文章来源：智能制造IMS
封图来源：摄图网
问卷调查？
中国工程院院士邬贺铨认为，大模型、AIGC的应用落地将创新产业生态模式，然而，目前已有的基础大模型很难直接应用于各行业领域，企业需要结合自身的行业特点和专业知识，研发出可嵌入MaaS和PaaS的适合企业自身的行业大模型、专属大模型或场景大模型。既能避免开发大模型所需要的大量投入和人才，又能充分利用大模型的通用能力，以实现自己个性化的需求。
IDC调研显示，35%的中国企业正在做大模型的初步测试和概念验证，24%的中国企业已经在生成式AI方面投入了大量资金。
图 大模型价值实现路线图
IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰认为，生成式AI正在重塑所有的行业和企业，其应用范围逐渐向行业专属的应用场景过渡，如金融行业的投资策略优化、政府行业的政策模拟与预测、制造行业的产品研发与设计、零售行业的虚拟试衣与产品展示、医疗行业的诊断辅助与医疗建议生成等。
IDC与钉钉联合发布的《2024 AIGC应用层十大趋势》从产业方向、应用形态、市场影响的维度给出了生成式AI应用层的十大趋势，让我们认识到2024年是生成式AI的真正落地年，生成式AI正在工具化，大模型也将向多模态、通用化和行业专属化发展。摘编如下：
趋势一：应用层创新成为2024AIGC产业发展的确定方向
大模型所具备的强大通用智能，正在显现巨大的行业变革力，使AIGC在不同的应用领域体现出“力量倍增”效应。AIGC必然会通过应用创新过程融入到企业业务中，并构建出大量的新场景，AIGC也会借助应用价值链的延伸，改变行业运行业态，对商业模式和利益格局产生深远影响。
在可预见的一段时期内，随着大模型基础服务的日渐普及，行业用户将加速构建和部署定制化的 AI 应用，实现AIGC技术的多点开花。 IDC预测，到2024年，数字经济的发展将在全球范围内孕育出超过5亿个新应用， 相当于过去40年间出现的应用数量的总和。
趋势二：大模型从“赶时髦”到“真有用”，成为提效手段
AIGC的强大能力在产业需求引领下正在被快速的工具化，在客户服务、销售市场、知识管理以及辅助决策方面为企业带来效率的跨越式提升。AIGC对于行业竞争格局的重塑效应不容小觑。
IDC预测，到2026 年，GenAI将承42%的传统营销琐事，如搜索引擎优化、内容和网站优化、客户数据分析与细分、潜在客户评分和超个性化。
图 企业最希望通过AIGC应用实现的商业利益
趋势三：专属、自建模型将在中大型企业涌现
企业对于大模型的要求不仅仅是实现“通识”，更需要其成为特定领域的“最强大脑”。因此，企业客户会产生越来越多的专属、自建模型需求，特别是一些中大型企业，通过对大模型的领域化适配，有望获得更加理想的综合收益。
IDC的调研显示： 目前有60%的企业使用大模型的公开版本，但这一比例在两年后会迅速降至17% ，更多企业会将AI应用建立在私有、专属模型基础上；同时，高达88%的企业选择通过内部团队开发相关应用。
图 基于基础模型生成企业解决方案路径
AIGC在拓展其自身的可用性边界时，不同行业间的知识可迁移性往往不高，行业内的应用场景也较为分散，企业个体间差异难以统一衡量。专属大模型能够帮助生态开发企业和最终客户“站在巨人的肩膀上”，打造差异化竞争优势。通过技术厂商的开源或开放API/工具等进行大模型的调用，可以在小样本、零样本的学习下达到更精确的识别、理解、决策效果，以更低的成本赋能下游任务。
IDC预测，到2025年，数据的复杂性、波动性和资源稀缺性将增加，一半以上的中国500强企业将使用人工智能和自动化技术来检测和自动处理数据。到2027年，大模型、GenAI也将带动非结构化数据的用量翻倍。
垂直领域的数据、面向场景的模型优化以及高效低成本的工程化解决方案是企业利用AI建立竞争优势的关键。 未来，包括AIGC和大模型数据开发工作在内的一系列基础工作将变得更加自动化、智能化。IDC预计，到 2025年，采用 GenAI 驱动的数据智能和集成软件将产生新的自动化数据平台，使数据工程师的生产力至少提高25%。
图 企业数据到决策的价值闭环
趋势四：多模态大模型塑造“多边形战士”应用
在行业实践中，多模态大模型能通过对多维度信息的强力感知，持续强化推理能力，拓展服务边界，提升应用场景中的全面性和可靠性。
跨多个模态的数据融合问题已经成为行业应用的关注重点。在很多行业场景中，能够直接获得的数据模态通常都是多样化和难以统一的，多模态的感知和融合过程能够最大化体现数据资源的价值，解决很多行业中因为模态不匹配而无法完成的数据分析问题，提升大模型的效率和能力上限。
更多的模态类型也正在或将要进入到大模型的融合能力中。例如自动驾驶激光点云、时空感知与测绘信息等。未来，包括政府、金融、制造、能源、医疗、零售等行业在内的大量智能化应用都将转变为多模态、跨模态的形式。
图 行业场景对多模态的应用需求
