2024年度中國(guó)生成式AI行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐

33沙利文市場(chǎng)研讀研究框架（1/2）引言----------5----------6----------7----------8生成式AI----------9----------10----------11----------12----------13生成式AI----------14生成式AI各行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐匯集分析----------15生成式AI核心技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀----------16生成式AI行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐綜合圖譜----------17----------18----------21----------22----------26----------29----------30----------34----------37----------38----------42----------45----------46----------50----------53----------54400-072-558844沙利文市場(chǎng)研讀研究框架（2/2）----------58----------61----------62----------66----------69----------70----------74----------77----------78----------82----------85----------86----------90----------93----------94方法論----------98法律聲明----------99400-072-5588引言生成式AI可通過(guò)模擬人腦和決策過(guò)程的算法，實(shí)現(xiàn)以新生成內(nèi)容響應(yīng)用戶需求,為使用者釋放“認(rèn)知盈余”機(jī)會(huì)，大幅降低了內(nèi)容創(chuàng)作的成本與門檻。生成式AI容。隨著生成式AI正式邁入快速發(fā)展階段，賦能各行業(yè)的生成式AI工具遍地開花，協(xié)助AI最佳案例評(píng)選流程為廠商報(bào)名參與、案例輸入、案例賦分以及最后的案例交付與發(fā)AI沙利文場(chǎng)研讀 引言 業(yè)與究介紹定義與研究范圍關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式AI可通過(guò)模擬人腦和決策過(guò)程的算法，實(shí)現(xiàn)以新生成內(nèi)容響應(yīng)用戶需求,為使用者釋放“認(rèn)知盈余”機(jī)會(huì)，大幅降低了內(nèi)容創(chuàng)作的成本與門檻。生成式AI的運(yùn)作是持續(xù)迭代的過(guò)程，通過(guò)不斷的模型再調(diào)整和評(píng)估，從而生成更高質(zhì)且精準(zhǔn)的內(nèi)容。層層遞進(jìn)包含生成式AI 生成新內(nèi)容層層遞進(jìn)包含生成式AI 生成新內(nèi)容錯(cuò)誤反饋與自我學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)基于原始數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí) 的訓(xùn)練模型AI生成式AI運(yùn)作流程及范圍界定

生成式AI始于復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，可用于創(chuàng)建新生成式AI屬于深度學(xué)習(xí)模型的子集，這類模型基于受人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)啟發(fā)的算法。生成式AI通過(guò)分析和編碼大量現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)與規(guī)律,從而能夠處理用戶的自然語(yǔ)言請(qǐng)求或問(wèn)題,并生成新的內(nèi)容作為響應(yīng)。生成式AI通常需要更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,以提高其生成新穎和多樣化內(nèi)容的能力。然而,具體的數(shù)據(jù)需求可能因任務(wù)和模型架構(gòu)而異。這些AI系統(tǒng)可用于創(chuàng)作全新且有意義的內(nèi)容,包括圖片、視頻、代碼、音頻等多種形式的作品。生成式AI的主要特點(diǎn)在于其能夠產(chǎn)生新的、獨(dú)特的內(nèi)容,而不僅僅是重復(fù)或組合已有的信息。這使得生成式AI在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、內(nèi)容創(chuàng)作、科研等多個(gè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。生成式AI成效果生成式AI的運(yùn)作流程包含模型訓(xùn)練、模型選擇、內(nèi)容生成評(píng)估與模型再調(diào)整四個(gè)主要階段，其中模型再調(diào)整為生成式AI模型更新、準(zhǔn)確性和相關(guān)性提高的重要步驟。需求管理數(shù)據(jù)管理模型庫(kù)（GAN、LLM等）模型選擇（不同類型的數(shù)據(jù)需要不同的模型生成）智能運(yùn)維：可觀測(cè)性、監(jiān)督輸出內(nèi)容模塊文 圖本 像需求管理數(shù)據(jù)管理模型庫(kù)（GAN、LLM等）模型選擇（不同類型的數(shù)據(jù)需要不同的模型生成）智能運(yùn)維：可觀測(cè)性、監(jiān)督輸出內(nèi)容模塊文 圖本 像視 音頻 頻編 3程 D用戶模型訓(xùn)輸出TOB 練（輸評(píng)估C P （內(nèi)容質(zhì)TO布及結(jié)量與構(gòu)學(xué)習(xí)）合規(guī)）TO編排部署微調(diào)、RAG、提示詞工程

6400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 引言 業(yè)與究介紹報(bào)告背景與目的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)隨著生成式AI正式邁入快速發(fā)展階段，賦能各行業(yè)的生成式AI工具遍地開花，協(xié)助企業(yè)提升降本增效、加快創(chuàng)新等策略性效益。該報(bào)告融合了各行業(yè)場(chǎng)景領(lǐng)先的案例，為企業(yè)及市場(chǎng)提供技術(shù)能力的展示、創(chuàng)新思維的啟發(fā)以及生成式AI賦能方式的普及。報(bào)告背景及目的AIAI自2012AI成式AI企業(yè)應(yīng)用游戲文娛企業(yè)應(yīng)用游戲文娛教育降低成本工業(yè)制造增強(qiáng)決策能力公共服務(wù)生成式AI金融提升流程效率挖掘市場(chǎng)機(jī)遇汽車醫(yī)療健康改善客戶體驗(yàn)信息與通信技術(shù)加快創(chuàng)新各行業(yè)企業(yè)效益

消費(fèi)與零售報(bào)告目的：通過(guò)最佳案例的呈現(xiàn)方式為積極探索生成式AI的各行業(yè)提供技術(shù)能力的展示、創(chuàng)新思維的啟發(fā)以及生成式AI賦能各行業(yè)的方式1技術(shù)能力的展示：優(yōu)秀案例中的技術(shù)維度評(píng)估直觀地向各行業(yè)展示生成式AI服務(wù)方案核心技術(shù)能力和創(chuàng)新表現(xiàn)，為企業(yè)實(shí)踐提供顯著且實(shí)際的價(jià)值效益12創(chuàng)新思維的啟發(fā)：報(bào)告融合了多行業(yè)多模態(tài)的領(lǐng)先案例，協(xié)助具有部署生成式AI領(lǐng)域與生成式AI的融合情況，啟發(fā)各行業(yè)對(duì)于生成式AI功能場(chǎng)景的創(chuàng)新思考23生成式AI賦能方式的普及：通過(guò)展示生成式AI協(xié)助各企業(yè)解決實(shí)際痛點(diǎn)的方式，幫助各行業(yè)更好地理解生成式AI的原理及應(yīng)用，增強(qiáng)市場(chǎng)對(duì)于生成式AI的關(guān)注度3

7400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 引言 業(yè)與究介紹最佳案例評(píng)選流程與方法論關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)最佳案例評(píng)選流程為廠商報(bào)名參與、案例輸入、案例賦分以及最后的案例交付與發(fā)布。案例評(píng)選將結(jié)合行業(yè)交叉大數(shù)據(jù)與沙利文創(chuàng)新的全維度評(píng)選指標(biāo)，客觀公正地呈現(xiàn)生成式AI行業(yè)的最佳案例。最佳案例評(píng)選流程01

案例交付04&發(fā)布04廠商報(bào)名等基本信息

案例輸入況

案例賦分標(biāo)進(jìn)行賦分

案例交付與發(fā)布：撰寫最佳案例評(píng)選內(nèi)容，并與廠商保持透明的溝通確保案例內(nèi)容的準(zhǔn)確性最佳案例評(píng)選方法論方法論：圍繞功能價(jià)值與適用性、技術(shù)性能與創(chuàng)新、實(shí)施與支持以及客戶體驗(yàn)與滿意度反饋四個(gè)沙利文融合了傳統(tǒng)與創(chuàng)新的研究方法論，結(jié)合行業(yè)交叉大數(shù)據(jù)，通過(guò)多元化的調(diào)研方法與創(chuàng)新的全維度評(píng)估指標(biāo)，客觀公正地呈現(xiàn)生成式AI行業(yè)的最佳案例。功能價(jià)值與適用性需求適配性、數(shù)據(jù)供給專用性、場(chǎng)景功能泛化性

技術(shù)性能與創(chuàng)新生成內(nèi)容的質(zhì)量可控性、生成內(nèi)容的推理延遲、生成內(nèi)容的合規(guī)安全評(píng)選維度實(shí)施與支持生成內(nèi)容推理成本（使用運(yùn)營(yíng)）、方案部署成本（前期部署）、方案實(shí)施的時(shí)間成本、培訓(xùn)與支持

客戶體驗(yàn)與滿意度反饋場(chǎng)景價(jià)值、體驗(yàn)和定制化、性能與創(chuàng)新

8400-072-5588章節(jié)一生成式AI最佳應(yīng)用實(shí)踐評(píng)選維度解析與成功標(biāo)尺沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)一 評(píng)選度介紹功能價(jià)值與適用性維度關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)功能價(jià)值與適用性維度衡量解決方案是否契合實(shí)際應(yīng)用中的需求，包含與客戶企業(yè)需求的適配性、數(shù)據(jù)供給專用性以及在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的功能泛化性。評(píng)分解析——功能價(jià)值與適用性功能價(jià)值與適用性維度定義：關(guān)注方案在實(shí)現(xiàn)預(yù)期功能、帶來(lái)效益、資源管理以及多場(chǎng)景應(yīng)用中維度一功能價(jià)值與適用性維度維度一功能價(jià)值與適用性維度一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)要點(diǎn)需求適配性產(chǎn)品預(yù)期目標(biāo)、正向收益、開發(fā)與使用代價(jià)、長(zhǎng)期戰(zhàn)略目標(biāo)代價(jià)考量及戰(zhàn)略對(duì)齊方面的表現(xiàn)，以確保其適應(yīng)并解決市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)供給專用性訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)供給方案、數(shù)據(jù)處理方案、新數(shù)據(jù)處理利用評(píng)估在數(shù)據(jù)供給方面的專用性和優(yōu)化能力，以確保方案能有效支持特定場(chǎng)景的需求場(chǎng)景功能泛化性拓展能力、新功能快速封裝、多語(yǔ)言支持評(píng)估方案能夠在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景中靈活適用并提供高效的解決方案的能力無(wú)法切實(shí)解決企業(yè)客戶所在的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景需求

方案能力低方案能力高方案能力低方案能力高

三個(gè)指標(biāo)均領(lǐng)先市場(chǎng)平均水平，高度符合企業(yè)客戶的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景需求成功標(biāo)尺——功能價(jià)值與適用性需求適配需求適配：亞馬遜云科技為中集集團(tuán)提供多場(chǎng)深入交流活動(dòng)，通過(guò)AmazonBedrcok上的大語(yǔ)言模型構(gòu)建的數(shù)字員工為集團(tuán)全面提升生產(chǎn)力，上線的財(cái)司助手以及基于AmazonBedrock知識(shí)庫(kù)打造的維修助手輔助企業(yè)員工智能問(wèn)答。數(shù)據(jù)供給專用性：對(duì)中集集團(tuán)內(nèi)部資料如維修文檔等專有數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練輸入，并將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一錄入數(shù)據(jù)湖。場(chǎng)景功能泛化：該解決方案在支持多語(yǔ)言環(huán)境下，通過(guò)RAG知識(shí)庫(kù)、大模型Agent打造數(shù)字員工實(shí)現(xiàn)集團(tuán)內(nèi)部多部門聯(lián)通。?亞馬遜云科技×中集集團(tuán)例?

