2023年AI技術(shù)變革企業(yè)服務(wù)白皮書

中國Al技術(shù)變革企業(yè)服務(wù)白皮書AI助力企業(yè)騰飛，變革行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展洞察人工智能系列研究洞察土堰切式腫田甘他任何第同市報告提供的任何內(nèi)容(包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等)均系頭豹研究院獨有的高度機(jī)密性文件(在報告中另行標(biāo)明出處者除外)。未經(jīng)頭豹研究院事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復(fù)制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報告內(nèi)容，若有違反上述約定的行為發(fā)生，頭豹研究院保留采取法律措施、追究相關(guān)人員責(zé)任的權(quán)利。頭豹土堰切式腫田甘他任何第同市從2018年OpenAl提出的參數(shù)為1.17億的GPT算法，到2020年推出參數(shù)為1,750億的GPT-3,參數(shù)實現(xiàn)了模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型GPT-4,其技術(shù)原理和訓(xùn)練機(jī)制與GPT-3.5相似，但引發(fā)了公眾對AI的極大熱情。EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up9(0),L) 基礎(chǔ)基礎(chǔ)層模型層企業(yè)服務(wù)層數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境2Al政策環(huán)境AI市場規(guī)模4AI賦能企業(yè)服務(wù)框架6AIGC發(fā)展背景技術(shù)能力1AI基礎(chǔ)設(shè)施646AI開發(fā)平臺781234561AI大模型55行業(yè)發(fā)展4647語言大模型11爭壁壘爭壁壘競企業(yè)服務(wù)大模型111212智能營銷3智能客服3456561212智能運營34數(shù)字員工45656頭豹eww 1AI技術(shù)變革背景06頁AI基礎(chǔ)設(shè)施14頁AI大模型30頁語言大模型39頁·語言大模型定義·語言大模型市場規(guī)?！ふZ言大模型參與者類型·語言大模型商業(yè)模式·語言大模型競爭壁壘AI開發(fā)平臺23頁企業(yè)服務(wù)大模型45頁·企業(yè)服務(wù)大模型定義·企業(yè)服務(wù)大模型業(yè)務(wù)分析·企業(yè)服務(wù)大模型應(yīng)用分析·企業(yè)服務(wù)大模型產(chǎn)品分析·智能營銷技術(shù)底層邏輯·智能營銷廠商分類與服務(wù)模式·智能運營業(yè)務(wù)部署模式10企業(yè)服務(wù)之?dāng)?shù)字員工84頁·數(shù)字員工產(chǎn)業(yè)鏈圖譜·數(shù)字員工產(chǎn)品功能分析·數(shù)字員工商業(yè)價值分析·百度智能云·商湯科技·中關(guān)村科金·騰訊企點·巨量引擎·容聯(lián)七陌12發(fā)展趨勢展望104頁--行業(yè)應(yīng)用·未來發(fā)展趨勢展望行業(yè)研讀|2023/09■數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境■產(chǎn)業(yè)數(shù)字化■數(shù)字產(chǎn)業(yè)化0數(shù)宇經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重(%)軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)規(guī)模(萬億元)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用普及率(%)頭豹e孟文網(wǎng)信部型、生成文本、圖片、聲音、視頃、代碼等網(wǎng)信部用場景，為語言大模型提供了豐富多樣的應(yīng)用場景，如聊天和文本生成、機(jī)器翻譯、語音識別與合成教育部發(fā)揮科技支撐和引領(lǐng)作用，支持有條件的地區(qū)和高校、言處理、機(jī)器寫作、機(jī)器翻譯、機(jī)器評測等領(lǐng)域取得實質(zhì)成果網(wǎng)信辦程序等中國Al政策環(huán)境(地方政策)北京針對優(yōu)化計算資源協(xié)調(diào)供應(yīng)、提升高品質(zhì)數(shù)據(jù)輸入、構(gòu)建通用人工智能大模型等核心技術(shù)要素，推動通用人工智能技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用場景，同時探索建立審慎包容的監(jiān)管框架，共提出了21項關(guān)鍵舉措(2023-2024年)》深圳達(dá)1,000億元的人工智能基金群，匯集策支持、蓬勃產(chǎn)業(yè)生態(tài)、卓越人才環(huán)境以及豐富應(yīng)用場景，致力于打造國家級新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)和前瞻性智能應(yīng)用領(lǐng)域資發(fā)展若干政策措施(征求意智能等三大戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)的中堅地位構(gòu)建，全面推行涉及這明確了促進(jìn)人工智能算法創(chuàng)新、推動人工智能技術(shù)水平行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列2022年，中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模達(dá)3,716億元，占全球人工智能市場份額約20%,呈現(xiàn)蓬勃增長態(tài)勢。同時，中國企業(yè)級AI解決方案市場約占中國整體AI市場的77%,預(yù)計到2027年將增至約83%中國人工智能市場規(guī)模，2019-2027E單位(十億元)0202120222023E2024E2025E占全球市11%場份額■2022年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模達(dá)3,716億元，占全球人工智能市場份額約20%,呈現(xiàn)蓬勃增長態(tài)勢持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)大的支撐；隨著中國經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展，對人工智能的需求不 斷增長，推動了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；大量的資金涌入人工智能領(lǐng)域，為企業(yè)的研發(fā)、市場推廣等提供了強(qiáng)有力的支持；中國擁有豐富的人才資源，高校、企業(yè)等在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)力量不斷增強(qiáng)，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了堅實的人才基礎(chǔ)。中國企業(yè)級人工智能市場規(guī)模，2019-2027E——企業(yè)級人工智能占整體人工智能市場百分比——企業(yè)級人工智能占整體人工智能市場百分比2025E2026E2022年中國企業(yè)級AI解決方案市場規(guī)模達(dá)2,853億元，預(yù)計到2027年將達(dá)到根據(jù)目標(biāo)群體的不同，人工智能解決方案可以分為兩大類：(1)面向公共服務(wù)的AI解決方案。相較于公共服務(wù)類用戶，企業(yè)級用性化，因此中國的企業(yè)級AI解決方案市場預(yù)計具備高增長潛力。行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列企業(yè)服務(wù)層企業(yè)服務(wù)層智能運營百度智能云中關(guān)村科金京東云神策數(shù)據(jù)智能營銷智能客服垂直類火山引擎模型層語言大模型企業(yè)服務(wù)大模型騰訊企點中關(guān)村科金基礎(chǔ)層云計算廠商京東ChatGLM通義千問科大訊飛訊飛星火華閥微電子百度智能云應(yīng)商人工智能廠商相芯科技und科大訊飛[-]阿里云Al大模型綜合類法 自深度學(xué)習(xí)突破以來，大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像、語音、自然語言等不斷增強(qiáng)性能和規(guī)模，促進(jìn)了AI產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展的深度學(xué)習(xí)框架別發(fā)布了GPT-1與語言處理領(lǐng)域主流Transformer架構(gòu)任務(wù)能力的GPT-2,展現(xiàn)出翻與閱讀理解能力言模型SwitchTransformer;百10億參數(shù)規(guī)模以上的度發(fā)布第三代文心語言大模型大模型有79個百度文心大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括了萬億級網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、數(shù)十億的搜索數(shù)據(jù)和圖片混元大模型使用騰訊太極機(jī)器學(xué)習(xí)平臺自研訓(xùn)練框架An型規(guī)模達(dá)55B,20個節(jié)點可容納萬億級模型，節(jié)省45%資源阿里通義大模型已在超過200個場景中提供服務(wù)，實現(xiàn)2%～10%的應(yīng)用效果提升。