轉變02降低AI開發(fā)門檻傳統(tǒng)的AI開發(fā)模式需要針對不同的任務和場景進行定制化開發(fā)，大模型顯著降低開發(fā)復雜度，提升部署與應用的便捷度03增強用戶體驗，碾平企業(yè)數(shù)智化洼地大模型對于人機交互方式的變革顯著增強客戶/用戶體驗與員工體驗，有利于中后臺賦能升級，以及員工原生數(shù)智動能發(fā)展未來已來：技術變革來臨人工智能發(fā)展進入生成式人工智能時代，大語言模型所呈現(xiàn)的“涌現(xiàn)”能力，正在推動人類社會向AGI的方向持續(xù)探索，這將貫穿科技公司與研究機構相當長周期的關注焦點聚焦當下：商業(yè)價值深化探索企業(yè)經(jīng)營與發(fā)展是當下的核心命題，人工智能，尤其是LLM開啟的人工智能，對于AI商業(yè)價值的探索與實踐帶來哪些變化，是本次研究的重點慨?猰???倝崞?42023/12/14分析式人工智能→生成式人工智能大模型應用尚未跨越鴻溝，嘗鮮者重心在于技術突破與場景探索1技術局限尚需突破方能釋放更大價值知識更新與自主學習能力，目前大語言模型仍然為靜態(tài)數(shù)據(jù)驅動的學習范式，無法實現(xiàn)新知識的快速學習與迭代，尤其是涉及到時效數(shù)據(jù)與專有數(shù)據(jù)的場景下存在障礙，OpenAI正在通過Plugins生態(tài)來突破這一局限垂直領域泛化能力，通用任務的卓越能力已經(jīng)顯現(xiàn)，但是進入垂直細分領域與知識體系下，大模型的性能與泛化能力仍然需要增強，行業(yè)大模型訓練是當前挑戰(zhàn)的破局之道之一長期記憶能力，目前正在通過增大上下文容量、數(shù)據(jù)向量化，以及AIagent等多種方式探索突破2巨大的模型訓練與推理算力等成本拉低效益比訓練與微調成本，該訓練成本僅針對企業(yè)應用基礎模型結合行業(yè)知識與數(shù)據(jù)集進行訓練與微調的成本，并非基礎大模型訓練成本，與上述“垂直領域泛化能力”相對應，該成本仍然為行業(yè)知識壁壘顯著的企業(yè)必須承擔的成本，開源基礎模型在一定程度上可以降低這一階段的訓練成本推理成本，大模型在參數(shù)體量巨大的情況下，仍然存在較高的推理成本，這方面可以通過模型壓縮與剪枝等技術的發(fā)展進一步降低模型能力與業(yè)務場景的適應成本，這部分成本雖然由于人機交互方式的變化顯著降低，但是前期仍然需要考慮提示工程在特定場景的磨合成本3慨?猰???倝崞?52023/12/14安全合規(guī)可信應用底線尚需剛性保障模型安全與可控制性問題，這是人工智能普遍面臨的問題，大模型并不能幸免，包括模型攻防、數(shù)據(jù)注入等問題；同時，模型能力來自于“涌現(xiàn)”，需要進行模型能力，尤其是生成結果的可控制，方能進入到生產(chǎn)環(huán)境對齊問題，既包括人工智能與人類社會價值觀保持一致，也包括與不同國家價值觀，不同類型企業(yè)經(jīng)營以及商業(yè)法則相匹配等，前者最為關鍵，這也是目前最為關注的AI不受控制的風險之一，目前在通過RLHF與RLAIF不同方式來實現(xiàn)隱私與數(shù)據(jù)安全問題，無論是大模型的訓練推理，還是對話應用的過程中，都存在過多的隱私暴露與數(shù)據(jù)安全風險，這有賴于技術突破和監(jiān)管合規(guī)的進一步建立010203040506大模型所加速的生成式人工智能已經(jīng)滲透到多個場景文本對話/問答文檔/文本/文案生成內容/會議摘要等語言翻譯文學/劇本創(chuàng)作等代碼自然語言生成代碼代碼補齊生成SQL生成軟件測試用例合成數(shù)據(jù)等圖像圖像分類/分割工業(yè)設計醫(yī)學影像標注與解剖結果構建藝術/商業(yè)作品創(chuàng)作圖像修復天文觀測、衛(wèi)星遙感觀測等3D電影/游戲/動畫制作建筑/家居設計工業(yè)制造工業(yè)/藝術設計醫(yī)療健康虛擬現(xiàn)實等音視頻信息播報語音編輯/翻譯影視內容分析編輯視頻增強/風格遷移音樂/視頻生成分子發(fā)現(xiàn)藥物設計材料科學食品與農(nóng)業(yè)能源個人護理等慨?猰???倝崞?62023/12/14行業(yè)應用場景導向，落地為先，倒逼基礎能力升級進入生成式人工智能階段過程中，各個行業(yè)AI應用發(fā)展成熟度不一，關鍵要素在于：行業(yè)特征與企業(yè)經(jīng)營目標導向數(shù)字化基礎能力建設數(shù)據(jù)資源沉淀，特別是行業(yè)Know-how導向數(shù)據(jù)資源生態(tài)體系完善與豐富程度，尤其在于是否具備核心鏈主企業(yè)驅動關鍵發(fā)現(xiàn)市場啟動期應用成熟期高速發(fā)展期探索期應用價值HVIII電商廣告游戲動漫影視交通能源農(nóng)業(yè)自動駕駛醫(yī)療制造教育基礎科研零售政府與公共服務音樂仍然處于加強基礎能力建設階段，同時需要加強數(shù)據(jù)資源沉淀以及相關數(shù)智技術能力建設等，方能發(fā)揮人工智能在其中的關鍵價值金融數(shù)字化基礎能力初步搭建，出于行業(yè)特點與實際場景要求，需要進一步完善人工智能應用的可信與合規(guī)等保障，才能進一步在點狀探索的基礎上全面鋪開數(shù)字化基礎能力大體完善，本身也是對于內容資產(chǎn)與互動體驗要求相對比較高的行業(yè)，相應地，生成式人工智能滲透速度更快中國生成式人工智能行業(yè)AMC應用曲線行業(yè)發(fā)展特點： 穩(wěn)中求進 效率為先旅游慨?猰???倝崞?72023/12/14?易觀分析02主要行業(yè)人工智能應用價值與場景分析AI驅動千行百業(yè)效率升級，大量行業(yè)場景應用價值仍待深挖行業(yè) 環(huán)節(jié)產(chǎn)品研發(fā)/設計生產(chǎn)制造供應鏈/資源管理市場/營銷用戶/客戶運營組織協(xié)同軟件工程農(nóng)業(yè)能源化工/機械先進制造食品飲料服裝/服飾家電汽車建筑與房地產(chǎn)交通運輸金融教育醫(yī)療健康零售商貿(mào)文化娛樂餐飲旅游政府AI賦能效率升級程度0100深入行業(yè)關鍵環(huán)節(jié)的AI價值滲透度?易觀分析慨?猰???倝崞?92023/12/14制造行業(yè)AI應用概述：提升研發(fā)生產(chǎn)與運營效率，提升產(chǎn)品核心競爭力與質量，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展消費驅動力不足帶來供需不平衡，供大于求導致行業(yè)競爭加劇高端制造業(yè)向發(fā)達國家回流，低端制造業(yè)向低成本國家轉移創(chuàng)新能力不足，核心技術和核心高端設備、零部件額元器件仍受制于人高能耗、高污染，碳排放壓力巨大國際貿(mào)易爭端愈演愈烈，制造業(yè)供應鏈風險顯著增加通過自動化實現(xiàn)制造行業(yè)常規(guī)流程和任務，提高生產(chǎn)和運營效率通過數(shù)據(jù)分析與建模發(fā)現(xiàn)質量缺陷，預測潛在問題，并通過優(yōu)化工藝和生產(chǎn)參數(shù)來提高生產(chǎn)質量通過優(yōu)化生產(chǎn)計劃、材料以及能源使用等，提高能源使用效率，降低廢品率，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展通過引入人工智能進入產(chǎn)品研發(fā)流程，提升研發(fā)效率，縮短研發(fā)周期制造行業(yè)是我國加快建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要支撐，增強制造行業(yè)全價值鏈條數(shù)智化能力，全面提升智能制造整體水平與實力當務之急。同時，制造行業(yè)在IT與數(shù)字化等基礎設施建設方面，尤其是面臨不同行業(yè)、不同類型與規(guī)模企業(yè)的能力不均衡，相應地，制造行業(yè)數(shù)智化升級也就面臨更大挑戰(zhàn)，需要政府、行業(yè)鏈主企業(yè)以及科技企業(yè)共同以生態(tài)搭建協(xié)同運營等方式，來加速推動制造行業(yè)數(shù)智化升級與AI應用落地。制造行業(yè)當前發(fā)展現(xiàn)狀人工智能在推動制造行業(yè)數(shù)智化轉型過程中的核心價值工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?102023/12/14制造行業(yè)AI應用概述：應用價值與場景質量管控/生產(chǎn)工藝優(yōu)化倉儲配送市場營銷銷售管理供應鏈管理物流管理設備管理/預測性設備維護事故預警需求預測客戶服務產(chǎn)品輔助設計代碼輔助賦能工業(yè)軟件升級智能評審與反饋數(shù)字孿生/仿真優(yōu)化生產(chǎn)流程生產(chǎn)計劃/智能排產(chǎn)核心價值應用場景研究范圍與零售行業(yè)相對應，該部分為制造行業(yè)AI應用重點研究部分以零售行業(yè)AI應用研究為主提升工程仿真精度，提升設計與研發(fā)效率強化工業(yè)機器人信息處理、感知執(zhí)行等能力，提升智能化生產(chǎn)能力與質量提升工業(yè)企業(yè)經(jīng)營管理工作效率，探索用戶中心經(jīng)營模式關鍵環(huán)節(jié)工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府運營管理產(chǎn)品設計生產(chǎn)制造慨?猰???倝崞?112023/12/14制造行業(yè)AI應用關鍵挑戰(zhàn)與趨勢關鍵挑戰(zhàn)模型應用可靠性：工業(yè)領域，尤其是生產(chǎn)制造流程，最重視安全、可靠和穩(wěn)定，相應地，工業(yè)制造領域最核心需要保障應用的可靠性，這就對人工智能模型，包括大模型提出了更高的要求。應用成本挑戰(zhàn)：從大模型驅動的AI應用方面，應用成本需要大幅度降低，目前定制化千億參數(shù)通用大模型的成本難以被客戶接受；算力成本仍然高居不下，訓練卡價格仍然在上升，同時，未來考慮到未來LLM不斷升級，訓練推理成本或將持續(xù)上行；相應地，垂類大模型能夠達到參數(shù)量、效果、成本和場景的匹配，此外，模型蒸餾壓縮、采用MoE架構，小樣本微調等技術路徑也能夠有效降低成本，加速落地。行業(yè)Knowhow與數(shù)據(jù)資源挑戰(zhàn)：與其他行業(yè)不同，工業(yè)場景相對來說數(shù)據(jù)樣本量較小，AI訓練相對困難，相應地，工業(yè)數(shù)字孿生可以通過仿真的形式生成大量數(shù)據(jù)，幫助AI模型深度優(yōu)化，同時，也仍然需要制造企業(yè)強化自身數(shù)據(jù)積累與沉淀，從而提升AI應用現(xiàn)實可行性。工業(yè)制造發(fā)展趨勢大模型將柔性融入工業(yè)制造流程，成為工廠智能中樞。大模型的出現(xiàn)為工業(yè)智能注入了更為強大的認知能力，將能夠深入理解適應不同的生產(chǎn)環(huán)境和工廠特點，實現(xiàn)AI與傳統(tǒng)工業(yè)設備的高度契合。通過全面理解從生產(chǎn)流程到設備狀態(tài)的各類工業(yè)應用場景，提供智能化的監(jiān)控和調度能力。柔性融合更加突顯了大模型對原有工業(yè)流程的適應性和靈活性，并為工業(yè)制造的持續(xù)創(chuàng)新提供了可能