10400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)一 評(píng)選度介紹技術(shù)性能與創(chuàng)新維度關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)技術(shù)性能與創(chuàng)新維度聚焦于衡量方案在生成內(nèi)容效益層面所包含的核心技術(shù)能力與創(chuàng)新表現(xiàn)，具體包含生成內(nèi)容質(zhì)量可控性、生成內(nèi)容推理延遲與生成內(nèi)容合規(guī)安全。評(píng)分解析——技術(shù)性能與創(chuàng)新技術(shù)性能與創(chuàng)新維度定義：維度二技術(shù)性能與創(chuàng)新維度維度二技術(shù)性能與創(chuàng)新維度一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)要點(diǎn)質(zhì)量可控性模型算法選用及評(píng)估、生成內(nèi)容準(zhǔn)確率、生成質(zhì)量提升方案、生成質(zhì)量穩(wěn)定性評(píng)估確保生成內(nèi)容的高質(zhì)量和可靠性，生成內(nèi)容的質(zhì)量可控性將決定產(chǎn)品形態(tài)生成內(nèi)容推理延遲生成內(nèi)容推理速度、推理響應(yīng)延遲降低方案評(píng)估確保生成內(nèi)容的推理速度，推理延遲將決定用戶對(duì)產(chǎn)品使用方式生成內(nèi)容合規(guī)安全模型合規(guī)要求符合度、常態(tài)化自動(dòng)監(jiān)測(cè)、模型安全合規(guī)保障措施評(píng)估確保生成內(nèi)容的合規(guī)措施，安全性將決定用戶對(duì)產(chǎn)品的信任方案能力低方案能力高方案能力低方案能力高

三個(gè)指標(biāo)的得分均屬于平均水平，生成內(nèi)容質(zhì)量與響應(yīng)速度可基本滿足客戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求

三個(gè)指標(biāo)均領(lǐng)先市場(chǎng)平均水平，能以高效的效應(yīng)速度生成精確且安全可靠的內(nèi)容成功標(biāo)尺——技術(shù)性能與創(chuàng)新生成內(nèi)容準(zhǔn)確性：生成內(nèi)容準(zhǔn)確性：海螺機(jī)器人在辦公助手、代碼助手等角色中表現(xiàn)出高準(zhǔn)確率和用戶采納率，準(zhǔn)確率高達(dá)88，顯著提升了業(yè)務(wù)效率，此外，阿里云通過(guò)SFT精調(diào)和RAG知識(shí)庫(kù)不斷提高內(nèi)容生成質(zhì)量。推理效率優(yōu)化：阿里云針對(duì)哈啰設(shè)計(jì)優(yōu)化推理方案，包括但不限于推理框架性能優(yōu)化、API化等。安全合規(guī)性：以阿里云內(nèi)容安全API賦能敏詞過(guò)濾功能，實(shí)現(xiàn)合法合規(guī)備案。阿里云×哈啰集團(tuán)例

11400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)一 評(píng)選度介紹落地實(shí)施與服務(wù)支持維度關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)落地實(shí)施與服務(wù)維度評(píng)估了方案基于客戶不同使用場(chǎng)景的經(jīng)濟(jì)性以及廠商在執(zhí)行中所提供的培訓(xùn)支持服務(wù)能力，具體包含生成內(nèi)容推理成本、方案部署成本、方案實(shí)施實(shí)踐成本以及培訓(xùn)與支持指標(biāo)。評(píng)分解析——落地實(shí)施與服務(wù)支持落地實(shí)施與服務(wù)支持維度定義：評(píng)估了方案的經(jīng)濟(jì)性、可擴(kuò)展性、落地效率和持續(xù)支持方面具備落地實(shí)施與服務(wù)支持維度維度三指標(biāo)定義說(shuō)明落地實(shí)施與服務(wù)支持維度維度三一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)要點(diǎn)生成內(nèi)容推理成本（使用運(yùn)營(yíng)）每百萬(wàn)token成本、降低推理成本方案評(píng)估生成內(nèi)容的成本與降低推理成本的持續(xù)措施。成本將決定應(yīng)用的使用和迭代頻率成本（期部署基礎(chǔ)設(shè)施部署成本結(jié)構(gòu)、成本優(yōu)化中心方案、容載上限拓展方案評(píng)估關(guān)注客戶的初期采購(gòu)成本，并考慮擴(kuò)展靈活性和成本管理能力方案實(shí)施的時(shí)間成本生成內(nèi)容準(zhǔn)確性與可靠性、服務(wù)穩(wěn)定性與可持續(xù)性、輸入與輸出內(nèi)容合規(guī)性評(píng)估關(guān)注基于廠商對(duì)客戶需求的理解，實(shí)現(xiàn)功能上線的時(shí)間周期培訓(xùn)與支持獨(dú)具創(chuàng)新功能、創(chuàng)新投入產(chǎn)出、模型迭代更新周期評(píng)估關(guān)注廠商對(duì)客戶實(shí)施建設(shè)后的持續(xù)賦能的資源和服務(wù)支持

方案整體成本高且缺失相關(guān)培訓(xùn)支持服務(wù)

三個(gè)指標(biāo)的得分均屬于平均水平，整體方案成本與支持服務(wù)基本達(dá)到客戶預(yù)

平，能為客戶提供不同場(chǎng)景效益最優(yōu)化的方案及完善的期成功標(biāo)尺——落地實(shí)施與服務(wù)支持

培訓(xùn)支持服務(wù)推理與部署成本優(yōu)化推理與部署成本優(yōu)化：方案通過(guò)提供不同尺寸的模型，滿足聯(lián)想不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下性能與成本最優(yōu)化需求，極具經(jīng)濟(jì)性和成本效益，此外阿里云提供百煉API為聯(lián)想擴(kuò)容，無(wú)容載上限。培訓(xùn)與支持服務(wù)：解決方案服務(wù)支持層面，阿里云為聯(lián)想定期安排交流活動(dòng)，與客戶方同步模型進(jìn)展，合作優(yōu)化內(nèi)部模型，此外，針對(duì)云資源與大模型分別提供了SLA7x24小時(shí)工單支持與分鐘響應(yīng)速度的釘釘群支持。阿里云×聯(lián)想例

12400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)一 評(píng)選度介紹客戶體驗(yàn)與滿意度反饋維度關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)客戶體驗(yàn)與滿意度反饋維度通過(guò)企業(yè)客戶視角直觀判斷方案在切實(shí)落地中的效益價(jià)值，具體包含場(chǎng)景價(jià)值滿意度、體驗(yàn)和定制化滿意度以及性能與創(chuàng)新滿意度。評(píng)分解析——客戶體驗(yàn)與滿意度反饋客戶體驗(yàn)與滿意度反饋維度定義：從用戶視角判斷方案在實(shí)際應(yīng)用中的整體價(jià)值和客戶滿意度，GenAI

一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)要點(diǎn)場(chǎng)景價(jià)值客戶業(yè)務(wù)了解程度、客戶需求匹配度、GenAI產(chǎn)品成熟度與規(guī)模、產(chǎn)品方案長(zhǎng)期投入意愿、數(shù)據(jù)治理體系完善度評(píng)估方案能否理解并滿足案例客戶需求，能帶來(lái)實(shí)質(zhì)性業(yè)務(wù)提升，并獲得的長(zhǎng)期支持和投入體驗(yàn)和定制化方案的交互體驗(yàn)、方案與現(xiàn)有流程系統(tǒng)的融合性、滿足增長(zhǎng)需求的有效性評(píng)估方案能否為用戶提供友好直觀的操作體驗(yàn)，與現(xiàn)有系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效融合，并通過(guò)全面的支持服務(wù)滿足企業(yè)的增長(zhǎng)需求性能與創(chuàng)新生成內(nèi)容質(zhì)量的滿意度、生成速度的滿意度、企業(yè)安全合規(guī)需求的滿意度、廠商創(chuàng)新性和獨(dú)特性滿足程度確保方案在實(shí)際應(yīng)用中在生成內(nèi)容的質(zhì)量、響應(yīng)速度、安全合規(guī)性方面能否提供高效可靠的方案，考慮其在用戶視角中的先進(jìn)性和創(chuàng)新性

指標(biāo)定義說(shuō)明

方案在場(chǎng)景價(jià)值、技術(shù)創(chuàng)新等層面均無(wú)法滿足客戶預(yù)期

客戶對(duì)方案三個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)良好，方案基本滿足客戶合作預(yù)期

客戶在場(chǎng)景價(jià)值、體驗(yàn)和定制等三個(gè)維度基于高度肯定，并有進(jìn)一步戰(zhàn)略合作意愿

方案能力高成功標(biāo)尺——客戶體驗(yàn)與滿意度反饋例商湯科技×海通證券場(chǎng)景價(jià)值滿意例商湯科技×海通證券場(chǎng)景價(jià)值滿意：智能問(wèn)答、代碼等方案完全符合海通需求預(yù)期，大幅提升了海通內(nèi)部工作效率長(zhǎng)期合作意愿AI能力，繼續(xù)共同推動(dòng)證券行業(yè)的業(yè)務(wù)流程、交互變革與數(shù)智化業(yè)務(wù)系統(tǒng)重構(gòu)，為行業(yè)垂直領(lǐng)域大模型的落地探索經(jīng)驗(yàn)

13400-072-5588章節(jié)二生成式AI行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐方案匯編生成式AI生成式AI生成式AIAIAI現(xiàn)階段生成式AI業(yè)展開應(yīng)用。且出于生成式AI以GANs、VAEs、Transformers等核心技術(shù)的發(fā)展助推各行業(yè)多類型內(nèi)容生成的應(yīng)用，例如GANsVAEs沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編生成式AI各行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐匯集分析關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段生成式AI率先在以消費(fèi)、金融以及醫(yī)療健康等為例的數(shù)據(jù)密集型或高科技行業(yè)展開應(yīng)用。且出于生成式AI的技術(shù)成熟度與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要需求，目前技術(shù)更聚集在企業(yè)工作效率提升的效益層面。各行業(yè)生成式AI應(yīng)用實(shí)踐案例的分布與價(jià)值效益設(shè)計(jì)與生產(chǎn) 運(yùn)營(yíng)與管理 客戶與服務(wù) 產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)生產(chǎn)作業(yè)提效流程優(yōu)化供應(yīng)鏈管理運(yùn)營(yíng)與決策風(fēng)險(xiǎn)管理客戶運(yùn)營(yíng)服務(wù)與銷售消費(fèi)與零售游戲文娛工業(yè)制造醫(yī)療健康金融信息與通信汽車公共服務(wù)教育企業(yè)應(yīng)用需求顯著

需求存在生成式AI逐步與各行業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生緊密結(jié)合，高質(zhì)賦能了各行各業(yè)的產(chǎn)業(yè)效益，目前生成式行業(yè)滲透情況：生成式AI模型需要依托更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，金融、醫(yī)療健康以及消費(fèi)與零售等行業(yè)積累了大量可用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)，因此現(xiàn)階段，生成式AI在數(shù)據(jù)密集型以及對(duì)于新技術(shù)接受融合度較高的高科技行業(yè)使用效益更高主要優(yōu)化效益：結(jié)合各行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段生成式AI仍主要集中在提升企業(yè)工作效率，一方面生成式AI仍處于快速發(fā)展階段，其在分析處理規(guī)模數(shù)據(jù)集和重復(fù)性工作方面的能力較為成熟；另一方面，相對(duì)創(chuàng)新設(shè)計(jì)，工作提效對(duì)于企業(yè)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下的首要任務(wù)來(lái)源：沙利文 15400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編生成式AI核心技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)以GANs、VAEs、Transformers等為例的核心技術(shù)發(fā)展，助推各行業(yè)、多類型內(nèi)容生成應(yīng)用，例如GANs在醫(yī)學(xué)成像的應(yīng)用，VAEs在制造業(yè)中的設(shè)備檢測(cè)應(yīng)用等。生成式AI核心技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀藝術(shù)創(chuàng)作數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖像生成核心技術(shù) 實(shí)際應(yīng)用案例藝術(shù)創(chuàng)作數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖像生成網(wǎng)絡(luò)GANs

逼真人臉圖像生成

于醫(yī)學(xué)成像

圖像生成 數(shù)據(jù)降維 異常檢測(cè)圖像生成數(shù)據(jù)降維異常檢測(cè)VAEs

VAEs像生成的多樣性

VAEs效壓縮和去噪

業(yè)設(shè)備檢測(cè)等自然語(yǔ)言處理 語(yǔ)音生成 圖像生成自然語(yǔ)言處理語(yǔ)音生成圖像生成自回歸模型AutoregressiveModels自回歸模型AutoregressiveModels

成、分割與標(biāo)注等自然語(yǔ)言處理 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 跨模態(tài)生成自然語(yǔ)言處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)跨模態(tài)生成變換模型Transformers基于BERT和GPT變換模型Transformers

ViT定大小的切塊并視為序列元素處理圖像數(shù)據(jù)，常用于圖像分類任務(wù)

生成高質(zhì)量?jī)?nèi)容，通常用于廣告設(shè)計(jì)、藝術(shù)創(chuàng)作等領(lǐng)域以GANs、VAEs、自回歸模型以及Transformers為例的核心技術(shù)支撐生成式AI在各行業(yè)圖像、文生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GANs在圖像生成質(zhì)量和細(xì)節(jié)處理方面具有一定優(yōu)勢(shì)，廣泛應(yīng)用于游戲設(shè)計(jì)與影視中的人臉圖像生成；VAEs則在逼真的數(shù)據(jù)分布層面表現(xiàn)突出，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)壓縮和去噪以及制造業(yè)中應(yīng)用較多的異常檢測(cè)；自回歸模型與VAEs同樣在數(shù)據(jù)生成領(lǐng)域突出，自回歸更多用于文本生成等；Transformers來(lái)源：百度智能云、沙利文 16400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編生成式AI行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐綜合圖譜功能價(jià)值&適用性教育客戶體驗(yàn)&滿意度反饋教育

技術(shù)性能金融&創(chuàng)新金融實(shí)施&支持來(lái)源：沙利文

17400-072-5588游戲文娛行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)與最佳應(yīng)用實(shí)踐生成式AI技術(shù)賦能游戲文娛行業(yè)顛覆了傳統(tǒng)的美術(shù)制作、游戲體驗(yàn)、運(yùn)營(yíng)以及營(yíng)銷模式，以資源超分、自動(dòng)捏臉為例的領(lǐng)先技術(shù)相繼應(yīng)用于游戲文娛行業(yè)，生成式AI賦能游戲文娛行業(yè)各流程階段，其中產(chǎn)品開發(fā)階段在生成式AI技術(shù)輔助下，加速了企業(yè)創(chuàng)作流程且大幅降低了美術(shù)資源創(chuàng)作成本；此外針對(duì)游戲文AI生成式AI廣泛應(yīng)用于游戲文娛行業(yè)的開發(fā)創(chuàng)作，但內(nèi)容的創(chuàng)作除了普遍考量的隱私與數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)外，大量依賴相關(guān)技術(shù)的短平快游戲文娛內(nèi)容，可能降低行業(yè) 18400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編2.4.1游戲文娛行業(yè)的場(chǎng)景挑戰(zhàn)與發(fā)展（1/2）關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式AI技術(shù)賦能游戲文娛行業(yè)顛覆了傳統(tǒng)的美術(shù)制作、游戲體驗(yàn)、運(yùn)營(yíng)以及營(yíng)銷模式，以資源超分、自動(dòng)捏臉為例的領(lǐng)先技術(shù)相繼應(yīng)用于游戲文娛行業(yè)，推動(dòng)行業(yè)的技術(shù)革新。行業(yè)傳統(tǒng)挑戰(zhàn)與“生成式AI+游戲文娛”新形態(tài)傳統(tǒng)模式 生成式AI技術(shù)標(biāo)美術(shù)成本高