在搜索場景中，可實現(xiàn)以文搜圖的跨模態(tài)搜索盤古大模型使用Encoder-Decoder架構(gòu)，兼顧語言京東言犀大模型具備多領(lǐng)域應(yīng)用、多模態(tài)支持、超大規(guī)模參數(shù)(千億級別)等特點，為多種產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域提供豐富應(yīng)用潛力360智腦大模型具備生成與創(chuàng)作、多輪對話、代碼能力、邏輯與推理、知識問答、閱讀理解、翻譯、文本改寫、多模態(tài)等核心能力星火認(rèn)知大模型商湯日日新大模型具有長文本、垂直化和多語言特點，提供文案創(chuàng)作解決方案行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列●●AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來自算法、數(shù)據(jù)及算力的綜合推動，大模型引起社會高度關(guān)注。AIGC代表式產(chǎn)品ChatGPT文本生成能力強(qiáng)大，GPT-4點燃人工智能發(fā)展浪潮√√對話類訓(xùn)練數(shù)據(jù)√采用人工反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式RLHF指導(dǎo)模型訓(xùn)練√引入人工標(biāo)注數(shù)據(jù)√進(jìn)一步擴(kuò)大預(yù)訓(xùn)練模型√擴(kuò)大預(yù)訓(xùn)練模型√指示學(xué)習(xí)和提示學(xué)習(xí)√創(chuàng)新采用多任務(wù)訓(xùn)練和微調(diào)人工智能發(fā)展新浪潮算法：跨模態(tài)融合數(shù)據(jù)：參數(shù)巨量化算力：內(nèi)容創(chuàng)造力提速AI工程化@在互聯(lián)網(wǎng)不斷演進(jìn)和人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的大背景下，AIGC在網(wǎng)絡(luò)上迅速走紅。其產(chǎn)業(yè)發(fā)展受數(shù)據(jù)、算法和算力的綜合推動AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展來自于數(shù)據(jù)、算法、算力的發(fā)展綜合推動，其中數(shù)據(jù)是AIGC的基礎(chǔ)“燃料”,大數(shù)據(jù)為AIGC提供數(shù)據(jù)支撐；算法是AIGC的核心驅(qū)動力，Al算法、模型等核心技術(shù)突破是AIGC成熟的關(guān)鍵；算力是AIGC應(yīng)用保障，人工智能的數(shù)據(jù)巨量化、算法復(fù)雜化、場景多元化等特征對算力有更高的要求。高參數(shù)規(guī)模持續(xù)增加模型能力持續(xù)增強(qiáng)■AIGC代表式產(chǎn)品ChatGPT再次引爆，GPT-4點參數(shù)規(guī)模持續(xù)增加模型能力持續(xù)增強(qiáng)億對話能力文本生成語言生成GPT-2約15億閱讀理解閱讀理解自動問答代碼生成信息檢索GPT-4機(jī)器翻譯語義推斷億NLP部分問題回答檢索任務(wù)摘要概括低20182019從2018年OpenAl提出的參數(shù)為1.17億的GPT算法，到2020年推出參數(shù)為1750億的GPT-3,參數(shù)實現(xiàn)了116倍的增長，跨足千億級大模型，對2019年的NLP模型構(gòu)成巨大沖擊。隨后，OpenAI推出基于GPT-3.5Turbo模型，具備更大參數(shù)和更高精度，進(jìn)一步普及了人工智能。今年，億對話能力文本生成語言生成GPT-2約15億閱讀理解閱讀理解自動問答代碼生成信息檢索GPT-4機(jī)器翻譯語義推斷億NLP部分問題回答檢索任務(wù)摘要概括低20182019行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列多模態(tài)大模技術(shù)層行業(yè)研讀|2023/09■AI基礎(chǔ)設(shè)施三大核心要素■AI基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)鏈圖譜■AI基礎(chǔ)設(shè)施制約關(guān)鍵點Al基礎(chǔ)設(shè)施三大核心要素三大要素三大要素資源突破：大數(shù)據(jù)不斷收集高質(zhì)量優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)算法突破：深度學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化升級的算法模型深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)高性能芯片組成的計算AI算力包括AI芯片、智算中心、Al云中心等，為人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的算力支撐。當(dāng)前，以深度學(xué)習(xí)為代表的的人工智能技術(shù)需對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和訓(xùn)練，對算力提出了較高的要求。傳統(tǒng)算力因其地城技術(shù)架構(gòu)限制，處理人工智能計算任務(wù)時效率低、能耗大，以AI芯片為基礎(chǔ)的AI算力中心針對人工智能的各類算法和應(yīng)用進(jìn)行了專門優(yōu)化，使其能夠在終端、邊緣端、云端等不同應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮重要作用?！鯝l數(shù)據(jù)是推動人工智能落地發(fā)展的核心基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)應(yīng)用和發(fā)展的基石。人工智能的大規(guī)模應(yīng)用需要利用海量數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集就沒有人工智能的大規(guī)模應(yīng)用。因此，以開放數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)交易平臺等數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)的AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施成為AI新基建的重要■Al算法是驅(qū)動人工智能創(chuàng)新發(fā)展的重要引擎作為人工智能的核心邏輯，算法是產(chǎn)生人工智能的直接工具，AI算法的突破是推動機(jī)構(gòu)人工智能發(fā)展的核心要素。一方面，Al算法的發(fā)展推動計算機(jī)自然語言處理等技術(shù)突破商用門檻，實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用；另一方面，以開源框架為核心的技術(shù)研發(fā)生態(tài)和以開放平臺為核心的行業(yè)應(yīng)用生態(tài)已經(jīng)成為人工智能發(fā)展與應(yīng)用的重要基礎(chǔ)，并逐漸成為Al新基建的重要發(fā)力方向。行業(yè)研讀|2023/09AI基礎(chǔ)設(shè)施按產(chǎn)品形態(tài)分類AI基礎(chǔ)硬件01AI基礎(chǔ)軟件■AI基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)品形態(tài)包括基礎(chǔ)硬件和基礎(chǔ)軟件1.基礎(chǔ)硬件包括高性能的服務(wù)器、GPU(圖形處理器)、TPU(張量處理器)等專門設(shè)計的硬件設(shè)備，用于支持大規(guī)模的計算和數(shù)據(jù)處理需求。2.基礎(chǔ)軟件是指在AI基礎(chǔ)設(shè)施中用于支持和管理硬件資源的軟件組件，包括操作系統(tǒng)、虛擬化技術(shù)、容器化平臺等。此外，還包括用于分布式計算、數(shù)據(jù)存儲和管理、任務(wù)調(diào)度和監(jiān)控等功能的軟件工具和框架。Al基礎(chǔ)設(shè)施按意圖的業(yè)務(wù)場景分類通用型AI通用型AI基礎(chǔ)設(shè)施跨領(lǐng)域支持跨領(lǐng)域支持部署和管理數(shù)據(jù)支持開發(fā)工具與平臺模型庫與算法■垂直領(lǐng)域適配垂直領(lǐng)域適配Al基礎(chǔ)設(shè)施按不同意圖的業(yè)務(wù)場景可分為通用型和定制型定制型AI定制型AI基礎(chǔ)設(shè)施定制化算法和模型特定工具和界面專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)1.通用型AI基礎(chǔ)設(shè)施是指為多種不同應(yīng)用場景和任務(wù)設(shè)計的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠支持廣泛的AI算法和應(yīng)用。如云計算平臺如AmazonWebServices(AWS)、MicrosoftAzure和GoogleCloud,它們提供通用的計算、存儲和AI服務(wù)，適用于多種應(yīng)用場景，從自然語言處理到圖像識別等。2.定制型Al基礎(chǔ)設(shè)施是指針對特定領(lǐng)域或應(yīng)用場景進(jìn)行設(shè)計和優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施，其硬件、軟件、算法等方面的特點都針對某一特定的需求進(jìn)行了調(diào)整和優(yōu)化。如醫(yī)療影像分析平臺，如Fujifilm的REiLI平臺，專門用于分析醫(yī)療影像數(shù)據(jù)。又如自動駕駛領(lǐng)域的Al基礎(chǔ)設(shè)施，例如NVIDIA的Drive平臺，針對自動駕駛的計算需求進(jìn)行了定制優(yōu)化。設(shè)施則專注于特定行業(yè)需求，提供更深度的定制和優(yōu)化。