【万亿赛道！生成式AI产业落地解决方案深度分析 2024】

文末有福利！

在当下新一轮科技革命和产业变革加速发展的背景下，数据已成为新的生产要素，算力成为新的基础能源，而人工智能则成为新质生产力。2024年的政府工作报告中，明确指出要深化人工智能应用，并首次提出开展“人工智能+”行动。该行动打开了新质生产力的大门，人工智能正在成为产业创新的关键抓手。尤其是以大模型为代表的生成式AI技术，已成为推动新一代产业变革的核心动力。

一、生成式AI勾勒企业智慧未来

(一) 大模型技术发展迅速，激发企业生成式AI应用需求

伴随2022年末ChatGPT的问世，以大模型为代表的生成式AI技术得到各行各业的高度关注和热议。最早由谷歌提出了Transformer架构，随后，谷歌相继发布了基于Transformer架构的Bert、T5等预训练模型，同时OpenAI也推出了GPT预训练模型。模型的参数量迅速提升至千亿甚至万亿级别，成为超大规模参数模型，同时通过对丰富知识数据的学习，大模型技术在泛化能力、多模态能力、开放域交互和模型可解释性等方面均有巨大提升。

2020年，GPT3.0发布，在文本生成方面的能力表现优异。其生成的文本准确、连贯，并且更加贴近人类的表达方式，这使得大模型在内容创作、对话交互等场景具备实用性。2022年，Midjourney发布，大模型的图像生成能力得到广泛认可，应用于广告、游戏等创意设计场景。2024年，Sora发布，可以根据文本、图像生成逼真且具有想象力的视频。教育和娱乐等行业正在积极应用Sora制作视频。

(二) 生成式AI应用落地处在探索阶段

生成式AI技术在极短时间内快速渗透到各个工作场景之中，并在改变以往的工作方式。这种新技术的普及将不可避免地诞生新的商业模式和产业生态，并带来全新的机遇。在这变革的过程中，企业都在积极融入新技术的潮流，并期望在竞争中脱颖而出。

根据Gartner调研数据，44%企业CIO表示已经落地或将在未来12个月落地生成式AI，68%企业CIO表示已经落地或将在未来24个月内落地生成式AI。

(三) 企业落地生成式AI应用面临两大挑战

生成式AI为企业描绘了美好的未来前景，然而，要将其真正应用于实际业务中，企业仍然面临着场景价值、落地可行性等诸多挑战。

二、生成式AI产业落地路径，指引企业找到适合的落地场景和技术路线

生成式AI技术有助于企业构建行业竞争壁垒，提升市场竞争力，改善客户体验。然而，企业在落地生成式AI应用时，缺少落地场景规划和落地路线选择的方法指导。本章旨在帮助企业全面规划落地场景，遴选最适合自身情况的落地技术路线，实现生成式AI应用的快速落地。同时，本章节还为企业用户落地生成式AI匹配了相应的腾讯云产品方案，使企业能够更加高效地利用生成式AI技术，实现场景价值。

（一）生成式AI应用场景盘点梳理

1. 生成式AI应用场景矩阵

生成式AI在各行业、各企业职能中的落地应用场景不断增多。然而，在进行生成式AI应用建设之前，企业往往缺乏明确的可落地场景参考，并且对于如何优选试点应用进行落地缺少经验和方法参考。为此，腾讯云推出生成式AI应用场景矩阵，通过对场景价值分类，并对场景技术成熟度进行评估，协助企业系统梳理适合自身情况的落地场景。

落地场景图由横纵2个坐标轴，4个场景价值象限，以及分布在象限中的场景点构成。在生成式AI应用场景矩阵中，横轴是指落地场景面向的企业业务流程分类。

横轴正方向，是生成式AI应用到与外部用户体验相关的业务流程，涵盖直接与用户交互或者将生成式AI应用内置于销售给用户的产品服务中等方式。

生成式AI百大应用场景

企业可以参考生成式AI应用场景矩阵，结合内部与外部业务流程，梳理与企业自身情况相关的生成式AI应用场景；我们也梳理了生成式AI在金融、教育、医学、出行等13个行业的百大落地应用场景图，供企业参考，挖掘更多可落地场景。完成场景梳理之后，企业可以从中遴选合适的场景优先试点落地。