省

語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)嘴型動(dòng)畫技術(shù)：生成式AI根據(jù)語(yǔ)音生成對(duì)應(yīng)的表情及口型，大幅降低了動(dòng)畫面部和嘴型制作成本。風(fēng)格化頭部模型生成資源超分等快速升級(jí)，整個(gè)過(guò)程不需要美術(shù)參與，大大降低美術(shù)制作成本。游戲體驗(yàn)游戲體驗(yàn)同質(zhì)化

新

自動(dòng)捏臉：生成式AI數(shù)，并在游戲中一鍵生成。語(yǔ)言交互：用戶可自定義相關(guān)語(yǔ)音命令驅(qū)動(dòng)游戲角色，系統(tǒng)根據(jù)相關(guān)語(yǔ)音識(shí)別并生成技能。舞蹈生成：協(xié)助動(dòng)畫角色根據(jù)歌曲生成節(jié)奏準(zhǔn)確的舞蹈。運(yùn)營(yíng)運(yùn)營(yíng)工作雜

穩(wěn)

游戲環(huán)境監(jiān)控：協(xié)助平臺(tái)通過(guò)文本及語(yǔ)音內(nèi)容的對(duì)比監(jiān)測(cè)，防止玩家上傳違規(guī)的內(nèi)容與圖片。游戲外拐打擊：利用異常行為檢測(cè)和視覺(jué)技術(shù)，對(duì)游戲中的外掛及作弊行為進(jìn)行監(jiān)控和打擊。營(yíng)銷營(yíng)銷轉(zhuǎn)化弱

準(zhǔn)

換臉生成營(yíng)銷：部分游戲文娛平臺(tái)，玩家可參與活動(dòng)，通過(guò)上傳照片替換海報(bào)人臉，獲取專屬自己的游戲虛擬形象，這類活動(dòng)大大增強(qiáng)了玩家對(duì)于游戲的接觸與參與度。生成式AI在美術(shù)成本、游戲體驗(yàn)、運(yùn)營(yíng)與營(yíng)銷等方面優(yōu)化提升，突破了傳統(tǒng)游戲文娛模式的主點(diǎn)，生成式AI推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)革新。來(lái)源：AILab

19400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編游戲文娛行業(yè)的場(chǎng)景挑戰(zhàn)與發(fā)展（2/2）關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式AI賦能游戲文娛行業(yè)各流程階段，其中產(chǎn)品開發(fā)階段在生成式AI技術(shù)輔助下，加速了企業(yè)創(chuàng)作流程且大幅降低了美術(shù)資源創(chuàng)作成本；此外針對(duì)游戲文娛的版權(quán)問(wèn)題風(fēng)險(xiǎn)，也可通過(guò)生成式AI進(jìn)行檢測(cè)與分析。探索與原型測(cè)試階段探索與原型測(cè)試階段上線與應(yīng)用數(shù)據(jù)源追溯未成年防沉迷監(jiān)測(cè)算法與安全評(píng)估注：僅展示部分機(jī)會(huì)點(diǎn)示例，部分應(yīng)用涉及多個(gè)技術(shù)功能，對(duì)應(yīng)顏色代表主要的功能技術(shù)模塊合規(guī)性測(cè)試：玩家應(yīng)用：上線管控：游戲功能測(cè)試：AI點(diǎn)與整理與預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)與監(jiān)測(cè)決策支持優(yōu)化玩家體驗(yàn)提升游戲運(yùn)營(yíng)效率加速創(chuàng)作流程降低美術(shù)資源制作成本價(jià)值效益內(nèi)容推薦系統(tǒng)玩家社區(qū)管理動(dòng)態(tài)內(nèi)容更新智能客服玩家行為預(yù)測(cè)游戲平衡性測(cè)試上線數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)緊急情況預(yù)警BUG修復(fù)版權(quán)合規(guī)性檢測(cè)游戲NPC交互測(cè)試游戲缺陷預(yù)測(cè)分析自動(dòng)化測(cè)試執(zhí)行開發(fā)階段開發(fā)流程內(nèi)容審核與合規(guī)性測(cè)試產(chǎn)品制作：游戲劇情設(shè)計(jì)輔助游戲場(chǎng)景設(shè)計(jì)輔助3D建模生成程序開發(fā)：程序代碼編寫助手原畫設(shè)計(jì)輔助市場(chǎng)分析：玩家行為分析市場(chǎng)分析與預(yù)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)玩家分析產(chǎn)品定位：游戲核心主題確定產(chǎn)品成本與周期預(yù)測(cè)方案策劃支持美術(shù)、音樂(lè)原型設(shè)計(jì)12341234探索與原型階段：生成式AI通過(guò)市場(chǎng)與玩家的數(shù)據(jù)分析協(xié)助企業(yè)更好地實(shí)施產(chǎn)品定位與方案策劃開發(fā)階段：生成式AI通過(guò)美術(shù)設(shè)計(jì)輔助功能協(xié)助企業(yè)在該階段大幅縮減并降低了創(chuàng)作周期與美術(shù)制作成本測(cè)試階段：針對(duì)游戲文娛行業(yè)主要考量的功能以及版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，生成式AI可用于自動(dòng)化測(cè)試降低合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)上線與應(yīng)用階段：基于玩家行為的分析預(yù)測(cè)，生成式AI通過(guò)增強(qiáng)NPC與玩家的互動(dòng)性等方式優(yōu)化游戲體驗(yàn)來(lái)源：騰訊云、沙利文 20400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編游戲文娛行業(yè)的應(yīng)用潛在風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式AI廣泛應(yīng)用于游戲文娛行業(yè)的開發(fā)創(chuàng)作，但內(nèi)容的創(chuàng)作除了普遍考量的隱私與數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)外，大量依賴相關(guān)技術(shù)的短平快游戲文娛內(nèi)容，可能降低行業(yè)門檻，擠占行業(yè)優(yōu)質(zhì)資源空間，給行業(yè)帶來(lái)挑戰(zhàn)。AI

內(nèi)容創(chuàng)意與合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn) 涉及功能領(lǐng)域創(chuàng)意同質(zhì)化：AIGC可能過(guò)度依賴已有數(shù)據(jù)和模式，導(dǎo)致生成的內(nèi)容缺乏創(chuàng)新性和個(gè)性化，從而降低用戶體驗(yàn)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。合規(guī)性問(wèn)題：由于AIGC生成的內(nèi)容可能涉及版權(quán)、道德和法律標(biāo)準(zhǔn)，需要確保內(nèi)容生成過(guò)程中嚴(yán)格遵守相關(guān)法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。文化敏感性：在不同文化背景下，AIGC生成的內(nèi)容可能誤觸文化禁忌或表達(dá)不恰當(dāng)，引發(fā)爭(zhēng)議，造成負(fù)面影響。技術(shù)依賴與自主性風(fēng)險(xiǎn)過(guò)度依賴技術(shù)：游戲文娛行業(yè)可能過(guò)度依賴AIGC去自主性和創(chuàng)造力，影響行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。技術(shù)更新迭代：隨著AIGC這可能導(dǎo)致資源投入和人才培養(yǎng)不足的挑戰(zhàn)。技術(shù)故障與安全問(wèn)題：AIGC系統(tǒng)可能存在技術(shù)故障或安全漏洞，無(wú)法檢測(cè)游戲中潛在漏洞和問(wèn)題，影響內(nèi)容的生成質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全。

生成創(chuàng)作內(nèi)容推薦創(chuàng)意制作工具平臺(tái)自動(dòng)化測(cè)試用戶隱私與數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)玩家行為分析與濫用：AIGC通過(guò)分析玩家行為提升游戲體驗(yàn)的同時(shí)存在濫用分析結(jié)果的可能性，例如不當(dāng)?shù)臓I(yíng)銷策略等隱私侵犯：在玩家數(shù)據(jù)的收集和使用過(guò)程中，可能未能充分保護(hù)用戶的隱私權(quán)益，引發(fā)法律和道德問(wèn)題數(shù)據(jù)安全：生成式AI的訓(xùn)練依賴大量的數(shù)據(jù)包含玩家行為數(shù)據(jù)，確保此類數(shù)據(jù)的合法獲取和使用是一大挑戰(zhàn)市場(chǎng)適應(yīng)性與競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)適應(yīng)性問(wèn)題：AIGC生成的內(nèi)容可能不符合市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶需求，導(dǎo)致產(chǎn)品或服務(wù)的市場(chǎng)接受度低競(jìng)爭(zhēng)加?。弘S著AIGC技術(shù)的普及，行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)可能加劇，企業(yè)需要不斷創(chuàng)新以維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)市場(chǎng)空間擠占：更多游戲企業(yè)依托AI技術(shù)快速制作出大量的短平快的游戲內(nèi)容，擠占了行業(yè)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的空間，對(duì)市場(chǎng)生態(tài)形成負(fù)面影響

用戶數(shù)據(jù)分析個(gè)性化玩家行為分析與預(yù)測(cè)與策略游戲劇情與內(nèi)容生成來(lái)源：沙利文

21400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編中國(guó)游戲文娛行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐-新一代AI驅(qū)動(dòng)的UGC3D交互內(nèi)容平臺(tái)新一代AI驅(qū)動(dòng)的UGC3D交互內(nèi)容平臺(tái)新一代AI驅(qū)動(dòng)的UGC3D交互內(nèi)容平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景：游戲社交行業(yè)+生成式AI驅(qū)動(dòng)的UGC3D交互內(nèi)容平臺(tái)核心評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞完備的部署與支持低成本、低延時(shí)個(gè)性互動(dòng)的創(chuàng)新模式方案能力分析功能價(jià)值與適用性符合BUD現(xiàn)存切實(shí)需求的解決方案通過(guò)AmazonSageMaker與開源大模型社區(qū)Huggingface的集成協(xié)助BUD實(shí)現(xiàn)高效的開源模型部署；AmazonBedrock上的Claude3Haiku模型為BUD互動(dòng)的無(wú)縫人工智能體體驗(yàn)。契合BUD長(zhǎng)期戰(zhàn)略方向的方案符合BUD通過(guò)新技術(shù)創(chuàng)建游戲+社交+元宇宙顛覆式用戶體驗(yàn)的長(zhǎng)期戰(zhàn)略目標(biāo)，并與BUD共同合作創(chuàng)造游戲新

技術(shù)性能與創(chuàng)新力領(lǐng)先的綜合技術(shù)性能：亞馬遜云科技憑借大模型背后基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)分析以及安全合規(guī)等領(lǐng)先的綜合能力確保為BUD穩(wěn)定性以及合規(guī)性。優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)品體驗(yàn)的提示詞工程：強(qiáng)結(jié)構(gòu)化、邏輯性的提示詞工程協(xié)助BUD動(dòng)行為、優(yōu)化游戲背景等創(chuàng)新。領(lǐng)域?qū)嵤┡c支持

評(píng)選維度客戶體驗(yàn)與滿意度反饋實(shí)施方案的經(jīng)濟(jì)性：AmazonBedrock是完全托管的服務(wù)，通過(guò)單個(gè)API提供諸多領(lǐng)先的人工智能基礎(chǔ)模型，其中的模型，為BUD提供了高性能和經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的選擇。方案實(shí)施的完備性：協(xié)助BUD更好地覆蓋海外就近用戶，并為BUD會(huì)，隨時(shí)響應(yīng)客戶的需求支持。