通用型基礎(chǔ)設(shè)施具有廣泛中國AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)市場規(guī)模，2019年-2027年預(yù)測0■數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)■AI芯片中國AI基礎(chǔ)設(shè)施市場規(guī)模測算邏輯十機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與平臺數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理十復(fù)合增長率為36%,市場呈現(xiàn)爆發(fā)式增長趨上游中游上游中游··中國AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈上游為各類硬件的原材料制備商、電信運營商，中游為云計算服務(wù)商、數(shù)據(jù)服務(wù)商和基礎(chǔ)設(shè)施硬件提供商，廠商服務(wù)于各行業(yè)場景的企業(yè)級和消費級終端用戶中國Al基礎(chǔ)色設(shè)施行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，2023中國移動中國移動[-]阿里云Nacus奇安信啟明星辰EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(L),I)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up8(中),g)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up8(科曙),o)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up8(光),n)華為云O京東云 醫(yī)療影像Al平臺醫(yī)療影像Al平臺基礎(chǔ)軟硬件平臺智能視覺AI平臺普惠金融平臺城市大腦AI平臺視覺計算平臺下下游來源：頭豹研究院，弗若斯特沙利文A垂直融合與產(chǎn)品化芯片量產(chǎn)是前提產(chǎn)品化生態(tài)中國國內(nèi)的AI芯片產(chǎn)業(yè)目前仍處于早期發(fā)展階段，尤其在商業(yè)化方面尚不成熟，市場需求尚未迎來爆發(fā)。產(chǎn)業(yè)中的主要關(guān)注點在于將AI芯片與各自的產(chǎn)業(yè)結(jié)合，以升級和優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)。其產(chǎn)業(yè)與國際水平之間存在巨大差距，不僅體現(xiàn)在硬件方面，也包括軟件和生態(tài)等領(lǐng)域。■芯片量產(chǎn)是AI基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展前提：芯片量產(chǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模效應(yīng)，降低芯片成本，推動AI應(yīng)用的普及和商業(yè)化落地。同時，芯片產(chǎn)業(yè)鏈的完善發(fā)展，還能夠帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如封測、材料、設(shè)備等，形成良性循環(huán)，促進(jìn)整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)的壯大。中國在AI芯片領(lǐng)域的自主創(chuàng)新和核心技術(shù)掌握，不僅能夠降低對外部技術(shù)的依賴，還能夠滿足不同領(lǐng)域和應(yīng)用的個性化需求。目前在EDA領(lǐng)域，Synopsys、Cadence和SiemensEDA這三家巨頭聯(lián)合占據(jù)了中國市場約80%的份額，而中國自主研發(fā)的EDA廠商份額僅為11.5%。其中，華大九天在中國EDA市場中占有約6%的份額，位列本土EDA企業(yè)之首，芯片設(shè)計等底層EDA工具還依賴國外技術(shù)。■芯片實現(xiàn)商業(yè)化需構(gòu)建軟件生態(tài)：軟件生態(tài)由軟件技術(shù)棧、開發(fā)者社區(qū)和用戶構(gòu)成。構(gòu)建在芯片之上的軟件生態(tài)決定芯片的可用性和市場接受度，是芯片商業(yè)模式的護(hù)城河，并且軟件生態(tài)可以提供與芯片緊密集成的優(yōu)化算法、編程模型和工具，幫助開發(fā)者充分發(fā)揮芯片的潛力，提升性能和效率。通過優(yōu)化軟件來充分利用芯片的硬件特性，可以在保證穩(wěn)定性的同時提高計算速度和能效。■實現(xiàn)價值傳遞必須將軟件生態(tài)與具體垂直行業(yè)產(chǎn)品化結(jié)合：芯片需要與垂直行業(yè)融合，而非孤立存在。產(chǎn)業(yè)當(dāng)前面臨問題是缺乏產(chǎn)品化，導(dǎo)致項目為主。產(chǎn)品化與項目的區(qū)別在于通用性，產(chǎn)品可量產(chǎn)，成本遞減，這是芯片商業(yè)模式成功的關(guān)鍵。通過強(qiáng)大生態(tài)構(gòu)建產(chǎn)品化，建立商業(yè)閉環(huán)，實現(xiàn)商業(yè)飛輪效應(yīng)?！ぴ朴嬎銖S商提供強(qiáng)大計算能力、復(fù)雜算法框架和豐富的數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)服務(wù)及治理商確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性，Al基礎(chǔ)硬件提供商為整個生態(tài)系統(tǒng)提供高效硬件支持，共同推動AI技術(shù)演進(jìn)和創(chuàng)新中國Al基礎(chǔ)設(shè)施廠商分類數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、整合、清洗、存儲、安全性、合規(guī)性、分析和監(jiān)控，并為企業(yè)提供技術(shù)和解決方案AI基礎(chǔ)硬件提供商云計算廠商在AI基礎(chǔ)設(shè)施中扮演了多重角色，為開發(fā)者和企業(yè)提供了構(gòu)建、運行和擴(kuò)展AI應(yīng)用所需的基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)，尤其是算法框架研發(fā)和算力服務(wù)方面AI基礎(chǔ)硬件提供商Al基礎(chǔ)硬件提供商主要負(fù)責(zé)開發(fā)和提供高性能、高效能的硬件加速器，以支持各種Al計算任務(wù)的高效完成AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中游是提供AI生產(chǎn)要素的硬件及軟件服務(wù)商，行業(yè)呈現(xiàn)頭部集中的市場競爭態(tài)勢，行業(yè)主流廠商分為云計算服務(wù)廠商、數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商和AI基礎(chǔ)硬件提供商三大類?！鲈朴嬎銖S商、數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商和AI基礎(chǔ)硬件廠商協(xié)同合作，共同構(gòu)建了一個相對完整的AI基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng)云計算服務(wù)廠商：具備完善的產(chǎn)品生態(tài)、豐富的客戶資源和較強(qiáng)的C端產(chǎn)品經(jīng)驗及數(shù)據(jù)，可反哺產(chǎn)品研發(fā)，基于客戶需求推動產(chǎn)品創(chuàng)新和落地，其中算法框架和大規(guī)模數(shù)據(jù)中心服務(wù)涵蓋在云計算服務(wù)中，該類廠商在Al基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)中不僅提供了高性能的計算資源，更在技術(shù)創(chuàng)新、資源供應(yīng)、算法研發(fā)和平臺支持等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，代表廠商有百度、騰訊、阿里巴巴、萬國數(shù)據(jù)等。以百度AI大底座為例，AI大底座整合了百度的昆侖芯2代AI芯片、飛漿和文心大模型生態(tài)優(yōu)勢，通過集中資源獲得大算力和大數(shù)據(jù)，支持大模型訓(xùn)練與推理，以及高并發(fā)的應(yīng)用負(fù)載。數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商：數(shù)據(jù)服務(wù)商幫助企業(yè)獲取、處理和分析數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)決策提供支持；而數(shù)據(jù)治理商確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、安全和合規(guī)，促使企業(yè)能夠更好地利用數(shù)據(jù)資源。兩者合作，為企業(yè)提供了全面的數(shù)據(jù)管理和優(yōu)化解決方案。數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)治理商如Labelbox、ScaleAlI等提供了數(shù)據(jù)標(biāo)注和處理平臺，幫助用戶準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。AI基礎(chǔ)硬件提供商：專注于開發(fā)和提供用于AI任務(wù)的芯片和服務(wù)器等硬件設(shè)備，其中硬件加速器可以顯著提升模型的訓(xùn)練和推理速度。著名的硬件提供商包括NVIDIA(生產(chǎn)GPU)、Google(生產(chǎn)TPU)等。這些供應(yīng)商不僅在硬件性能上不斷創(chuàng)新，也在為各類Al任務(wù)提供更高效的計算能力方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用?！ぁI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的商業(yè)模式多樣，取決于企業(yè)的技術(shù)實力、市場定位和客戶需求。不同的策略和模式在滿足市場需求方面展現(xiàn)了創(chuàng)新，其多元化商業(yè)生態(tài)促進(jìn)了AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展Al基礎(chǔ)設(shè)施廠商的商業(yè)模式玉玉因因%3)按項目需求定制收費三種方式，目前主流收費方式是按使用量和解決方案定價收費。廠商根據(jù)軟硬件一體化方案及開發(fā)服務(wù)收費，其中軟硬件主要以軟件為主，包中國AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)競爭壁壘A/開發(fā)平臺AI開發(fā)平臺定義框架■AI開發(fā)平臺市場規(guī)?！鯝I開發(fā)平臺產(chǎn)業(yè)鏈圖譜■AI開發(fā)平臺參與者類型■Al開發(fā)平臺商業(yè)模式■Al開發(fā)平臺競爭壁壘