2. 四大场景象限

生成式AI将在各个行业、各个业务流程释放价值，这既包括现有业务流程增强所带来的收入增长或成本下降，也包含推动行业进化过程中带来的全新经济价值。以下，我们将对运营效率提升、客户体验提升、业务流程重塑、产品价值创新4大场景价值进行解析。

3. 运营效率提升

高效的执行力是企业核心竞争壁垒之一。生成式AI既是通用知识的百科专家，在学习行业和企业专有知识之后，也可以成为特定领域的专家。生成式AI的专家能力，通过智能助手辅助员工或者智能化自动执行业务流程完成落地，从而实现运营效率提升。

生成式AI应用场景渗透金融业务流程

在IT业务流程中，金融机构信息化程度较高，研发实力雄厚，面向客户的APP应用以IT自研为主。生成式AI可以辅助IT技术人员自动完成代码补全工作，从而提高了金融机构对客APP的研发迭代速度。

标准软件落地路线的劣势在于，模型能力不全面和无法定制化扩展功能。第一，该路线使用的模型由公开数据训练，没有针对垂直行业/企业专属业务需求定制化调优，在面对部分垂类业务问题时可能性能与预期有一定差距。第二，标准软件不支持定制化开发，面对企业内部复杂的业务流程时，无法与业务深度融合。这导致企业难以将标准软件与内部流程无缝整合，限制了在应对特定业务需求时的灵活性。

针对标准软件落地路线，建议企业在代码生成、会议纪要等通用程度高的场景采用该路线。这此类场景在各行业的需求通用度较高，一般不具有行业差异性，使用标准软件即可满足用户需求。标准软件通常具有较好的稳定性和可靠性，无需进行定制化开发，支持开箱即用快速落地，可以帮助企业高性价比快速落地生成式AI应用。

2. 标准模型能力增强落地路线

标准模型能力增强路线，是指通过提示词设计、检索增强生成等提示词工程，增强基础模型输出的准确性、知识实时性。检索增强生成可以通过加载组织/垂直知识数据，改善模型输入的提示词准确性。值得一提的是，该路线实施时，会将生成式AI模型能力封装为API服务接口，企业将API嵌入自研应用软件增强智能化水平，或是基于API创建定制化的全新智能应用。

该落地路线对应的场景进行评估时，场景需求具有私域知识引入、研发资源与预算投入适中、算力资源投入低、数据安全要求高等特点。首先，基础模型无法充分理解企业内部业务场景、且无法回答实时更新的业务知识，需要引入行业或者企业私域知识以弥补基础模型能力欠缺。

因此，输出内容质量控制和组织/垂直知识数据两个评估维度属于中等要求。其次，该落地路线下企业既需要建设API服务接口，也需要定制化开发应用软件，因此开发投入和项目预算两个评估维度较标准软件落地路线有所提高，属于中等要求。再次，该落地路线中的检索增强与提示工程不涉及模型参数的调整，无需模型训练算力投入，只需企业为模型推理提供算力支持，因此算力资源要求依然低。最后，由于引入企业私域数据，在提示词使用过程中有隐私数据泄露风险，数据安全评估维度保持在高要求水准。

定制化模型精调训练落地路线劣势在于，成本高企和灾难性遗忘带来的模型能力退化。首先，该路线算力资源投入高、开发人员投入高、项目预算高。高企的成本，会拉低项目投入产出比。其次，精调后的模型可能在原有任务性能上出现大幅衰退，丧失了基础模型的泛化能力。

在面对检索增强的模型输出依然无法达到企业准确性和实时性要求，或者企业需要将生成式AI应用于业务逻辑极其复杂的场景、而基础模型完全无法理解等情景时，建议企业采纳定制化模型精调训练落地路线，定制企业专属大模型。