。AI將與工業(yè)大數(shù)據(jù)深度融合，成為工業(yè)智能化的關鍵推動力。AI通過挖掘分析工業(yè)大數(shù)據(jù)中的潛在關聯(lián)和模式，將數(shù)據(jù)轉化為實質性的智能決策和洞察，提供更準確實時的數(shù)據(jù)分析、決策支持、需求預測等關鍵能力，幫助企業(yè)更好地規(guī)劃生產(chǎn)計劃、優(yōu)化庫存管理等，實現(xiàn)降本增效，提升工業(yè)智能化水平。生成式AI的應用將為工業(yè)知識的沉淀和傳承提供強力支持。生成式AI通過將大量的工業(yè)數(shù)據(jù)、技術文檔和專家經(jīng)驗整合，可構建更為智能高效的知識體系，這將支持企業(yè)有效沉淀和傳承核心領域的工業(yè)知識，不僅能為工廠提供實時指導和支持，還有助于應對人才流失和知識斷層問題?？?猰???倝崞?122023/12/14零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府制造行業(yè)AI應用圖譜產(chǎn)品設計產(chǎn)品輔助設計虛擬工廠工業(yè)云平臺工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺生產(chǎn)制造柔性制造工業(yè)質檢機器人制造設備預測性維護生產(chǎn)運營優(yōu)化智能倉儲管理?易觀分析www.analysys.cn注釋：圖譜中企業(yè)僅為示例，未窮舉，且排名不分先后，如有不當之處請指正中國工業(yè)制造行業(yè)AI應用圖譜工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?132023/12/14案例：海爾卡奧斯AI工業(yè)大腦賦能智能制造全鏈場景工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府海爾卡奧斯以“大連接、大數(shù)據(jù)、大模型”為主線構建的卡奧斯COSMOPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，深度賦能工業(yè)場景，實現(xiàn)對工業(yè)領域的群體智能決策。其中“卡奧斯BaaS工業(yè)大腦”、“天智工業(yè)大模型”致力于降低人工智能作為生產(chǎn)要素的使用門檻及成本，實現(xiàn)人工智能以自動化、自適應的方式在工業(yè)企業(yè)中落地。在工信部發(fā)布2023年度智能制造示范工廠揭榜單位和優(yōu)秀場景名單中，卡奧斯創(chuàng)智物聯(lián)合肥互聯(lián)工廠、卡奧斯COSMOPlat賦能打造的青島海爾特種冰箱智能制造示范工廠、海爾上海洗衣機智能制造示范工廠成功入選。海爾卡奧斯工業(yè)大腦平臺架構C-消費者 D-開發(fā)者 G-政府 E-員工安全防護體系物聯(lián)網(wǎng)關協(xié)議解析邊緣計算規(guī)則引擎反向控制MQTT設備物聯(lián)層標準標識平臺

體能力

系層產(chǎn)品場景層入口 B-企業(yè)企業(yè)賦能層紡織服裝型材石材電子智能裝備汽車通用裝備化工模具能源大數(shù)據(jù)基于現(xiàn)代數(shù)據(jù)堆棧將數(shù)據(jù)持續(xù)匯聚、工業(yè)知識持續(xù)沉淀，并整合工業(yè)數(shù)據(jù)算法分析優(yōu)化，利用AI挖掘數(shù)據(jù)隱含關系、隱性知識，廣泛應用于供應鏈優(yōu)化、工業(yè)控制、產(chǎn)能分析等場景。大模型通過建設面向工業(yè)的現(xiàn)代模型棧，在在開源基礎大模型基礎上自主研發(fā)了天智工業(yè)大模型，協(xié)同3900多個機理模型與200多個專家算法庫，提升了大模型在工業(yè)場景下的精度。目前已在工業(yè)設計與研發(fā)、柔性裝配與數(shù)字孿生等細分場景落地應用。目前，基于天智工業(yè)大模型形成的企業(yè)智能中臺已集成至卡奧斯BaaS工業(yè)大腦，工業(yè)企業(yè)通過部署工業(yè)大腦即可構建一套智能化轉型所需的平臺底座。行業(yè) 工賦 青島 長三角 德陽 蕪湖個性化定制平臺化設計智能化制造網(wǎng)絡化協(xié)同服務化延伸數(shù)字化管理QMSAPSWMSMESSCADASPCEMSSCMSRMEAMPSSMOMHRMS政企服務OABIOMSFMSe-BizERPCRM……低代碼開發(fā)平臺（APP開發(fā)平臺