··AI開發(fā)平臺(也被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)平臺)是一個提供整一套AI應(yīng)用開發(fā)AI開發(fā)平臺的定義框架AI技術(shù)底座2022年中國Al開發(fā)平臺市場規(guī)模達(dá)257.3億元，過去五年的CA了62.9%。隨著云計算技術(shù)的成熟和大模型的應(yīng)用突破，中國AI開發(fā)平臺將繼續(xù)保持高速增長態(tài)勢，市場規(guī)模在2027年達(dá)到785.2億元中國AI開發(fā)平臺行業(yè)市場規(guī)模(按營收測算),2017年-2027年預(yù)測單位：億元■AI創(chuàng)業(yè)公司0AI開發(fā)平臺市場營收規(guī)模中國A/開發(fā)平臺的市場規(guī)?？梢郧蟹譃樵朴嬎憧萍即髲S側(cè)的A/開發(fā)平臺營收+人工智能創(chuàng)業(yè)公司側(cè)的A/開發(fā)平臺營收。目前，云計算大廠憑借著云計算基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的優(yōu)勢，是A/開發(fā)平臺市場營收規(guī)模主要的貢獻(xiàn)者■2022年，中國AI開發(fā)平臺的市場規(guī)模AI開發(fā)平臺市場營收規(guī)模中國A/開發(fā)平臺的市場規(guī)?？梢郧蟹譃樵朴嬎憧萍即髲S側(cè)的A/開發(fā)平臺營收+人工智能創(chuàng)業(yè)公司側(cè)的A/開發(fā)平臺營收。目前，云計算大廠憑借著云計算基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的優(yōu)勢，是A/開發(fā)平臺市場營收規(guī)模主要的貢獻(xiàn)者■2022年，中國AI開發(fā)平臺的市場規(guī)模為257.3億元，行業(yè)未來的市場有望繼續(xù)高速拓寬中國AI開發(fā)平臺2022年的市場規(guī)模為257.3億元。2017-2022年的復(fù)合增長率達(dá)到62.9%,增速迅猛。高增速的主要原因有兩點：明中國要發(fā)展成為人工智能產(chǎn)業(yè)強(qiáng)國，需要在各方面加強(qiáng)推進(jìn)AI在行業(yè)的深化。2.云計算技術(shù)和硬件基礎(chǔ)設(shè)施的高速發(fā)展為AI開發(fā)平臺提供了良好的發(fā)展土壤。云計算提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量、硬件升級加快了Al模型開發(fā)的效率。綜合兩個因素的疊加，AI開發(fā)平臺的市場規(guī)模在過去六年內(nèi)迅速的攀升。隨著Chatgpt在大模型的突破，AI在各行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用有望繼續(xù)拓寬。隨著行業(yè)逐步踏入百億千億的規(guī)模，發(fā)展速度會相對放緩，未來5年預(yù)計會以24.9%的復(fù)合增長率增長至2027年的785.2億元。Al創(chuàng)業(yè)公司AI開發(fā)平臺營收規(guī)模十創(chuàng)業(yè)公司的年營收云計算大廠的年營收創(chuàng)業(yè)公司的年營收云計算大廠的年營收AI臺頭豹ewww.leadleo.co中國AI技術(shù)變革——AI開發(fā)平臺產(chǎn)業(yè)鏈圖譜·中國AI開發(fā)平臺的產(chǎn)業(yè)鏈上游為支撐AI開中游為提供AI開發(fā)平臺服務(wù)的云計算廠商和人工智能企業(yè)，下游為使用AI開發(fā)平臺的企業(yè)級和消費級用戶中國AI開發(fā)平臺行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，2023年上游中游上游中游基礎(chǔ)設(shè)施燧原科技intellCfusion云天勵飛華為云騰訊云架構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)AlAl開發(fā)平臺供應(yīng)商云計算廠商云計算廠商火山引擎亞馬遜云科技CO京東云金山云商湯深延科技俞癥創(chuàng)新奇智三大電信運營商三大電信運營商天翼云聯(lián)通云天翼云移動云下下游模型調(diào)配模型調(diào)配 智慧教育智慧電商器學(xué)習(xí)平臺有助于提升他們的研發(fā)能力。注：圖譜中所展示logo順序及大小無實際意義，不涉及排名，僅展示部分行業(yè)代表性企業(yè)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up8(R),L)創(chuàng)智匯愿整理，區(qū)供學(xué)習(xí)春考··中國的AI開發(fā)平臺主要由兩類廠商構(gòu)成。第一類是依托于自身基礎(chǔ)設(shè)施而打造一站式AI開發(fā)平臺的云計算科技大廠；第二類是注重于某個特定技術(shù)領(lǐng)域的人工智能創(chuàng)業(yè)公司S深延科技明略科技C百度智能云亞馬遜云科技騰訊云智能華為云CO京東云Q智易科技Sinovoice)怕睿椒據(jù)科大訊飛云和聲頭豹e孟文中國AI開發(fā)平臺行業(yè)商業(yè)模式按需付費按需付費Al開發(fā)平臺的第一種收費方式為按需付費。按需付費的購買方式較為靈活，可以即開即停，適用于資源波動，需求量預(yù)測難度高的場景。AI開發(fā)平臺的計費方式2——按包周期(包年/包月)計費Al開發(fā)平臺的第二種收費方式為按包周期計費。目前中國的Al開發(fā)平臺普遍的計費周期為按月付費或按年付費。這種計費方式更適用于可預(yù)估資源使用周期的場景，價格在同樣在資源量使用場景下更優(yōu)惠，更適合長期使用者購買。內(nèi)容存儲內(nèi)容存儲不同的A/開發(fā)平臺擁有不同的定制化計費方式，但經(jīng)過橫向?qū)Ρ龋袊腁開發(fā)平臺通常會擁有3個通用的收費觸發(fā)場景，分別為存儲費用、計算資源費用、和消息通知費用■計費觸發(fā)節(jié)點1——存儲費用Al開發(fā)平臺的存儲服務(wù)方式一般分為三種，第一種為對象存儲，如百度智能云BOS、華為云OBS,提供簡單可擴(kuò)展的多類型存儲適應(yīng)能力；第二種為云數(shù)據(jù)庫服務(wù)，如百度智能云DocDB、華為RDSforMySQL,提供可靠的數(shù)據(jù)管理服務(wù)；第三種為云硬盤服務(wù)，如華為云EVS等，提供持久穩(wěn)定性的■計費觸發(fā)節(jié)點2——資源費用當(dāng)用戶在開發(fā)Al模型時使用計算資源便會觸發(fā)計算資源費用，計算資源可能在各類Al模型開發(fā)平臺的全流程中產(chǎn)生。當(dāng)用戶完成應(yīng)用部署時，可以選擇開啟消息通知服務(wù)，以便開發(fā)者收到事件狀態(tài)的實時運作情況，從而更好地監(jiān)控工作流程的狀態(tài)。頭頭豹e中國Al技術(shù)變革——AI開發(fā)平臺競爭壁壘··AI開發(fā)平臺通過打造三個方面的競爭壁壘來提高企業(yè)的市場競爭力和持續(xù)獲客留存的能力。這三個方面分別是平臺基礎(chǔ)設(shè)施完善度、適配類型豐富度以及平臺使用的簡易程度中國AI開發(fā)平臺的競爭壁壘W(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施壁壘適配豐富度壁壘使用簡易度壁壘數(shù)據(jù)調(diào)取速度、云原Al計算芯片匹配豐富全流程運行可視化、生技術(shù)成熟度、算力度、操作系統(tǒng)匹配豐系統(tǒng)性簡易操作、全承載能力、芯片計算流程監(jiān)測功能、模塊速度、資源性價比匹配豐富度、服務(wù)協(xié)議匹配豐富度拖拽操作簡易性■衡量基礎(chǔ)設(shè)施完善度壁壘的重要指標(biāo)是產(chǎn)品性價比Al開發(fā)平臺通過打造三方面的競爭壁壘來提高企業(yè)的市場競爭力和持續(xù)獲客留存的能力，分別是平臺基礎(chǔ)設(shè)施完善度、適配類型豐富度以及平臺使用的簡易程度。從基礎(chǔ)設(shè)施端分析，Al開發(fā)平臺通過基礎(chǔ)計算能力、數(shù)據(jù)調(diào)用速度與安全性與算法庫的成熟度打造完善的基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)環(huán)境，并依托云原生的技術(shù)特性幫助AI開發(fā)者以更少的成本進(jìn)行更大規(guī)模的開發(fā)。因此，AI開發(fā)平臺服務(wù)的性價比是衡量基礎(chǔ)設(shè)施完善度壁壘的重要因素，例如，華為云、阿里云與亞馬遜云的價格方案是行業(yè)中最低的，完善的基礎(chǔ)設(shè)施成為這些企業(yè)的強(qiáng)大競爭壁壘。