在企业端,人工智能产业的发展已驶入快车道,“让AI成为核心生产力”已经成为企 业领导的迫切需求。据中国信息通信研究院公布的数据,2023年中国人工智能核心产业规 模达到5784亿元,增速13.9%[1]。根据麦肯锡研究报告,到2030年前,生成式AI有望 为全球经济贡献约7万亿美元的价值,其中中国有望贡献其中约2万亿美元,将近全球总 量的1/3 。
AI不仅可以推动整体经济和GDP的大幅增长,还将为那些善用AI的个人和组织带来 前所未有的竞争优势。放眼全球,生成式AI对高科技行业将产生最为显著的影响;在中 国,先进制造、电子与半导体、消费品、能源、银行将是受影响最为显著的5大行业。
基于此,IBM联合中国开源软件推进联盟(COPU,China OSS Promotion Union),结 合双方对企业应用生成式AI的深刻洞察、技术研究和业务实践,共同发布此报告,致力于 推动企业高效、可信、负责任地应用生成式AI,帮助企业打造新的竞争力,成为AI时代的 真正受益者。
本报告首先阐述了生成式AI的演进和现状、全球立法和治理概况、应用前景和商业价 值、风险与挑战、企业应用的关键因素;其次,对企业级生成式AI的参考架构进行了全面 介绍,包括AI模型平台、数据平台和服务、治理、基础支撑平台、AI应用,并展示了具有 代表性的企业级应用生成式AI的真实案例和实施价值;最后提出企业应用生成式AI的战 略规划方法及步骤,并对生成式AI的未来发展进行了展望。
附件:可信赖的企业级生成式人工智能白皮书-有望贡献其中约2万亿美元
培养方案将数智人才培养分为“通识、赋能、应用、专业”四个类型,采取“分类+梯度”模块化选课、“融通+创新”灵活性设课、“基础+场景”差异化授课的体系化分类培养思路
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通过国际权威的医疗行业术语库和知识库,对病历文书进行知识抽取和知识库构建,大幅降低了大模型的幻觉;被国际顶级学术会议录取的医疗基础大模型
底层架构采用国内开源通用大模型,实现国产化部署,要求等数据文件 500 多份,复旦大学积累的国别研究信息 8000 多篇
系统研发费用共计 850 万元,公司收费方式为提供服务,至 2024 年底预计可新增 15 家稳定的客户,预计 项目累计产生销售收入 15000 万元
人工智能生成式代码减少了约2周工作量。二期(数据分析)的实施周期约为8周,人工智能生成式代码减少了约6周工作量
拥有千亿模型参数,预训练token量超8万亿,微调政务数据量超百G;使用语义搜索,替换之前的关键字搜索,解决了搜的不准
涵盖了智能化招聘、精准人才匹配、个性化推荐与培训、高效数据处理与分析以及风险防控与合规性等多个方面;覆盖了各个行业和岗位,满足企业多样化的用工需求
逐步实现“患者随访服务”、“儿童合理用药”、“主动健康护理机器人”、“CDSS医疗辅助决策系统”等场景功能。未来5-10年,对于数据的高效利用将推动医疗服务智能化创新
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通过路侧设备和先进的视觉识别技术,收集“车”、“路”、“事”、“物”等多维度数据,结合历史交通数据和完善的交通知识库,对事件进行综合研判、对交通信息进行审核分析
基于清洁能源场站海量数据训练出的大模型决策能力,完美回答了能源供需平衡、经济绿色低碳两大核心命题,为新一代智慧园区建设提供了样板