--APP交易平臺

--APP運行平臺)卡奧斯BaaS引擎（COSMO

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Graph工藝仿真，機器學習人工智能，機器視覺數(shù)據(jù)洞察，數(shù)據(jù)挖掘關聯(lián)分析，預測算法數(shù)據(jù)庫服務虛擬機服務容器服務搜索引擎消息隊列文件存儲對象存儲日志服務容災備份監(jiān)控預警網(wǎng)器工業(yè)機器人AGV傳感器工業(yè)交換機攝像頭工業(yè)內窺鏡其他信息來源：企業(yè)專家訪談、公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?14大連接通過建設面向工業(yè)的現(xiàn)代物聯(lián)棧，支持多種方式全面連接工業(yè)設備及企業(yè)數(shù)據(jù)源，暢通企業(yè)協(xié)作。案例：海爾卡奧斯AI工業(yè)大腦賦能智能制造全鏈場景工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府卡奧斯工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中深度融合AI技術，包括視覺監(jiān)控檢測、質量缺陷檢測、智能安防、智能物流等，廣泛應用于工業(yè)設計與研發(fā)、機理仿真及數(shù)字孿生，具備高度的可遷移和可復制性，多年來已合作打造多個工業(yè)領域標桿案例。其中，海爾冰箱制造核心工藝——超薄真空節(jié)能發(fā)泡是基于卡奧斯COSMOPlat平臺所研發(fā)的發(fā)泡設備數(shù)字孿生模型，通過實時采集發(fā)泡200多項工藝、環(huán)境等參數(shù)，實現(xiàn)發(fā)泡環(huán)境壓力動態(tài)控制，使泡孔更小更均勻，提升保溫性能。同時還節(jié)省了材料用量，解決了行業(yè)溢料等難題，最終實現(xiàn)了生產(chǎn)效率提升50%，產(chǎn)品節(jié)能提升12%，支撐了海爾冰箱在低碳環(huán)保方面的全球引領。信息來源：企業(yè)專家訪談、公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?15中德冰箱互聯(lián)工廠中德冰箱互聯(lián)工廠是行業(yè)首家智能+5G互聯(lián)工廠應用標桿。通過AI+5G的技術組合，工廠實現(xiàn)全流程信息自動感知、全要素事件自動決策、全周期場景自動更新迭代。實現(xiàn)了生產(chǎn)模式、生產(chǎn)技術以及組織模式的升級。卡奧斯創(chuàng)智物聯(lián)合肥互聯(lián)工廠作為國內智能控制器行業(yè)首家全球燈塔工廠，卡奧斯創(chuàng)智物聯(lián)合肥互聯(lián)工廠通過應用AI、機器視覺等數(shù)字化技術，以大規(guī)模定制模式驅動制造轉型，實現(xiàn)對100余家客戶、500余家供應商及6家自有工廠的端到端鏈接，完成訂單100%準時交付的同時，將交付周期縮短一半，原材料庫存周轉天數(shù)降低56%。在智能控制器生產(chǎn)中，平臺采用自研的光學檢測設備和算法，在對工廠每年數(shù)億片檢測數(shù)據(jù)進行深度學習的基礎上，融入歷史人工經(jīng)驗，在數(shù)秒內完成對數(shù)千個檢查點的快速“閱判”，并充分兼容非質量原因造成的顏色、形狀差異，誤判率由原來的10%降低至0.3%，檢出率達99.99%。案例：華為工業(yè)AI質檢實現(xiàn)生產(chǎn)質量管控智能化工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府全面覆蓋工業(yè)質檢場景，準確度98.5%以上低代碼平臺封裝典型工業(yè)應用場景算子工具，提升AI質檢應用開發(fā)效率端云邊協(xié)同實現(xiàn)模型快速迭代優(yōu)化，滿足生產(chǎn)快速上線需求華為工業(yè)AI質檢方案架構針對傳統(tǒng)工業(yè)質檢場景下準確率低、開發(fā)難、運維難等問題，華為基于工業(yè)AI質檢基于AI、大數(shù)據(jù)、云計算等能力，結合自身200+條產(chǎn)線AI質檢實踐經(jīng)驗，提煉800+工業(yè)級圖像處理算子，為汽車、煙草、電子等制造行業(yè)客戶打造工業(yè)AI視覺質檢平臺，實現(xiàn)生產(chǎn)質量管控的自動化、智能化，助力持續(xù)提質降本增效。富士康智能光伏控制器產(chǎn)線AI質檢聯(lián)合華為在智能光伏控制器產(chǎn)線打造了昇騰智造AI質檢示范產(chǎn)線，通過人工智能算力加算法，檢測智能光伏控制器涂刷硅脂顏色是否正確，硅脂是否少涂、漏涂，以及銘牌是否漏貼、倒貼和錯貼，產(chǎn)線月檢測6000+臺，總體準確率＞99%，實現(xiàn)了從自動到智能的變化，顯著提升了效率與質量。美的冰箱冷柜工廠AI質檢美的集團在冰箱事業(yè)部冷柜工廠引入昇騰智造解決方案，用于底腳檢測、環(huán)保安全標簽檢測、品牌商標檢測和冷凝管貼敷檢測，檢測準確率提高了10%，并大大提升了效率。寶德計算機生產(chǎn)線AI質檢寶德計算機引入昇騰智造解決方案，將AI質檢貫穿于來料檢驗、生產(chǎn)制造過程檢驗以及包裝檢驗等環(huán)節(jié)，方案上線以來，檢測準確率超過99%，不僅提高了產(chǎn)品質量，還大大降低了生產(chǎn)成本和人力成本。華為工業(yè)AI質檢行業(yè)應用實踐信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?16案例：創(chuàng)新奇智工業(yè)AI技術平臺助力汽車裝備智能管控工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府理想汽車智能自動化產(chǎn)線創(chuàng)新奇智聯(lián)合理想汽車將AI技術引入新能源汽車工廠自動化產(chǎn)線，AI技術、智能傳感器、過程控制系統(tǒng)貫穿于整個產(chǎn)線，將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預防性維護與原生設備廠家進行融合，幫助客戶提前發(fā)現(xiàn)潛在問題，降低設備故障率，降低停產(chǎn)損失。同時，創(chuàng)新奇智提供了覆蓋三大車間的制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES），實現(xiàn)全廠車輛跟蹤以及生產(chǎn)調度執(zhí)行，將整個工廠的有效技術工時縮短了70%。工業(yè)制造行業(yè)需要處理大量復雜多樣場景，標準化程度較低，對行業(yè)know-how要求高。創(chuàng)新奇智推出的“AInnoGC工業(yè)大模型技術平臺”專注于工業(yè)知識的歸納生成，具有語言、視覺、科學計算、跨模態(tài)等豐富的任務支持度，作為控制器驅動整條產(chǎn)線，與“MMOC人工智能技術平臺”相結合，可提供從感知到分析決策到生成的完整AI能力，為各種AI應用提供了更廣闊的技術空間。模型層中間層應用層奇智孔明AInnoGC工業(yè)大模型技術平臺面向工業(yè)、智能制造推出的行業(yè)大模型，支持工業(yè)知識總結推理、交互式報表生成、工業(yè)自動化任務規(guī)劃等功能。AInnoGC工業(yè)大模型AInnoGC引擎AInnoGC應用連接工業(yè)大模型和生成式AI應用，提供數(shù)據(jù)處理、大模型精調、大模型服務、提示工程等全生命周期服務。面向制造業(yè)細分場景提供生成式AI應用，包括企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析、工業(yè)機器人任務編排、企業(yè)私域知識問答應用等。信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?17數(shù)字化預防性維護預防性維護系統(tǒng)為企業(yè)快速定制實施汽車焊裝車間、機器人裝配線體、智能化高精度傳送系統(tǒng)，并接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，解決了客戶智能產(chǎn)線自動化的系統(tǒng)需求。制造質量管理產(chǎn)品出廠檢查的全流程閉環(huán)管理，實時獲取現(xiàn)場質量狀況、識別質量問題、快速定位改善，實現(xiàn)各部門質量數(shù)據(jù)共享，產(chǎn)品質量全面追溯。全方位提升整車出廠質量。智能配裝控制基于視覺+智慧傳感器+程控系統(tǒng)的貫穿式解決方案，將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預防性維護與原生設備廠家進行融合。創(chuàng)新奇智工業(yè)AI技術平臺在汽車裝備場景的典型應用MMOC人工智能技術平臺ManuVision機器視覺智能平臺MatrixVision邊緣視頻智能平臺Orion分布式機器學習平臺Cloud云平臺零售行業(yè)AI應用概述：激發(fā)創(chuàng)造力，智能供應鏈管理，實現(xiàn)長期客戶價值的提升我國居民消費潛力仍然具備發(fā)展空間，但短期來看，消費驅動力不足帶來供需不平衡，供大于求導致行業(yè)競爭加劇后疫情時代，線下消費正在逐步恢復，消費場景具備多元化發(fā)展空間，但是傳統(tǒng)線下零售業(yè)態(tài)，以及門店模式等面臨升級困境，線上紅利消弭，同樣面臨增長挑戰(zhàn)公域流量獲客成本逐年增高，品牌與零售企業(yè)普遍認識到存量客戶價值的重要性，但是仍然缺乏有效抓手實現(xiàn)客戶沉淀與價值運營消費者進入“理性消費”時代，產(chǎn)品核心價值與獨特賣點愈發(fā)重要，從營銷與服務環(huán)節(jié)深化洞察消費者，到向研發(fā)生產(chǎn)端倒逼，勢在必行，同時也對企業(yè)的綜合數(shù)智化能力提出更高要求建立企業(yè)與用戶之間更加友好與體貼的互動，從而提升用戶體驗，實現(xiàn)商品應用價值+情緒價值的雙重滿足，進而實現(xiàn)存量用戶價值的不斷提升提升供應鏈周轉效率，實現(xiàn)降本增效，通過鏈接用戶與上下游，乃至整個消費與供應生態(tài)，形成整個產(chǎn)業(yè)鏈條的良性發(fā)展通過建立從需求到研發(fā)生產(chǎn)之間的傳導，優(yōu)化生產(chǎn)計劃、材料以及能源使用等，提高能源使用效率，降低廢品率，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展人工智能重塑零售行業(yè)，將以“商品”為核心的“研→產(chǎn)→供→銷→服”的直線式價值鏈，向以“用戶”為中心的閉環(huán)式價值鏈升級，通過實時、場景化的用戶旅程互動，深度洞察消費者需求，并以數(shù)據(jù)為依歸，聯(lián)動線上與線下多個觸點，形成智能全渠道生態(tài)，實現(xiàn)用戶需求導線的業(yè)務ROI分析以及智能決策，從而實現(xiàn)長期客戶價值的提升。零售行業(yè)當前發(fā)展現(xiàn)狀人工智能在推動零售行業(yè)數(shù)智化轉型過程中的核心價值工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?182023/12/14零售行業(yè)AI應用概述：應用價值與場景產(chǎn)品設計生產(chǎn)制造供應鏈管理市場營銷用戶運營呍????