中國聯(lián)通：2024中國生成式人工智能應用與實踐展望

金磚國家工商理事會中方數(shù)字經(jīng)濟工作組中國生成式人工智能應用與實踐展望中國聯(lián)通研究院1中國聯(lián)通國際公司·2024年9月版權(quán)聲明本報告版權(quán)屬于中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信有限公司研究院，并受法律保護。轉(zhuǎn)載、摘編或利用其他方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：(一)生成式人工智能開辟數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新空間— —4(一)基礎設施層：智算設施將是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基石——16(二)模型層：大模型商業(yè)模式將逐漸貼近一線用戶——19(三)應用層：內(nèi)容、場景、生態(tài)將是應用發(fā)展關(guān)鍵——21(一)生成式人工智能深入生活場景，重塑智能生活新篇章——24(二)生成式人工智能推動行業(yè)變革，引領(lǐng)轉(zhuǎn)型升級新潮流——37(一)重點布局算力平臺，建立算力合作協(xié)同機制——59(二)優(yōu)化高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給，促進數(shù)據(jù)開放與共享——60(三)加大基礎大模型投入，聯(lián)合打造行業(yè)大模型——61(四)布局內(nèi)容與生態(tài)，以應用帶動整體能力發(fā)展——62(五)實施包容審慎的監(jiān)管，推動國際合作與創(chuàng)新——63中國生成式人工智能應用與實踐展望1生成式人工智能(GenerativeAl)是一種基于學習大規(guī)模數(shù)據(jù)集代碼等內(nèi)容。生成式人工智能逐漸成為科技各業(yè)的未來，在全球范圍內(nèi)引領(lǐng)一場深刻的產(chǎn)業(yè)革新浪潮，為中國乃本白皮書聚焦生成式人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展前瞻趨勢，深度洞察中國在生成式人工領(lǐng)域的應用與實踐。在應用方面場景和行業(yè)應用場景兩個維度，精選中國典型居民生活場景中，分析日常、辦公、娛樂等發(fā)展成效、應用經(jīng)驗。希望中國在生成式人工智能行業(yè)應用的探索和探索新的發(fā)展模式，讓數(shù)字文明造福各國人編寫組成員牽頭編制單位：中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信有限公司研究院、中國聯(lián)通國際有限公司專家指導委員會：唐永博中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信集團有限公司副總裁孟樹森中國聯(lián)通國際有限公司董事長兼總經(jīng)理李紅五中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信有限公司研究院院長陳輝金磚國家未來網(wǎng)絡研究院(中國·深圳)院長魏進武中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信有限公司研究院副院長張立仁金磚國家未來網(wǎng)絡研究院(中國·深圳)副院長李根量子位智庫總編輯編寫組主要成員：余東海、張雅文參與單位：金磚國家未來網(wǎng)絡研究院中國分院量子位智庫百度在線網(wǎng)絡技術(shù)(北京)有限公司騰訊云計算(北京)有限責任公司北京智譜華章科技有限公司商湯科技智能產(chǎn)業(yè)研究院科大訊飛股份有限公司北京月之暗面科技有限公司出門問問信息科技有限公司北京愛詩科技有限公司上海稀宇科技有限公司中國移動研究院北京金山辦公軟件股份有限公司中國生成式人工智能應用與實踐展望參與人員(排名不分先后):中國生成式人工智能應用與實踐展望生成式人工智能以內(nèi)容生產(chǎn)模式變革催動生產(chǎn)浪潮下的產(chǎn)業(yè)變革，激活數(shù)據(jù)要素潛能，拓式人工智能優(yōu)勢相關(guān)性暫時較低。