客戶對(duì)于現(xiàn)有方案的高度認(rèn)可馬遜云科技為BUD符合客戶的切實(shí)需求以及合作的預(yù)期，并且在該解決方案下，BUD玩家交互數(shù)與創(chuàng)建數(shù)層面實(shí)現(xiàn)了新的表現(xiàn)突破。強(qiáng)烈的長(zhǎng)期合作與投入意愿：BUD除了已有的優(yōu)化成果外，游戲創(chuàng)新層面，雙方仍有持續(xù)性的創(chuàng)新與實(shí)驗(yàn)合作，BUD的意愿強(qiáng)烈。特別聲明：前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用。具體信息以亞馬遜云科技海外區(qū)域官網(wǎng)（）為準(zhǔn)。來(lái)源：亞馬遜云科技、沙利文 22400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編亞馬遜云科技為BUD的海外游戲業(yè)務(wù)構(gòu)建了完善的內(nèi)容平臺(tái)和生態(tài)體系，實(shí)現(xiàn)了AI驅(qū)動(dòng)的高隨機(jī)性與互動(dòng)性的創(chuàng)新游戲模式，協(xié)助BUD在海外玩家交互數(shù)量與創(chuàng)建數(shù)量層面達(dá)成新突破。亞馬遜云科技為BUD的海外游戲業(yè)務(wù)構(gòu)建了完善的內(nèi)容平臺(tái)和生態(tài)體系，實(shí)現(xiàn)了AI驅(qū)動(dòng)的高隨機(jī)性與互動(dòng)性的創(chuàng)新游戲模式，協(xié)助BUD在海外玩家交互數(shù)量與創(chuàng)建數(shù)量層面達(dá)成新突破。產(chǎn)品架構(gòu)及核心優(yōu)勢(shì)4 4 觸發(fā)3D角色動(dòng)作3 生成語(yǔ)音2 AI聊天、游戲 2.1檢索聊天歷史1聲音轉(zhuǎn)文字BarkonAmazonSageMakerAmazonPollyAmazonBedrockMixtral7BAmazonBedrockClaude3HaikuWisperonSageMakerAmazonTranscribe個(gè)性化語(yǔ)音大語(yǔ)言模型聲音轉(zhuǎn)文字基礎(chǔ)設(shè)施3212.1OpenSearchRDSAmazon AmazonAmazonLambdaUnityServer4GameServer文檔EmbeddingVPC向量數(shù)據(jù)庫(kù)AmazonS3ApplicationBalancer用戶游戲運(yùn)營(yíng)游戲玩家AmazonCloudfront解決方案成效客戶痛點(diǎn)與需求創(chuàng)新體驗(yàn)：客戶痛點(diǎn)與需求創(chuàng)新體驗(yàn)：游戲體驗(yàn)。降本縮時(shí)：依托BUD模型面臨耗時(shí)耗力、拓展不靈活等難點(diǎn)。對(duì)于不同游戲場(chǎng)景下的提示詞優(yōu)化工程，模型選型過(guò)程探索時(shí)長(zhǎng)需被壓縮。解決方案AmazonBedrockClaude3Haiku模型：高性價(jià)比且推理高效迅速，同時(shí)使用Bedrock可快速進(jìn)行API調(diào)用，滿足客戶降本縮時(shí)需求。HuggingfaceAmazonSageMaker:為BUD提供更高效率的開源模型部署。AmazonPolly生成式引擎實(shí)施成效基于Amazon實(shí)施成效基于AmazonBedrockClaude3Haiku的AI智能體在上下文關(guān)聯(lián)和語(yǔ)義理解等層面更真實(shí)，讓用戶感覺(jué)更貼心?；贏I截至2024年4月，AIBuddy交互數(shù)達(dá)到500萬(wàn)次，AI智能體創(chuàng)建數(shù)超過(guò)150萬(wàn)，AI智能體交互數(shù)突破5,000萬(wàn)特別聲明：前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用。具體信息以亞馬遜云科技海外區(qū)域官網(wǎng)（）為準(zhǔn)。來(lái)源：亞馬遜云科技、沙利文 23400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編2.4.3中國(guó)游戲文娛行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐-AI原生虛擬社交生態(tài)AI原生虛擬社交生態(tài)AI原生虛擬社交生態(tài)應(yīng)用場(chǎng)景：游戲文娛行業(yè)+個(gè)性化角色創(chuàng)建+感情陪伴、影視/動(dòng)漫/網(wǎng)文IP角色+明星/網(wǎng)紅/藝人AI分身+語(yǔ)言角色扮演等擬人對(duì)話場(chǎng)景核心評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞長(zhǎng)對(duì)話記憶角色高度定制化數(shù)據(jù)安全合規(guī)性行業(yè)領(lǐng)先知識(shí)庫(kù)構(gòu)建方案能力分析功能價(jià)值與適用性需求適配：商湯科技針對(duì)筑夢(mèng)島對(duì)于AI角色精細(xì)提供了PUGC的AI角色生產(chǎn)流程。IP角色定制化：商湯商量擬人大模型可依據(jù)企業(yè)具體場(chǎng)景與需求，快速高質(zhì)地完成定制化IP可實(shí)現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先的角色對(duì)話、人設(shè)、及劇情推動(dòng)能力。知識(shí)內(nèi)容專向性行業(yè)領(lǐng)先的知識(shí)庫(kù)深度構(gòu)建能力，搭載業(yè)內(nèi)評(píng)測(cè)TOP1的Embedding模型，可精準(zhǔn)回復(fù)角色設(shè)定、人物關(guān)系、世

技術(shù)性能與創(chuàng)新力長(zhǎng)對(duì)話記憶：擬人大模型結(jié)合32K能力，搭配短長(zhǎng)期記憶融合算法，可實(shí)現(xiàn)AI角色的精準(zhǔn)記憶。安全合規(guī)：商湯作為首批通過(guò)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》備案的企業(yè)機(jī)構(gòu)，為客戶提基于商湯的SenseCore大裝置基礎(chǔ)設(shè)施，支持企業(yè)部署專有云，滿足企業(yè)數(shù)據(jù)安全方面的需求。界觀、劇情和事件記憶相關(guān)內(nèi)容。 評(píng)選維度實(shí)施與支持適配不同應(yīng)用場(chǎng)景的模型矩陣：商量-擬人大模型包括高級(jí)版模型(SenseChat-Character-Pro)和標(biāo)準(zhǔn)版模型（SenseChat-

客戶體驗(yàn)與滿意度反饋場(chǎng)景價(jià)值滿意：人表示商湯擬人大模型在AI角色設(shè)定貼合度、場(chǎng)景對(duì)話等層面完全符合企業(yè)與Character和玩法聚焦且具有高并發(fā)需求的場(chǎng)景需求。穩(wěn)定可靠的推理服務(wù)：商湯為客戶提供了標(biāo)準(zhǔn)化API屬大模型應(yīng)用，可用性高達(dá)99.5部署成本益最優(yōu)化。

用戶預(yù)期。體驗(yàn)和定制化滿意研發(fā)，賦予了筑夢(mèng)島中熱門IP其提供了快速響應(yīng)的技術(shù)服務(wù)支持。來(lái)源：商湯科技、沙利文 24400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編基于商湯日日新·商量擬人大模型，商湯科技聯(lián)合筑夢(mèng)島共同實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)人設(shè)的AI角色展現(xiàn)，為用戶提供了更加真實(shí)且富有溫度的虛擬社交體驗(yàn)，方案的實(shí)施協(xié)助筑夢(mèng)島實(shí)現(xiàn)了亮眼的用戶活躍度與交互數(shù)量表現(xiàn)。商湯科技 筑夢(mèng)島基于商湯日日新·商量擬人大模型，商湯科技聯(lián)合筑夢(mèng)島共同實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)人設(shè)的AI角色展現(xiàn)，為用戶提供了更加真實(shí)且富有溫度的虛擬社交體驗(yàn)，方案的實(shí)施協(xié)助筑夢(mèng)島實(shí)現(xiàn)了亮眼的用戶活躍度與交互數(shù)量表現(xiàn)。產(chǎn)品架構(gòu)及核心優(yōu)勢(shì)商湯日日新·商量擬人大模型的核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)IP角色定制化服務(wù)根據(jù)企業(yè)具體場(chǎng)景高質(zhì)量IP角色定制服務(wù)。定制IP潛在風(fēng)險(xiǎn)。解決方案成效

知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與長(zhǎng)記憶對(duì)話具備行業(yè)領(lǐng)先的知識(shí)庫(kù)深度構(gòu)建能力，搭載業(yè)內(nèi)評(píng)測(cè)TOP1的Embedding實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)回復(fù)角色設(shè)定、人物關(guān)系、世界觀、劇情和事件記憶相關(guān)內(nèi)容。系統(tǒng)實(shí)時(shí)滾動(dòng)更新專有記憶庫(kù)，結(jié)合32K處理能力，搭配短長(zhǎng)期記憶融合算法，實(shí)現(xiàn)AI角色的精準(zhǔn)記憶。

驗(yàn)支持AI化需求。豐富實(shí)用的功能。

內(nèi)容安全與服務(wù)保障商湯科技作為首批通過(guò)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》備案的企業(yè)機(jī)構(gòu)，可為企業(yè)大模型應(yīng)用落地提供安全合規(guī)的技術(shù)服務(wù)?；赟ensecore商湯大裝置強(qiáng)大的AI?？蛻敉袋c(diǎn)與需求IP角色精細(xì)化需求客戶痛點(diǎn)與需求IP角色精細(xì)化需求AI了更精細(xì)化、更高質(zhì)的需求。解決方案商湯日日新·商量-擬人大模型：基于商湯的行業(yè)模型包含角色創(chuàng)建定制、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、多人群聊、長(zhǎng)對(duì)話記憶等行業(yè)專向性功能，協(xié)助筑夢(mèng)島為用戶提供更靈動(dòng)、更貼合人設(shè)的AI角色與更富有情感的交互體驗(yàn)，為用戶創(chuàng)造更多元化的互動(dòng)體驗(yàn)和無(wú)限的想象空間。實(shí)施成效用戶活躍度：筑夢(mèng)島130分鐘，人均每天聊天輪數(shù)高達(dá)135輪，用戶次日留存率超過(guò)50，一周7天中有5.2天都在用筑夢(mèng)島，并且形成了100多人的頭部創(chuàng)作者。精準(zhǔn)人設(shè)展示及更具沉浸感的交互。豐富AI角色：15萬(wàn)個(gè)AI角色，包括知名IP人物和原創(chuàng)內(nèi)容。其中，熱門IP角色如《斗破蒼穹》中的蕭炎和小醫(yī)仙、《慶余年》中的范閑、慶帝、五竹叔等頂流虛擬人物備受歡迎。來(lái)源：商湯科技、沙利文 25400-072-5588工業(yè)制造行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)與最佳應(yīng)用實(shí)踐在制造業(yè)與人工智能融合的原有應(yīng)用范式基礎(chǔ)上，生成式AI技術(shù)的生成與泛化能力支撐工業(yè)制造行業(yè)部分復(fù)雜性、創(chuàng)新性難題得以解決，并將不斷拓展人工生產(chǎn)制造作為工業(yè)制造行業(yè)的核心環(huán)節(jié)一直存在環(huán)保及安全兩大行業(yè)難題，生成式AI在環(huán)境分析評(píng)估以及生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)層面賦能企業(yè)優(yōu)化點(diǎn)；此外，生成式AI在物流與生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)，增強(qiáng)輔助原有系統(tǒng)進(jìn)一步提升流程各環(huán)節(jié)管理效率。工業(yè)制造各環(huán)節(jié)對(duì)于操作的精準(zhǔn)性與實(shí)時(shí)性要求較高，生成式AI生成內(nèi)容的偏差性可能會(huì)給工人及設(shè)備安全帶來(lái)嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)隱患；此外工業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣復(fù)AI 26400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編2.5.1工業(yè)制造行業(yè)的場(chǎng)景挑戰(zhàn)與發(fā)展（1/2）關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)在制造業(yè)與人工智能融合的原有應(yīng)用范式基礎(chǔ)上，生成式AI技術(shù)的生成與泛化能力支撐工業(yè)制造行業(yè)部分復(fù)雜性、創(chuàng)新性難題得以解決，并將不斷拓展人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用空間。行業(yè)傳統(tǒng)挑戰(zhàn)與“生成式AI+工業(yè)制造”新形態(tài)“生成式AI+工業(yè)制造”“生成式AI+工業(yè)制造”算法及訓(xùn)練工具通用支撐技術(shù)工業(yè)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)邊緣計(jì)算云計(jì)算專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)驗(yàn)證強(qiáng)化學(xué)習(xí)知識(shí)工程數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)平臺(tái)工程經(jīng)驗(yàn)仿真推演知識(shí)圖譜…可視化…工業(yè)網(wǎng)絡(luò)…生成式AI在工業(yè)制造的不同環(huán)節(jié)滿足了特定需求，且新知識(shí)和見(jiàn)解的生成能力與泛化能力支撐傳統(tǒng)工業(yè)制造行業(yè)面臨生產(chǎn)成本、環(huán)境治理以及工人設(shè)備安全性風(fēng)險(xiǎn)等挑戰(zhàn)，隨著人工智能在制造業(yè)各環(huán)節(jié)的融入，進(jìn)而賦能整體的預(yù)測(cè)、生產(chǎn)、管理、決策等流程，助力行業(yè)企業(yè)降本增效。依據(jù)工信部數(shù)據(jù)，制造業(yè)在人工智能賦能下，行業(yè)研發(fā)周期縮短約20.7、生產(chǎn)效率提升約34.8品率降低約27.4、碳排放減少約21.2生成式AI融入制造業(yè)前，質(zhì)量檢測(cè)與設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)等人工智能功能已深度應(yīng)用于制造業(yè)，并形成了成熟的應(yīng)用范式，包括算法及訓(xùn)練工具、通用支撐技術(shù)以及與制造業(yè)場(chǎng)景相適配的工業(yè)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)。隨著生成式AI算法及訓(xùn)練工具層面，Transformer等架構(gòu)奠定了生成式AI進(jìn)入制造業(yè)的基礎(chǔ)；在通用支撐技術(shù)層面，向量數(shù)據(jù)庫(kù)等成為了重要的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施；在工業(yè)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)層面，生成式AI等數(shù)據(jù)的要求不斷提升。在原有的應(yīng)用范式下，生成式AI業(yè)難點(diǎn)，并將持續(xù)拓展人工智能在工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用空間。來(lái)源：騰訊云、工信部、沙利文 27400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編工業(yè)制造行業(yè)的場(chǎng)景挑戰(zhàn)與發(fā)展（2/2）關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)制造作為工業(yè)制造行業(yè)的核心環(huán)節(jié)一直存在環(huán)保及安全兩大行業(yè)難題，生成式AI在環(huán)境分析評(píng)估以及生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)層面賦能企業(yè)優(yōu)化點(diǎn)；此外，生成式AI在物流與生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)，增強(qiáng)輔助原有系統(tǒng)進(jìn)一步提升流程各環(huán)節(jié)管理效率。工業(yè)制造行業(yè)生成式AI機(jī)會(huì)點(diǎn)圖譜市場(chǎng)分析：市場(chǎng)分析與預(yù)測(cè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)：產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)輔助研發(fā)設(shè)計(jì)軟件輔助環(huán)保材料科學(xué)創(chuàng)制規(guī)劃生產(chǎn)制造經(jīng)營(yíng)管理產(chǎn)品服務(wù)注：應(yīng)用涉及多個(gè)技術(shù)功能，對(duì)應(yīng)顏色代表主要的功能技術(shù)模塊職員管理培訓(xùn)：規(guī)劃生產(chǎn)制造經(jīng)營(yíng)管理產(chǎn)品服務(wù)注：應(yīng)用涉及多個(gè)技術(shù)功能，對(duì)應(yīng)顏色代表主要的功能技術(shù)模塊職員管理培訓(xùn)：業(yè)務(wù)管理：生產(chǎn)流程優(yōu)化供應(yīng)鏈管理：車間與設(shè)備管理生成式AI用機(jī)會(huì)點(diǎn)與整理與預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)與監(jiān)測(cè)決策支持提升生產(chǎn)質(zhì)量與運(yùn)行可靠性優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)物流和調(diào)度管理，提升生產(chǎn)效率提升工業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)與環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，確保生產(chǎn)過(guò)程安全可持續(xù)加速產(chǎn)品創(chuàng)新價(jià)值效益庫(kù)存狀況監(jiān)測(cè)物流信息分析供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)供應(yīng)鏈優(yōu)化建議供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景生產(chǎn)能源消耗管理生產(chǎn)流程優(yōu)化建議智能裝配機(jī)器人生產(chǎn)流程監(jiān)測(cè)生產(chǎn)質(zhì)量管控工業(yè)生產(chǎn)代碼輔助設(shè)備故障診斷預(yù)測(cè)智能排產(chǎn)產(chǎn)品營(yíng)銷：營(yíng)銷內(nèi)容生成個(gè)性化營(yíng)銷內(nèi)容分析產(chǎn)品服務(wù)：智能客服助手智能產(chǎn)品展示生產(chǎn)培訓(xùn)材料生成業(yè)務(wù)管理決策支持知識(shí)問(wèn)答助手1234研發(fā)設(shè)計(jì)與規(guī)劃：AIGC結(jié)合市場(chǎng)分析結(jié)果，將圖像生成能力引入CFM設(shè)計(jì)、渠道定制化等工業(yè)設(shè)計(jì)場(chǎng)景。生產(chǎn)制造：AIGC在生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)應(yīng)用于車間設(shè)備管理以提升安全性與生產(chǎn)效率，優(yōu)化整體工作流程。經(jīng)營(yíng)管理：通過(guò)自然語(yǔ)言交互等方式實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)管數(shù)據(jù)的智能分析，賦能CRM等管理軟件提升供應(yīng)鏈管理質(zhì)量。產(chǎn)品服務(wù)：AIGC賦能產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)智能化交互，并在產(chǎn)品營(yíng)銷與售后服務(wù)上實(shí)現(xiàn)個(gè)性化與差異化。來(lái)源：騰訊云、沙利文 28400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編工業(yè)制造行業(yè)的應(yīng)用潛在風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)工業(yè)制造各環(huán)節(jié)對(duì)于操作的精準(zhǔn)性與實(shí)時(shí)性要求較高，生成式AI生成內(nèi)容的偏差性可能會(huì)給工人及設(shè)備安全帶來(lái)嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)隱患；此外工業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣復(fù)雜，企業(yè)在前期訓(xùn)練部署生成式AI資源成本極高且投入產(chǎn)出比尚不明確。工業(yè)制造行業(yè)的生成式AI應(yīng)用潛在風(fēng)險(xiǎn)

