2023年AI技術(shù)變革企業(yè)服務(wù)白皮書

中國(guó)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(bào)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(dú)有的高度機(jī)密性文件(在報(bào)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(bào)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(shí)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(duì)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(chǎng)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(kāi)發(fā)平臺(tái)781234561AI大模型55行業(yè)發(fā)展4647語(yǔ)言大模型11爭(zhēng)壁壘爭(zhēng)壁壘競(jìng)企業(yè)服務(wù)大模型111212智能營(yíng)銷3智能客服3456561212智能運(yùn)營(yíng)34數(shù)字員工45656頭豹eww 1AI技術(shù)變革背景06頁(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施14頁(yè)AI大模型30頁(yè)語(yǔ)言大模型39頁(yè)·語(yǔ)言大模型定義·語(yǔ)言大模型市場(chǎng)規(guī)?！ふZ(yǔ)言大模型參與者類型·語(yǔ)言大模型商業(yè)模式·語(yǔ)言大模型競(jìng)爭(zhēng)壁壘AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)23頁(yè)企業(yè)服務(wù)大模型45頁(yè)·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(yíng)銷技術(shù)底層邏輯·智能營(yíng)銷廠商分類與服務(wù)模式·智能運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)部署模式10企業(yè)服務(wù)之?dāng)?shù)字員工84頁(yè)·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(jià)值分析·百度智能云·商湯科技·中關(guān)村科金·騰訊企點(diǎn)·巨量引擎·容聯(lián)七陌12發(fā)展趨勢(shì)展望104頁(yè)--行業(yè)應(yīng)用·未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)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(wàn)億元)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)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(chǎng)景，為語(yǔ)言大模型提供了豐富多樣的應(yīng)用場(chǎng)景，如聊天和文本生成、機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)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(píng)測(cè)等領(lǐng)域取得實(shí)質(zhì)成果網(wǎng)信辦程序等中國(guó)Al政策環(huán)境(地方政策)北京針對(duì)優(yōu)化計(jì)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(dòng)通用人工智能技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景，同時(shí)探索建立審慎包容的監(jiān)管框架，共提出了21項(xiàng)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(chǎng)景，致力于打造國(guó)家級(jí)新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)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(jiān)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(dòng)人工智能技術(shù)水平行業(yè)研讀|2023/09中國(guó)：人工智能系列2022年，中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)3,716億元，占全球人工智能市場(chǎng)份額約20%,呈現(xiàn)蓬勃增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。同時(shí)，中國(guó)企業(yè)級(jí)AI解決方案市場(chǎng)約占中國(guó)整體AI市場(chǎng)的77%,預(yù)計(jì)到2027年將增至約83%中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模，2019-2027E單位(十億元)0202120222023E2024E2025E占全球市11%場(chǎng)份額■2022年中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)3,716億元，占全球人工智能市場(chǎng)份額約20%,呈現(xiàn)蓬勃增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)大的支撐；隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，對(duì)人工智能的需求不 斷增長(zhǎng)，推動(dòng)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(chǎng)推廣等提供了強(qiáng)有力的支持；中國(guó)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(jiān)實(shí)的人才基礎(chǔ)。中國(guó)企業(yè)級(jí)人工智能市場(chǎng)規(guī)模，2019-2027E——企業(yè)級(jí)人工智能占整體人工智能市場(chǎng)百分比——企業(yè)級(jí)人工智能占整體人工智能市場(chǎng)百分比2025E2026E2022年中國(guó)企業(yè)級(jí)AI解決方案市場(chǎng)規(guī)模達(dá)2,853億元，預(yù)計(jì)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(jí)用性化，因此中國(guó)的企業(yè)級(jí)AI解決方案市場(chǎng)預(yù)計(jì)具備高增長(zhǎng)潛力。行業(yè)研讀|2023/09中國(guó)：人工智能系列企業(yè)服務(wù)層企業(yè)服務(wù)層智能運(yùn)營(yíng)百度智能云中關(guān)村科金京東云神策數(shù)據(jù)智能營(yíng)銷智能客服垂直類火山引擎模型層語(yǔ)言大模型企業(yè)服務(wù)大模型騰訊企點(diǎn)中關(guān)村科金基礎(chǔ)層云計(jì)算廠商京東ChatGLM通義千問(wèn)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(lái)，大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像、語(yǔ)音、自然語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)言大模型大模型有79個(gè)百度文心大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括了萬(wàn)億級(jí)網(wǎng)頁(yè)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(tái)自研訓(xùn)練框架An型規(guī)模達(dá)55B,20個(gè)節(jié)點(diǎn)可容納萬(wàn)億級(jí)模型，節(jié)省45%資源阿里通義大模型已在超過(guò)200個(gè)場(chǎng)景中提供服務(wù)，實(shí)現(xiàn)2%～10%的應(yīng)用效果提升。在搜索場(chǎng)景中，可實(shí)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(yǔ)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(jí)別)等特點(diǎn)，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(duì)話、代碼能力、邏輯與推理、知識(shí)問(wèn)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(zhǎng)文本、垂直化和多語(yǔ)言特點(diǎn)，提供文案創(chuàng)作解決方案行業(yè)研讀|2023/09中國(guó)：人工智能系列●●AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來(lái)自算法、數(shù)據(jù)及算力的綜合推動(dòng)，大模型引起社會(huì)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(diǎn)燃人工智能發(fā)展浪潮√√對(duì)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(dòng)AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)自于數(shù)據(jù)、算法、算力的發(fā)展綜合推動(dòng)，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(dòng)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(chǎng)景多元化等特征對(duì)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(diǎn)參數(shù)規(guī)模持續(xù)增加模型能力持續(xù)增強(qiáng)億對(duì)話能力文本生成語(yǔ)言生成GPT-2約15億閱讀理解閱讀理解自動(dòng)問(wèn)答代碼生成信息檢索GPT-4機(jī)器翻譯語(yǔ)義推斷億NLP部分問(wèn)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(shí)現(xiàn)了116倍的增長(zhǎng)，跨足千億級(jí)大模型，對(duì)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(duì)話能力文本生成語(yǔ)言生成GPT-2約15億閱讀理解閱讀理解自動(dòng)問(wèn)答代碼生成信息檢索GPT-4機(jī)器翻譯語(yǔ)義推斷億NLP部分問(wèn)題回答檢索任務(wù)摘要概括低20182019行業(yè)研讀|2023/09中國(guó)：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(diǎn)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?jī)?