要作用，推動了工業(yè)企業(yè)智慧化轉(zhuǎn)型。生成式人工智能通過其高度自提供實時數(shù)據(jù)分析，提升供應鏈的透明度和響應速度。作為工業(yè)4.0中國生成式人工智能應用與實踐展望促使云計算服務提供商不斷提升其基礎和服務術(shù)的廣泛應用有效促進自動化政府服務平臺中國生成式人工智能應用與實踐展望生成式人工智能助力完善多方協(xié)同治理體系。生成式人工智能技術(shù)要求在數(shù)據(jù)訓練、設計、生成等各個環(huán)節(jié)能技術(shù)的健康發(fā)展提供了監(jiān)管框架，也使其成為支撐數(shù)字經(jīng)濟健通過訓練數(shù)據(jù)自動化生成新內(nèi)容，將現(xiàn)有數(shù)據(jù)的信息，為用戶和企業(yè)創(chuàng)造全新的價值增長點。生成式人工智能速推動數(shù)據(jù)治理體系的完善，企業(yè)通過建立完據(jù)彭博行業(yè)研究相關(guān)報告，2022年全球生成式人工智能市場整體收入為400億美元，預計到2032年將超過1.3萬億美元，2022到2032年十年間的復合增長率高達42%。生成式人工智能重塑了傳統(tǒng)中國生成式人工智能應用與實踐展望2020-2032年全球生成式人工智能應用規(guī)模202020212022202320242025202620272028202920302031人工智能的發(fā)展可以劃分為兩大主要階段，以2012年為顯著的和預測。自2012年起，生成式人工智能迅速嶄露頭角，成為人工智生成式生成式人工智能行業(yè)發(fā)屬歷程2011年m·1906,反算校a技種得7盤2014號，生5V令中國生成式人工智能應用與實踐展望第一階段是早期萌芽階段(1950年代至1980年代),該階段主要為出了著名的“圖靈測試”,引發(fā)了機器產(chǎn)生智能的探討。1956年的第積淀階段(1980年代至2010年),人工智能研究和應用逐漸深入，神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習技術(shù)的發(fā)展為后來的人工智能爆發(fā)奠定了基礎。的里程碑。2006年深度學習技術(shù)的興起引領(lǐng)了人工智能技術(shù)的新浪潮。第三階段是快速發(fā)展階段(2011年至2016年),人工智能技術(shù)的實際應用和影響力開始迅速擴大。2014年對抗式神經(jīng)網(wǎng)絡(GAN)技術(shù)的提出以及2015年谷歌的AlphaGo機器人戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍，不僅展示了人工智能在特定領(lǐng)域超越人類的能力，也推動了人工智能技術(shù)的廣泛關(guān)注和研究。第四階段是爆發(fā)階段(2017年至今),2017年Transformer架構(gòu)的提出標志著人工智能進入了大模型時代。2022年被認為是“生成式人工智能元年”,隨著ChatGPT、Dall-E2、2.有為政府和有效市場的有機統(tǒng)一，推動美國在生成式AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)生成式人工智能領(lǐng)域的長遠發(fā)展和有效管理。2023年10月美國中國生成式人工智能應用與實踐展望政府推出首部關(guān)于生成式人工智能的監(jiān)管規(guī)定浪潮前列，鼓勵私營部門積極參與，持續(xù)推動技術(shù)創(chuàng)新和應用實踐。