適配豐富度幫助企業(yè)打開市場、拓展更多應(yīng)用場景Al開發(fā)者在部署AI應(yīng)用時，從產(chǎn)品開發(fā)到終端部署的過程中會遇到多種不同的環(huán)境和協(xié)議，需要手動進(jìn)行修改調(diào)試或變更環(huán)境，導(dǎo)致成本高昂。優(yōu)秀的AI開發(fā)平臺則可以幫助AI開發(fā)者無需擔(dān)心環(huán)境差異，專注在AI應(yīng)用本身的開發(fā)。例如，百度BML支持市面99.9%的AI服務(wù)協(xié)議。亞馬遜云SageMaker則支持市面上99%的主流AI計算框架，幫助開發(fā)者不受開發(fā)環(huán)境的限制，在不同應(yīng)用場景中可進(jìn)行隨意切換?！鲇脩舨僮鹘换サ暮喴仔苑从沉水a(chǎn)品的工程力和技術(shù)底蘊，進(jìn)一步拉低開發(fā)門檻由于Al開發(fā)平臺面對的群體非專業(yè)AI工程師，其產(chǎn)品的交互能力和使用簡易程度將提高客群留存度并向下開拓更多客群。在使用簡易度方面，亞馬遜云Sagemaker的AIstudio是業(yè)內(nèi)公認(rèn)的標(biāo)桿。SageMakerstudio基于Web的可視化界面，為開發(fā)者提供AI開發(fā)所有步驟的訪問工具，配合其清潔簡易的操作風(fēng)格，Al開發(fā)者可以迅速上手并直觀地了解每一個開發(fā)步驟的狀態(tài)，成為眾多AI開發(fā)者的首要選擇。頭豹eL文頭豹eL文創(chuàng)智匯愿整理，區(qū)供學(xué)習(xí)春考A/大模型創(chuàng)智匯創(chuàng)智匯遮整理，飲供學(xué)習(xí)AI大模型定義框架強(qiáng)化技術(shù)的融合通過海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練(以chatGPT為例)chatGPTLLM(NLP)AI大模型AGI擴(kuò)展性復(fù)合性微調(diào)以應(yīng)用于不同的場景解決各種復(fù)入涌現(xiàn)性■AI大模型具有涌現(xiàn)性、擴(kuò)展性、復(fù)合性等特征，降低了開發(fā)門檻，提高了精度和泛化能力，提升了內(nèi)容生成質(zhì)量和效率，實現(xiàn)了對傳統(tǒng)AI技術(shù)的突破AI大模型具有涌現(xiàn)性、擴(kuò)展性、復(fù)合性等特征，這些特征使得AI大模型在很多方面都表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。首先，AI大模型能夠降低AI開發(fā)門檻。傳統(tǒng)的AI技術(shù)通常需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，而AI大模型通過自身的學(xué)習(xí)能力，可以在一定程度上自動地學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)中的特征，從而降低了AI開發(fā)的難度。這使得更多的開發(fā)者和企業(yè)能夠更容易地利用AI技術(shù)來解決問題。其次，Al大模型可以提高模型的精度和泛化能力。由于AI大模型具有豐富的表示能力，它可以在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)到更多的特征和規(guī)律，從而提高模型在處理各種任務(wù)時的準(zhǔn)確性。此外，Al大模型還可以通過遷移學(xué)習(xí)等方法，將在一個任務(wù)上學(xué)到的知識應(yīng)用到其他任務(wù)上，從而提高模型的泛化能力。再者，AI大模型可以提高內(nèi)容生成的質(zhì)量和效率。在自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域，AI大模型可以根據(jù)輸入的信息生成更加豐富、準(zhǔn)確的內(nèi)容。這不僅可以提高用戶體驗，還可以降低企業(yè)的運營成本。例如，在新聞撰寫、廣告創(chuàng)意等方技術(shù)的突破。傳統(tǒng)的AI技術(shù)通常局限于某一特定領(lǐng)域或任務(wù)，而AI大模型通過其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，可在多個領(lǐng)域和任務(wù)之間進(jìn)行泛化。這使得AI大模型具有更廣泛的應(yīng)用前景，有望推動AI技術(shù)在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。總之，Al大模型通過其涌現(xiàn)性、擴(kuò)展性、復(fù)合性等特征，實現(xiàn)了對傳統(tǒng)Al技術(shù)的突破。這使得AI大模型在降低開發(fā)門檻、提高模型精度和泛化能力、提高內(nèi)容生成質(zhì)量和效率等方面具有多種價值，為各行各業(yè)帶來了巨大的發(fā)展?jié)摿?。AIAI大模型的商業(yè)價值體現(xiàn)在增強(qiáng)模型的泛化能力、提高內(nèi)容生成效率和質(zhì)量、降低開發(fā)門檻、提高模型精確度等方面，這些特點推動著人工智能應(yīng)用和技術(shù)進(jìn)步，為各行各業(yè)創(chuàng)造了更多創(chuàng)新機(jī)會AI大模型特點及意義分析行業(yè)研讀|2023/092022年，中國AI大模型市場規(guī)模達(dá)到891.2億元，隨著AI技術(shù)的和在各行業(yè)中的廣泛應(yīng)用，預(yù)計到2027年，中國AI大模型市場規(guī)模，2020年-2027年預(yù)測0十十未來缺乏大模型能力的A/企業(yè)將難以生存，A/大模型的市場規(guī)模將迎■2020年，隨著智源和百度的語言大模型發(fā)布，行業(yè)正式進(jìn)入萌芽期。2022年中國基于語言大模型的人工智能市場規(guī)模達(dá)到了668.3億元中國語言大模型的市場規(guī)模在2019年開始出現(xiàn)，智源的成立標(biāo)志著行業(yè)進(jìn)入了萌芽期。2020年9月，語言大模型悟道3.0正式公開發(fā)布，開啟了語言大模型行業(yè)商業(yè)化落地的開端。2022年6月，GPT-3.5的發(fā)布開始帶動行業(yè)的高速發(fā)展，行業(yè)規(guī)模在2022年達(dá)到了668億元。由于語言大模型對人工智能產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的影響，預(yù)計未來語言大模型的行業(yè)將迎來高速增長語言大模型正快速滲透語音與語言行業(yè)，很多廠商已嵌入智能客服和預(yù)計CAGR將以20.7%的增長速度高速發(fā)展。硬件支持、算法創(chuàng)新和應(yīng)用拓展三方面合力推動AI大模型進(jìn)步。這助中國AI大模型產(chǎn)業(yè)鏈分析下游：不同的行業(yè)應(yīng)用場景下游：不同的行業(yè)應(yīng)用場景算法基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善技術(shù)支持逐漸提升上游：硬件基礎(chǔ)設(shè)施和計算資源■中國AI大模型上中下游協(xié)同發(fā)展，共建AI大模型技術(shù)架構(gòu)AI大模型的技術(shù)架構(gòu)通常涉及多個層次，包括硬件基礎(chǔ)設(shè)施、軟件框架和算法設(shè)計等。在此基礎(chǔ)上，AI大模型的上中下游發(fā)展可以從以下幾個方面來描述：上游硬件與基礎(chǔ)設(shè)施：AI大模型的上游發(fā)展涉及硬件基礎(chǔ)設(shè)施和計算資源。隨著AI大模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，對計算資源的需求也在增加。因此，高性能的GPU、TPU等硬件設(shè)備和分布式計算平臺成為了支持AI大模型發(fā)展的關(guān)鍵。此外，云計算服務(wù)商(如谷歌、亞馬遜、微軟等)提供了強(qiáng)大的計算能力和龐大的數(shù)據(jù)存儲空間，為AI大模型的研究和應(yīng)用提供了基礎(chǔ)支持。中游算法與模型：AI大模型的中游發(fā)展主要涉及算法設(shè)計和模型構(gòu)建。目前，Transformer架構(gòu)在AI大模型領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，如BERT、GPT系列等。這些模型采用預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的策略，先在大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)語言或圖像的基本表示，然后針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。此外，研究人員還在探索其他模型架構(gòu)和算法，以提高模型的性能和效率。下游應(yīng)用：AI大模型的下游應(yīng)用主要是將預(yù)訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實際場景，包括自然語言處理、計算機(jī)視覺、語音識別等領(lǐng)域。這些應(yīng)用可以進(jìn)一步細(xì)分為文本生成與摘要、機(jī)器翻譯、情感分析、圖像識別與分類、物體檢測、人臉識別、語音識別與合成等等。這些應(yīng)用領(lǐng)域可以為企業(yè)和個人提供便捷的服務(wù)和功能，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。通過各個層面的協(xié)同發(fā)展，AI大模型不斷優(yōu)化和提升，為實際應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來了巨大的價值。 創(chuàng)智匯鹿整理，區(qū)供學(xué)習(xí)參考行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列中國AI大模型參與者分析發(fā)的類似ChatGPT的聊天機(jī)器人。Claude使發(fā)的類似ChatGPT的聊天機(jī)器人。