銳梠蒜激發(fā)創(chuàng)造力，提升產(chǎn)品創(chuàng)新智能供應鏈管理，降本增效提升用戶體驗，實現(xiàn)長期價值①智能設計/產(chǎn)品輔助設計②數(shù)字孿生/仿真優(yōu)化生產(chǎn)流程⑤倉儲與商品庫存管理⑦AI輔助營銷/廣告③生產(chǎn)計劃/智能排產(chǎn)④質量檢測⑥物流規(guī)劃?個性化營銷/智能導購⑩智能客服/AI外呼?數(shù)字人直播⑧智能選址⑨無人零售/智能門店等（包含智能商品識別等）狹義零售范圍內，包括百貨、超市、便利店、電商等零售業(yè)態(tài)，在這個范圍內，AI應用場景主要覆蓋上述環(huán)節(jié)，核心價值在于提升用戶體驗，并以用戶為中心鏈接品牌企業(yè)與用戶，實施供應鏈管理優(yōu)化等舉措。本次分析，將側重這幾個環(huán)節(jié)，聚焦供應鏈管理、市場營銷與用戶運營部分，并針對其中主要場景進行分析。在品牌企業(yè)逐步建立D2C通道，并形成全渠道運營與增長戰(zhàn)略的背景下，AI賦能也進一步向上延伸，從需求端向供給端倒逼，形成產(chǎn)品設計的升級與生產(chǎn)流程的優(yōu)化等，更多制造環(huán)節(jié)未來也將在C2B趨勢之下納入用戶旅程當中一并考慮，研→產(chǎn)→供→銷→服未來都將圍繞用戶這一中心挖掘價值。?銳?兞灇瑕薴?工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?192023/12/14零售行業(yè)AI應用關鍵挑戰(zhàn)與趨勢關鍵挑戰(zhàn)零售行業(yè)企業(yè)數(shù)字化基礎能力挑戰(zhàn)：企業(yè)需要具備數(shù)據(jù)基礎，或者具備數(shù)據(jù)沉淀能力。一方面是，尤其是在消費愈發(fā)理性與細分的背景之下，不同品類、品牌與商品，都具備相當專業(yè)的背景知識與信息，即便AI應用與大模型具備基礎能力，但是仍然需要企業(yè)提供優(yōu)質數(shù)據(jù)進行訓練，從而達到預期中的與用戶進行良好對話與互動的能力；進一步，企業(yè)應用AI進行銷量分析與經(jīng)營決策，則更依賴于高質量數(shù)據(jù)，以及在業(yè)務與SKU豐富多變的情況下，實現(xiàn)模型的動態(tài)應對等。數(shù)據(jù)連接挑戰(zhàn)：AI應用的基礎是數(shù)據(jù)沉淀和實時分析，但是零售行業(yè)仍然面臨產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)眾多，各個環(huán)節(jié)之間存在數(shù)據(jù)壁壘的問題，相應地，這在一定程度上阻礙了數(shù)據(jù)的應用，并進而影響了AI應用落地的效果。利潤低，ROI測算需要更加明晰方能進一步落地：零售行業(yè)注重利潤率，對于技術應用的探索雖然秉承開放態(tài)度，但是極度關注其ROI的測算，相應地，AI應用也需要尋求點狀突破逐步驗證其價值。發(fā)展趨勢AI應用將由點及面全面鋪開，一方面全業(yè)態(tài)，全業(yè)態(tài)增加AI應用，形成數(shù)據(jù)觸點與鏈接；另一方面，將滲透零售產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)，相應地，持續(xù)進行數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，形成良好地AI應用基礎將變得愈發(fā)重要。大型零售企業(yè)/平臺將成為產(chǎn)業(yè)生態(tài)的核心，這樣的企業(yè)/平臺具備優(yōu)質數(shù)據(jù)資源與資產(chǎn)，聚攏用戶運營與價值增長的生態(tài)運營策略與落地手段，帶動相應品類與行業(yè)的整體升級與數(shù)智化增長，對于零售行業(yè)而言，這意味著零售入口潛在的變化，同時，對于品牌企業(yè)而言，也需要形成以自身品類與產(chǎn)業(yè)鏈主思維的經(jīng)營發(fā)展策略，從而在大平臺生態(tài)體系下構建自身的核心優(yōu)勢。工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?202023/12/14零售行業(yè)AI應用圖譜供應鏈管理市場營銷用戶運營零售行業(yè)數(shù)智化解決方案倉儲與商品庫存管理物流規(guī)劃與應用AI輔助營銷/廣告無人零售/門店管理智能客服 用戶運營數(shù)字人/直播AI商拍?易觀分析中國零售行業(yè)AI應用圖譜注釋：圖譜中企業(yè)僅為示例，未窮舉，且排名不分先后，如有不當之處請指正工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?212023/12/14案例：淘天集團推出一系列AI經(jīng)營與營銷產(chǎn)品，賦能商家提效經(jīng)營商家AI營銷產(chǎn)品商家AI經(jīng)營工具（電商經(jīng)營Copilot）AI開店工具AI發(fā)品工具模特圖智能生成文案生成官方客服機器人經(jīng)營知識問答智能數(shù)據(jù)周報AI店鋪巡檢電商作為零售行業(yè)最重要的業(yè)務業(yè)態(tài)之一，創(chuàng)新與效率并重是其發(fā)展的核心動能，賣家的生存發(fā)展與效率經(jīng)營是電商平臺生態(tài)的重要衡量指標，尤其是海量中小商家，可能面臨預算有限、技術人才匱乏的挑戰(zhàn)，相應地，如何通過AI技術普惠，為不同層級的賣家在各個環(huán)節(jié)進行賦能優(yōu)化，從而提升其經(jīng)營效率，成為電商平臺在用戶與流量賦能之外的下一個生態(tài)運營抓手。該案例當中，淘天集團作為中國市場最重要的電商平臺之一，在“科技驅動”的方向之一，關注其對于平臺商家的AI賦能，以及商家對于AI應用的效果，是AI落地零售行業(yè)應用的領先實踐與探索，具備快速落地與迭代優(yōu)化，以及向零售行業(yè)以點帶面復制和擴張的路徑參考意義。AI直播間：超過100位+AI虛擬主播可供商家選擇與定制化，直播間場景可以通過AI能力實現(xiàn)一鍵搭建與切換，輸出“AI直播腳本”，降低商家直播的門看與成本阿里媽媽百靈與萬相臺無界版：商家一站式智能營銷投放系統(tǒng)，百靈側重品牌經(jīng)營；無界版?zhèn)戎匦Ч?jīng)營阿里媽媽萬相實驗室：聚焦通過生成式AI技術幫助商家降低優(yōu)質創(chuàng)意圖制作成本、加快生產(chǎn)速度、提升投放效率AI工具“淘積木”：在不用商家手動上傳內容或自行配置活動頁面組件的情況下，識別出產(chǎn)品賣點，自適應淘內的不同會場，然后快速生成相應的商品詳情頁淘天集團AI經(jīng)營與營銷產(chǎn)品布局應用成效零售行業(yè)AI應用拓展工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?22淘天發(fā)起“AI生態(tài)伙伴計劃”，開放7大商家經(jīng)營場景，與生態(tài)伙伴共同推進AI落地電商行業(yè)；首期7大場景包括“店鋪開店裝修、商品圖像創(chuàng)意、營銷策劃推廣、內容組織創(chuàng)作、客服接待服務、財務管理、訂單管理”；同時，平臺還將提供多種商業(yè)收費模式、首年研發(fā)費用和交易傭金減免、專項云產(chǎn)品優(yōu)惠、一站式研發(fā)平臺等資源支持。天貓雙十一期間，淘天平臺商家開始規(guī)?；褂肁I工具，調用AI次數(shù)超過15億次，AI發(fā)品工具，上線不足半月即為女裝服飾商家提供了10w+次AI發(fā)品服務，發(fā)品時長較傳統(tǒng)發(fā)品降低25%；截止到2023年10月中旬，萬相實驗室已有400萬商家應用，其中，0成本30秒生成創(chuàng)意素材能力，已吸引了超10萬商家使用，生產(chǎn)效率大幅提升5倍；2023年10月，萬相臺無界版和阿里媽媽百靈兩大AI產(chǎn)品正式推出，并首度投入雙11實戰(zhàn)，目前已被超百萬商家使用；從最初一批通過阿里媽媽AI能力，在淘系實現(xiàn)7*24小時不停播的500多個商家樣本來看，直播成本有效降低90%。案例：京東云基于零售產(chǎn)業(yè)實踐，全面升級零售行業(yè)全價值鏈條數(shù)智化能力對于品牌企業(yè)而言，建立面向消費者的全渠道營銷體系，并以此來實現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營體系的變革是長期主義發(fā)展的核心方向。過往人、貨、場之間的邊界正在重構，這要求品牌企業(yè)能夠實現(xiàn)在全域觸點打通基礎上的用戶洞察與觸達，并在此基礎上形成全域用戶增長。同時，能夠將用戶數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)以及供應鏈數(shù)據(jù)打通，實現(xiàn)以用戶為中心的反向數(shù)字化供應鏈。該案例當中，京東云基于過往的零售產(chǎn)業(yè)實踐，對其供應鏈能力與產(chǎn)業(yè)基因進行充分沉淀，并形成了如下面向零售行業(yè)的數(shù)智化解決方案，可供零售企業(yè)參考。京東云零售行業(yè)數(shù)智化解決方案架構圖核心特點工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?23營銷數(shù)智化京東憑借自身大數(shù)據(jù)資源沉淀和對零售行業(yè)的認知，不斷提升算法效果，提高品牌投放CTR，同時，進行數(shù)字化用戶運營能力輸出，賦能用戶私域增長運營供應鏈數(shù)智化京東智能供應鏈通過智能運營、倉網(wǎng)優(yōu)化、全渠道履約、C2M等智能決策技術助力零售企業(yè)實現(xiàn)周轉天數(shù)的減少。企業(yè)通過和京東的合作，可以借助其倉儲管理系統(tǒng)，進一步實現(xiàn)數(shù)字化供應鏈管理。全渠道數(shù)智化京東擁有5.5億線上用戶，同時京東還具備龐大的線下實體規(guī)模，涵蓋數(shù)碼3C、服裝飾品、母嬰、家居家裝、健康等等零售全品類，從而實現(xiàn)了全鏈路、全用戶、全場景、全品類的數(shù)字化沉淀，從而能夠賦能企業(yè)構建自身的全渠道數(shù)智化策略。案例：百度電商數(shù)字人直播“日不落”模式，充分釋放零售企業(yè)直播電商生產(chǎn)力成本投入高，企業(yè)自播依賴于高時長不間斷運營，但是真人主播價格剛性，直播運營成本高居不下，同時，還面臨成熟主播人才匱乏等問題；轉化效果不穩(wěn)定，專業(yè)內容輸出與產(chǎn)品賣點講解是品牌零售企業(yè)提升轉化率的重要抓手，但對真人主播的要求進一步提升，需要時間投入進行培訓與磨合。降低直播成本：降低運營成本以及真人主播人時投入成本，同步提升直播場次與時長，結合AIGC能力進行內容輸出，也能溝通降低直播推流物料制作成本等；提升轉化效率：通過內容穩(wěn)定輸出以及知識庫賦能，提升主播對于產(chǎn)品賣點的講解效果與互動體驗，從而提升直播轉化率。案例：百度電商數(shù)字人直播“日不落”模式0.140.413.244.075.116.35554.5%181.9%163.3%1.072.56139.1%26.6%25.9%25.3%24.4%20