美國在生成式人工智能浪潮中獨占鰲頭，得益于其強大的產(chǎn)業(yè)基礎、的技術(shù)創(chuàng)新，為生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了強大的硬件支持，OpenAI等模型開發(fā)商通過開發(fā)先進的生成式人工智能模型，推動了AI技術(shù)在各個領(lǐng)域的廣泛應用。此外，美國生成市場的大力支持，數(shù)據(jù)顯示，在全球生成式人工智能的投資流向中，美國初創(chuàng)公司獨攬89%的資金份額，這一資本優(yōu)勢為美國在該領(lǐng)域的美國政府致力于推動數(shù)據(jù)開放，以增強生成式人工智能大模型2024年1月美國政府啟動了一項為期六年的國家人工智能研究資源 (NAIRR)計劃，旨在為美國研究人員和教育工作者提供更豐富的算力和數(shù)據(jù)資源，從而鞏固其在全球生成式人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先地中國生成式人工智能應用與實踐展望歐盟注重生成式人工智能的合規(guī)應用，著重強調(diào)數(shù)據(jù)安全和用戶發(fā)布了《生成式人工智能與EUDPR》2指南，這是首份適用于歐盟機構(gòu)的人工智能與數(shù)據(jù)安全指南，為歐盟機構(gòu)負責領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。2024年2月，英國教育部發(fā)布《教育中的生成式人包括學術(shù)不端行為的風險、數(shù)據(jù)安全和隱私問對教育公平性的潛在影響等，強調(diào)必須通過制厚望。2023年8月，谷歌在印度推出生成式人工智能搜索服務SGE,更為全面和直觀的答案。同年9月，印度IT服務公司印孚瑟斯宣布與中國生成式人工智能應用與實踐展望勢，共同開發(fā)行業(yè)領(lǐng)先的解決方案。2024年4月，印孚瑟斯進一步擴大了與美國芯片巨頭英特爾的戰(zhàn)略合作，采咨詢預測，2023年中國生成式人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模約為143億元，預計到2028年中國生成式人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到7202億元，中國生成2022-2030年中國生成式AI產(chǎn)業(yè)規(guī)?！鲋袊墒紸產(chǎn)業(yè)規(guī)模(億)-0-中國生成式AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長率(96)中國生成式人工智能應用與實踐展望2拍驅(qū)動期人工智的步開啟有業(yè)化機式快速發(fā)展期加速成長期萌芽與起步期·中國第一人工哲能校材萌芽與起步期(1978-2000年),以1987年出版的《人工智能及其未得到廣泛推廣和應用。第二階段是初步探索期(2001-2012年),中國生成式人工智能應用與實踐展望能技術(shù)的發(fā)展。第四階段是快速發(fā)展期(2016年-2021年),隨著定位為“新基建”建設的重要一環(huán)，被視為新一動力，人工智能迎來新的發(fā)展春天。第五階段是爆發(fā)增長期(2022年的誕生，截至2024年3月，共有117個大模型成功完成“雙備案”3。速擴張，市場規(guī)模已位居全球前列。得益于政場的積極參與以及應用場景的不斷豐富，中國提供有力支持。2022年11月，國家網(wǎng)信辦等三部門聯(lián)合發(fā)布了《互風險。2023年7月，國家網(wǎng)信辦等七部門共同發(fā)布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》,這是我國首個生成式人工智能監(jiān)管文件，標志中國生成式人工智能應用與實踐展望包容審慎、分級分類的監(jiān)管基調(diào)，提出安全評容進行標識等要求，有助于推動生成式人工智風險投資到產(chǎn)業(yè)資本，各類投資者紛紛布局。