Claude使用PaLM-E是一種多模態(tài)具有5620億個參數(shù)，的多模態(tài)模型，是目前韓國參數(shù)規(guī)模最大的模型，用于生物醫(yī)藥和智能制造行業(yè)。技術(shù)和醫(yī)療保健技術(shù)。視覺模型SAM的多模態(tài)模型，是目前韓國參數(shù)規(guī)模最大的模型，用于生物醫(yī)藥和智能制造行業(yè)。技術(shù)和醫(yī)療保健技術(shù)。創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)業(yè)公司科技有限公司；型科技公司商湯商湯科技：書商湯商湯科技：書動駕駛、機(jī)器人等通用場景任務(wù)提動駕駛、機(jī)器人等通用場景任務(wù)提昆侖萬維：昆侖旗下模型包括圖像、音樂、文本、硬件公司硬件公司浪潮信息：源1.0大模型本土玩家能力相較于其他同類技術(shù)更為靈活，面向垂直領(lǐng)域，賽NLP預(yù)訓(xùn)練模型，2457億參數(shù)，能力相較于其他同類技術(shù)更為靈活，面向垂直領(lǐng)域，賽NLP預(yù)訓(xùn)練模型，2457億參數(shù)，3人人I百億級多模態(tài)內(nèi)容理解大模型3人人IFB ·AI大模型的不斷學(xué)習(xí)將引領(lǐng)從數(shù)據(jù)驅(qū)動到知識驅(qū)動的升級演進(jìn)，推動系統(tǒng)的智能和高效。這一發(fā)展將縮小人機(jī)鴻溝，實現(xiàn)人機(jī)共治的愿景，具有巨大的商業(yè)價值A(chǔ)I大模型將實現(xiàn)從數(shù)據(jù)飛輪到智慧飛輪的升級演進(jìn)，最終將邁向人機(jī)共治AI大模型將實現(xiàn)從數(shù)據(jù)飛輪到智慧飛輪的升級演進(jìn)，最終將邁向人機(jī)共治口數(shù)據(jù)飛輪：現(xiàn)有Al體系主要從前端獲取大量數(shù)據(jù)并進(jìn)行人工標(biāo)注，通過更新后的模型反饋到前端，以獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，但具有時間長和口智慧飛輪：AI大模型體系則將實現(xiàn)人與模型的互動，基模型將不斷理解人的意圖以解鎖更多技能，并能實現(xiàn)自動化標(biāo)注，成本約AI體系的1%,有助于推動數(shù)據(jù)進(jìn)行快速迭代與優(yōu)化，以輸出更高質(zhì)量的智慧內(nèi)容AI大模型和AI體系的對比數(shù)據(jù)飛輪多模態(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)+任務(wù)描述智慧飛輪注釋：在AG/體系中，任務(wù)描述能夠用語言來覆蓋長尾問題和主觀描述循環(huán)O循環(huán)O數(shù)據(jù)算法模型級升1.解鎖更多技能■AI大模型將成為從數(shù)據(jù)飛輪升級到智慧飛輪的關(guān)鍵驅(qū)動力。通過與人類的互動和自動化標(biāo)注，它能夠更高效地獲取和利用數(shù)據(jù)，從而輸出更高質(zhì)量的智慧內(nèi)容在現(xiàn)有Al體系中，數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)注過程存在時間和成本問題，同時人工標(biāo)注會導(dǎo)致模型效果受限。AI大模型體系采用智慧飛輪升級，通過人機(jī)互動和自動標(biāo)注降低成本，推動數(shù)據(jù)迭代和提供高質(zhì)量內(nèi)容。此外，這一升級還促進(jìn)了人機(jī)共治的發(fā)展，讓人類更好地參與模型的訓(xùn)練和決策，推動Al技術(shù)的應(yīng)用和社會進(jìn)步。LAI大模型發(fā)展趨勢分析口從算法只能處理一種模態(tài)到可處理多種模態(tài)口從算法只能處理一種模態(tài)到可處理多種模態(tài)從算法只能基于一種模態(tài)學(xué)習(xí)并只能應(yīng)用于該模態(tài)到可以學(xué)習(xí)并應(yīng)用于多種模態(tài)多模態(tài)編碼金融領(lǐng)域打造的大型語言模型(LLM)——BloombergGPT。BloombergGPT是專門為金融基礎(chǔ)頭豹e孟文場景適配推理部署工具開發(fā)工具微調(diào)工具整解決方案，如OpenAI的GPT-3Playground,為開發(fā)者和研究者提供了在線使用頭豹e=利文創(chuàng)智匯鹿整理，區(qū)供學(xué)習(xí)參痞■語言大模型定義■語言大模型參與者類型■語言大模型商業(yè)模式■語言大模型競爭壁壘創(chuàng)智匯創(chuàng)智匯遮整理，飲供學(xué)習(xí)人類處理語言文本的方式中中大模型處理語言文本的方式業(yè)Vv輸出向量制化多頭制歸一化前饋歸一化位置編碼輸入向量多頭制化>化入個線性層ax函數(shù)>>自然語言處理(NLP)大模型是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來理解、解釋和生成人類語言的復(fù)雜模型。這些大型模型通常由數(shù)十億甚至數(shù)萬億個參數(shù)組成，使它們能夠從大量文本數(shù)據(jù)中捕獲語言的復(fù)雜模式和微妙含義。語言大模型在諸如機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析和問答系統(tǒng)等任務(wù)上展現(xiàn)出卓越的性能。語言大模型模仿人類的處理過程，由三個主要部分組成。首先，通過輸入層將文本轉(zhuǎn)化為數(shù)值的輸入向量，為模型提供可處理的信息；其次，在處理層，模型通過復(fù)雜的注意力機(jī)制捕捉語句內(nèi)的依賴關(guān)系，以理解句子結(jié)構(gòu)和含義；最后，在輸出層，模型生成輸出向量，利用這些信息完成特定的語言任務(wù)，如文本分類、翻譯或問答等。頭豹eT,行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列2022年中國基于語言大模型的人工智能市場規(guī)模達(dá)到了668億元；由基于語言大模型的人工智能市場規(guī)模，2020年-2027年預(yù)測0模型預(yù)計CAGR將以20.7%的增長速度高速發(fā)展。模言模型帶動的工智能市場規(guī)·中國的語言大模型參與者眾多，互聯(lián)網(wǎng)科技廠商優(yōu)化產(chǎn)品體驗、人工智能企業(yè)創(chuàng)新跨領(lǐng)域應(yīng)用、大數(shù)據(jù)服務(wù)商提供定制方案、創(chuàng)業(yè)企業(yè)開發(fā)新穎模型、高校研究院深入理論研究語言大模型的供應(yīng)商分類人工智能企業(yè)人工智能企業(yè)華為云天工言犀智源研究院高校研究院EQ\*jc3\*hps20\o\al(\s\up6(DATA),GRAN)DP大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)科技廠商大數(shù)據(jù)服務(wù)商大模型創(chuàng)業(yè)公司優(yōu)勢優(yōu)勢擁有優(yōu)質(zhì)和機(jī)制在OpenAI掀起語言大模型的浪潮后，中國眾多廠商●●語言大模型的商業(yè)主要有兩種方式：一是作為智能系統(tǒng)組成部分增效，如微軟將GPT嵌入搜索引擎；二是將大模型打造為基礎(chǔ)服務(wù)，如OpenAI通過API或直銷提供，消費者可按需付費或月訂購語言大模型的核心商業(yè)模式將大模型打造成基礎(chǔ)服是直接售賣的方式向第三方提供模型服務(wù)將語言大模型作為智能進(jìn)行價值產(chǎn)出語言大模型的商業(yè)模式之一是通過提供API接口，將大模型打造成基礎(chǔ)資源向第三方提供模型服務(wù)第二種是將大模型是將大模型打造成基礎(chǔ)服務(wù)，通過提供API接口或直接售賣的方式向第三方提供模型服務(wù)。OpenAl就通過提供API接口或直接售賣服務(wù)的方式向消費者提供商業(yè)服務(wù)，消費者可以以按需付費的方式對API接口按量付費，或者以20美金每月的方式進(jìn)行服務(wù)訂閱購買。當(dāng)前擁有API接口需求的使用者可以分為三類：1.企業(yè)領(lǐng)域自用的大模型需求。企業(yè)在自用的場景下，需要對語言大模型進(jìn)行二次微調(diào)，從而達(dá)到可以輸出滿足企業(yè)需求的領(lǐng)域大模型；2.結(jié)合知識圖譜的專用領(lǐng)域大模型需求。企業(yè)通過獲取專業(yè)數(shù)據(jù)公司提供的垂直行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合知識圖譜進(jìn)行訓(xùn)練更適用于垂直領(lǐng)域的領(lǐng)域大模型；3.企業(yè)進(jìn)行完全的大模型私有化部署。在部分場景中，語言大模型服務(wù)商可將模型底層文件售賣給用戶，從而幫助用戶達(dá)到完全的私有化部署從而打造更加專屬的領(lǐng)域大模型?！隽硪环N核心商業(yè)模式是通過將語言大模型作為增值服務(wù)嵌入在智能系統(tǒng)中，從而實現(xiàn)系統(tǒng)和流程降本增效的目的第二種應(yīng)用方式是將大型自然語言處理模型集成到智能系統(tǒng)中，從而提升環(huán)節(jié)之間的協(xié)同效率和價值增效。例如，微軟已將GPT嵌入其搜索引擎服務(wù)中，利用GPT語言大模型的能力幫助用戶進(jìn)行更精準(zhǔn)的檢索。通過將語言大模型融入工作流程或服務(wù)銷售過程，企業(yè)可以實現(xiàn)更高的增值效益和降本提效的目標(biāo)。這不僅優(yōu)化了現(xiàn)有的服務(wù)體驗，還為企業(yè)帶來了創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式和增長潛力。 中國Al技術(shù)變革——語言大模型競爭壁壘·算法技術(shù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量構(gòu)建了模型的競爭壁壘。構(gòu)建語言大模型的關(guān)鍵技術(shù)集中在提示學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法上。