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(jí)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(jì)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(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和訓(xùn)練，對(duì)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(jì)算任務(wù)時(shí)效率低、能耗大，以AI芯片為基礎(chǔ)的AI算力中心針對(duì)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(dòng)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(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，沒(méi)有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集就沒(méi)有人工智能的大規(guī)模應(yīng)用。因此，以開(kāi)放數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)交易平臺(tái)等數(shù)據(jù)平臺(tái)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(dòng)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(dòng)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(dòng)計(jì)算機(jī)自然語(yǔ)言處理等技術(shù)突破商用門檻，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用；另一方面，以開(kāi)源框架為核心的技術(shù)研發(fā)生態(tài)和以開(kāi)放平臺(tái)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(jì)的硬件設(shè)備，用于支持大規(guī)模的計(jì)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(tái)等。此外，還包括用于分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(chǎng)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(kāi)發(fā)工具與平臺(tái)模型庫(kù)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(chǎng)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(chǎng)景和任務(wù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠支持廣泛的AI算法和應(yīng)用。如云計(jì)算平臺(tái)如AmazonWebServices(AWS)、MicrosoftAzure和GoogleCloud,它們提供通用的計(jì)算、存儲(chǔ)和AI服務(wù)，適用于多種應(yīng)用場(chǎng)景，從自然語(yǔ)言處理到圖像識(shí)別等。2.定制型Al基礎(chǔ)設(shè)施是指針對(duì)特定領(lǐng)域或應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施，其硬件、軟件、算法等方面的特點(diǎn)都針對(duì)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(tái)，如Fujifilm的REiLI平臺(tái)，專門用于分析醫(yī)療影像數(shù)據(jù)。又如自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的Al基礎(chǔ)設(shè)施，例如NVIDIA的Drive平臺(tái)，針對(duì)自動(dòng)駕駛的計(jì)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(guó)AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模，2019年-2027年預(yù)測(cè)0■數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)■AI芯片中國(guó)AI基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)規(guī)模測(cè)算邏輯十機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與平臺(tái)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(zhǎng)率為36%,市場(chǎng)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)趨上游中游上游中游··中國(guó)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(yùn)營(yíng)商，中游為云計(jì)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(chǎng)景的企業(yè)級(jí)和消費(fèi)級(jí)終端用戶中國(guó)Al基礎(chǔ)色設(shè)施行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，2023中國(guó)移動(dòng)中國(guó)移動(dòng)[-]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(tái)醫(yī)療影像Al平臺(tái)基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)智能視覺(jué)AI平臺(tái)普惠金融平臺(tái)城市大腦AI平臺(tái)視覺(jué)計(jì)算平臺(tái)下下游來(lái)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(guó)國(guó)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(chǎng)需求尚未迎來(lái)爆發(fā)。產(chǎn)業(yè)中的主要關(guān)注點(diǎn)在于將AI芯片與各自的產(chǎn)業(yè)結(jié)合，以升級(jí)和優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)。其產(chǎn)業(yè)與國(guó)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?！鲂酒慨a(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(dòng)AI應(yīng)用的普及和商業(yè)化落地。同時(shí)，芯片產(chǎn)業(yè)鏈的完善發(fā)展，還能夠帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如封測(cè)、材料、設(shè)備等，形成良性循環(huán)，促進(jìn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的壯大。中國(guó)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(duì)外部技術(shù)的依賴，還能夠滿足不同領(lǐng)域和應(yīng)用的個(gè)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(guó)市場(chǎng)約80%的份額，而中國(guó)自主研發(fā)的EDA廠商份額僅為11.5%。其中，華大九天在中國(guó)EDA市場(chǎng)中占有約6%的份額，位列本土EDA企業(yè)之首，芯片設(shè)計(jì)等底層EDA工具還依賴國(guó)外技術(shù)?！鲂酒瑢?shí)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(kāi)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(chǎng)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(kāi)發(fā)者充分發(fā)揮芯片的潛力，提升性能和效率。通過(guò)優(yōu)化軟件來(lái)充分利用芯片的硬件特性，可以在保證穩(wěn)定性的同時(shí)提高計(jì)算速度和能效?！鰧?shí)現(xiàn)價(jià)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(wèn)題是缺乏產(chǎn)品化，導(dǎo)致項(xiàng)目為主。