據(jù)IDC報告，2022年中國生成式人工智能投資額占整個人工智能市場投資總額的4.6%,預計到2027年這一投資比例將達到33.0%,投資規(guī)模有望超過130億美元，五年復合增長率達到為86.2%。中國龐大的市場規(guī)模和豐富的應用場視頻營銷提升品牌營銷效果，游戲行業(yè)則利用中國生成式人工智能應用與實踐展望和應用層?；A設施層是生成式人工智能產(chǎn)業(yè)大算力需求將推動數(shù)字基礎設施建設。模型驅(qū)動力，大模型的落地將賦能千行百業(yè)，推動生成式人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)價值傳遞的實際落位生成式人工智能未來發(fā)展分為三波次，第一波次是探索與初步應建設，應用場景仍在探索中，C端應用主要聚焦以中國生成式人工智能應用與實踐展望電信醫(yī)療工業(yè)醫(yī)療教育金融法律基礎設馬層應用層模型層法律圖5:生成式人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜基礎設施層主要包含算力基礎層和數(shù)據(jù)基礎兩大層面?；A設施型的硬件和軟件資源，包括GPU、TPU、高性能計算集群、云計算平式AI模型的關(guān)鍵原材料，數(shù)據(jù)層包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)標注和中國生成式人工智能應用與實踐展望《“數(shù)據(jù)要素X”三年行動計劃(2024-2026年)》,明確支持人工要求，同時，巨量算力訓練推理需求將促進新自2017年谷歌提出Transformer架構(gòu)后人工智能發(fā)展逐步邁入預訓練大模型時代。2018年OpenAI的GPT模型參數(shù)量已經(jīng)達到117億模型參數(shù)量開始實現(xiàn)億級基底的飛躍發(fā)展，平均每三四個月代大模型參數(shù)的量級提升，算力供需結(jié)構(gòu)承也在積極行動，在2023年全球計算力指數(shù)排名中，美國排名第一，中國生成式人工智能應用與實踐展望算力指數(shù)82,擁有最多的數(shù)據(jù)中心，算力總規(guī)模達270EFLOPS,其中智能算力規(guī)模約180EFLOPS,基礎設施支持全球領(lǐng)先；中國排名第二，算力指數(shù)71,算力總規(guī)模達230EFLOPS,其中智能算力達70EFLOPS,目前中國各地正加快智算建設，持續(xù)優(yōu)化算力資源，滿生成式人工智能能力的提升主要依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，未來將大規(guī)模開發(fā)利用的實時數(shù)據(jù)收集成為可能，loT設備可以提供實時的傳感器數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、運動等。這些數(shù)中國生成式人工智能應用與實踐展望同時提供了更加豐富和動態(tài)的數(shù)據(jù)源，能夠?qū)崿F(xiàn)實時更新和反饋。在生成式人工智能中，“模型層”是構(gòu)成生成式人工智能系統(tǒng)的核心部分，負責處理和生成數(shù)據(jù)。大語言模型要包括閉源模型和開源模型；行業(yè)大模型主要等領(lǐng)域?qū)I(yè)模型。算力規(guī)模決定模型的升級迭機會領(lǐng)先發(fā)布模型更新。目前美國是大模型領(lǐng)在模型層，大模型發(fā)展行業(yè)將繼續(xù)朝著多模態(tài)方向進化，MaaSMaas?