底層數(shù)據(jù)質(zhì)量取決于生態(tài)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等因素，在代碼撰寫數(shù)據(jù)方面，中國與海外差距明顯語言大模型的競爭壁壘算法數(shù)據(jù)模型參數(shù)調(diào)優(yōu)方式以及訓(xùn)練用底層數(shù)據(jù)質(zhì)語言大模型算法調(diào)優(yōu)是重要的競爭壁壘構(gòu)建之一構(gòu)建語言大模型的主要技術(shù)焦點集中在提示學(xué)習(xí)算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法上，這兩個因素現(xiàn)已成為影響大模型表現(xiàn)的核心要素和頂尖大模型的技術(shù)壁壘。提示學(xué)習(xí)算法通過專注化的任務(wù)提示，可顯著提升模型學(xué)習(xí)的效率和精確性，賦予模型在復(fù)雜環(huán)境下的靈活性和效能。強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為一種以反饋為導(dǎo)向的訓(xùn)練策略，在大模型中得到廣泛運用。通過人類評分作為獎勵信號，強(qiáng)化代理可優(yōu)化預(yù)估參數(shù)，從而使模型輸出與人類語言邏輯更加吻合。相較于國際先進(jìn)水平，中國大模型在這兩個領(lǐng)域的技術(shù)實現(xiàn)上存在一些差距，這一差異在推理和泛化能力上有所體現(xiàn)。展望未來，提示學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)有望成為構(gòu)建語言大模型技術(shù)壁壘的關(guān)鍵技術(shù)組成部分?！稣Z言大模型的底層數(shù)據(jù)質(zhì)量是重要的競爭壁壘構(gòu)建之一語言大模型的底層數(shù)據(jù)質(zhì)量已逐漸成為競爭壁壘的核心組成部分之一。精準(zhǔn)的篩選和處理底層數(shù)據(jù)不僅能提高模型訓(xùn)練的效率和準(zhǔn)確率，還能確保模型在復(fù)雜場景下的穩(wěn)定性和可信度。以ChatGPT為案例分析，該模型在編程代碼撰寫方面表現(xiàn)卓越，效率和精確度遠(yuǎn)超中國部分語言大模型，超出50%以上。這一顯著優(yōu)勢的背后，部分歸因于微軟對Github的底層數(shù)據(jù)源的訪問。作為全球領(lǐng)先的編程代碼社交平臺，Github積累了大量的優(yōu)秀代碼樣本。相較之下，中國廠商在這一數(shù)據(jù)領(lǐng)域的資源相對缺乏，從而在代碼撰寫方面與ChatGPT有一定差距。頭豹ewww.leadleo創(chuàng)智匯愿整理，區(qū)供學(xué)習(xí)春考■企業(yè)服務(wù)大模型定義■企業(yè)服務(wù)大模型業(yè)務(wù)分析■企業(yè)服務(wù)大模型(智能知識助手)■企業(yè)服務(wù)大模型產(chǎn)品分析行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列中國企業(yè)服務(wù)大模型訓(xùn)練流程知識庫市場部門體系化企業(yè)服務(wù)大模型客服部門財務(wù)部門生產(chǎn)部門銷售部門市場部門 運營部門通用工具集數(shù)據(jù)00l擴(kuò)充大模型通用知識企業(yè)數(shù)據(jù)來源專業(yè)能力行業(yè)研讀|2023/09中國AI技術(shù)變革——企業(yè)服務(wù)大模型業(yè)務(wù)分析中國企業(yè)服務(wù)大模型業(yè)務(wù)架構(gòu)知識洞察知識洞察山情感自動化企業(yè)服務(wù)大模型智能營銷捕獲客戶客戶關(guān)系管理AI客戶畫像洞察優(yōu)質(zhì)內(nèi)容生成智能推薦客戶流量轉(zhuǎn)化客戶數(shù)據(jù)洞察人機(jī)共同決策精準(zhǔn)客戶轉(zhuǎn)化客戶體驗反饋提升體驗客戶情緒分析AI迎賓大使虛擬助手人機(jī)交互在線客服語音客服智能質(zhì)檢輔助機(jī)器人四大企服領(lǐng)域智能客服業(yè)務(wù)場景AI數(shù)字員工智能運營AIAI■企業(yè)大模型融合知識、洞察、情感和自動化的強(qiáng)大能力，為智能營銷、企業(yè)運營、智能客服和數(shù)字員工等四大企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域提供高效賦能企業(yè)服務(wù)大模型賦能智能營銷：企業(yè)服務(wù)大模型在客戶關(guān)系管理、客戶畫像洞察、內(nèi)容生成、智能推薦以及決策洞察等五個方向?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新應(yīng)用。特別是在內(nèi)容生成領(lǐng)域，大模型的基礎(chǔ)能力為營銷賦能，成為最具潛力的探索方向。在實際營銷場景中，該能力有效滿足文本和圖片生成需求，極大提高了文案與海報的創(chuàng)作效率，將高執(zhí)行力和廣泛使用相結(jié)合，為營銷活動帶來卓越支持企業(yè)服務(wù)大模型賦能智能運營：智能運營將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)洞察，支持智能決策和服務(wù)優(yōu)化，實現(xiàn)運營效率提升和客戶體驗改善，通過人與機(jī)器的合作達(dá)到最佳效果，精準(zhǔn)觸達(dá)客戶，實時反饋市場需求，提高客戶滿意度和競爭力企業(yè)服務(wù)大模型賦能智能客服：企業(yè)服務(wù)大模型在智能客服領(lǐng)域具有顯著優(yōu)勢，可自動回答問題、解決問題并提供支持，有效減輕人工客服的壓力企業(yè)服務(wù)大模型賦能數(shù)字員工：企業(yè)服務(wù)大模型借助高度知識儲備的虛擬助手，優(yōu)化智能營銷、運營和客服領(lǐng)域的互動體驗，引導(dǎo)個性化產(chǎn)品推薦、實時運營監(jiān)測以及自動化客服問答，從而協(xié)助企業(yè)實現(xiàn)更智能、高效的運營模式附暫匯穗整理，區(qū)供學(xué)習(xí)行業(yè)研讀|2023/09(接上頁——企業(yè)服務(wù)大模型業(yè)務(wù)分析)中國企業(yè)服務(wù)大模型產(chǎn)品級業(yè)務(wù)架構(gòu)智用御客戶數(shù)銷產(chǎn)品領(lǐng)域■企業(yè)服務(wù)大模型在智能營銷、企業(yè)運營、智能客服和數(shù)字員工業(yè)務(wù)細(xì)分領(lǐng)域的賦能，全面提升了業(yè)務(wù)效能、客戶體驗和運營效率智能營銷業(yè)務(wù)領(lǐng)域：企業(yè)服務(wù)大模型在智能營銷領(lǐng)域賦能客戶關(guān)系管理、客戶數(shù)據(jù)平臺、營銷自動化和營銷內(nèi)容生成。它支持全渠道引流、精準(zhǔn)目標(biāo)人群圈定、自動化工作流配置，還能自動生成營銷文案，提升市場競爭力和增長效率智能運營業(yè)務(wù)領(lǐng)域：企業(yè)服務(wù)大模型在智能運營中具有實時反饋數(shù)據(jù)、人機(jī)共同決策和可視化抽象數(shù)據(jù)等優(yōu)勢。這些優(yōu)點有助于企業(yè)了解市場和客戶需求、優(yōu)化運營策略、提高用戶滿意度，提升品牌價值智能客服業(yè)務(wù)領(lǐng)域：企業(yè)服務(wù)大模型在智能客服業(yè)務(wù)領(lǐng)域賦能多個關(guān)鍵方面，包括在線客服、語音客服、智能質(zhì)檢以及輔助機(jī)器人。通過在線客服，它實現(xiàn)了客戶問題的實時回答、自動辦理業(yè)務(wù)以及提供陪伴式閑聊對話。在語音客服方面，它能夠應(yīng)用于智能賬單營銷催收、消息通知以及客戶問題咨詢的回答。智能質(zhì)檢方面，大模型支持多種客服產(chǎn)品質(zhì)量檢測，同時還能智能檢測內(nèi)容的合規(guī)性。輔助機(jī)器人則在業(yè)務(wù)流程導(dǎo)航、坐席話術(shù)推薦、實時后臺監(jiān)控以及輔助客服人員等方面提供卓越支持，實現(xiàn)了客戶服務(wù)效率的提升與優(yōu)化數(shù)字員工業(yè)務(wù)領(lǐng)域：企業(yè)服務(wù)大模型借助多模態(tài)交互和服務(wù)引導(dǎo)，進(jìn)一步提升數(shù)字員工的服務(wù)體驗。數(shù)字員工在外部能夠塑造一致的企業(yè)形象IP,內(nèi)部則充當(dāng)卓越的員工，提升知識問答的交互體驗頭豹e,中國企業(yè)服務(wù)大模型智能知識助手業(yè)務(wù)價值分析(以中關(guān)村科金ChatPilot知識助手為例)企業(yè)大模型智能知識助手框架企業(yè)大模型智能知識助手框架企業(yè)AI知識庫功效知識問答知識問答作為企業(yè)虛擬助手，利用大模型能力理解用戶問題，提供智能答案，查找文檔，解決問題知識構(gòu)建知識構(gòu)建通過文檔理解能力，用戶上傳文檔后直接向量化生成AI知識庫，無需人工整理，自動可提供問答，推薦等智能能力知識歸納知識歸納根據(jù)已有知識，自動生成知識報告或摘要，提升知識運用效率知識推薦知識推薦無需人工干預(yù)，自動基于當(dāng)前文檔整合高質(zhì)量QA知識等知識類型，便于人員培訓(xùn)或頭豹e創(chuàng)智匯鹿整理，區(qū)供學(xué)寫參痞■智能知識助手以高效、精準(zhǔn)和拓展性為特點，突破傳統(tǒng)企業(yè)知識庫的限制，提供快速準(zhǔn)確的信息獲取，并在多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化的創(chuàng)新應(yīng)用等手段，將知識獲取時間縮短50%,大大提高了效率，同時降低了無效的人力浪費。間和資源成本。其次，智能知識助手的拓展性極強(qiáng)，能夠催生機(jī)器人問答能力的提升、虛擬知識員工的創(chuàng)新實踐、RPA摘要的高效提煉，甚至延伸至營銷助手的知識加工擴(kuò)寫領(lǐng)域。