1820

192018年-2025年中國直播電商市場規(guī)模20

20 20

21 20

22交易規(guī)模（萬億元

人民幣）20

23F 20

24F 20

25F增長率數(shù)據(jù)來源：綜合電商企業(yè)財報，公開信息與廠商訪談信息，經(jīng)易觀分析模型測算所得?易觀分析“日不落直播”模式是當前商家在百度數(shù)字人開播的玩法之一，即黃金時段真人直播，閑時和夜間流量用數(shù)字人直播，

“真人+數(shù)字人”無縫銜接，打造7*24小時“日不落”直播。案例效果：伊利雪糕采用數(shù)字人直播，每天帶來100%GMV增量，甚至在近7天銷售中，數(shù)字人GMV和真人直播GMV的比例達到1:2。原本每天直播12小時，要3個主播輪班倒，在驗證了數(shù)字人的帶貨效果后，辭退了1個主播，換成數(shù)字人。在主播休息或者請假時，開啟日不落模式，ROI

+160%。核心技術能力：人工智能能力提升，并結合CG與動捕技術、語音合成技術等，使得數(shù)字人產(chǎn)品更新迭代的速度大幅提升情感表達能力數(shù)字人關鍵能力 行為模擬能力 感知/交互能力 學習/適應能力AIGC能力加持 商業(yè)文案創(chuàng)作 數(shù)理邏輯推算 語義理解多模態(tài)生成零售企業(yè)直播面臨痛點數(shù)字人直播核心價值工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理慨?猰???倝崞?242023/12/14金融行業(yè)AI應用概述：提質增效，“AI+金融”正在進入深化應用創(chuàng)新階段業(yè)務運營降本增效，釋放人力資源進入高價值環(huán)節(jié)AI可依據(jù)業(yè)務規(guī)則，替代執(zhí)行簡單重復勞動，從而釋放出更多的人力資源，向高價值環(huán)節(jié)遷移；以人機協(xié)同方式，一方面能夠輔助員工在內外部場景下提高效率，另一方面融合AI與行業(yè)know-how能夠更精準捕捉客戶需求，使金融決策從經(jīng)驗驅動向數(shù)據(jù)驅動轉化，使財富管理、智能投顧等高價值場景更具智能化。激活數(shù)據(jù)要素價值，進一步促進金融普惠化改善原有外部數(shù)據(jù)離散、內部數(shù)據(jù)孤島等問題，借助AI在數(shù)據(jù)捕捉、整合、分析挖掘等方面的能力，激活數(shù)據(jù)要素，釋放關聯(lián)數(shù)據(jù)價值，一方面能夠幫助金融機構拓展過去難以覆蓋的群體，增加盈利空間，帶來新增長點，另一方面能夠解決信息不對稱問題，降低金融服務門檻，使金融資源能夠惠及更多的長尾客戶、小微企業(yè)。賦能金融場景創(chuàng)新，提升千人千面的客戶能力客戶需求+金融知識是推動金融創(chuàng)新的基本要素，傳統(tǒng)的創(chuàng)新模式更多依賴于業(yè)務專家的能力，人工智能的應用引入了智能化的創(chuàng)新因子，能夠結合潛在需求，融合知識圖譜提供更多創(chuàng)新方向；借助AI能夠了解、分析客戶情緒，在智能客服、營銷、投教等環(huán)節(jié)，提供千人千面服務能力，升級客戶體驗。金融行業(yè)進行數(shù)字化轉型建設的起步早，當前行業(yè)整體數(shù)字化成熟度較高，具備人工智能深入應用的良好土壤，也是生成式AI、大模型率先實現(xiàn)行業(yè)落地的重點領域。人工智能技術應用場景的廣度不斷擴展，目前已經(jīng)覆蓋營銷、服務、投研、投顧、風控、研發(fā)等前中后臺數(shù)字化經(jīng)營關鍵環(huán)節(jié)，于行業(yè)而言，其核心價值將在原有AI能力的基礎上進一步釋放，結合業(yè)務云化趨勢，“AI+金融”正在進入深化應用創(chuàng)新的階段。工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?252023/12/14金融行業(yè)AI應用概述：應用價值與場景產(chǎn)品研發(fā)運營與資產(chǎn)管理合規(guī)風控市場營銷用戶運營降本增效，釋放人力資源進入高價值環(huán)節(jié)激活數(shù)據(jù)要素，促進金融普惠賦能場景創(chuàng)新，提升千人千面的服務能力①代碼助手②智能辦公/智慧運營④智能風控⑧

智能投研③數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與分析⑤反欺詐/反洗錢?智能客服/AI外呼⑨

智能投顧⑩

智能理賠主要環(huán)節(jié)核心價值重要場景研究范圍財富管理?

智能銷售?

智能營銷信貸審核⑥

信貸業(yè)務智能審核放款以金融內部場景為主，本次研究著眼于優(yōu)化內部流程、提高效率以及確保合規(guī)風險的有效管理。分析AI技術如何通過提供智能支持，進行智能數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化資產(chǎn)配置、風險管理和運營策略，