模式降低了應用開發(fā)門檻，重構(gòu)生成式人工智能產(chǎn)業(yè)的中國生成式人工智能應用與實踐展望施與PaaS平臺架構(gòu)，為下游客戶提供以大模型為核心的數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型訓練、模型調(diào)優(yōu)、推理部署型開源趨勢，MaaS服務上將著力打造大模型商店平臺，發(fā)力大模型生態(tài)建設，納入更多允許商用的開源模型，提升平臺的基模類型及能端需要針對行業(yè)領(lǐng)域和業(yè)務場景進行大量工程工作，尤其是傳統(tǒng)行業(yè)的知識獲取和積累需要較長時間；即使是同一個行業(yè)下，細分場景的工具使用門檻較低，應用落地以及未來成長速度更快，“應用商店”等創(chuàng)新商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)；通過“對話+插件”形式將大模型單點工AIAgent是可感知環(huán)境及需求、進行決策和執(zhí)行動作的智能體。相較于大模型底座，靠近應用層的AIAgent中國生成式人工智能應用與實踐展望目前趨勢是Al正從簡單的工具，進化為復雜的助手乃至Agent。這一確理解復雜的任務需求、自主選擇最合適的解腦拓展至可穿戴設備，從自動駕駛的汽車延化體驗”是用戶價值的最終體現(xiàn)。內(nèi)容賦能模型、場景驅(qū)動后高質(zhì)量的內(nèi)容生態(tài)將是決定能力的核心要中國生成式人工智能應用與實踐展望工智能需要完全嵌入應用場景，高度智能化、自然化地服務用戶，這兩個維度同步布局，才能在激烈競爭中引領(lǐng)生成式人工智能的應用終端上運行。端側(cè)人工智能具有一些獨特優(yōu)其中，端側(cè)人工智能應用將為用戶帶來流暢、便捷和貼心的全新使用中國生成式人工智能應用與實踐展望中國生成式人工智能應用與實踐展望大模型的基礎能力將進一步牽引上層應用的解決方案。而在供給側(cè)，大模型廠商們正不斷成為核心，展開了一系列開放服務，通過智能中國生成式人工智能應用與實踐展望了與大模型外部工具、服務的無縫對接，從而加速代碼生成等多個細分市場，為用戶提供了全碼能效提升達到20%~78%;而金山WPSAI等則在多個維度實現(xiàn)了辦在娛樂場景中，從圖片設計到視頻生成，再到虛擬人和3D模型以Pixverse為代表的視頻生成應用憑借其優(yōu)秀的成高質(zhì)量、連續(xù)性強且風格一致的視頻內(nèi)容，依托閱文版權(quán)小說為主的語料庫，使用戶可中國生成式人工智能應用與實踐展望中國生成式人工智能應用與實踐展望使生成式人工智能系統(tǒng)能夠深入理解書籍、典型案例一——智譜清言外，智譜清言還推出了智能體定制功能，用戶即能創(chuàng)建屬于自己的GLM智能體，進而實現(xiàn)大模型開發(fā)的大眾化。截至2024年4月，智譜清言上已有超過千萬用戶，以及30萬個活躍領(lǐng)域的疑問，為決策提供信息支持。在創(chuàng)意寫率與質(zhì)量。圖像生成與解讀方面，智譜清言不動檢索網(wǎng)絡資源，提供參考鏈接。文檔處理方面，智譜清言可對PDF檔結(jié)構(gòu)進行梳理，生成摘要、大綱、關(guān)鍵詞分中國生成式人工智能應用與實踐展望中國生成式人工智能應用與實踐展望生成圖像或者對已有圖像進行處理編輯。特色動程序，用戶只需通過輸入prompt的形式進行提問，就可以收到來義，讓古老的甲骨文“活起來”。截至2024年6月，文心一言用戶規(guī)模已超過3億，日調(diào)用量已超過5億次。Kimi智能助手是月之暗面公司推出的一款基于自研Kimi大模型夠在20秒內(nèi)完成對30頁以內(nèi)文檔的迅速解析，并輸出相關(guān)文本綜述。中國生成式人工智能應用與實踐展望在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，傳統(tǒng)的辦公模式已難以滿足日益增長的趨勢的關(guān)鍵舉措。通過集成先進的生成式人以及信息管理的精準化。這不僅極大地提升了辦公效成本，還為員工創(chuàng)造了更加靈活、高效的協(xié)作生成式人工智能(GenAl)編程助手不僅能通過智能優(yōu)化、錯誤檢測瑣的重復性任務，使開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟蔚脑O計和創(chuàng)新工作。