產(chǎn)品化與項(xiàng)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(guò)強(qiáng)大生態(tài)構(gòu)建產(chǎn)品化，建立商業(yè)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)商業(yè)飛輪效應(yīng)。·云計(jì)算廠商提供強(qiáng)大計(jì)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(gè)生態(tài)系統(tǒng)提供高效硬件支持，共同推動(dòng)AI技術(shù)演進(jìn)和創(chuàng)新中國(guó)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(chǔ)、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(jì)算廠商在AI基礎(chǔ)設(shè)施中扮演了多重角色，為開(kāi)發(fā)者和企業(yè)提供了構(gòu)建、運(yùn)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(kāi)發(fā)和提供高性能、高效能的硬件加速器，以支持各種Al計(jì)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，行業(yè)主流廠商分為云計(jì)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?jì)算廠商、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(gè)相對(duì)完整的AI基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng)云計(jì)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(yàn)及數(shù)據(jù)，可反哺產(chǎn)品研發(fā)，基于客戶需求推動(dòng)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(jì)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(jì)算資源，更在技術(shù)創(chuàng)新、資源供應(yīng)、算法研發(fā)和平臺(tái)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(wàn)國(guó)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(shì)，通過(guò)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(tái)，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(kāi)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(jì)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(shí)力、市場(chǎng)定位和客戶需求。不同的策略和模式在滿足市場(chǎng)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(xiàng)目需求定制收費(fèi)三種方式，目前主流收費(fèi)方式是按使用量和解決方案定價(jià)收費(fèi)。廠商根據(jù)軟硬件一體化方案及開(kāi)發(fā)服務(wù)收費(fèi)，其中軟硬件主要以軟件為主，包中國(guó)AI基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壁壘A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)定義框架■AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模■AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜■AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)參與者類型■Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)商業(yè)模式■Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)壁壘

··AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)(也被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái))是一個(gè)提供整一套AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的定義框架AI技術(shù)底座2022年中國(guó)Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)257.3億元，過(guò)去五年的CA了62.9%。隨著云計(jì)算技術(shù)的成熟和大模型的應(yīng)用突破，中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)將繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，市場(chǎng)規(guī)模在2027年達(dá)到785.2億元中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模(按營(yíng)收測(cè)算),2017年-2027年預(yù)測(cè)單位：億元■AI創(chuàng)業(yè)公司0AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)營(yíng)收規(guī)模中國(guó)A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)?？梢郧蟹譃樵朴?jì)算科技大廠側(cè)的A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)營(yíng)收+人工智能創(chuàng)業(yè)公司側(cè)的A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)營(yíng)收。目前，云計(jì)算大廠憑借著云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的優(yōu)勢(shì)，是A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)營(yíng)收規(guī)模主要的貢獻(xiàn)者■2022年，中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)營(yíng)收規(guī)模中國(guó)A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)?？梢郧蟹譃樵朴?jì)算科技大廠側(cè)的A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)營(yíng)收+人工智能創(chuàng)業(yè)公司側(cè)的A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)營(yíng)收。目前，云計(jì)算大廠憑借著云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的優(yōu)勢(shì)，是A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)營(yíng)收規(guī)模主要的貢獻(xiàn)者■2022年，中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模為257.3億元，行業(yè)未來(lái)的市場(chǎng)有望繼續(xù)高速拓寬中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)2022年的市場(chǎng)規(guī)模為257.3億元。2017-2022年的復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到62.9%,增速迅猛。高增速的主要原因有兩點(diǎn)：明中國(guó)要發(fā)展成為人工智能產(chǎn)業(yè)強(qiáng)國(guó)，需要在各方面加強(qiáng)推進(jìn)AI在行業(yè)的深化。2.云計(jì)算技術(shù)和硬件基礎(chǔ)設(shè)施的高速發(fā)展為AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)提供了良好的發(fā)展土壤。云計(jì)算提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量、硬件升級(jí)加快了Al模型開(kāi)發(fā)的效率。綜合兩個(gè)因素的疊加，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的市場(chǎng)規(guī)模在過(guò)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(huì)相對(duì)放緩，未來(lái)5年預(yù)計(jì)會(huì)以24.9%的復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)至2027年的785.2億元。