提高決策的精準性。⑦

小微企業(yè)信用數(shù)據(jù)獲取外部場景聚焦于金融機構與客戶直接互動的關鍵環(huán)節(jié)，強調了金融機構在提升客戶體驗、個性化服務和市場拓展方面的核心訴求。本次研究通過分析AI技術在上述場景下的數(shù)據(jù)分析、客戶行為分析、需求預測、個性化交互等能力，探討如何形成優(yōu)質、個性化的金融服務體驗，提升差異化競爭力。工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?262023/12/14金融行業(yè)AI應用關鍵挑戰(zhàn)與趨勢關鍵挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)：盡管一些銀行的數(shù)據(jù)治理工作已取得了階段性成果，但行業(yè)整體的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進程仍處于初期階段，隨著生成式AI、大模型逐步在金融領域落地應用，未來AI訓練更加依賴于大量高質量的金融數(shù)據(jù)，而目前金融系統(tǒng)多、數(shù)據(jù)散亂的問題依然存在。數(shù)據(jù)的可靠性和建立可持續(xù)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略仍然是一項極具挑戰(zhàn)的任務。成本投入挑戰(zhàn)：金融行業(yè)對于數(shù)據(jù)安全的高要求使得AI部署通常以定制化項目為主，這也造成了在開發(fā)、更新維護等方面成本重復投入的問題，削減了資源利用率，特別是對于中小金融機構而言，當前AI的投入成本仍然較高，并且主要受到定制化需求、安全合規(guī)性要求和對高技術人才要求的影響，限制了其廣泛應用。組織協(xié)調挑戰(zhàn)：AI智能應用逐步滲透組織鏈條，金融機構需要重新審視組織機制和業(yè)務規(guī)則，組織機制的設計必須更加靈活和適應變化，以更好地支持AI的融入，需要考量傳統(tǒng)的層級結構和決策流程的調整；此外，引入AI后，金融機構內部面臨著人機協(xié)作、部門協(xié)作中對責任的解釋、分擔和認定等問題的挑戰(zhàn)，AI在決策和執(zhí)行中的智能化可能使得追溯和解釋變得更為復雜。發(fā)展趨勢AIGC將成為提供高質量金融服務的重要工具。能夠生成更為智能、富有個性化的內容，更好地滿足客戶需求。不僅包括在智能客服、智能投顧等核心場景方面的應用，同時還將成為金融員工的智能助理，為內外部用戶提供更豐富、智能的金融體驗。大模型將催生更多金融AI原生應用的涌現(xiàn)。大模型將能夠更深入地理解和探查用戶需求和行為，從而催生出高度靈活的AI原生應用，在營銷推薦、投資建議等方面為客戶提供更為精細和個性化的服務。但是在金融大模型精調和部署過程中，如何合理配置通用數(shù)據(jù)和專業(yè)數(shù)據(jù)的配比，使模型在通用場景和專業(yè)場景下均能保持較好的效率與準確性，是落地過程中需要考量的重要問題。數(shù)字員工將成為金融行業(yè)標配。這種數(shù)字員工是由AI技術支持的虛擬助手或機器人，不僅能夠執(zhí)行重復性任務，并將在客戶服務、數(shù)據(jù)分析、風險管理等多個領域發(fā)揮作用。工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?272023/12/14金融行業(yè)AI應用圖譜工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府金融智能業(yè)務賦能金融大模型金融整體解決方案智能投研 智能投顧 智能理賠 智能風控營銷與銷售 客戶服務?易觀分析注釋：圖譜中企業(yè)僅為示例，未窮舉，且排名不分先后，如有不當之處請指正中國金融行業(yè)AI應用圖譜慨?猰???倝崞?282023/12/14案例：工商銀行加速五維布局，AI賦能全鏈路智能應用工商銀行集團數(shù)字化品牌“數(shù)字工行（D-ICBC）”，率先提出了“數(shù)字生態(tài)、數(shù)字資產(chǎn)、數(shù)字技術、數(shù)字基建、數(shù)字基因”的五維布局，其中，人工智能技術在其中扮演著關鍵角色。以大規(guī)模金融應用為目標，工商銀行的企業(yè)級人工智能技術平臺圍繞Mlops理念，實現(xiàn)數(shù)據(jù)、算法、模型、服務、場景等智能信息的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一運營，已廣泛應用于客服、運營、風控、產(chǎn)品創(chuàng)新、生態(tài)等場景智能。智慧普惠利用人工智能形成客戶準入模型、授信模型，打造了一觸即貸、秒級放款的“經(jīng)營快貸”“e抵快貸”等產(chǎn)品，有效實現(xiàn)向小微企業(yè)的精準滴灌。智慧政務打造“1+N”智慧政務產(chǎn)品體系，建設“一網(wǎng)通辦”政務服務平臺，全面推進政務數(shù)據(jù)融合，在29家分行落地300多個政務合作場景智慧風控在防盜刷、老年人轉賬等高風險領域加強異常交易監(jiān)控，有效保護客戶資金安全。工商銀行企業(yè)級人工智能技術平臺應用實踐工商銀行企業(yè)級人工智能技術平臺數(shù)據(jù)要素層：基于企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺，復用全行數(shù)據(jù)的融合共享、資產(chǎn)治理能力，給智能化建設提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)支撐。智能底座層：封裝異構算力、異構算法、異構框架，夯實公共AI技術軟硬件基礎設施的統(tǒng)一供給能力。智能開發(fā)層：以低門檻、低代碼為目標，建立統(tǒng)一的AI工作站，實現(xiàn)各垂直領域的通用+專用AI建模能力，滿足全領域全場景的建模需要。智能服務層：沉淀可跨機構、跨部門、跨產(chǎn)品共享的通用智能服務和業(yè)務專用智能服務，加速人工智能場景落地。智能應用產(chǎn)品創(chuàng)新客戶服務風險防控運營管理智能生態(tài)智能服務層專用服務通用服務智能運營管理層智能開發(fā)層AI工作站智能社區(qū)、場景管理、服務管理、模型管理、算法管理、智能底座層算法計算框架算力樣本管理……數(shù)據(jù)要素層數(shù)據(jù)中臺工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?29案例：工商銀行加速五維布局，AI賦能全鏈路智能應用知識運營助手高效、精準實現(xiàn)資料提煉、數(shù)據(jù)標注與知識維護工商銀行與鵬城實驗室、清華大學、中國科學院、華為等聯(lián)合發(fā)布了基于昇騰AI的金融行業(yè)通用模型，首家實現(xiàn)了企業(yè)級金融通用模型的研制投產(chǎn)。當前已應用于員工智能助手、知識運營助手、金融市場投研助手等多個場景。遠程銀行客服圍繞遠程銀行中心數(shù)千人的客服團隊，貫穿坐席事前、事中、事后全流程，聚焦對客服務中樞的運營團隊、群體基數(shù)較大的人工坐席、工作量較為繁重的質檢人員，重新定義該群體的作業(yè)和生產(chǎn)模式，基于大模型能力賦能全流程業(yè)務場景。智能知識管理事前智能客服知識運營階段，利用大模型自動完成數(shù)據(jù)標注與知識維護，助力提升傳統(tǒng)智能客服分流質效。在事中服務客戶階段，利用大模型打造前情摘要功能、知識隨行功能、工單智能填寫功能，極大提升坐席運營效率，壓降通話時間。在事后質量檢查階段，生成傳統(tǒng)質檢AI模型數(shù)據(jù)，即模擬坐席及客戶問答，提升傳統(tǒng)質檢模型準確率。智慧辦公升級辦公模式，利用大模型的文本生成、問答能力，圍繞郵件、文檔、會議、員工日常事務等方面，優(yōu)化行內辦公工具的交互體驗，助力全行40萬員工的辦公效率提升。比如會議紀要生成，根據(jù)會議對話內容，大模型快速生成會議紀要初稿，降低人工記錄會議紀要的成本，助力全行辦公領域智能化。智能研發(fā)利用大模型代碼生成、代碼識別與檢測、代碼轉自然語言等領域的全方位能力，構建基于大模型的智能研發(fā)體系。截至目前人工智能編碼助手共收集到超2100萬個字符編碼數(shù)據(jù)，錄入代碼超80萬行，編碼助手生成代碼量占總代碼量的比值從20%提升至40%，有效提升一線開發(fā)人員編碼效率和質量。AI-agent網(wǎng)點員工智能助手為一線員工提供規(guī)章制度、業(yè)務文檔等智能問答支持創(chuàng)新投研助手實現(xiàn)金融市場投研報告的分鐘級智能生成工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府工商銀行金融大模型應用探索信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?30案例：光大銀行基于人工智能打造財富客戶線上銷售平臺光大銀行為實現(xiàn)“打造一流財富管理銀行”的戰(zhàn)略愿景，逐年加大科技投入進行數(shù)字化轉型，已在財富管理業(yè)務的多個領域實現(xiàn)了業(yè)務突破。其中，基于人工智能的財富客戶線上銷售平臺集中實現(xiàn)了線上理財產(chǎn)品智能AI交互過程中的“聽說讀寫”能力，減少人力資源投入并提升審核效率，同時能夠確保審核標準統(tǒng)一、產(chǎn)品信息充分披露，提升財富管理業(yè)務關鍵節(jié)點的智能化水平。光大銀行基于人工智能的財富客戶線上銷售平臺生物識別圖像識別AI能力引擎NLP數(shù)據(jù)處理功能引擎……智能講解智能視訊智能審核線上銷售應用數(shù)據(jù)源管理數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)標注數(shù)據(jù)探索處理數(shù)據(jù)特征工程數(shù)據(jù)共享智能KV提取能力自定義OCR能力數(shù)字化智能能力人工智能在光大銀行財富管理業(yè)務中的應用智能講解通過AI技術智能讀取內部及外部數(shù)據(jù)平臺的產(chǎn)品數(shù)據(jù)生成雙錄講解語音，保證產(chǎn)品銷售過程中產(chǎn)品信息得以充分披露，幫助客戶更好了解產(chǎn)品和評估投資風險。智能視訊通過人臉識別、AI視頻風險交互認證等流程完成線上實時視訊鑒證，對合格投資者審核過程標準統(tǒng)一，話術統(tǒng)一。智能語音交互技術揭示投資風險和確認客戶本人意愿，避免人工執(zhí)行中風險揭示不充分、話術不標準、審查執(zhí)行不到位等情況，有效降低理財產(chǎn)品銷售合規(guī)風險。智能審核采用基于深度學習、自然語言處理技術的OpenKV模型，能夠對征信報告、收入證明、手機網(wǎng)銀賬戶截圖、web網(wǎng)銀賬戶截圖、銀行存款證明、理財持有證明等資信材料中的關鍵信息進行提取，實現(xiàn)非結構化數(shù)據(jù)的結構化轉化，且審查標準統(tǒng)一、識別反饋精準快速，能夠有效降低人工操作帶來的風險。支持自主創(chuàng)建材料識別模型、結構化提取模型、模版化智能交互語音話術等工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?31案例：中國太平洋保險以大模型拓展保險數(shù)字勞動力場景生態(tài)數(shù)字員工太?？萍悸?lián)合數(shù)智研究院基于大模型建設應用探索人機協(xié)作終端“數(shù)字員工”，能夠通過任務指令識別作業(yè)意圖，具備自主規(guī)劃和任務執(zhí)行能力。目前，該終端已在中國太保審計中心進行能力試點，構建了審計檢查、公文質檢等多名審計數(shù)字員工。通過數(shù)字員工與真實員工人機編隊的工作方式，助力提升審計監(jiān)督效能。RPA黑燈工廠黑燈工廠（Smart