此外，生成式人工智能(GenAl)編程助手還可以作為一個強大的學碼解釋和調(diào)試工具，使開發(fā)者可以更快地掌握中國生成式人工智能應用與實踐展望析和解讀各類數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)以像等多媒體數(shù)據(jù)。其能夠高效地識別、分類和結(jié)果，生成式人工智能能夠自動生成清晰、直典型案例一——商湯代碼小浣熊C++、Go、SQL等90+主流編程語言和VSCode、IntelliJIDEA等主流IDE,覆蓋軟件開發(fā)全生命周期，包括需求分析、架構(gòu)設計、代碼編寫、軟件測試、部署上線、系統(tǒng)維護等環(huán)節(jié)等多個應用場景。在實際應用中，代碼小浣熊效率超50%。此外，代碼小浣熊可以為用戶提供個性化的學習路徑，根據(jù)開發(fā)者的現(xiàn)有技能和學習進度推薦合適的大量的代碼庫來提供最佳實踐和設計模式的生命周期注相生或代碼生成南試用例壯和生成代號代易撲余代高重構(gòu)重射文生圖典型案例二——金山WPSAI2023年11月開啟公測，錨定AIGC(內(nèi)容創(chuàng)作)、Copilot(智慧助理)、Insight(知識洞察)三個方向發(fā)展。目前WPSAl2.0已經(jīng)發(fā)布，面向個人用戶新增四個AI辦公助手。在數(shù)據(jù)分析方面，WPSAI數(shù)據(jù)助手可在表格中完成海量數(shù)據(jù)的AI計算、分析和歸類，執(zhí)行復雜的公式計算、創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表，并中國生成式人工智能應用與實踐展望瑣格式設置，一鍵完成文檔排版，讓每一篇頻領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂谶\用先進的人工智能技術(shù)和復模仿已知聲音，還能創(chuàng)造全新的音頻體驗。再到音頻處理，生成式人工智能不僅豐富了中國生成式人工智能應用與實踐展望Character.AI,這個2021年創(chuàng)立的AI平臺上共有1800萬個聊天機器人。在2023年底它的月訪問量超過2億次，比同期ChatGPT高出300%,可見年輕網(wǎng)民們對AI虛擬角色的喜愛程度。中國生成式人工智能應用與實踐展望現(xiàn)聲音克隆，并支持跨語言遷移、情感語氣生成。其海外版DupDub情感合成聲音搜素百萬種聲0程7儲合角色遷移圖9:“魔音工坊”的四大聲音黑科技(來源：魔音工坊)典型案例二——愛詩科技PixVerse愛詩科技旗下的PixVerse是一個在線AI視頻生成平臺。該平臺生視頻、圖生視頻和角色生視頻三種模式。在生視頻模式下，則可以將已有的圖片或視頻素包括方向、運動幅度、角度等，實現(xiàn)更精細的中國生成式人工智能應用與實踐展望自己的“角色庫”,選用特定角色連續(xù)進行視頻生成，根據(jù)創(chuàng)作需求典型案例三——筑夢島閱文集團2023年發(fā)布的筑夢島APP是一款原生虛擬社交生態(tài)平的AI角色，按照“人設”、“形象”、“聲音”三個方向深度開發(fā)，截至2024年4月底，筑夢島APP上共有15萬個AI虛擬角色“夢中人”,IP角色聲音圖10:“筑夢島”IP角色三元素中國生成式人工智能應用與實踐展望中國生成式人工智能應用與實踐展望興業(yè)務收入占比持續(xù)攀升。電信行業(yè)正站在數(shù)字經(jīng)濟、人工智能領(lǐng)域的新賽道上，進行全面的戰(zhàn)略升級。作為施，提升生成式人工智能服務和運營能力，是的生成式人工智能大模型能夠處理和分析海量數(shù)據(jù)，提供推動業(yè)務模式的創(chuàng)新。通過集成大模型，電信生成式人工智能大模型不僅將成為電信運營商提升運營效率和創(chuàng)隨著生成式人工智能技術(shù)的不斷進步，電信運營商將能夠更好地利用智能應用，為垂直行業(yè)客戶實現(xiàn)業(yè)務流程的自動化和智能化提供更加中國生成式人工智能應用與實踐展望中國聯(lián)通推出元景“1+1+M”大模型體系。