技術(shù)依賴風(fēng)險(xiǎn) 涉及功能領(lǐng)域設(shè)備故障魯棒性：生成式AI模型在設(shè)備檢測(cè)等環(huán)節(jié)存在細(xì)節(jié)無(wú)法識(shí)別的可能性，導(dǎo)致輸出結(jié)果無(wú)法與真實(shí)環(huán)境關(guān)聯(lián)從而做出不精準(zhǔn)亦或具有風(fēng)險(xiǎn)的行為決策，包括對(duì)設(shè)備資產(chǎn)未來(lái)的維護(hù)管理規(guī)劃產(chǎn)生不健康的影響。可靠性：對(duì)于工業(yè)制造業(yè)，輸出內(nèi)容的精準(zhǔn)性尤為重要，模型輸出結(jié)果的不準(zhǔn)確性可能會(huì)給工人安全、設(shè)備正常運(yùn)行等帶來(lái)隱患和嚴(yán)重的工業(yè)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果。權(quán)責(zé)歸屬風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境責(zé)任歸屬：生成式AI設(shè)計(jì)的新材料與新產(chǎn)品存在對(duì)環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面影響的可能性，對(duì)于環(huán)境產(chǎn)生長(zhǎng)期負(fù)面影響的擔(dān)責(zé)主體無(wú)法清晰劃分。事故責(zé)任歸屬：針對(duì)生成式AI明確的責(zé)任處罰準(zhǔn)則和程序。供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)供應(yīng)歧視：在供應(yīng)鏈管理環(huán)節(jié)，對(duì)于供應(yīng)商的評(píng)估中使用生成式AI同條款等方式提升相關(guān)透明度。供應(yīng)商信用風(fēng)險(xiǎn)：生成式AI在評(píng)估供應(yīng)商信用時(shí)，如果數(shù)據(jù)或模型出現(xiàn)問(wèn)題，可能導(dǎo)致選擇不可靠的供應(yīng)商，影響供應(yīng)鏈穩(wěn)定。供應(yīng)鏈中斷：生成式AI在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用，如果預(yù)測(cè)或決策錯(cuò)誤，可能導(dǎo)致供應(yīng)鏈中斷，影響生產(chǎn)和交付。應(yīng)用挑戰(zhàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量：工業(yè)制造領(lǐng)域涵蓋廣泛，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣且復(fù)雜，生成式AI應(yīng)用數(shù)據(jù)前需花費(fèi)大量的時(shí)間資源進(jìn)行數(shù)據(jù)清晰、預(yù)處理和校驗(yàn)。應(yīng)用實(shí)時(shí)性：制造業(yè)中很多生產(chǎn)場(chǎng)景對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高，需要生成式AI應(yīng)用模型在毫秒及微秒級(jí)的時(shí)間內(nèi)做出響應(yīng)。

檢測(cè)生產(chǎn)流程監(jiān)測(cè)新材料機(jī)器人供應(yīng)鏈優(yōu)化建議設(shè)計(jì)優(yōu)化監(jiān)測(cè)投入產(chǎn)出比：生成式AI生成式AI工業(yè)應(yīng)用仍處于初級(jí)階段，對(duì)于投入產(chǎn)出比并不明確。

供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析來(lái)源：沙利文

29400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編中國(guó)工業(yè)制造行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐-中集集團(tuán)生成式AI平臺(tái)中集集團(tuán)生成式AI平臺(tái)中集集團(tuán)生成式AI平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景：工業(yè)制造+生成式AI全面賦能職能應(yīng)用人效提升+場(chǎng)景化應(yīng)用（財(cái)司助手、維修助手等）核心評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞一站式全面提效合作創(chuàng)新新模式高度融合與集成方案能力分析功能價(jià)值與適用性需求適配入交流活動(dòng)，通過(guò)AmazonBedrcok的財(cái)司助手以及基于AmazonBedrock的維修助手輔助企業(yè)員工智能問(wèn)答。數(shù)據(jù)供給專用性檔等專有數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練輸入，并將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一錄入數(shù)據(jù)湖。場(chǎng)景功能泛化：語(yǔ)言環(huán)境下，通過(guò)RAG知識(shí)庫(kù)、大模型Agent打造數(shù)字員工實(shí)現(xiàn)集團(tuán)內(nèi)部多部門聯(lián)通。實(shí)施與支持前期部署與實(shí)施成本優(yōu)化：科技針對(duì)集團(tuán)應(yīng)用場(chǎng)景提供AmazonSageMaker與AmazonBedrock托管服務(wù)，

技術(shù)性能與創(chuàng)新力生成內(nèi)容質(zhì)量可控：戶打分以及RAG修訂等方式確保生成質(zhì)量的穩(wěn)定性。低推理延遲：方案通過(guò)上下文過(guò)濾、常見(jiàn)問(wèn)題以及高頻內(nèi)容RAG方式降低生成內(nèi)容的推理響應(yīng)延遲。合規(guī)安全AmazonBedrock評(píng)選維度客戶體驗(yàn)與滿意度反饋場(chǎng)景價(jià)值滿意：亞馬遜云科技與中集集團(tuán)基于“聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室機(jī)制”共同構(gòu)建了結(jié)合企業(yè)實(shí)際需求點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部生產(chǎn)力全面并結(jié)合AmazonApiGateway及AmazonLambda為中集集團(tuán)提供容載上限擴(kuò)容，此外提供API統(tǒng)一發(fā)布調(diào)用相關(guān)能力整合到中集集團(tuán)內(nèi)部系統(tǒng)。培訓(xùn)與支持：候的支持服務(wù)。

提升的成熟方案。體驗(yàn)和定制化滿意：中集生成式AI平臺(tái)，基本達(dá)成了無(wú)障礙使用。性能與創(chuàng)新滿意：方案基于雙方聯(lián)合設(shè)計(jì)的6+3技術(shù)架構(gòu)，同時(shí)滿足了安全合規(guī)需求以及大模型能力性能的保障。特別聲明：前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用。具體信息以亞馬遜云科技海外區(qū)域官網(wǎng)（）為準(zhǔn)。來(lái)源：亞馬遜云科技、沙利文 30400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編亞馬遜云科技 中集集團(tuán)AI能產(chǎn)品架構(gòu)及核心優(yōu)勢(shì)ApplicationLoadBalancer

生成式AI應(yīng)用數(shù)字 維員工 助

財(cái)司 其他客服 …生成式AIAPI

生成式AI

RAGLLM

Amazon

Amazon

AmazonBedrock效率提升金融生產(chǎn)制造

合規(guī)檢查招投標(biāo)

Gateway

Lambda

AmazonSageMakerEndpoint

AmazonSageMaker數(shù)據(jù) 管理 S3

AmazonCIMC-DPM

AmazonGlue

AmazonS3

AmazonOpenSearchVectorDatabase解決方案成效客戶痛點(diǎn)與需求創(chuàng)新技術(shù)追求：客戶痛點(diǎn)與需求創(chuàng)新技術(shù)追求：希望利用生成式AI推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。生成式AI應(yīng)用落地難：大模型有通識(shí)無(wú)專識(shí)，“百?；鞈?zhàn)”、相關(guān)技術(shù)更新迭代過(guò)快等難題，成為生成式AI在中集集團(tuán)內(nèi)落地應(yīng)用的關(guān)卡。安全合規(guī)類挑戰(zhàn)：合規(guī)監(jiān)管趨嚴(yán)、數(shù)據(jù)出境等風(fēng)險(xiǎn)有待解決。解決方案“6+3”框架設(shè)計(jì)：針對(duì)企業(yè)設(shè)計(jì)了“6+3”生成式AI應(yīng)用多種模型，根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和要求，智能分流選擇合適模型，取得用戶體驗(yàn)、性能和成本良好平衡的同時(shí)，保證企業(yè)安全合規(guī)。實(shí)施成效實(shí)施成效當(dāng)前基于生成式AI能力平臺(tái)打造上崗的各職能數(shù)字員工已超10位，各類提效應(yīng)用>100。財(cái)司助手上線，提供7*24小時(shí)30秒內(nèi)快速響應(yīng)，答案采用率高達(dá)99.6。借助維修助手，“關(guān)鍵故障”停機(jī)時(shí)間下降20，新員工熟悉崗位時(shí)間從1年下降到6個(gè)月。促進(jìn)中集集團(tuán)生成式AI應(yīng)用普及，98員工認(rèn)為能為其工作提效。特別聲明：前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用。具體信息以亞馬遜云科技海外區(qū)域官網(wǎng)（）為準(zhǔn)。來(lái)源：亞馬遜云科技、沙利文 31400-072-5588特別聲明：前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用。具體信息以亞馬遜云科技海外區(qū)域官網(wǎng)（）為準(zhǔn)。沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編2.5.3中國(guó)工業(yè)制造行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐-天奇中試車間基于大模型的智能交互及數(shù)字化展示平臺(tái)天奇中試車間基于大模型的智能交互及數(shù)字化展示平臺(tái)天奇中試車間基于大模型的智能交互及數(shù)字化展示平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景：汽車裝配+智能問(wèn)答及數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)核心評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞生成內(nèi)容精準(zhǔn)高質(zhì)車間人力降本提效合作創(chuàng)新新模式快速專業(yè)數(shù)據(jù)信息檢索與分析方案能力分析功能價(jià)值與適用性需求適配：提高了員工知識(shí)查詢效率，從平均分鐘的查詢時(shí)間縮短到1分鐘之內(nèi)；節(jié)省了80數(shù)據(jù)分析人員的工作時(shí)間。數(shù)據(jù)供給專用性：針對(duì)客戶文檔類知識(shí)可實(shí)現(xiàn)自各類數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)地址鏈接實(shí)現(xiàn)直接自然語(yǔ)言對(duì)話查詢。場(chǎng)景功能泛化之間，通過(guò)用戶自主上傳部門內(nèi)專有的行業(yè)知識(shí)庫(kù)即可實(shí)現(xiàn)快速應(yīng)用。