Factory）即為流程自動化集約運營平臺，可24小時無休運行，集中部署、集中運行，集中管理，替代產(chǎn)險部分標準化、流程化的工作，并建立了營運、個客、團客、農(nóng)險、財精再、法律合規(guī)、人力資源、行政辦公等八大車間。目前，僅中國太保產(chǎn)險“RPA黑燈工廠”上海總廠的120個機器人可同時運營440多個RPA產(chǎn)品，其中活躍產(chǎn)品230個，幾乎覆蓋產(chǎn)險所有業(yè)務條線。智能決策中樞根據(jù)場景對數(shù)智化能力做融合編排，同時支持持續(xù)的反饋學習，可支撐精準營銷、數(shù)據(jù)運營、智能助理、智能風控等數(shù)智應用。依托智能決策中樞，太保壽險整體決策模型的資產(chǎn)化率達到50%，平均決策時間在50毫秒，有效提升了太?？蛻舻姆阵w驗、銷售轉化業(yè)績和內勤作業(yè)效能?；咏涣餍畔z索內容生成審計檢查、公文質檢、咨訊問答……應用場景智能能力工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府中國太保保險數(shù)字勞動力實驗室信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?32中國太平洋保險與華為、科大訊飛共同成立中國太保保險數(shù)字勞動力實驗室?；诖竽Ｐ偷臄?shù)字勞動力在保險場景中將擁有廣闊的應用前景，助力實現(xiàn)更優(yōu)的客戶服務體驗與保險行業(yè)智能化升級。保險數(shù)字勞動力實驗室將在算力基礎設施、底座大模型、場景領域知識等方面深度合作，通過優(yōu)勢互補、風險共擔和成果共享的模式，共同探索保險基礎大模型的建設和保險領域數(shù)字勞動力的應用。中國太平洋保險聚焦“大健康、大區(qū)域、大數(shù)據(jù)”三大方向實施戰(zhàn)略布局，2023年進一步深化AI賦能落地，推進以數(shù)字員工為核心的“保險數(shù)字勞動力生態(tài)”。在大模型技術方面，太保積極探索為保險科技帶來新的應用范式，嘗試擁有大模型能力的數(shù)字員工在保險行業(yè)的更廣泛應用。保險領域大模型 人工智能在中國太保業(yè)務中的應用

保險數(shù)字勞動力 醫(yī)療健康行業(yè)AI應用概述：釋放醫(yī)療資源效能，“AI+醫(yī)療”加速實現(xiàn)醫(yī)療普惠補充醫(yī)療資源短板，優(yōu)化醫(yī)療資源分配，從而在一定程度上實現(xiàn)醫(yī)療資源普惠整體提升醫(yī)療服務效率，通過AI分析進行分級診療規(guī)劃，在一定程度上實現(xiàn)醫(yī)療資源的優(yōu)化與普惠賦能基層醫(yī)療服務短板，彌補基層醫(yī)生在經(jīng)驗方面的不足，實現(xiàn)優(yōu)質醫(yī)療資源的流動與下沉提升醫(yī)療服務的效率和質量，尤其是提升醫(yī)生與患者的雙重體驗通過分析定位醫(yī)療流程的斷點與痛點，并進行優(yōu)化，從而改善患者的就醫(yī)體驗，在數(shù)據(jù)沉淀挖掘的基礎上，實現(xiàn)對于患者的個性化醫(yī)療服務以及全生命周期的健康管理可以在一定程度上加速醫(yī)生的培養(yǎng)周期，同時，既可以賦能醫(yī)生從基礎事務性的工作當中適當解放出來，更可以通過AI與醫(yī)療大模型為醫(yī)生提供更全面的診療建議，提升醫(yī)療服務水平加速生物基礎科學研究，提升公共衛(wèi)生服務水平，推動醫(yī)療行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展推動基因計算、大小分子生物方面的研究進展，從而賦能空間組學分析、藥物研發(fā)等，從而加速生命科學的研發(fā)與應用落地通過智慧病案管理體系實現(xiàn)區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)資源的流動，形成快速分析與疾病預測等，從而在一定程度上提高對重大疾病的發(fā)現(xiàn)率，實現(xiàn)聯(lián)防聯(lián)控，提升公共衛(wèi)生服務水平中國正在加速進入老齡化社會，相應地帶來更多在醫(yī)療健康方面的需求，同時，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)也存在優(yōu)質醫(yī)療資源不足的結構性問題。通過“AI+醫(yī)療”的融合與加速，是在推動醫(yī)療行業(yè)從數(shù)字化向智能化升級的方向上，探索醫(yī)療智能化服務能力與水平的提升，從而在緩解醫(yī)療資源結構性問題的基礎上，提升醫(yī)療服務的效率和質量，從而更好地滿足人民群眾的醫(yī)療健康需求。工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?332023/12/14醫(yī)療健康行業(yè)AI應用概述：應用價值與場景預防診斷治療康復???????た??公共衛(wèi)生防疫藥物研發(fā)體檢?霏/?霏唬叅/唬崵/霏倗??屛毫醫(yī)保支付病歷錄入/智慧病案藥物檢索用藥指導康復計劃（含康復機器人）健康管理AI輔助診斷AI+病理診斷AI+醫(yī)學影像精準醫(yī)療醫(yī)療機器人補充醫(yī)療資源短板，優(yōu)化醫(yī)療資源分配，從而在一定程度上實現(xiàn)醫(yī)療資源普惠提升醫(yī)療服務的效率和質量，尤其是提升醫(yī)生與患者的雙重體驗加速生物基礎科學研究，提升公共衛(wèi)生服務水平，推動醫(yī)療行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展主要環(huán)節(jié)核心價值重要場景基礎研究醫(yī)療人才教育與培養(yǎng)工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?342023/12/14醫(yī)療健康行業(yè)AI應用關鍵挑戰(zhàn)與趨勢關鍵挑戰(zhàn)醫(yī)療行業(yè)高質量數(shù)據(jù)稀缺且相對分散：盡管在醫(yī)療數(shù)字化建設的過程中，已經(jīng)沉淀了大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，但是仍然存在高價值數(shù)據(jù)的相對缺失，如大量臨床數(shù)據(jù)尚未完全轉化為可供挖掘和利用的高質量數(shù)據(jù)，同時，不同醫(yī)療機構之間的數(shù)據(jù)也存在標準和格式等不統(tǒng)一的問題，也尚未能實現(xiàn)共享和流通，從而在一定程度上造成了醫(yī)療高質量數(shù)據(jù)稀缺的問題。另外，個人醫(yī)療信息和數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)安全方面的保障也提出了更高要求。醫(yī)學知識覆蓋面廣且復雜，知識整合和利用程度有待挖掘：一方面是數(shù)據(jù)標注在處理醫(yī)學復雜知識方面面臨挑戰(zhàn)，同時，在知識和數(shù)據(jù)的利用方面也需要專業(yè)領域Knowhow才能充分理解和駕馭?！盎糜X”、可解釋性等問題仍然面臨突破：從基礎應用要求上來說，需要避免大模型驅動的AI應用在虛假、錯誤醫(yī)療結果的出現(xiàn)；同時，在藥物研發(fā)以及醫(yī)療決策等方面，突破“黑盒”困境，深入了解模型推理邏輯與決策過程，仍然有助于輔助從業(yè)人員信任并采納模型結果，從而進一步推動在真實世界中的應用。發(fā)展趨勢高質量數(shù)據(jù)沉淀與合規(guī)應用仍然需要持續(xù)提升，醫(yī)療行業(yè)獨特的知識體系和豐富的多模態(tài)數(shù)據(jù)，未來在物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展之下將日益產(chǎn)生和沉淀，包括醫(yī)學成像、可穿戴以及環(huán)境生物傳感器所采集的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)等，伴隨高質量數(shù)據(jù)的不斷積累，并在數(shù)據(jù)合規(guī)和安全保障的前提之下，對于多模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合分析將日趨完善，支撐更加豐富的AI應用落地?！癆I+醫(yī)療”仍將持續(xù)場景驅動進行點狀滲透，全面鋪開有待于醫(yī)療生態(tài)整體數(shù)字化基礎能力的進一步升級，以及政策合規(guī)方面的進一步升級。醫(yī)療行業(yè)與AI結合的場景雖然眾多，但是能夠加速實際落地的仍然是經(jīng)過垂直場景打磨驗證的核心應用，如AI影像等，而依托于大模型進行全方位鋪開，仍然有待于醫(yī)療行業(yè)的知識、數(shù)據(jù)、技術突破以及計算資源成本等方面的有效降低。工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?352023/12/14醫(yī)療健康行業(yè)AI應用圖譜院前（院外）院中+院后公共衛(wèi)生體檢AI醫(yī)學影像 AI輔助診斷（CDSS） 精準醫(yī)療 醫(yī)療/康復機器人AI病理診斷 健康管理藥物研發(fā)與基礎研究醫(yī)療數(shù)字化解決方案通用大模型/醫(yī)療健康大模型商湯商量大醫(yī)

百度靈醫(yī)大模型

京東健康京醫(yī)千詢

阿里通義醫(yī)療行業(yè)大模型

騰訊醫(yī)療大模型華為盤古藥物分子大模型

醫(yī)聯(lián)醫(yī)療大語言模型MedGPT

東軟添翼醫(yī)療領域大模型

微脈CareGPT健康大模型衛(wèi)寧健康醫(yī)療語言大模型WiNGPT

智慧眼多模態(tài)醫(yī)療大模型“砭石”