首個“1”指一套基礎大模型，該基礎大模型由兩大基座組成。同功能需求布局多參數(shù)版本，目前已完成布局10億、70億、130億、城市、交通等多行業(yè)超200個場景。行質(zhì)型藤生應用開發(fā)工目型底座圖11:中國聯(lián)通元景“1+1+M”大模型中國生成式人工智能應用與實踐展望外部業(yè)務場景的10個行業(yè)大模型，賦能網(wǎng)絡、中國聯(lián)通充分挖掘生成式人工智能價值，發(fā)揮自研大模型優(yōu)勢，在客服大模型基礎上打造26項AI創(chuàng)新服務，賦能其客戶聯(lián)絡中心-10010,提供精準化、智能化服務保障。通過全流程、全場景數(shù)智賦能，全面提升客戶感知、一線效率和管理效超85%,平均通話時長壓降15%,首次問題解決率提升1.6pp,用戶滿意度達98%以上，打造10010“一號通解”的智能化服務，助力熱典型案例二——中國移動九天大模型協(xié)助10086打造智慧客服知識、豐富交互數(shù)據(jù)、系統(tǒng)接口信息以及人工坐席的專業(yè)經(jīng)驗，采用了科學有效的大小模型融合策略。該模型以自然語言處中國生成式人工智能應用與實踐展望用戶提供的自然語言描述，解析用戶問題并調(diào)用API獲取答案；又可對話的重點和關(guān)鍵信息，根據(jù)對話內(nèi)容為坐席通場，極大的提升傳統(tǒng)人工客服的工作效率，依托九天大模型，中國移動成功地將客服行業(yè)的服務經(jīng)驗與先進技術(shù)相結(jié)合，通過“專業(yè)+通用大模型”結(jié)合、訓練和推理計算一體約為46%,通過將原有小模型替換為大模型，并通過一套科學有效的后智能客服系統(tǒng)意圖識別準確率由92%提升至95%,解決率由46%中國生成式人工智能應用與實踐展望提升至65%,問題解決能力提升帶來人力節(jié)約200人。5token預訓練語料),利用超200億tokens的高質(zhì)量醫(yī)學知識數(shù)據(jù)訓中國生成式人工智能應用與實踐展望體檢報告等資料，以及4000萬真實病歷、醫(yī)患問答和對話等。康問答、導診、預問診、用藥咨詢診后隨訪管譯機器人、智慧醫(yī)助、智慧隨訪、影像報告新華醫(yī)院基于商湯科技研發(fā)的醫(yī)療健康大模型“大醫(yī)”,實現(xiàn)多“智慧科研”四個板塊建設智慧醫(yī)院，以服務為主線持續(xù)推動公立醫(yī)位患者推薦合適的醫(yī)院科室、專病醫(yī)生，解決病不知科”、“知科找不對醫(yī)生”的困惑和訴求不知道應該掛哪個科，針對此類問題，患者可登錄“上海新華醫(yī)院”中國生成式人工智能應用與實踐展望根據(jù)各類檢查影像，快速準確地識別微小病灶(如結(jié)節(jié)),并重建高中國生成式人工智能應用與實踐展望優(yōu)質(zhì)語料進行預訓練和指令精調(diào)，以及循證醫(yī)訓練語料數(shù)據(jù)，包括海量臨床脫敏數(shù)據(jù)、海量醫(yī)學知識圖譜、300萬+例多模態(tài)影像數(shù)據(jù)，6億+條健康科普內(nèi)容，70萬+臨床試驗研究企業(yè)服務三大方向，滿足“醫(yī)-患-藥”各自的特定需要。能力層主要以API或AI插件的方式，為生態(tài)合作伙伴提供高質(zhì)量的AI服務，中國生成式人工智能應用與實踐展望的應用需要和部署資源，提供旗艦版、Lite版和旗艦版(十億參數(shù))定制版(基于客戶數(shù)據(jù)定制》(基于數(shù)據(jù)做調(diào)或圖12:“靈醫(yī)大模型”商業(yè)化服務模式(來源：百度靈醫(yī)大模型)診和智能問答(客服)兩大功能。智能分導診系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的癥服)則能自動化處理患者的基礎問題如訂單配送、發(fā)票開具等問題，中國生成式人工智能應用與實踐展望固生堂通過應用靈醫(yī)大模型，提升了運營人員的服務人效約76%,極療服務流程進行實時監(jiān)控和優(yōu)化，確保醫(yī)療服惠教育之間的矛盾。