Al創(chuàng)業(yè)公司AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)營(yíng)收規(guī)模十創(chuàng)業(yè)公司的年?duì)I收云計(jì)算大廠的年?duì)I收創(chuàng)業(yè)公司的年?duì)I收云計(jì)算大廠的年?duì)I收AI臺(tái)頭豹ewww.leadleo.co中國(guó)AI技術(shù)變革——AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜·中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的產(chǎn)業(yè)鏈上游為支撐AI開(kāi)中游為提供AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)服務(wù)的云計(jì)算廠商和人工智能企業(yè)，下游為使用AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的企業(yè)級(jí)和消費(fèi)級(jí)用戶中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(lì)飛華為云騰訊云架構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)AlAl開(kāi)發(fā)平臺(tái)供應(yīng)商云計(jì)算廠商云計(jì)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(yùn)營(yíng)商三大電信運(yùn)營(yíng)商天翼云聯(lián)通云天翼云移動(dòng)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(tái)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(wú)實(shí)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(guó)的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(kāi)發(fā)平臺(tái)的云計(jì)算科技大廠；第二類是注重于某個(gè)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(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)行業(yè)商業(yè)模式按需付費(fèi)按需付費(fèi)Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)的第一種收費(fèi)方式為按需付費(fèi)。按需付費(fèi)的購(gòu)買方式較為靈活，可以即開(kāi)即停，適用于資源波動(dòng)，需求量預(yù)測(cè)難度高的場(chǎng)景。AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的計(jì)費(fèi)方式2——按包周期(包年/包月)計(jì)費(fèi)Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)的第二種收費(fèi)方式為按包周期計(jì)費(fèi)。目前中國(guó)的Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)普遍的計(jì)費(fèi)周期為按月付費(fèi)或按年付費(fèi)。這種計(jì)費(fèi)方式更適用于可預(yù)估資源使用周期的場(chǎng)景，價(jià)格在同樣在資源量使用場(chǎng)景下更優(yōu)惠，更適合長(zhǎng)期使用者購(gòu)買。內(nèi)容存儲(chǔ)內(nèi)容存儲(chǔ)不同的A/開(kāi)發(fā)平臺(tái)擁有不同的定制化計(jì)費(fèi)方式，但經(jīng)過(guò)橫向?qū)Ρ?，中?guó)的A開(kāi)發(fā)平臺(tái)通常會(huì)擁有3個(gè)通用的收費(fèi)觸發(fā)場(chǎng)景，分別為存儲(chǔ)費(fèi)用、計(jì)算資源費(fèi)用、和消息通知費(fèi)用■計(jì)費(fèi)觸發(fā)節(jié)點(diǎn)1——存儲(chǔ)費(fèi)用Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)的存儲(chǔ)服務(wù)方式一般分為三種，第一種為對(duì)象存儲(chǔ)，如百度智能云BOS、華為云OBS,提供簡(jiǎn)單可擴(kuò)展的多類型存儲(chǔ)適應(yīng)能力；第二種為云數(shù)據(jù)庫(kù)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(jì)費(fèi)觸發(fā)節(jié)點(diǎn)2——資源費(fèi)用當(dāng)用戶在開(kāi)發(fā)Al模型時(shí)使用計(jì)算資源便會(huì)觸發(fā)計(jì)算資源費(fèi)用，計(jì)算資源可能在各類Al模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)的全流程中產(chǎn)生。當(dāng)用戶完成應(yīng)用部署時(shí)，可以選擇開(kāi)啟消息通知服務(wù)，以便開(kāi)發(fā)者收到事件狀態(tài)的實(shí)時(shí)運(yùn)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(guó)Al技術(shù)變革——AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)壁壘··AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)通過(guò)打造三個(gè)方面的競(jìng)爭(zhēng)壁壘來(lái)提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和持續(xù)獲客留存的能力。這三個(gè)方面分別是平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施完善度、適配類型豐富度以及平臺(tái)使用的簡(jiǎn)易程度中國(guó)AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)壁壘W(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施壁壘適配豐富度壁壘使用簡(jiǎn)易度壁壘數(shù)據(jù)調(diào)取速度、云原Al計(jì)算芯片匹配豐富全流程運(yùn)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(jiǎn)易操作、全承載能力、芯片計(jì)算流程監(jiān)測(cè)功能、模塊速度、資源性價(jià)比匹配豐富度、服務(wù)協(xié)議匹配豐富度拖拽操作簡(jiǎn)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(jià)比Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)通過(guò)打造三方面的競(jìng)爭(zhēng)壁壘來(lái)提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和持續(xù)獲客留存的能力，分別是平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施完善度、適配類型豐富度以及平臺(tái)使用的簡(jiǎn)易程度。從基礎(chǔ)設(shè)施端分析，Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)通過(guò)基礎(chǔ)計(jì)算能力、數(shù)據(jù)調(diào)用速度與安全性與算法庫(kù)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(kāi)發(fā)者以更少的成本進(jìn)行更大規(guī)模的開(kāi)發(fā)。因此，AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)服務(wù)的性價(jià)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(jià)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(jìng)爭(zhēng)壁壘。適配豐富度幫助企業(yè)打開(kāi)市場(chǎng)、拓展更多應(yīng)用場(chǎng)景Al開(kāi)發(fā)者在部署AI應(yīng)用時(shí)，從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)到終端部署的過(guò)程中會(huì)遇到多種不同的環(huán)境和協(xié)議，需要手動(dòng)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(kāi)發(fā)平臺(tái)則可以幫助AI開(kāi)發(fā)者無(wú)需擔(dān)心環(huán)境差異，專注在AI應(yīng)用本身的開(kāi)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(jì)算框架，幫助開(kāi)發(fā)者不受開(kāi)發(fā)環(huán)境的限制，在不同應(yīng)用場(chǎng)景中可進(jìn)行隨意切換?！鲇脩舨僮鹘换サ暮?jiǎn)易性反映了產(chǎn)品的工程力和技術(shù)底蘊(yùn)，進(jìn)一步拉低開(kāi)發(fā)門檻由于Al開(kāi)發(fā)平臺(tái)面對(duì)的群體非專業(yè)AI工程師，其產(chǎn)品的交互能力和使用簡(jiǎn)易程度將提高客群留存度并向下開(kāi)拓更多客群。在使用簡(jiǎn)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(kāi)發(fā)者提供AI開(kāi)發(fā)所有步驟的訪問(wèn)工具，配合其清潔簡(jiǎn)易的操作風(fēng)格，Al開(kāi)發(fā)者可以迅速上手并直觀地了解每一個(gè)開(kāi)發(fā)步驟的狀態(tài)，成為眾多AI開(kāi)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(guò)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(chǎng)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(kāi)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(shí)現(xiàn)了對(duì)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(kāi)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(jì)算資源，而AI大模型通過(guò)自身的學(xué)習(xí)能力，可以在一定程度上自動(dòng)地學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)中的特征，從而降低了AI開(kāi)發(fā)的難度。