聯(lián)影智能醫(yī)用通才大模型?易觀分析注釋：圖譜中企業(yè)僅為示例，未窮舉，且排名不分先后，如有不當之處請指正中國醫(yī)療健康行業(yè)AI應用圖譜工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府慨?猰???倝崞?362023/12/14案例：騰訊依托自身產(chǎn)品/技術能力與開放鏈接，縱深醫(yī)療行業(yè)服務場景核心技術能力依托騰訊醫(yī)療大模型彰顯：基于騰訊混元大模型基礎能力進行訓練引入豐富的專業(yè)數(shù)據(jù)與知識進行訓練，涵蓋285萬醫(yī)學實體、1260萬醫(yī)學關系，覆蓋98%醫(yī)學知識的醫(yī)學知識圖譜和中英文醫(yī)學文獻，其中包括騰訊醫(yī)典中醫(yī)學專家撰寫的醫(yī)學文章利用真實場景數(shù)據(jù)進行交互訓練，包括醫(yī)生與患者等多場景沉淀超過3000萬份的問答對話，提升模型的醫(yī)學交互能力騰訊圍繞醫(yī)療健康行業(yè)進行業(yè)務布局，主要依托自身產(chǎn)品與技術能力，縱深醫(yī)療行業(yè)與場景，以結合生態(tài)合作伙伴運營以及投資等方式，形成更廣泛與深入的業(yè)務協(xié)同與聯(lián)動。在自有產(chǎn)品方面，一方面是打造醫(yī)療行業(yè)特色的核心產(chǎn)品，包括騰訊覓影、騰訊醫(yī)典等，在醫(yī)療影像以及醫(yī)學信息方面充分沉淀與積累，這也為后續(xù)醫(yī)療大模型的構筑了專有數(shù)據(jù)與知識的壁壘；另一方面是充分利用騰訊云的基礎技術資源與能力，如云計算資源與人工智能基礎能力等，為不同類型的醫(yī)療機構提供數(shù)智化升級整體解決方案。騰訊醫(yī)療健康行業(yè)數(shù)智化布局騰訊健康AI數(shù)智應用場景醫(yī)學影像分析醫(yī)療大模型醫(yī)學知識圖譜醫(yī)療AI醫(yī)療健康基礎能力向量數(shù)據(jù)庫算力集群星脈高性能計算網(wǎng)絡企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫TDSQL計算平臺“天工”聯(lián)邦學習數(shù)字安全免疫體系數(shù)字基建基礎能力“混元”通用大模型騰訊投資體系醫(yī)藥研發(fā)醫(yī)療服務醫(yī)療軟件系統(tǒng)醫(yī)療保險騰訊生態(tài)伙伴ISV服務商信息化廠商渠道商……面向對象用戶/患者醫(yī)生/專業(yè)人士醫(yī)院/基層醫(yī)療機構體檢/健康管理中心藥企/藥店等政府機構公共管理“1+3”智能疾控產(chǎn)品生命科學蛋白質結構預測admet屬性預測分子生成就診服務智能導診AI預問診腫瘤助手智能問答輔助診斷AI+醫(yī)學影像臨床助手合理用藥患者服務智能掛號Ai用藥助手智能體檢家庭醫(yī)生助手機構經(jīng)營智能營銷風險管理智能客服醫(yī)生互動管理科研創(chuàng)新AI藥物發(fā)現(xiàn)騰訊云深iDrug騰訊AI+醫(yī)療健康核心要點構建開放生態(tài)，廣泛鏈接，場景+應用為先推動醫(yī)療健康AI落地：從“集成商”向“被集成者”轉變，由ISV等合作伙伴面向最終客戶（各級醫(yī)療機構等），通過基礎數(shù)智化技術能力以及自研產(chǎn)品能力對合作伙伴進行賦能；借助微信的連接能力，建立患者、醫(yī)生以及醫(yī)療服務服務體系的充分鏈接，進一步釋放醫(yī)療資源與服務能力工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理2023/12/14慨?猰???倝崞?37382023/12/14 慨?猰???倝崞?案例：AI輔助提升病理診斷速度與精準度，醫(yī)策科技形成原研、獲證、產(chǎn)品多場景落地閉環(huán)AI輔助提升病理診斷速度與精準度，加速落地案例：醫(yī)策科技PathoInsight-TCT

AI病理診斷產(chǎn)品節(jié)省病理醫(yī)生閱片時間，加快閱片速度，從而顯著提升診療效率；降低由于病理醫(yī)生經(jīng)驗以及主觀判斷帶來的漏診與誤診概率；在一定程度上實現(xiàn)病理醫(yī)療資源的擴容，彌補供給不足帶來的醫(yī)療問題碫??欽悶???錞垷AI氻椚????絆絉氻椚?銳欽?僈爍氬氻?餘?雦20-30??7?絈脅氻椚?銳欽???濃癃叅?雦餛鵂200??15??氋絆?氻椚鰉?霏倗?卓?瘝倗鰉??た??欽?崵屛毫佪?雦餛鵂40??11???氻椚?銳欽?胅泿叻劥唬崵?雦鵛涰??4?AI病理應用類型及潛在市場空間產(chǎn)品情況概述：醫(yī)策科技PathoInsight-TCT

AI病理診斷產(chǎn)品，用于宮頸癌的篩查與檢測，產(chǎn)品采用半監(jiān)督式深度學習算法，結合染色歸一化、圖像增強等技術，識別病變細胞，進行細胞分類，生成TBS報告，業(yè)務流程如下：AI病理應用落地需要關注如下挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)是AI病理產(chǎn)品的核心，包括數(shù)據(jù)的多樣性、數(shù)據(jù)集標注的準確性等都決定了AI診斷結果的準確性和泛化性；同時，需要在此基礎上進行數(shù)據(jù)標準化的處理，從而更大程度發(fā)揮數(shù)據(jù)融通價值；落地模式挑戰(zhàn)，需要考慮到醫(yī)療機構本身數(shù)字化基礎以及科室設置基礎能力不同，以及軟件系統(tǒng)的應用能力以及付費習慣存在差異，在向醫(yī)療機構落地的過程中，可能需要通過一攬子解決方案的模式進行，同時，在服務的過程中，賦能醫(yī)療機構進行數(shù)據(jù)資源的沉淀以及相應數(shù)智能力的升級。應用效果：經(jīng)過大批量體檢、門診、兩癌篩查等真實業(yè)務場景宮頸細胞玻片的應用實踐，相比傳統(tǒng)宮頸癌顯微鏡下篩查模式，人工智能輔助診斷大幅提升了醫(yī)生閱片質量，輔助醫(yī)生降低了陽性漏檢率；同時，醫(yī)生的平均閱片時間大幅縮減，單人閱片峰值效率提升100%。醫(yī)策科技未來發(fā)展方向：發(fā)力人工智能醫(yī)療器械+數(shù)字病理平臺建設的產(chǎn)品管線戰(zhàn)略。加快人工智能醫(yī)療器械及數(shù)字病理系列產(chǎn)品研發(fā)，推進醫(yī)療器械證落地，精進人工智能算法，積淀高質量數(shù)據(jù)資源，將全線產(chǎn)品融入客戶臨床業(yè)務運營。工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理案例：愛康國賓打造iKang

AI+生態(tài)，拓寬服務邊界AI賦能，實現(xiàn)健康全生命周期管理在預防性醫(yī)療服務方面，利用AI技術可以在一定程度上實現(xiàn)早篩查、早診斷，減少或者減緩疾病的發(fā)生在健康管理周期方面，可以實現(xiàn)從體檢環(huán)節(jié)向健康管理環(huán)節(jié)的延伸，依托大數(shù)據(jù)與AI技術相結合，實現(xiàn)個性化體檢篩查以及后續(xù)健康管理持續(xù)跟蹤與健康建議愛康AI產(chǎn)品矩陣眼底肺心臟腦血管乳腺口腔/牙齒骨骼……AI應用ikkie愛康AI健康管家，服務覆蓋檢前、檢中、檢后全環(huán)節(jié)影像 心電 精準醫(yī)學醫(yī)療云影像云檢驗云6000萬體檢大數(shù)據(jù)體檢云 心電云案例：愛康國賓打造iKang

AI+生態(tài)，拓寬服務邊界圖

愛康AI產(chǎn)品體系愛康通過iKang

AI+計劃不斷引入人工智能產(chǎn)品，逐步拓寬健康管理的服務邊界，先后與近十家國內醫(yī)療領域人工智能科技企業(yè)達成戰(zhàn)略合作，包括鷹瞳Airdoc、羽醫(yī)甘藍DeepCare等搭載體檢大數(shù)據(jù)，構建體檢人群健康畫像，在實現(xiàn)精準篩查和提供診斷決策依據(jù)的同時，為從“檢”到“管”夯實數(shù)據(jù)基礎5,678.67,456.09,536.211,891.614,662.417,272.313.8%4,405.428.9%31.3%27.9%24.7%23.3%17.8%201820192020202120222023F2024F2018年-2024年中國健康管理市場規(guī)模市場規(guī)模（單位：億元人民幣） 增長率數(shù)據(jù)說明：包含智能硬件、健康保健服務、保健藥品/食品、健康體檢、健康管理等細分市場，不包含醫(yī)療服務，綜合上市公司財報、協(xié)會等公開數(shù)據(jù)、廠商訪談等綜合測算所得?易觀分析 健康管理對于促進全民健康，以及優(yōu)化醫(yī)療資源配置具有重要意義與價值：國家政策陸續(xù)提出，加快推動從以治病為中心轉變?yōu)橐匀嗣窠】禐橹行?；“堅持預防為主，深入推進健康中國行動”預防醫(yī)療以及前置化健康管理，能夠有效降低慢性病和重大疾病的發(fā)生，提升生命質量來源：公開信息

易觀分析整理案例關鍵要點：工業(yè)制造零售金融醫(yī)療健康娛樂數(shù)字政府信息來源：公司年報、網(wǎng)絡公開信息等，由易觀分析收集整理慨?猰???倝崞?392023/12/14娛樂行業(yè)AI應用概述：提升娛樂產(chǎn)業(yè)工業(yè)化水平，釋放內容生