個性化教育雖能夠根據(jù)學生的的實施需要配套教師資源的持續(xù)投入，這對于具有規(guī)?；逃枨蟮男矢岩约案^更優(yōu)的教育，始終是當代課題。2023年各類教育行業(yè)的生成式人工智能中國生成式人工智能應用與實踐展望具有領(lǐng)先的文本和語音能力。今年4月，MiniMax發(fā)布了國內(nèi)首個基于MoE架構(gòu)、包含萬億參數(shù)的abab6.5系列模型，最高支持245k課中與課后等不同教學、學習階段提供多種數(shù)課堂助手、作文批改、課堂總結(jié)等AI助理，輔佐教師完成高質(zhì)量中國生成式人工智能應用與實踐展望生涯助手等功能，實現(xiàn)了針對學習內(nèi)容的問答消除機械音，從而提升了學生在高途數(shù)字講師前的學習體驗。目前，MiniMax攜手高途共同推出數(shù)字老師30余名，累計制作超十萬分鐘出了新的創(chuàng)新應用價值。高途教育利用MiniMax大模型和RAG全套出了“生涯助手”應用場景。該場景與考生實現(xiàn)智能問在與大模型的對話過程中逐步選定理想院校和底座打造了智慧教育板塊，構(gòu)建了從國家、省、市、縣(區(qū))到學校中國生成式人工智能應用與實踐展望中國生成式人工智能應用與實踐展望國家開放大學智慧教學資源體系已經(jīng)形成，共建設智能問答資源庫1個、自適應課程1門，完成知識圖譜知識點拆解200個、虛擬資源課件141個、虛擬資源844分鐘，打造了開放教育“因材施教”的全新渠道一體化、融合深度化等特點。生成式人持等服務場景中。在個性化服務方面，基于成式人工智能大模型能夠為客戶量身定制財務生成個性化電子郵件與信息，并提供差異化的升客戶體驗。在金融欺詐檢測方面，生成式中國生成式人工智能應用與實踐展望中國生成式人工智能應用與實踐展望識維護量大，冷啟動知識配置成本14天到1個月不等，且需要持續(xù)中國生成式人工智能應用與實踐展望理方案演進。三是客服助手?？头挚梢云浠邶嫶蟮?760億參數(shù)的Bloom大模型進行訓練，通過獨創(chuàng)的hybrid-tuning的創(chuàng)新訓練方式，在金融領(lǐng)域內(nèi)容理解和生成上能力卓越。截至2024年3月，度小滿軒轅系列已經(jīng)有17款開源大模型，軒轅金融大模型不僅在金融產(chǎn)品營銷、金融數(shù)據(jù)運營、金融風控中國生成式人工智能應用與實踐展望提升坐席作業(yè)效率和業(yè)務轉(zhuǎn)化率是機會也是挑解客戶，使對話更加有的放矢；開展對話中，軒轅系列加入了度小滿依托多年行業(yè)實踐經(jīng)驗構(gòu)建的海量金融數(shù)據(jù)，外掛實時更新業(yè)務知識庫，同時定向增強摘要客服、風控、辦公再到研發(fā)，已初見成效。用軒轅大模型輔助生成的代碼，采納率能夠達到42%,幫助公司整體研發(fā)效率提升了20%;在智能辦公領(lǐng)域，軒轅大模型目前的意圖識別準確率已達到97%;在核心的坐席助手應用方面，軒轅大模型也已經(jīng)取得了一定進展，比如電銷坐席助手，目前幻覺問題解決率96%,轉(zhuǎn)中國生成式人工智能應用與實踐展望化率提升12%;客服坐席助手，服務效率提升25%;增信坐席助手，增信補件效率提升37%。借助生成式人工智能的能力，可對工業(yè)進行更較于傳統(tǒng)小模型，生成式人工智能大模型有望生成式人工智能大模型能夠深度挖掘、生成并(1)技術(shù)介紹中國生成式人工智能應用與實踐展望領(lǐng)先的衣裳云生成式人工智能能力平臺，匯聚視覺合規(guī)、視覺質(zhì)檢、服紡(2)服務模式(3)應用情況中國生成式人工智能應用與實踐展望設計師一天最多設計3到4款服裝，確定一款設計需要兩天左右時間，到如今只需3秒鐘就能生成設計圖，且看到上身效果，平均只需大模型生成修改十余次就能得到較為滿意的款式，大幅提升了設計師的工中國生成式人工智能應用與實踐展望中國生成式人工智能應用