這使得更多的開(kāi)發(fā)者和企業(yè)能夠更容易地利用AI技術(shù)來(lái)解決問(wèn)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(guò)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(shí)的準(zhǔn)確性。此外，Al大模型還可以通過(guò)遷移學(xué)習(xí)等方法，將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)到的知識(shí)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(yǔ)言處理、圖像識(shí)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(yàn)，還可以降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)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(guò)其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，可在多個(gè)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(dòng)AI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用?？傊?，Al大模型通過(guò)其涌現(xiàn)性、擴(kuò)展性、復(fù)合性等特征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)Al技術(shù)的突破。這使得AI大模型在降低開(kāi)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(jià)值，為各行各業(yè)帶來(lái)了巨大的發(fā)展?jié)摿?。AIAI大模型的商業(yè)價(jià)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(kāi)發(fā)門檻、提高模型精確度等方面，這些特點(diǎn)推動(dòng)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(huì)AI大模型特點(diǎn)及意義分析行業(yè)研讀|2023/092022年，中國(guó)AI大模型市場(chǎng)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(jì)到2027年，中國(guó)AI大模型市場(chǎng)規(guī)模，2020年-2027年預(yù)測(cè)0十十未來(lái)缺乏大模型能力的A/企業(yè)將難以生存，A/大模型的市場(chǎng)規(guī)模將迎■2020年，隨著智源和百度的語(yǔ)言大模型發(fā)布，行業(yè)正式進(jìn)入萌芽期。2022年中國(guó)基于語(yǔ)言大模型的人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到了668.3億元中國(guó)語(yǔ)言大模型的市場(chǎng)規(guī)模在2019年開(kāi)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(yǔ)言大模型悟道3.0正式公開(kāi)發(fā)布，開(kāi)啟了語(yǔ)言大模型行業(yè)商業(yè)化落地的開(kāi)端。2022年6月，GPT-3.5的發(fā)布開(kāi)始帶動(dòng)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(yǔ)言大模型對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了革命性的影響，預(yù)計(jì)未來(lái)語(yǔ)言大模型的行業(yè)將迎來(lái)高速增長(zhǎng)語(yǔ)言大模型正快速滲透語(yǔ)音與語(yǔ)言行業(yè)，很多廠商已嵌入智能客服和預(yù)計(jì)CAGR將以20.7%的增長(zhǎng)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(dòng)AI大模型進(jìn)步。這助中國(guó)AI大模型產(chǎn)業(yè)鏈分析下游：不同的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景下游：不同的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)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(jì)算資源■中國(guó)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(gè)層次，包括硬件基礎(chǔ)設(shè)施、軟件框架和算法設(shè)計(jì)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(gè)方面來(lái)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(jì)算資源。隨著AI大模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，對(duì)計(jì)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(jì)算平臺(tái)成為了支持AI大模型發(fā)展的關(guān)鍵。此外，云計(jì)算服務(wù)商(如谷歌、亞馬遜、微軟等)提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力和龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(jì)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(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)語(yǔ)言或圖像的基本表示，然后針對(duì)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(shí)際場(chǎng)景，包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)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(shí)別與分類、物體檢測(cè)、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別與合成等等。這些應(yīng)用領(lǐng)域可以為企業(yè)和個(gè)人提供便捷的服務(wù)和功能，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。通過(guò)各個(gè)層面的協(xié)同發(fā)展，AI大模型不斷優(yōu)化和提升，為實(shí)際應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)了巨大的價(jià)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(guó)：人工智能系列中國(guó)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(gè)參數(shù)，的多模態(tài)模型，是目前韓國(guó)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(jué)模型SAM的多模態(tài)模型，是目前韓國(guó)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(dòng)駕駛、機(jī)器人等通用場(chǎng)景任務(wù)提動(dòng)駕駛、機(jī)器人等通用場(chǎng)景任務(wù)提昆侖萬(wàn)維：昆侖旗下模型包括圖像、音樂(lè)、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(jí)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(dòng)到知識(shí)驅(qū)動(dòng)的升級(jí)演進(jìn)，推動(dòng)系統(tǒng)的智能和高效。這一發(fā)展將縮小人機(jī)鴻溝，實(shí)現(xiàn)人機(jī)共治的愿景，具有巨大的商業(yè)價(jià)值A(chǔ)I大模型將實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)飛輪到智慧飛輪的升級(jí)演進(jìn)，最終將邁向人機(jī)共治AI大模型將實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)飛輪到智慧飛輪的升級(jí)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(guò)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(shí)間長(zhǎng)和口智慧飛輪：AI大模型體系則將實(shí)現(xiàn)人與模型的互動(dòng)，基模型將不斷理解人的意圖以解鎖更多技能，并能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化標(biāo)注，成本約AI體系的1%,有助于推動(dòng)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(duì)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(yǔ)言來(lái)覆蓋長(zhǎng)尾問(wèn)題和主觀描述循環(huán)O循環(huán)O數(shù)據(jù)算法模型級(jí)升1.解鎖更多技能■AI大模型將成為從數(shù)據(jù)飛輪升級(jí)到智慧飛輪的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。