生成式AI行业最佳应用实践：赋能各行业的创新力量
2024年09月28日⏰星期六🗓农历八月廿六
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
生成式AI正迈入快速发展阶段，为各行业带来了深刻变革。它能通过模拟人脑和决策过程的算法，以新生成内容响应用户需求，降低内容创作成本与门槛，其运作是持续迭代的过程。
一、最佳案例评选流程与方法论
- 流程：厂商报名参与、案例输入、案例赋分以及案例交付与发布。
- 方法论：围绕功能价值与适用性、技术性能与创新、落地实施与服务支持以及客户体验与满意度反馈四个维度全面评估不同行业各模块的案例服务能力。
二、生成式AI行业最佳应用实践方案汇编
- 各行业应用实践汇集分析：现阶段生成式AI率先在消费、金融、医疗健康等数据密集型或高科技行业展开应用，更集中在提升企业工作效率层面。
- 核心技术应用现状：以GANs、VAEs、Transformers等为代表的核心技术助推各行业多类型内容生成应用，如GANs在游戏设计与影视中的人脸图像生成、VAEs在制造业中的设备检测应用等。
- 最佳应用实践综合图谱：包括消费与零售、游戏文娱、工业制造、医疗健康、金融、信息与通信技术、公共服务、汽车、教育、企业应用等行业。
三、各行业具体情况
- 游戏文娱行业
- 场景挑战与发展：生成式AI技术赋能游戏文娱行业颠覆传统模式，在美术制作、游戏体验、运营以及营销等方面实现创新，如资源超分、自动捏脸、语言交互等技术的应用。
- 潜在应用风险：包括内容创意与合规性风险、技术依赖与自主性风险、用户隐私与数据安全风险、市场适应性与竞争风险等。
- 最佳应用实践：亚马逊云科技为BUD打造的UGC 3D交互内容平台，通过Amazon SageMaker与开源大模型社区Huggingface的集成实现高效的开源模型部署；商汤科技为筑梦岛提供的AI原生虚拟社交生态，基于商量 - 拟人大模型为用户提供PUGC的AI角色生产流程。
- 工业制造行业
- 场景挑战与发展：生成式AI技术的生成与泛化能力支撑工业制造行业解决部分复杂性、创新性难题，在生产制造、物流与生产管理等环节发挥作用，如智能排产、设备故障诊断预测、生产流程优化建议等。
- 潜在应用风险：涉及技术依赖风险、权贵归属风险、供应链风险、应用挑战等。
- 最佳应用实践：亚马逊云科技为中集集团构建的生成式AI平台，支持数字员工、维修助手和财司助手三类应用；创新奇智为天奇股份打造的中试车间基于大模型的智能交互及数字化展示平台，提高员工知识查询效率和数据分析人员的工作时间。
- 医疗健康行业
- 场景挑战与发展：生成式AI的数据信息生成能力协助药企突破新药研发上市困难等难题，个性化就诊建议助推行业转变，如通过生物过程模拟协助医学专业人士了解疾病机制、视频和图像增强与处理协助医生进行疾病诊断等。
- 潜在应用风险：包括生成内容可靠性风险、责任归属与问责风险、隐私保护与安全风险、透明度与验证挑战等。
- 最佳应用实践：浪潮云为山东第一医科大学第一附属医院打造的电子病历智能生成与共享平台，自动生成病历信息，降低医生工作量；腾讯云与瑞金医院合作的医学大模型，提供智能问答和随访建议生成服务，提升医院工作效率。
- 金融行业
- 场景挑战与发展：金融行业面临数据分析预测、数据治理等挑战，生成式AI的创新生成能力协助其实现功能拓展与数据信息处理，如智能投顾、风险管理、精准营销等。
- 潜在应用风险：包括生成内容可靠性风险、责任归属风险、隐私与数据安全风险、操作与技术风险等。
- 最佳应用实践：商汤科技为海通证券打造的“e海言道”大模型，结合海通证券真实应用场景，构建符合金融行业的完整思维链；智谱·AI与华泰证券合作的“涨乐财富通”，通过智能客服和财富管理助手提升客户体验和服务效率。
- 信息与通信技术行业
- 场景挑战与发展：生成式AI协助信息通信行业突破传统人工运维管理复杂的难点，推动行业向智能网络模式转变，如网络运营优化建议生成、网络规划与部署、智能基站节能等。
- 潜在应用风险：包括技术依赖与供应链风险、责任归属风险、隐私与数据安全风险、技术风险等。