趋势五： AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式
AI Agent能够帮助未来企业构建以“人机协同”为核心的智能化运营新常态。 越来越多的业务活动都将被委托给AI，而人类则只需要聚焦于企业愿景、战略和关键路径的决策上 。人与大量AI实体之间的协同工作模式，将颠覆当前企业的运行基础，让企业运营成效获得成倍提升。
未来，企业工作任务将在AIGC的助推作用下变得日益原子化和碎片化，复杂的流程将被无限拆解，再进行灵活的编排和组合，每个环节的效能和潜力都将被AI持续挖掘。而从供给端看，“人+AI数字员工”的高效协同模式将为大型企业对抗组织熵增提供理想的解法。
趋势六：AIGC加速超级入口的形成
超级入口将成为新一代应用软件的典型前端形态。
AIGC带来的应用形态变革，也有利于激发当前的软件产业活力，促进软件生态繁荣，推动应用与垂类业务实现更深的融合。IDC的调研显示：绝大多数软件企业都认可超级入口将成为未来的主流应用形态。
图 超级入口将给企业带来的变化/收益
基于自然语言的极简交互，“no app”理念将重塑应用形态。AIGC重塑应用形态的过程将重点体现在两个方面：一是对即有软件进行智能化改造与升级，以API的形式增加重要环节的可交互性和认知能力；二是对软件的应用架构和模式进行全新重构。“No APP”的理念将会体现在大量的未来应用中：
no app的应用体感：业务流程和个人交互方式的改变对用户体验影响巨大，LUI有效理解和分析用户意图，并根据相关指引进行目标分解，快速调取超级应用承载的海量复杂功能，形成组合式输出。
no app的存在形态：从应用软件侧来看，基于严格的功能菜单选项的方式将逐渐淡出，应用功能将被碎片化地融入到超级应用中，实现原子功能的灵活调取和组合。
趋势七：业务流程迈向“无感智能”
AI与业务的融合进程在未来几年将达到前所未有的高度。AIGC给业务流程带来的智能革新，一方面打开了新的需求空间，产生了规模化的流程重组效应；另一方面，也可能让传统行业多年来一成不变的业务规则转变为持续迭代的态势。原子化的AI能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中，以“无感智能”的形态，成为企业运营过程中必不可少的组成部分。
IDC调研结果显示： AI与应用逐步分散且深入的融合，体现在企业运营与业务流程的各个方面。
图 企业最关注的AIGC与现有业务流程的集成领域
趋势八：应用从云原生走向AI原生
应用迁移上云和基于云原生的重构，是过去一段时期内数字化的主流实践。如今，大模型和AIGC驱动正在重新定义基础设施，AI原生设计思想也正在渗入各行业的应用开发过程中，形成软件开发新范式。
从某种意义上说， “+AI”是一种技术路线的进步，而“AI+”则意味着整体发展思想的转变 。未来的企业生产场景都将生长在AI能力基础上，进而将使企业的产品设计、运营流程、组织形式和业务模式围绕AI进行重构。企业和开发者还可以在AI原子能力的基础上实现自定义模型，此举更有利于开发出创新的AI应用。
图 AIGC助力企业解决融合数据治理场景中的痛点
趋势九：AIGC逐步普惠化
随着AIGC向更行各业的渗透，更多的企业希望从AIGC所创造的潜在增量收益中进行利益分成。因此，在巨大的潜在商业前景下，AIGC将驱动全社会产生新商业模式的涌现。IDC预测， 到 2024年，33% 的 G2000 企业将利用创新商业模式，使 GenAI 的货币化潜力翻番。
个人和社区创作更加活跃： 由于AIGC带来的内容涌现，商业策划、广告创意、自媒体等行业的技术和投资门槛进一步降低，一些行业运行机制可能因此发生较大的变化。
中小企业大幅降本增效： 中小企业的创新力有望被再次激发，企业将不断降低重复性工作带来的成本压力，聚焦面向未来的定制化生产、智能化服务、个性化销售、线上线下融合等趋势性变革。
服务市场不断推陈出新： 各行业领域的服务体验将持续提升，AIGC使企业内外部应用都具备了自我反馈和进化的能力，降低商业试错成本。企业的服务将更多样，服务竞争将成为企业间的主要竞争目标之一。
商业模式持续打磨： 企业及个人用户的增多，使大模型开发厂商的边际成本投入持续降低，相关的服务价格也更匹配其所带来的增量价值，这将有助于形成AI市场的良性发展格局。
趋势十： 智能涌现是把双刃剑，需要与之匹配的安全措施
IDC的调研也显示了企业对于规范开展AIGC开发和使用方面做出的努力：73%的企业表示会评估和跟踪开源GenAI代码、数据和预训练模型的使用情况，并制定全公司范围适用的标准规范；67%的企业会考虑创建内部GenAI卓越中心，以加快确立并采用全公司范围的标准。
图：企业为增强AIGC应用开发计划制定的流程/政策
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