通過(guò)與人類的互動(dòng)和自動(dòng)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(guò)程存在時(shí)間和成本問(wèn)題，同時(shí)人工標(biāo)注會(huì)導(dǎo)致模型效果受限。AI大模型體系采用智慧飛輪升級(jí)，通過(guò)人機(jī)互動(dòng)和自動(dòng)標(biāo)注降低成本，推動(dòng)數(shù)據(jù)迭代和提供高質(zhì)量?jī)?nèi)容。此外，這一升級(jí)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(dòng)Al技術(shù)的應(yīng)用和社會(huì)進(jìn)步。LAI大模型發(fā)展趨勢(shì)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(yǔ)言模型(LLM)——BloombergGPT。BloombergGPT是專門為金融基礎(chǔ)頭豹e孟文場(chǎng)景適配推理部署工具開(kāi)發(fā)工具微調(diào)工具整解決方案，如OpenAI的GPT-3Playground,為開(kāi)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(yǔ)言大模型定義■語(yǔ)言大模型參與者類型■語(yǔ)言大模型商業(yè)模式■語(yǔ)言大模型競(jìng)爭(zhēng)壁壘創(chuàng)智匯創(chuàng)智匯遮整理，飲供學(xué)習(xí)人類處理語(yǔ)言文本的方式中中大模型處理語(yǔ)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(gè)線性層ax函數(shù)>>自然語(yǔ)言處理(NLP)大模型是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)理解、解釋和生成人類語(yǔ)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(wàn)億個(gè)參數(shù)組成，使它們能夠從大量文本數(shù)據(jù)中捕獲語(yǔ)言的復(fù)雜模式和微妙含義。語(yǔ)言大模型在諸如機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析和問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)上展現(xiàn)出卓越的性能。語(yǔ)言大模型模仿人類的處理過(guò)程，由三個(gè)主要部分組成。首先，通過(guò)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(guò)復(fù)雜的注意力機(jī)制捕捉語(yǔ)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(yǔ)言任務(wù)，如文本分類、翻譯或問(wèn)答等。頭豹eT,行業(yè)研讀|2023/09中國(guó)：人工智能系列2022年中國(guó)基于語(yǔ)言大模型的人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到了668億元；由基于語(yǔ)言大模型的人工智能市場(chǎng)規(guī)模，2020年-2027年預(yù)測(cè)0模型預(yù)計(jì)CAGR將以20.7%的增長(zhǎng)速度高速發(fā)展。模言模型帶動(dòng)的工智能市場(chǎng)規(guī)·中國(guó)的語(yǔ)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(yàn)、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(kāi)發(fā)新穎模型、高校研究院深入理論研究語(yǔ)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(shì)優(yōu)勢(shì)擁有優(yōu)質(zhì)和機(jī)制在OpenAI掀起語(yǔ)言大模型的浪潮后，中國(guó)眾多廠商●●語(yǔ)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(guò)API或直銷提供，消費(fèi)者可按需付費(fèi)或月訂購(gòu)語(yǔ)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(yǔ)言大模型作為智能進(jìn)行價(jià)值產(chǎn)出語(yǔ)言大模型的商業(yè)模式之一是通過(guò)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(guò)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(guò)提供API接口或直接售賣服務(wù)的方式向消費(fèi)者提供商業(yè)服務(wù)，消費(fèi)者可以以按需付費(fèi)的方式對(duì)API接口按量付費(fèi)，或者以20美金每月的方式進(jìn)行服務(wù)訂閱購(gòu)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(chǎng)景下，需要對(duì)語(yǔ)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(shí)圖譜的專用領(lǐng)域大模型需求。企業(yè)通過(guò)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(shí)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(chǎng)景中，語(yǔ)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(guò)將語(yǔ)言大模型作為增值服務(wù)嵌入在智能系統(tǒng)中，從而實(shí)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(yǔ)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(jià)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(yǔ)言大模型的能力幫助用戶進(jìn)行更精準(zhǔn)的檢索。通過(guò)將語(yǔ)言大模型融入工作流程或服務(wù)銷售過(guò)程，企業(yè)可以實(shí)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(yàn)，還為企業(yè)帶來(lái)了創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式和增長(zhǎng)潛力。 中國(guó)Al技術(shù)變革——語(yǔ)言大模型競(jìng)爭(zhēng)壁壘·算法技術(shù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量構(gòu)建了模型的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。構(gòu)建語(yǔ)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(guó)與海外差距明顯語(yǔ)言大模型的競(jìng)爭(zhēng)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(yǔ)言大模型算法調(diào)優(yōu)是重要的競(jìng)爭(zhēng)壁壘構(gòu)建之一構(gòu)建語(yǔ)言大模型的主要技術(shù)焦點(diǎn)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(gè)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(guò)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(yùn)用。通過(guò)人類評(píng)分作為獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，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(yǔ)言邏輯更加吻合。相較于國(guó)際先進(jìn)水平，中國(guó)大模型在這兩個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)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(lái)，提示學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)有望成為構(gòu)建語(yǔ)言大模型技術(shù)壁壘的關(guān)鍵技術(shù)組成部分?！稣Z(yǔ)言大模型的底層數(shù)據(jù)質(zhì)量是重要的競(jìng)爭(zhēng)壁壘構(gòu)建之一語(yǔ)言大模型的底層數(shù)據(jù)質(zhì)量已逐漸成為競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)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(guó)部分語(yǔ)言大模型，超出50%以上。這一顯著優(yōu)勢(shì)的背后，部分歸因于微軟對(duì)Github的底層數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)。作為全球領(lǐng)先的編程代碼社交平臺(tái)，Github積累了大量的優(yōu)秀代碼樣本。