技術(shù)性能與創(chuàng)新力生成內(nèi)容質(zhì)量可控：數(shù)據(jù)類內(nèi)容的生成準(zhǔn)確率為90以上，知識(shí)問(wèn)答類生成的準(zhǔn)確率為95。推理延遲低：文本生成類的功能，第一個(gè)token始輸出的時(shí)間為1.5s；代碼生成功能的推理速度為1s，包含數(shù)據(jù)找回以及答案生成。合規(guī)安全：在算法設(shè)計(jì)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇、模型生社會(huì)主義核心價(jià)值觀。評(píng)選維度實(shí)施與支持方案部署成本優(yōu)化：使用負(fù)載均衡技術(shù)，如DNS輪詢、硬件負(fù)載均衡器或軟件負(fù)載

客戶體驗(yàn)與滿意度反饋場(chǎng)景價(jià)值的業(yè)務(wù)和流程需求有深入的理解能夠提供高度定制化的解決方案。和服務(wù)器的性能指標(biāo)，根據(jù)監(jiān)控結(jié)果進(jìn)行資源優(yōu)化和調(diào)整。培訓(xùn)與支持常見(jiàn)問(wèn)題處理方式解答以及全天候的服務(wù)支持。

體驗(yàn)與定制化展。性能與創(chuàng)新：生成式AI方案展示了廠商在技術(shù)和他產(chǎn)品，帶來(lái)了明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。來(lái)源：創(chuàng)新奇智、沙利文 32400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編創(chuàng)新奇智針對(duì)天奇股份企業(yè)內(nèi)部流程優(yōu)化的切實(shí)需求，為企業(yè)提供了基于大模型的智能交互及數(shù)字化展示平，臺(tái)全方位優(yōu)化了企業(yè)車間流程以及企業(yè)辦公效率。創(chuàng)新奇智 天奇股份創(chuàng)新奇智針對(duì)天奇股份企業(yè)內(nèi)部流程優(yōu)化的切實(shí)需求，為企業(yè)提供了基于大模型的智能交互及數(shù)字化展示平，臺(tái)全方位優(yōu)化了企業(yè)車間流程以及企業(yè)辦公效率。產(chǎn)品架構(gòu)及核心優(yōu)勢(shì)ChatBI數(shù)據(jù)分析應(yīng)用ChatDoc知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)身份與訪問(wèn)管理智能問(wèn)答 圖表生成 報(bào)告生成 答案生成 答案溯問(wèn)題關(guān)聯(lián) 歷史記錄 圖表導(dǎo)出 文本摘要 問(wèn)答歷奇智孔明AInnoGC工業(yè)大模型知識(shí)標(biāo)簽 信息檢索通用 報(bào)表 數(shù)據(jù) 行業(yè) 同義詞 ES召回向量召知識(shí) 知識(shí) 字典 知識(shí)知識(shí)管理 數(shù)據(jù)處理知識(shí) 知識(shí) 知識(shí) 知識(shí) 數(shù)據(jù) 原文 問(wèn)上傳 查詢 核驗(yàn) 編輯 提取 切分 生PDF Doc企業(yè)MES系統(tǒng)以及知識(shí)庫(kù)中試車間自動(dòng)化產(chǎn)線智能生產(chǎn)系統(tǒng)追問(wèn)答案評(píng)價(jià)融合算法TXT賬號(hào)管理問(wèn)答分析用戶認(rèn)證用戶鑒權(quán)模型分析權(quán)限管理監(jiān)控運(yùn)維資源管理知識(shí)學(xué)習(xí)日志管理配置管理事件管理數(shù)據(jù)源引入監(jiān)控告警MySQLCSV/ExcelMySQLCSV/Excel客戶痛點(diǎn)與需求數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和分析困難客戶痛點(diǎn)與需求數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和分析困難知識(shí)獲取成本高：企業(yè)內(nèi)部知識(shí)類文檔數(shù)量大，知識(shí)獲取成本比較高。實(shí)時(shí)查詢困難：解決方案有大模型、服務(wù)引擎、AIGC并落地。ChatDocChatBI數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，支持多種格式數(shù)據(jù)源，支持用戶全流程可Text-To-SQL、Text-To-Chart實(shí)施成效實(shí)施成效方案符合企業(yè)的實(shí)際需求和痛點(diǎn)的期望符合預(yù)期，顯著提高了工作效率、生產(chǎn)力和決策質(zhì)量：生成內(nèi)容質(zhì)量可控：9095。提高工作效率：101分鐘之內(nèi)。降低操作難度：80的工作時(shí)間。提升競(jìng)爭(zhēng)力：來(lái)源：創(chuàng)新奇智、沙利文 33400-072-5588醫(yī)療健康行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)與最佳應(yīng)用實(shí)踐生成式AI的數(shù)據(jù)信息生成能力協(xié)助藥企突破了慣有的新藥研發(fā)上市困難等難題，個(gè)性化的就診建議助推行業(yè)由被動(dòng)就醫(yī)向精準(zhǔn)化的主動(dòng)就診模式轉(zhuǎn)變；此外，生成式AI生成式AI為醫(yī)療健康行業(yè)帶來(lái)醫(yī)藥研發(fā)創(chuàng)新、管理效率優(yōu)化、醫(yī)學(xué)研究與服務(wù)支持以及定制營(yíng)銷等一系列的價(jià)值效益，其中醫(yī)藥創(chuàng)新與醫(yī)學(xué)服務(wù)優(yōu)化是目前生成式AI生成式AI在助推醫(yī)療行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的同時(shí)，也帶來(lái)了醫(yī)療內(nèi)容偏誤、責(zé)任事故AI 34400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編2.6.1醫(yī)療健康行業(yè)的場(chǎng)景挑戰(zhàn)與發(fā)展（1/2）關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式AI的數(shù)據(jù)信息生成能力協(xié)助藥企突破了慣有的新藥研發(fā)上市困難等難題，個(gè)性化的就診建議助推行業(yè)由被動(dòng)就醫(yī)向精準(zhǔn)化的主動(dòng)就診模式轉(zhuǎn)變；此外，生成式AI通過(guò)合成數(shù)據(jù)解決了醫(yī)患信息數(shù)據(jù)的隱私性難題。行業(yè)傳統(tǒng)挑戰(zhàn)與“生成式AI+醫(yī)療健康”新形態(tài)藥物市場(chǎng)準(zhǔn)入藥物市場(chǎng)準(zhǔn)入前臺(tái)醫(yī)學(xué)市場(chǎng)與銷售賦能前臺(tái)傳統(tǒng)前臺(tái)挑戰(zhàn)：藥物產(chǎn)品監(jiān)管環(huán)境嚴(yán)苛問(wèn)診隱私信息暴露風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)困難戰(zhàn)略與 ? 營(yíng)銷定位不精運(yùn)營(yíng) ? 患者服務(wù)體驗(yàn)要求提升質(zhì)量控制與安全管理風(fēng)險(xiǎn)醫(yī)藥研發(fā)賦能中后臺(tái)人力資源生產(chǎn)與質(zhì)量中后臺(tái)信息數(shù)據(jù)管理法務(wù)合規(guī)傳統(tǒng)中后臺(tái)挑戰(zhàn)：醫(yī)療產(chǎn)品創(chuàng)新受限資料分配和管理整合困難醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)困難變化醫(yī)學(xué)研究醫(yī)學(xué)研究生成式AI了解疾病機(jī)制視頻與圖像處理視頻與圖像處理數(shù)據(jù)匿名化在某些隱患信息等需要保密的情況下，生成式AI可通過(guò)合成數(shù)據(jù)保障數(shù)據(jù)隱私醫(yī)療健康行業(yè)面臨高度監(jiān)管、醫(yī)患信息共享保密性以及患者服務(wù)體驗(yàn)需求升級(jí)等限制，生成式AI通過(guò)新數(shù)據(jù)信息的生成，為行業(yè)提供更精準(zhǔn)的醫(yī)療建議與匿名化的醫(yī)患信息數(shù)據(jù)支持。行業(yè)傳統(tǒng)挑戰(zhàn)：醫(yī)療健康屬于高度監(jiān)管行業(yè)之一，藥物與設(shè)備等產(chǎn)品的市場(chǎng)準(zhǔn)入門檻高，因此企業(yè)在新藥研發(fā)、上市以及定價(jià)等環(huán)節(jié)面臨挑戰(zhàn)；此外，醫(yī)療診斷的精準(zhǔn)性以及醫(yī)患數(shù)據(jù)共享隱私性也為行業(yè)傳統(tǒng)難點(diǎn)?！吧墒紸I+醫(yī)療健康”新形態(tài)：基于傳統(tǒng)AI，生成式AI在數(shù)據(jù)處理和分析能力基礎(chǔ)上生成更富創(chuàng)動(dòng)就診模式；最后，針對(duì)敏感的醫(yī)患信息及數(shù)據(jù)的使用共享，生成式AI隱私性的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。

35400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編醫(yī)療健康行業(yè)的場(chǎng)景挑戰(zhàn)與發(fā)展（2/2）關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式AI為醫(yī)療健康行業(yè)帶來(lái)醫(yī)藥研發(fā)創(chuàng)新、管理效率優(yōu)化、醫(yī)學(xué)研究與服務(wù)支持以及定制營(yíng)銷等一系列的價(jià)值效益，其中醫(yī)藥創(chuàng)新與醫(yī)學(xué)服務(wù)優(yōu)化是目前生成式AI布局的重點(diǎn)領(lǐng)域。價(jià)值效益注：部分應(yīng)用涉及多個(gè)技術(shù)功能，對(duì)應(yīng)顏色代表主要的功能技術(shù)模塊價(jià)值效益注：部分應(yīng)用涉及多個(gè)技術(shù)功能，對(duì)應(yīng)顏色代表主要的功能技術(shù)模塊生成式AI用機(jī)會(huì)點(diǎn)與整理與預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)與監(jiān)測(cè)決策支持診后支持服務(wù)醫(yī)學(xué)服務(wù)與銷售企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理醫(yī)藥創(chuàng)新研發(fā)場(chǎng)景產(chǎn)品定價(jià)決策支持新藥上市：毒理、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)估新藥物可行性預(yù)測(cè)新化學(xué)結(jié)構(gòu)生成潛在藥物靶點(diǎn)挖掘新藥研發(fā)：注冊(cè)資料與審核分析臨床試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)健康管理：健康數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)分析生命體征數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)患者教育內(nèi)容生成數(shù)字人患者教育宣傳患者藥物任務(wù)提醒個(gè)性化隨訪：隨訪報(bào)告內(nèi)容生成線上隨訪溝通診斷服務(wù)醫(yī)學(xué)影像合成病例記錄自動(dòng)生成輔助診斷與預(yù)測(cè)病患信息更新記錄精準(zhǔn)營(yíng)銷：客群精準(zhǔn)分類醫(yī)生問(wèn)題自動(dòng)解答樣本篩選與質(zhì)量分析質(zhì)量培訓(xùn)內(nèi)容生成質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告審核人才培訓(xùn)培訓(xùn)與考試內(nèi)容生成數(shù)字人培訓(xùn)專業(yè)人才篩選供應(yīng)鏈優(yōu)化建議

提升生產(chǎn)質(zhì)量與運(yùn)行可靠性

更主動(dòng)、針對(duì)性的診療服務(wù)更精準(zhǔn)的醫(yī)療信息共建，智能咨詢和精準(zhǔn)營(yíng)銷優(yōu)化醫(yī)患體驗(yàn)123AI直接用于手術(shù)操作的用例尚且較少，新藥研發(fā)輔助與醫(yī)療服123醫(yī)藥創(chuàng)新研發(fā)：GenAI可協(xié)助藥企挖掘潛在藥物靶點(diǎn)和新化學(xué)結(jié)構(gòu)，縮短藥物研發(fā)周期和上市進(jìn)程。企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理：GenAI通過(guò)上下文理解以及數(shù)據(jù)分析等能力協(xié)助企業(yè)在藥物產(chǎn)品質(zhì)量以及供應(yīng)鏈層加強(qiáng)把控。4醫(yī)學(xué)服務(wù)與銷售：生成式AI通過(guò)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的快速收集，提升了醫(yī)學(xué)服務(wù)效率與醫(yī)患體驗(yàn)，并基于患者信息提供定制化營(yíng)銷計(jì)劃。4診后支持服務(wù)：通過(guò)實(shí)時(shí)交互，數(shù)字人健康教育宣傳等應(yīng)用融入診后支持，為患者提供更完善的健康管理。來(lái)源：百度云、沙利文 36400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編醫(yī)療健康行業(yè)的應(yīng)用潛在風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式AI在助推醫(yī)療行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的同時(shí)，也帶來(lái)了醫(yī)療內(nèi)容偏誤、責(zé)任事故歸屬、患者隱私安全保護(hù)、公平透明等風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn),以及融入了生成式AI的新模式是否有效仍需經(jīng)過(guò)大量臨床試驗(yàn)及多方驗(yàn)證證實(shí)。AI