這意味著企業(yè)能夠?qū)⒅悄苤R助手無縫嵌入多個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率和客戶滿意度，以更靈活、更高效的方式驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。這些功能使得智能知識助手成為企業(yè)邁向更加智能化、高效化未來的重要工具。中國企業(yè)服務(wù)大模型智能知識助產(chǎn)品功能分析(以中關(guān)村科金ChatPilot知識助手為例)快速、準(zhǔn)確地處理大量文檔，節(jié)省文檔處理時間智能分析復(fù)雜文檔，實時給出解答產(chǎn)品功能特點及應(yīng)用騰訊企點騰訊企點混元大模型騰訊企點百度營銷文心大模型百度營銷為珍愛網(wǎng)帶來超強(qiáng)曝光和優(yōu)質(zhì)線索牌全網(wǎng)總曝光1.3億+,品牌咨詢指數(shù)同比提升4003%,優(yōu)質(zhì)線索量2,000中關(guān)村科金得助大模型省文檔檢索時間，提升工作和學(xué)習(xí)效率赤兔大模型容聯(lián)七陌博文大模型追一科技與大連市稅務(wù)局合作，為約63萬納稅人和數(shù)百萬知識管理和虛擬數(shù)字人互動，持續(xù)優(yōu)化客戶體驗并提升業(yè)務(wù)效率快速提取所需圖表結(jié)果和業(yè)務(wù)見解，從而支持高效決策。百度營銷為珍愛網(wǎng)帶來了超卓的曝光和優(yōu)質(zhì)線索，總曝光超過1.3億次，品牌咨詢指數(shù)同比增長4003%,優(yōu)質(zhì)線索量達(dá)到2000條以上，廣告觸達(dá)用戶數(shù)高達(dá)787萬，品牌檢索環(huán)比提升6.98%。中關(guān)村科金的大模型知識助手ChatPilot使知識管理更加便捷，包括知識歸納、構(gòu)建、問答和推薦，顯著提高信息獲取效率。容聯(lián)七陌通過赤免大模型和生成式一體化智能客服平臺的新功能升級，增強(qiáng)了X-Bot智能客服機(jī)器人的能力，新增文檔生成應(yīng)答、文檔問答抽取和文案潤色等功能，提升了客戶服務(wù)質(zhì)量。追一科技與大連市稅務(wù)局合作，利用多模態(tài)Al技術(shù)推出了“塔可思”(TAX)虛擬數(shù)字人，為近百萬納人提供高效的咨詢、辦理、查詢、預(yù)約和訴求響應(yīng)服務(wù)。這些企業(yè)的產(chǎn)品特點集中展示了企業(yè)服務(wù)大型模型在不同領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)新，通過智能化技術(shù)賦能營銷、客服和知識管理，不僅提升了客戶體驗，還顯著提高了業(yè)務(wù)效率。行業(yè)研讀|2023/09■智能營銷定義及特點■智能營銷市場規(guī)模■智能營銷產(chǎn)業(yè)鏈圖譜■智能營銷技術(shù)底層邏輯■智能營銷廠商及服務(wù)模式■智能營銷行業(yè)應(yīng)用與發(fā)展暫紅德整理，議供學(xué)習(xí)中國智能營銷工作流程3.情感分析4.個性化營銷5.數(shù)據(jù)挖掘2.消費者1.數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動的市場營銷和決策過程將為企業(yè)帶來更好的業(yè)務(wù)結(jié)果和競爭優(yōu)勢中國智能營銷是利用人工智能技術(shù)，對市場營銷活動進(jìn)行自動化處理和分析的一種新型營銷方式。通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，智能營銷能夠更加精準(zhǔn)地定位目標(biāo)客戶，并快速響應(yīng)市場變化，提高企業(yè)的市場競爭力。搜索引擎營銷、社交媒體營銷、內(nèi)容營銷和電商營銷是四大的營銷應(yīng)用場景。搜索引擎營銷和社交媒體營銷可以精準(zhǔn)定位目標(biāo)受眾，但成本較高；內(nèi)容營銷成本低、傳播面廣，但難以量化效果；而電商營銷則可以在電商平臺上進(jìn)行產(chǎn)品推廣與銷售，提高品牌知名度和銷售量。企業(yè)可以根據(jù)自身的需求和預(yù)算選擇適合的營銷策略，或者結(jié)合多種方式進(jìn)行綜合營銷。中國智能營銷按應(yīng)用場景分類搜索引擎營銷搜索引擎營銷社交媒體營銷內(nèi)容營銷電商營銷可以精準(zhǔn)定位目標(biāo)受用戶量龐大、流量多樣成本低、效果長久、傳播可在電商平臺上進(jìn)行推廣眾、但成本較高化，但流量成本較高面廣、但難以量化效果與銷售、提高品牌知名度LL立智能營銷有多樣性品牌營銷、數(shù)字技術(shù)的賦能以及品牌與消費者的互利共生等特點。Al技術(shù)賦能營銷領(lǐng)域核心意義在于將營銷從平面拉升到立體，同時也能將泛泛而談的營銷變?yōu)榍饲娴木珳?zhǔn)營銷中國智能營銷的特點品牌營銷多樣性智能營銷基于數(shù)據(jù)分析，以服務(wù)換數(shù)據(jù)，從眾多平臺獲取數(shù)據(jù)，為用戶提供精準(zhǔn)服務(wù)，口碑營銷有利于品牌描繪用戶畫像和豐富營銷手段數(shù)字技術(shù)貫穿營銷過程智能營銷依據(jù)消費者使用和消費記錄實時匯總數(shù)據(jù)，區(qū)分客戶群體消費偏好，經(jīng)過數(shù)據(jù)整理和分析，為消費者提供精準(zhǔn)品牌營銷，提高營銷時效性和轉(zhuǎn)化率智能營銷在大數(shù)據(jù)分析消費者的同時，消費者也利用智能技術(shù)充分展現(xiàn)個性化需求，對產(chǎn)品質(zhì)量和外包裝提出新標(biāo)準(zhǔn)和要求，推動品牌與消費者不斷互動、共同提升，提升品牌新時代內(nèi)涵智能營銷通過多樣化的品牌體驗、高效的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和建立互利共生的品牌消費者生態(tài)模式，提升品牌營銷效果和商業(yè)價值創(chuàng)造首先，智能營銷可以實現(xiàn)品牌營銷的多種多樣，讓消費者在購買過程中享受到不同的體驗。其次，數(shù)字技術(shù)貫穿整個營銷過程，大大提高了營銷的時效性和轉(zhuǎn)化率，從而讓品牌商可以更快地觸達(dá)目標(biāo)客戶。此外，智能營銷也創(chuàng)造了一種品牌與消費者互利共生的生態(tài)模式，讓品牌商可以更加深入地了解消費者，從而為他們提供更加符合需求的產(chǎn)品和服務(wù)，從而創(chuàng)造更高的商業(yè)價值。從平面營銷到立體化營銷從一致性營銷到個性化銷售■Al技術(shù)可以生成準(zhǔn)確的消費者數(shù)據(jù)畫像，支持立體化數(shù)據(jù)分析和跨場景營銷，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)的營銷轉(zhuǎn)變，滿足每個消費者的需求Al技術(shù)能準(zhǔn)確識別消費者需求和習(xí)慣，生成多維數(shù)據(jù)畫像，為商家提供從二維到立體的分析視角。立體化數(shù)據(jù)分析可即時洞察消費畫像和意圖，為品牌營銷推廣提供有效支持?？鐖鼍盃I銷需基于精準(zhǔn)識別每位消費者在不同場景下的購買需求和能力，實現(xiàn)營銷效果最大化。隨著人工智能時代的到來，每一個消費者都成為了一個獨特的個體。營銷推廣的創(chuàng)意基于數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確對接，為每個消費者量身定制。不同場景下的營滿足每個消費者的需求。行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列中國智能營銷行業(yè)市場規(guī)模，2019年-2027E年預(yù)測0中國智能營銷市場規(guī)模測算邏輯數(shù)據(jù)類廠商第三方十系統(tǒng)類廠商內(nèi)容創(chuàng)意類媒體類為智能營銷提供內(nèi)容創(chuàng)意價值媒體流量所賦予的智能營銷功能環(huán)節(jié)(媒體類廠商將越來越傾向于獨自完成智能營銷所有環(huán)節(jié))中國智能營銷市場空間(億元)2022年中國智能營銷市場規(guī)模達(dá)500億元，預(yù)計，786億元。智能化營銷的增長主要源自市 創(chuàng)智匯鹿整理，區(qū)供學(xué)習(xí)參考 創(chuàng)智匯鹿整理，區(qū)供學(xué)習(xí)參考行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列中國AI技術(shù)變革——智能營銷產(chǎn)業(yè)鏈圖譜中國智能營銷行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈主要包含上游技術(shù)提供商、中游智能營銷服中國智能營銷行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈主要包含上游技術(shù)提供商、中游智能營銷服務(wù)商、下游廣告主。在下游環(huán)節(jié)，智能營銷服務(wù)覆蓋了多個行業(yè)，其中對互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)行業(yè)的滲透率最高，達(dá)到了98%中國智能營銷行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜〔-〕阿里云百度智能云CO京東云百度智能云達(dá)觀數(shù)據(jù)科大訊飛依圖技術(shù)基礎(chǔ)上游下游中游下游中游中關(guān)村科金中關(guān)村科金科技塵鋒信息下游應(yīng)用下游應(yīng)用行業(yè)滲透■來源：專家訪談，頭豹研究院，弗若斯特沙利文頭豹e=L禾 智智能學(xué)習(xí)有關(guān),消費者的一切;行業(yè)研讀|2023/09中國：人工智能系列中國智能營銷行業(yè)技術(shù)底層邏輯營造沉浸式營造沉浸式個人體驗智能家居虛實融合數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)算法算法模型數(shù)據(jù)特征機(jī)器處理工程學(xué)習(xí)通用AI系統(tǒng)AA創(chuàng)意更破圈”下下步柔優(yōu)圖像識別/特效語音識別用戶決策行為分析品牌洞察