相較之下，中國(guó)廠商在這一數(shù)據(jù)領(lǐng)域的資源相對(duì)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(shí)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(guó)：人工智能系列中國(guó)企業(yè)服務(wù)大模型訓(xùn)練流程知識(shí)庫(kù)市場(chǎng)部門體系化企業(yè)服務(wù)大模型客服部門財(cái)務(wù)部門生產(chǎn)部門銷售部門市場(chǎng)部門 運(yùn)營(yíng)部門通用工具集數(shù)據(jù)00l擴(kuò)充大模型通用知識(shí)企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源專業(yè)能力行業(yè)研讀|2023/09中國(guó)AI技術(shù)變革——企業(yè)服務(wù)大模型業(yè)務(wù)分析中國(guó)企業(yè)服務(wù)大模型業(yè)務(wù)架構(gòu)知識(shí)洞察知識(shí)洞察山情感自動(dòng)化企業(yè)服務(wù)大模型智能營(yíng)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(yàn)反饋提升體驗(yàn)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(yǔ)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(chǎng)景AI數(shù)字員工智能運(yùn)營(yíng)AIAI■企業(yè)大模型融合知識(shí)、洞察、情感和自動(dòng)化的強(qiáng)大能力，為智能營(yíng)銷、企業(yè)運(yùn)營(yíng)、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(yíng)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(gè)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(yíng)銷賦能，成為最具潛力的探索方向。在實(shí)際營(yíng)銷場(chǎng)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(bào)的創(chuàng)作效率，將高執(zhí)行力和廣泛使用相結(jié)合，為營(yíng)銷活動(dòng)帶來(lái)卓越支持企業(yè)服務(wù)大模型賦能智能運(yùn)營(yíng)：智能運(yùn)營(yíng)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(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)效率提升和客戶體驗(yàn)改善，通過(guò)人與機(jī)器的合作達(dá)到最佳效果，精準(zhǔn)觸達(dá)客戶，實(shí)時(shí)反饋市場(chǎng)需求，提高客戶滿意度和競(jìng)爭(zhēng)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(shì)，可自動(dòng)回答問(wèn)題、解決問(wèn)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(shí)儲(chǔ)備的虛擬助手，優(yōu)化智能營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)和客服領(lǐng)域的互動(dòng)體驗(yàn)，引導(dǎo)個(gè)性化產(chǎn)品推薦、實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)以及自動(dòng)化客服問(wèn)答，從而協(xié)助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更智能、高效的運(yùn)營(yíng)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(yè)——企業(yè)服務(wù)大模型業(yè)務(wù)分析)中國(guó)企業(yè)服務(wù)大模型產(chǎn)品級(jí)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(yíng)銷、企業(yè)運(yùn)營(yíng)、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(yàn)和運(yùn)營(yíng)效率智能營(yíng)銷業(yè)務(wù)領(lǐng)域：企業(yè)服務(wù)大模型在智能營(yíng)銷領(lǐng)域賦能客戶關(guān)系管理、客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)、營(yíng)銷自動(dòng)化和營(yíng)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(dòng)化工作流配置，還能自動(dòng)生成營(yíng)銷文案，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和增長(zhǎng)效率智能運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域：企業(yè)服務(wù)大模型在智能運(yùn)營(yíng)中具有實(shí)時(shí)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(shì)。這些優(yōu)點(diǎn)有助于企業(yè)了解市場(chǎng)和客戶需求、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略、提高用戶滿意度，提升品牌價(jià)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(gè)關(guān)鍵方面，包括在線客服、語(yǔ)音客服、智能質(zhì)檢以及輔助機(jī)器人。通過(guò)在線客服，它實(shí)現(xiàn)了客戶問(wèn)題的實(shí)時(shí)回答、自動(dòng)辦理業(yè)務(wù)以及提供陪伴式閑聊對(duì)話。在語(yǔ)音客服方面，它能夠應(yīng)用于智能賬單營(yíng)銷催收、消息通知以及客戶問(wèn)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(cè)，同時(shí)還能智能檢測(cè)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(shí)時(shí)后臺(tái)監(jiān)控以及輔助客服人員等方面提供卓越支持，實(shí)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(yàn)。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(shí)問(wèn)答的交互體驗(yàn)頭豹e,中國(guó)企業(yè)服務(wù)大模型智能知識(shí)助手業(yè)務(wù)價(jià)值分析(以中關(guān)村科金ChatPilot知識(shí)助手為例)企業(yè)大模型智能知識(shí)助手框架企業(yè)大模型智能知識(shí)助手框架企業(yè)AI知識(shí)庫(kù)功效知識(shí)問(wèn)答知識(shí)問(wèn)答作為企業(yè)虛擬助手，利用大模型能力理解用戶問(wèn)題，提供智能答案，查找文檔，解決問(wèn)題知識(shí)構(gòu)建知識(shí)構(gòu)建通過(guò)文檔理解能力，用戶上傳文檔后直接向量化生成AI知識(shí)庫(kù)，無(wú)需人工整理，自動(dòng)可提供問(wèn)答，推薦等智能能力知識(shí)歸納知識(shí)歸納根據(jù)已有知識(shí)，自動(dòng)生成知識(shí)報(bào)告或摘要，提升知識(shí)運(yùn)用效率知識(shí)推薦知識(shí)推薦無(wú)需人工干預(yù)，自動(dòng)基于當(dāng)前文檔整合高質(zhì)量QA知識(shí)等知識(shí)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(shí)助手以高效、精準(zhǔn)和拓展性為特點(diǎn)，突破傳統(tǒng)企業(yè)知識(shí)庫(kù)的限制，提供快速準(zhǔn)確的信息獲取，并在多個(gè)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(shí)獲取時(shí)間縮短50%,大大提高了效率，同時(shí)降低了無(wú)效的人力浪費(fèi)。間和資源成本。其次，智能知識(shí)助手的拓展性極強(qiáng)，能夠催生機(jī)器人問(wèn)答能力的提升、虛擬知識(shí)員工的創(chuàng)新實(shí)踐、RPA摘要的高效提煉，甚至延伸至營(yíng)銷助手的知識(shí)加工擴(kuò)寫領(lǐng)域。這意味著企業(yè)能夠?qū)⒅悄苤R(shí)助手無(wú)縫嵌入多個(gè)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(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。這些功能使得智能知識(shí)助手成為企業(yè)邁向更加智能化、高效化未來(lái)的重要工具。中國(guó)企業(yè)服務(wù)大模型智能知識(shí)助產(chǎn)品功能分析(以中關(guān)村科金ChatPilot知識(shí)助手為例)快速、準(zhǔn)確地處理大量文檔，節(jié)省文檔處理時(shí)間智能分析復(fù)雜文檔，實(shí)時(shí)給出解答產(chǎn)品功能特點(diǎn)及應(yīng)用騰訊企點(diǎn)騰訊企點(diǎn)混元大模型騰訊企點(diǎn)百度營(yíng)銷文心大模型百度營(yíng)銷為珍愛(ài)網(wǎng)帶來(lái)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(shí)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(wàn)納稅人和數(shù)百萬(wàn)知識(shí)管理和虛擬數(shù)字人互動(dòng)，持續(xù)優(yōu)化客戶體驗(yàn)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(jiàn)解，從而支持高效決策。百度營(yíng)銷為珍愛(ài)網(wǎng)帶來(lái)了超卓的曝光和優(yōu)質(zhì)線索，總曝光超過(guò)1.3億次，品牌咨詢指數(shù)同比增長(zhǎng)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(wàn)，品牌檢索環(huán)比提升6.98%。中關(guān)村科金的大模型知識(shí)助手ChatPilot使知識(shí)管理更加便捷，包括知識(shí)歸納、構(gòu)建、問(wèn)答和推薦，顯著提高信息獲取效率。