生成內(nèi)容可靠性風(fēng)險(xiǎn)

涉及功能領(lǐng)域客群精準(zhǔn)

偏壓風(fēng)險(xiǎn)：生成式AI模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)可能存在偏差，導(dǎo)致生成有偏見(jiàn)的算法對(duì)不同人口群體患者的不平等待遇，例如有研究表明，針對(duì)膚色較深的患者，生成式AI診斷結(jié)果存在不準(zhǔn)確性。弱編碼與錯(cuò)誤輸出：生成式AI存在邏輯漏洞和理解偏差的問(wèn)題，可能存在過(guò)度編碼或欠編碼，帶來(lái)的錯(cuò)誤信息會(huì)導(dǎo)致輸出結(jié)果的不可靠。責(zé)任歸屬與問(wèn)責(zé)風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)誤診責(zé)任歸屬：生成式AI明確。醫(yī)患信任危機(jī)：生成式AI險(xiǎn)。隱私保護(hù)與安全風(fēng)險(xiǎn)信息非法獲取與輸出：生成式AI所讀取的患者信息均受法律保護(hù)，錯(cuò)誤地?cái)?shù)據(jù)獲取和信息輸出都將帶來(lái)隱私安全和法律糾紛問(wèn)題。隱私泄露：在預(yù)授權(quán)和編碼評(píng)估過(guò)程中患者醫(yī)療隱私信息將直接暴露于底層模型，這可能帶來(lái)非法第三方訪問(wèn)和信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。安全漏洞：醫(yī)療數(shù)據(jù)在生成式AI中存儲(chǔ)和傳輸存在著安全漏洞。透明度與驗(yàn)證挑戰(zhàn)應(yīng)用驗(yàn)證：“生成式AI+醫(yī)療健康”模式是否有效且優(yōu)于傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)的效果需經(jīng)過(guò)大量的臨床試驗(yàn)以及多方驗(yàn)證去證實(shí)。算法透明度：以醫(yī)療就診建議等為例，若相關(guān)算法缺乏透明度，則可能侵犯患者知情權(quán)與選擇權(quán)。400-072-5588

分類決策支持決策支持與預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)健康數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)分析分析預(yù)測(cè)輔助診斷與預(yù)測(cè)疾病治療與決策支持37沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編3.6.3中國(guó)醫(yī)療健康行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐-電子病歷智能生成與共享平臺(tái)：醫(yī)療健康行業(yè)+電子病歷智能生成與共享平臺(tái)核心評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞醫(yī)患流程優(yōu)化提效合規(guī)性保障文本生成高質(zhì)精準(zhǔn)智能病歷生成方案能力分析功能價(jià)值與適用性需求適配數(shù)據(jù)供給專用性場(chǎng)景功能泛化：客戶可以基于ModelOps和AgentStore現(xiàn)新的功能應(yīng)用。

技術(shù)性能與創(chuàng)新力生成內(nèi)容的質(zhì)量可控：生成內(nèi)容準(zhǔn)確率達(dá)到90用戶采納率為80低推理延遲：生成內(nèi)容的推理速度（響應(yīng)延遲為1秒，顯示了較快的推理速度。合規(guī)安全：滿足了國(guó)家網(wǎng)信辦算法備案及大模型上線備案等合規(guī)要求，并通過(guò)常態(tài)化自動(dòng)監(jiān)測(cè)預(yù)防安全缺陷，保障了內(nèi)容的安全性。評(píng)選維度實(shí)施與支持生成內(nèi)容推理成本：在模型輕量化方向方案部署成本：本地化部署使用了GPU服務(wù)器，

客戶體驗(yàn)與滿意度反饋企業(yè)對(duì)方案的滿意度：景適配性給予高度評(píng)價(jià)。良好的擴(kuò)展性和靈活性。方案實(shí)施的時(shí)間成本：從立項(xiàng)到功能驗(yàn)證POC時(shí)間周期為30天，從POC為2個(gè)月，顯示了較快的實(shí)施速度。

方案的成熟度和規(guī)模：目前GenAI方案在小范圍但顯示出一定的成熟度。長(zhǎng)期投入意愿：對(duì)生成式AI略性技術(shù)，計(jì)劃持續(xù)加大投資和資源投入。

38400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編浪潮云與山東第一醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院合作，通過(guò)生成式AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)電子病歷智能生成，為醫(yī)院全面提升了醫(yī)療文檔處理效率，確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)，優(yōu)化醫(yī)生工作流程，增強(qiáng)患者服務(wù)體驗(yàn)。浪潮云 山東第一醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院浪潮云與山東第一醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院合作，通過(guò)生成式AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)電子病歷智能生成，為醫(yī)院全面提升了醫(yī)療文檔處理效率，確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)，優(yōu)化醫(yī)生工作流程，增強(qiáng)患者服務(wù)體驗(yàn)。產(chǎn)品架構(gòu)及核心優(yōu)勢(shì)支持保障共享決策核心優(yōu)勢(shì)計(jì)算框架作業(yè)管理異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度資源池化數(shù)據(jù)開發(fā)醫(yī)院醫(yī)保大模型評(píng)測(cè)大模型訓(xùn)練 分布式力平臺(tái)推理服務(wù)分布式訓(xùn)練集群管理模型開發(fā)數(shù)據(jù)管理大模型入倉(cāng)模型可確權(quán)醫(yī)院大模型醫(yī)保大模型海若基座大模型醫(yī)療文本生成臨床推理醫(yī)學(xué)語(yǔ)義識(shí)別醫(yī)學(xué)實(shí)體抽取醫(yī)療原子能力????安全醫(yī)療文本生成臨床推理醫(yī)學(xué)語(yǔ)義識(shí)別輔助診療智能分導(dǎo)診管理+專家支撐醫(yī)學(xué)實(shí)體抽取ModelOps方案基于浪潮云海若醫(yī)療大模型打造醫(yī)療原子能力解決方案成效客戶痛點(diǎn)與需求醫(yī)生在患者住院期間，需要采集患者體征、病情發(fā)展等信息，整理各項(xiàng)記錄等文書耗時(shí)久?？蛻敉袋c(diǎn)與需求醫(yī)生在患者住院期間，需要采集患者體征、病情發(fā)展等信息，整理各項(xiàng)記錄等文書耗時(shí)久。優(yōu)化醫(yī)院?jiǎn)T工的辦公流程需求：解決方案電子病歷智能生成與共享平臺(tái)：通過(guò)問(wèn)診過(guò)程中手實(shí)施成效實(shí)施成效工作效率顯著提高，大大減輕了醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)，幫助醫(yī)生降低了70的工作量投入。保障了平臺(tái)的安全性和合規(guī)性，滿足了醫(yī)療數(shù)據(jù)的加密和審計(jì)要求。用戶界面的簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)和系統(tǒng)的易用性，使得醫(yī)生能夠快速上手，方便快捷。

39400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編中國(guó)醫(yī)療健康行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐瑞金醫(yī)院醫(yī)學(xué)大模型應(yīng)用場(chǎng)景瑞金醫(yī)院醫(yī)學(xué)大模型應(yīng)用場(chǎng)景：醫(yī)療健康行業(yè)+醫(yī)學(xué)智能問(wèn)答+隨訪建議生成核心評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞醫(yī)患流程優(yōu)化提效隨訪建議生成文本生成高質(zhì)精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)智能問(wèn)答客戶體驗(yàn)與滿意度反饋場(chǎng)景價(jià)值滿意度客戶體驗(yàn)與滿意度反饋場(chǎng)景價(jià)值滿意度院內(nèi)部醫(yī)護(hù)人員的工作效率。客戶長(zhǎng)期投入意愿略合作，推動(dòng)研發(fā)國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的醫(yī)療大模型。實(shí)施與支持完善的服務(wù)技術(shù)支持：騰訊云具有豐富需求咨詢服務(wù)、解決方案設(shè)計(jì)、落地方案實(shí)施、交付項(xiàng)目管理項(xiàng)目全流程。評(píng)選維度技術(shù)性能與創(chuàng)新力合規(guī)安全的安全性和隱私性得到充分的保護(hù)。生成內(nèi)容質(zhì)量可控各性能進(jìn)行持續(xù)的優(yōu)化升級(jí)。??功能價(jià)值與適用性需求適配人員工作效率提升的需求。數(shù)據(jù)供給專用性大模型加人了超過(guò)285萬(wàn)醫(yī)療實(shí)體、1,250萬(wàn)醫(yī)學(xué)關(guān)系以及超過(guò)98醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)。?方案能力分析

40400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編騰訊云騰訊云瑞金醫(yī)院騰訊云與瑞金醫(yī)院合作打造醫(yī)學(xué)大模型，其中智能問(wèn)答與隨訪建議生成服務(wù)方案，助力瑞金醫(yī)院節(jié)約內(nèi)部醫(yī)生50以上的撰寫時(shí)間，大幅提升了醫(yī)院內(nèi)部的工作效率，優(yōu)化了醫(yī)患流程體驗(yàn)。產(chǎn)品架構(gòu)及核心能力預(yù)訓(xùn)練模型，使模型掌握底層醫(yī)學(xué)知識(shí)預(yù)訓(xùn)練模型，使模型掌握底層醫(yī)學(xué)知識(shí)基座模型醫(yī)學(xué)文獻(xiàn) ? 大量高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)大規(guī)模醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜內(nèi)容，覆蓋98的ICD根據(jù)多種醫(yī)學(xué)任務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)基座模型進(jìn)行微調(diào)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域持續(xù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型進(jìn)一步掌握醫(yī)學(xué)知識(shí)微調(diào)通過(guò)醫(yī)生對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行打分和排序，訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型基于獎(jiǎng)勵(lì)模型，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法、優(yōu)化模型反饋強(qiáng)化基于反饋強(qiáng)化的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，讓模型回復(fù)更專業(yè)，更像醫(yī)生基于騰訊云醫(yī)療大模型的核心優(yōu)勢(shì)解決方案成效客戶痛點(diǎn)與需求客戶痛點(diǎn)與需求解決方案實(shí)施成效實(shí)施成效醫(yī)院內(nèi)部醫(yī)護(hù)人員工作效率提升：使用隨訪建議生成后，瑞金醫(yī)院的隨訪建議生成達(dá)到臨床可用水平，瑞金醫(yī)院內(nèi)部節(jié)約了醫(yī)生50以上的撰寫時(shí)間。