- 最佳应用实践：阿里云为联想打造的联想小天个人智能体，帮助用户更便捷地处理工作和生活需求；智谱·AI与智联招聘合作的招聘提效助手，优化招聘流程，提升人岗匹配精准度。
- 公共服务行业
- 场景挑战与发展：公共服务行业面临公众信息传递响应滞缓、公共资源配置不均等挑战，生成式AI协助提升治理效能与服务质量，如政策制定与评估、应急预案制定、智能城市设计等。
- 潜在应用风险：包括法规与伦理风险、数据安全与隐私保护风险、技术误用与决策依赖风险、公众信任与技术自主性问题等。
- 最佳应用实践：阿里云与哈啰合作的海螺机器人、交易机器人、光子引擎与贾维斯幻视大模型平台，实现智慧出行的AI整体布局；百度智能云为京雄高速打造的高速行业大模型，提升运营效率，实现一路多方高效协同。
- 汽车行业
- 场景挑战与发展：生成式AI驱动汽车传统交互向主动服务模式转变，打通汽车完整链路的数据，如智能座舱、个性化驾驶设置、路况检测与响应等。
- 潜在应用风险：包括数据安全与监管、技术成熟度、社会伦理与用户接受度、责任归属等。
- 最佳应用实践：阿里云为中国一汽打造的GPT - BI、GPT - 销售助手等系列解决方案，重塑业务流程；百度智能云与吉利汽车合作的“1 + 6 + N”吉利混合云平台，提供智能座舱大模型，实现业务流程降本增效和全球职员高效协同。
- 消费与零售行业
- 场景挑战与发展：生成式AI打破传统商品导向价值链，实现以“用户”为中心的价值链重构，如市场调研、产品设计创新、品牌营销、智能客服助手等。
- 潜在应用风险：包括生成内容可靠性风险、责任归属风险、隐私与数据安全风险、消费者信任与伦理风险等。
- 最佳应用实践：智谱·AI为蒙牛构建的健康守护营养师“AI蒙蒙”，为用户提供个性化营养健康服务；科大讯飞与唯品会合作的“12.8特卖大会”营销案例，通过AI技术实现互动和个性化体验，提升品牌曝光度和用户参与度。
- 教育行业
- 场景挑战与发展：生成式AI赋能教育行业“五大因素”，助推行业向课程内容智能化、教学方法创新性以及教育环境升级优化三大方向转变，如辅助教学、增进互动、环境与设施改造等。
- 潜在应用风险：包括生成内容可靠性风险、隐私与数据安全风险、公平与责任风险、教育信任与伦理风险等。
- 最佳应用实践：百度智能云与上海交通大学合作的AI for Science科学数据开源开放平台，实现生成式AI与科研结合；科大讯飞与浙大附中合作的学生成长系统等，提供个性化学习路径和职业发展建议。
- 企业应用行业
- 场景挑战与发展：企业应用行业面临办公系统软件难以同步、系统集成能力弱等挑战，生成式AI协助打通企业内部信息数据，如办公辅助软件工具、管理系统、产品应用与开发等。
- 潜在应用风险：包括知识产权保护问题、隐私与数据安全风险、数据霸权与公平问题、可解释性与不确定性风险等。
- 最佳应用实践：亚马逊云科技为WPS打造的海外版WPS AI，实现模型迅速选择与部署；阿里云与WPS合作的WPS AI企业版，提供智能办公创新方案，提升用户体验和办公效率。
生成式AI在各行业的应用实践展示了其巨大的潜力和价值，但同时也带来了一些潜在风险。在未来的发展中，需要充分发挥其优势，规避风险，实现更好的发展。
AI解读
AI提示词
- 本文使用如下提示词，由豆包@字节跳动提供解读
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[约束条件]
- 避免敏感词: 对于敏感词、限制词要进行规避或用拼音、emoji表情代替。
- 内容充实: 文案输出要求内容丰富，不要简单生成。
- 问题处理能力: 具备遇到问题时自我处理和解决的能力。
- 核心要点加粗: 在每个阶段的核心要点请加粗展示。
- 忠实于核心内容: 请忠实于原文的核心内容，不允许随意杜撰或联想，禁止使用正式、重复和机械化的语气。
现在，请根据这份文件撰写一篇文章进行归纳总结。
报告原文
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