容聯(lián)七陌通過(guò)赤免大模型和生成式一體化智能客服平臺(tái)的新功能升級(jí)，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(wèn)答抽取和文案潤(rùn)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(wàn)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(diǎn)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(guò)智能化技術(shù)賦能營(yíng)銷、客服和知識(shí)管理，不僅提升了客戶體驗(yàn)，還顯著提高了業(yè)務(wù)效率。行業(yè)研讀|2023/09■智能營(yíng)銷定義及特點(diǎn)■智能營(yíng)銷市場(chǎng)規(guī)?！鲋悄軤I(yíng)銷產(chǎn)業(yè)鏈圖譜■智能營(yíng)銷技術(shù)底層邏輯■智能營(yíng)銷廠商及服務(wù)模式■智能營(yíng)銷行業(yè)應(yīng)用與發(fā)展暫紅德整理，議供學(xué)習(xí)中國(guó)智能營(yíng)銷工作流程3.情感分析4.個(gè)性化營(yíng)銷5.數(shù)據(jù)挖掘2.消費(fèi)者1.數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的市場(chǎng)營(yíng)銷和決策過(guò)程將為企業(yè)帶來(lái)更好的業(yè)務(wù)結(jié)果和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)中國(guó)智能營(yíng)銷是利用人工智能技術(shù)，對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)進(jìn)行自動(dòng)化處理和分析的一種新型營(yíng)銷方式。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，智能營(yíng)銷能夠更加精準(zhǔn)地定位目標(biāo)客戶，并快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。搜索引擎營(yíng)銷、社交媒體營(yíng)銷、內(nèi)容營(yíng)銷和電商營(yíng)銷是四大的營(yíng)銷應(yīng)用場(chǎng)景。搜索引擎營(yíng)銷和社交媒體營(yíng)銷可以精準(zhǔn)定位目標(biāo)受眾，但成本較高；內(nèi)容營(yíng)銷成本低、傳播面廣，但難以量化效果；而電商營(yíng)銷則可以在電商平臺(tái)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(yíng)銷策略，或者結(jié)合多種方式進(jìn)行綜合營(yíng)銷。中國(guó)智能營(yíng)銷按應(yīng)用場(chǎng)景分類搜索引擎營(yíng)銷搜索引擎營(yíng)銷社交媒體營(yíng)銷內(nèi)容營(yíng)銷電商營(yíng)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(zhǎng)久、傳播可在電商平臺(tái)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(yíng)銷有多樣性品牌營(yíng)銷、數(shù)字技術(shù)的賦能以及品牌與消費(fèi)者的互利共生等特點(diǎn)。Al技術(shù)賦能營(yíng)銷領(lǐng)域核心意義在于將營(yíng)銷從平面拉升到立體，同時(shí)也能將泛泛而談的營(yíng)銷變?yōu)榍饲娴木珳?zhǔn)營(yíng)銷中國(guó)智能營(yíng)銷的特點(diǎn)品牌營(yíng)銷多樣性智能營(yíng)銷基于數(shù)據(jù)分析，以服務(wù)換數(shù)據(jù)，從眾多平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，為用戶提供精準(zhǔn)服務(wù)，口碑營(yíng)銷有利于品牌描繪用戶畫像和豐富營(yíng)銷手段數(shù)字技術(shù)貫穿營(yíng)銷過(guò)程智能營(yíng)銷依據(jù)消費(fèi)者使用和消費(fèi)記錄實(shí)時(shí)匯總數(shù)據(jù)，區(qū)分客戶群體消費(fèi)偏好，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)整理和分析，為消費(fèi)者提供精準(zhǔn)品牌營(yíng)銷，提高營(yíng)銷時(shí)效性和轉(zhuǎn)化率智能營(yíng)銷在大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者的同時(shí)，消費(fèi)者也利用智能技術(shù)充分展現(xiàn)個(gè)性化需求，對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和外包裝提出新標(biāo)準(zhǔn)和要求，推動(dòng)品牌與消費(fèi)者不斷互動(dòng)、共同提升，提升品牌新時(shí)代內(nèi)涵智能營(yíng)銷通過(guò)多樣化的品牌體驗(yàn)、高效的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和建立互利共生的品牌消費(fèi)者生態(tài)模式，提升品牌營(yíng)銷效果和商業(yè)價(jià)值創(chuàng)造首先，智能營(yíng)銷可以實(shí)現(xiàn)品牌營(yíng)銷的多種多樣，讓消費(fèi)者在購(gòu)買過(guò)程中享受到不同的體驗(yàn)。其次，數(shù)字技術(shù)貫穿整個(gè)營(yíng)銷過(guò)程，大大提高了營(yíng)銷的時(shí)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(yíng)銷也創(chuàng)造了一種品牌與消費(fèi)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(fèi)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(jià)值。從平面營(yíng)銷到立體化營(yíng)銷從一致性營(yíng)銷到個(gè)性化銷售■Al技術(shù)可以生成準(zhǔn)確的消費(fèi)者數(shù)據(jù)畫像，支持立體化數(shù)據(jù)分析和跨場(chǎng)景營(yíng)銷，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的營(yíng)銷轉(zhuǎn)變，滿足每個(gè)消費(fèi)者的需求Al技術(shù)能準(zhǔn)確識(shí)別消費(fèi)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(shí)洞察消費(fèi)畫像和意圖，為品牌營(yíng)銷推廣提供有效支持。跨場(chǎng)景營(yíng)銷需基于精準(zhǔn)識(shí)別每位消費(fèi)者在不同場(chǎng)景下的購(gòu)買需求和能力，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷效果最大化。隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，每一個(gè)消費(fèi)者都成為了一個(gè)獨(dú)特的個(gè)體。營(yíng)銷推廣的創(chuàng)意基于數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確對(duì)接，為每個(gè)消費(fèi)者量身定制。不同場(chǎng)景下的營(yíng)滿足每個(gè)消費(fèi)者的需求。行業(yè)研讀|2023/09中國(guó)：人工智能系列中國(guó)智能營(yíng)銷行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模，2019年-2027E年預(yù)測(cè)0中國(guó)智能營(yíng)銷市場(chǎng)規(guī)模測(cè)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(yíng)銷提供內(nèi)容創(chuàng)意價(jià)值媒體流量所賦予的智能營(yíng)銷功能環(huán)節(jié)(媒體類廠商將越來(lái)越傾向于獨(dú)自完成智能營(yíng)銷所有環(huán)節(jié))中國(guó)智能營(yíng)銷市場(chǎng)空間(億元)2022年中國(guó)智能營(yíng)銷市場(chǎng)規(guī)模達(dá)500億元，預(yù)計(jì)，786億元。智能化營(yíng)銷的增長(zhǎng)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(guó)：人工智能系列中國(guó)AI技術(shù)變革——智能營(yíng)銷產(chǎn)業(yè)鏈圖譜中國(guó)智能營(yíng)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(yíng)銷服中國(guó)智能營(yíng)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(yíng)銷服務(wù)商、下游廣告主。在下游環(huán)節(jié)，智能營(yíng)銷服務(wù)覆蓋了多個(gè)行業(yè)，其中對(duì)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)行業(yè)的滲透率最高，達(dá)到了98%中國(guó)智能營(yíng)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?jí)m鋒信息下游應(yīng)用下游應(yīng)用行業(yè)滲透■來(lái)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(fèi)者的一切;行業(yè)研讀|2023/09中國(guó)：人工智能系列中國(guó)智能營(yíng)銷行業(yè)技術(shù)底層邏輯營(yíng)造沉浸式營(yíng)造沉浸式個(gè)人體驗(yàn)智能家居虛實(shí)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(shí)別/特效語(yǔ)音識(shí)別用戶決策行為分析品牌洞察