41400-072-5588金融行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)與最佳應(yīng)用實(shí)踐金融行業(yè)特有的高密集數(shù)據(jù)屬性以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)更變，為其在數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)治理層面帶來(lái)主要挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)的難點(diǎn)也進(jìn)而使得客戶服務(wù)建議合理化受到限制。生成式AI的創(chuàng)新生成能力協(xié)助金融行業(yè)實(shí)現(xiàn)高效、低成本生成式AI增強(qiáng)了金融行業(yè)的數(shù)據(jù)連接，協(xié)助機(jī)構(gòu)及分析人員縮短了海量數(shù)據(jù)處理分析的時(shí)長(zhǎng)，提升了數(shù)據(jù)處理決策的效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)賦能機(jī)構(gòu)識(shí)別欺詐、生成式AI賦能金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理高效性背后仍存在敏感數(shù)據(jù)泄露、模型偏見(jiàn)與過(guò)擬合等帶來(lái)的交易決策失誤等潛在風(fēng)險(xiǎn)，因此，金融機(jī)構(gòu)及相關(guān)部門需建 42400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編2.7.1金融行業(yè)的場(chǎng)景挑戰(zhàn)與發(fā)展（1/2）關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)金融行業(yè)特有的高密集數(shù)據(jù)屬性以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)更變，為其在數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)治理層面帶來(lái)主要挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)的難點(diǎn)也進(jìn)而使得客戶服務(wù)建議合理化受到限制。生成式AI的創(chuàng)新生成能力協(xié)助金融行業(yè)實(shí)現(xiàn)高效、低成本的功能拓展與數(shù)據(jù)信息處理。傳統(tǒng)行業(yè)挑戰(zhàn)與“生成式AI+金融”新形態(tài)監(jiān)管環(huán)境變化監(jiān)管政策不斷變化跨境監(jiān)管難度提升檢測(cè)?監(jiān)管環(huán)境變化監(jiān)管政策不斷變化跨境監(jiān)管難度提升檢測(cè)??社會(huì)結(jié)構(gòu)變化基于視覺(jué)感知與內(nèi)容提取分析處理前端硬件采集圖像信息相關(guān)應(yīng)用測(cè)、智能安防能??勞動(dòng)力市場(chǎng)轉(zhuǎn)變，金融領(lǐng)域人才成本高低凈值客戶數(shù)量比重提升智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI?投研風(fēng)險(xiǎn)管理挑戰(zhàn)基于NLP等技術(shù)，以人機(jī)語(yǔ)音交互核心，處理、生成人類語(yǔ)音相關(guān)應(yīng)用音身份驗(yàn)證????人員操作失誤風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)故障風(fēng)險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)客戶交易數(shù)據(jù)隱私和安全知識(shí)圖譜精準(zhǔn)營(yíng)銷??金融機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)變化基于金融大數(shù)據(jù)構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用：風(fēng)險(xiǎn)管理、合規(guī)性檢查、信貸審批、投資分析客戶行為習(xí)慣變化安全合規(guī)客戶需求多樣化、個(gè)性化客戶產(chǎn)品獲取渠道轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)紛雜分散以NLU機(jī)理解處理并生成自然語(yǔ)言相關(guān)應(yīng)用究自然語(yǔ)言處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)生成式AI通過(guò)創(chuàng)新的的數(shù)據(jù)模式、策略以及復(fù)雜市場(chǎng)的模擬，協(xié)助金融行業(yè)突破傳統(tǒng)模式下監(jiān)行業(yè)傳統(tǒng)挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)管理等層面面臨挑戰(zhàn)?！吧墒紸I+金融”新形態(tài)：基于知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，生成式AI創(chuàng)造出全新的數(shù)據(jù)模式、策略與個(gè)性化營(yíng)銷內(nèi)容，并通過(guò)模擬復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與管理。來(lái)源：度小滿、騰訊云、沙利文 43400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編金融行業(yè)的場(chǎng)景挑戰(zhàn)與發(fā)展（2/2）關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式AI增強(qiáng)了金融行業(yè)的數(shù)據(jù)連接，協(xié)助機(jī)構(gòu)及分析人員縮短了海量數(shù)據(jù)處理分析的時(shí)長(zhǎng)，提升了數(shù)據(jù)處理決策的效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)賦能機(jī)構(gòu)識(shí)別欺詐、異常數(shù)據(jù)等風(fēng)險(xiǎn)。金融行業(yè)生成式AI機(jī)會(huì)點(diǎn)圖譜風(fēng)險(xiǎn)管控：金融欺詐檢測(cè)信貸風(fēng)險(xiǎn)警報(bào)風(fēng)險(xiǎn)管控：金融欺詐檢測(cè)信貸風(fēng)險(xiǎn)警報(bào)職員賦能：智慧辦公金融產(chǎn)品定價(jià)銀行數(shù)字員工個(gè)性化客戶服務(wù)查詢服務(wù)服務(wù)建議：理財(cái)服務(wù)建議信貸支持方案建議風(fēng)險(xiǎn)管控：風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警材料識(shí)別與審核數(shù)據(jù)分析：研報(bào)生成交易數(shù)據(jù)分析投研助手智能交易：智能投顧服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控：風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警產(chǎn)品設(shè)計(jì)與優(yōu)化：保險(xiǎn)產(chǎn)品推薦個(gè)性化保險(xiǎn)建議保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)保險(xiǎn)顧問(wèn)理賠流程優(yōu)化數(shù)據(jù)分析：索賠預(yù)測(cè)分析健康數(shù)據(jù)分析銀行券商保險(xiǎn)資管注：部分應(yīng)用涉及多個(gè)技術(shù)功能，對(duì)應(yīng)顏色代表主要的功能技術(shù)模塊價(jià)值效益銀行券商保險(xiǎn)資管注：部分應(yīng)用涉及多個(gè)技術(shù)功能，對(duì)應(yīng)顏色代表主要的功能技術(shù)模塊價(jià)值效益?zhèn)€性化投資建議金融產(chǎn)品創(chuàng)新產(chǎn)品管理：智能投后管理報(bào)告資產(chǎn)定價(jià)模型輔助資產(chǎn)配置優(yōu)化資產(chǎn)管理：投資合規(guī)性檢查信用評(píng)分與違約預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)管控：生成式AI用機(jī)會(huì)點(diǎn)與整理與預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)與監(jiān)測(cè)場(chǎng)景提升分析師對(duì)于交易數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性優(yōu)化提供給客戶的金融服務(wù)方案1風(fēng)險(xiǎn)管控：生成式AI可以更快速全面地預(yù)測(cè)和識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，讓金融機(jī)構(gòu)可以快速做出正確決策減少損失。在銀行當(dāng)中可以進(jìn)行金融欺詐檢測(cè)以及貸款文件對(duì)比等；在券商機(jī)構(gòu)可用于識(shí)別和審核材料。2數(shù)據(jù)分析：生成式AI可以快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析等，為金融機(jī)構(gòu)決策提供有力支23持。在券商機(jī)構(gòu)可用于交易數(shù)據(jù)分析；保險(xiǎn)領(lǐng)域可以對(duì)健康數(shù)據(jù)、索賠預(yù)測(cè)進(jìn)行分析。3產(chǎn)品管理：生成式AI可以提升產(chǎn)品的創(chuàng)新性，可以提供合理的產(chǎn)品定價(jià)建議和更加精準(zhǔn)的產(chǎn)品推廣策略。在資產(chǎn)管理方面可以為客戶提供個(gè)性化投資建議以及金融產(chǎn)品的創(chuàng)新。

44400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編金融行業(yè)的應(yīng)用潛在風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)生成式AI賦能金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理高效性背后仍存在敏感數(shù)據(jù)泄露、模型偏見(jiàn)與過(guò)擬合等帶來(lái)的交易決策失誤等潛在風(fēng)險(xiǎn)，因此，金融機(jī)構(gòu)及相關(guān)部門需建立完善的數(shù)據(jù)安全管理體系，并對(duì)重要信息進(jìn)行二次驗(yàn)證核實(shí)。金融行業(yè)的生成式AI潛在應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)

生成內(nèi)容可靠性風(fēng)險(xiǎn) 涉及功能領(lǐng)域交易數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)決策偏差：金融服務(wù)類企業(yè)可能會(huì)因生成式AI產(chǎn)生的不精準(zhǔn)或錯(cuò)誤的市場(chǎng)判斷而影響分析決策的準(zhǔn)確性。生成數(shù)據(jù)過(guò)度依賴：金融屬于數(shù)據(jù)高度密集行業(yè)，生成式AI所能創(chuàng)造合成的數(shù)據(jù)范圍和規(guī)模有一定限制，過(guò)度依賴合成的金融數(shù)據(jù)存在引發(fā)輸出結(jié)果的無(wú)效。出險(xiǎn)場(chǎng)景模擬偏差：在理賠預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)，出險(xiǎn)場(chǎng)景模擬的精準(zhǔn)度尤為重要，生成內(nèi)容的偏差會(huì)導(dǎo)致理賠支付錯(cuò)誤，造成企業(yè)與客戶的雙向損失。

研報(bào)生成智能投顧責(zé)任歸屬風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)：大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求存在產(chǎn)生與知識(shí)產(chǎn)權(quán)或版權(quán)侵犯相關(guān)的法律風(fēng)險(xiǎn)，部署模型的相關(guān)企業(yè)需評(píng)估訓(xùn)練集中的知識(shí)產(chǎn)權(quán)合規(guī)性。數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限：在風(fēng)險(xiǎn)管理等環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)的治理與分析需實(shí)現(xiàn)各部門間的共享，針對(duì)部分敏感的交易數(shù)據(jù)，不合適的限權(quán)管理將引發(fā)數(shù)據(jù)的誤用與泄露。風(fēng)險(xiǎn)事件泄露：若生成式AI泄露了風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)而導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)做出錯(cuò)誤隱私與數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)敏感數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)：在訓(xùn)練模型和測(cè)試數(shù)據(jù)集時(shí)，企業(yè)應(yīng)盡可能保障數(shù)據(jù)安全，隱蔽相關(guān)數(shù)據(jù)，否則模型或因功能故障或定向攻擊邪路相關(guān)機(jī)密數(shù)據(jù)。客戶信息泄露風(fēng)險(xiǎn)：生成式AI需要通過(guò)大量客戶的個(gè)人信息與財(cái)務(wù)信息生成個(gè)性化的理財(cái)方案，其中存在客戶隱私數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)應(yīng)采取包括模型訪問(wèn)權(quán)限管理等措施保護(hù)相關(guān)客戶信息。

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與審核交易數(shù)據(jù)分析建議分析操作與技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)操縱風(fēng)險(xiǎn)：生成式AI可能會(huì)被利用于生成誤導(dǎo)信息，從而影響市場(chǎng)情緒和價(jià)格，最終產(chǎn)生操縱市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)濫用：生成式AI可能被用于不道德或非法的目的，例如創(chuàng)建虛假的

交易數(shù)據(jù)分析交易機(jī)器人助手風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警來(lái)源：沙利文

45400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編中國(guó)金融行業(yè)最佳應(yīng)用實(shí)踐-“e海言道”大模型“e海言道”大模型“e海言道”大模型應(yīng)用場(chǎng)景：金融行業(yè)+智能問(wèn)答+合規(guī)風(fēng)控+代碼輔助+辦公助手+智能研報(bào)核心評(píng)價(jià)關(guān)鍵詞業(yè)務(wù)流程提質(zhì)增效定制化企業(yè)服務(wù)數(shù)據(jù)信息安全防護(hù)金融多模態(tài)全棧式大模型方案能力分析功能價(jià)值與適用性數(shù)據(jù)專用性供智能補(bǔ)全與對(duì)話問(wèn)答服務(wù)。長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略契合科技+數(shù)據(jù)+場(chǎng)景”為驅(qū)動(dòng)，全面賦能業(yè)務(wù)發(fā)展，商湯為其提供的解決方案契合企業(yè)內(nèi)部發(fā)展戰(zhàn)略。評(píng)選維度實(shí)施與支持前期部署與推理成本：基于商湯日日新模型產(chǎn)品矩陣，滿足了客戶不同規(guī)模場(chǎng)景的

技術(shù)性能與創(chuàng)新力生成質(zhì)量可控：續(xù)提升生成內(nèi)容精確率。智能問(wèn)答助手：為內(nèi)部員工提升工作效率。智能研發(fā)助手：提供代碼補(bǔ)全與對(duì)話問(wèn)答服務(wù)，降低開發(fā)技術(shù)門檻,提高開發(fā)效率，提升軟件交付質(zhì)量?？蛻趔w驗(yàn)與滿意度反饋場(chǎng)景價(jià)值滿意：智能問(wèn)答、智能大幅提升了海通內(nèi)部工作效率。應(yīng)用需求。覆蓋證券交易的前、中后期各環(huán)節(jié)：能問(wèn)答、智能研發(fā)、智能研報(bào)等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

合作滿意反饋：通過(guò)與商湯深度合作，海通證券將結(jié)合全棧式AI交互變革與數(shù)智化業(yè)務(wù)系統(tǒng)重構(gòu)，為行業(yè)垂直領(lǐng)域大模型的落地探索經(jīng)驗(yàn)。長(zhǎng)期合作意愿字海通”到“數(shù)智海通”的跨越式突破。來(lái)源：商湯科技、沙利文 46400-072-5588沙利文場(chǎng)研讀 章節(jié)二應(yīng)用踐匯編針對(duì)工作內(nèi)容繁雜、交易數(shù)據(jù)高度密集等行業(yè)及企業(yè)痛點(diǎn)，商湯與海通聯(lián)合基于日日新大模型打造行業(yè)多模態(tài)全棧式新生態(tài)，其中商湯代碼小浣熊協(xié)助海通證券實(shí)現(xiàn)開發(fā)效率提效，滿足內(nèi)部安全防護(hù)與代碼數(shù)據(jù)保密需求。商湯科技 海通證券針對(duì)工作內(nèi)容繁雜、交易數(shù)據(jù)高度密集等行業(yè)及企業(yè)痛點(diǎn)，商湯與海通聯(lián)合基于日日新大模型打造行業(yè)多模態(tài)全棧式新生態(tài)，其中商湯代碼小浣熊協(xié)助海通證券實(shí)現(xiàn)開發(fā)效率提效，滿足內(nèi)部安全防護(hù)與代碼數(shù)據(jù)保密需求。代碼小浣熊全鏈路輔助優(yōu)勢(shì)軟件開代碼小浣熊全鏈路輔助優(yōu)勢(shì)軟件開需求分析架構(gòu)設(shè)計(jì)代碼編寫軟件測(cè)試部署上線系統(tǒng)維護(hù)子流程模型能力代碼重構(gòu)多輪對(duì)話情感分析…碼代碼補(bǔ)全例長(zhǎng)文本理解…碼代碼補(bǔ)全生成測(cè)試用例多輪對(duì)話…碼代碼補(bǔ)全代碼重構(gòu)代碼翻譯釋…文生圖多輪對(duì)話邏輯推理…多輪對(duì)話邏輯推理長(zhǎng)文本理解內(nèi)容創(chuàng)作擴(kuò)寫與優(yōu)化情感分析…需求調(diào)研技術(shù)架構(gòu)編碼實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)構(gòu)建環(huán)境準(zhǔn)備技術(shù)支持需求評(píng)估業(yè)務(wù)流程單元測(cè)試集成測(cè)試系統(tǒng)安裝錯(cuò)誤修復(fù)需求規(guī)格設(shè)計(jì)用戶界面代碼評(píng)審系統(tǒng)測(cè)試驗(yàn)收測(cè)試系統(tǒng)升級(jí)原型設(shè)計(jì)模塊功能版本管理結(jié)果評(píng)估用戶培訓(xùn)性能優(yōu)化客戶痛點(diǎn)與需求研發(fā)效率挑戰(zhàn)客戶痛點(diǎn)與需求研發(fā)效率挑戰(zhàn)率逐漸成為業(yè)務(wù)發(fā)展的瓶頸。數(shù)據(jù)信息防護(hù)需求因此對(duì)于企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)信息安全性有較高要求。解決方案商湯日日新·代碼小浣熊研發(fā)流程中的多項(xiàng)技術(shù)突破，包括代碼對(duì)