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ABeam中国 | 中国科技趋势2025系列篇之3——生成式AI:重塑生产力的未来

2025年3月4日 14:54  CCTIME飞象网  

序言

在当今这个日新月异的数字时代,人工智能(AI)作为科技创新的前沿阵地,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。

生成式AI,作为人工智能领域中备受瞩目的一个分支,正逐渐成为推动生产力发展的新引擎,预示着生产力重塑的未来,并为社会带来巨大的经济效益。2022年11月,OpenAI正式推出ChatGPT。ChatGPT迅速走红,成为互联网史上最快获得1亿用户的产品之一;2025年1月,中国的生成式AI在全球范围内引起了广泛关注,Deepseek的模型不仅以更低的成本达到了行业前沿水平,还实现了开源,成为全球AI界的焦点,重新定义全球AI竞争格局。

本篇《中国科技趋势2025系列篇之3——生成式AI:重塑生产力的未来》将带您深入了解生成式 AI 如何重塑生产力的未来,带来生产力的飞跃,探索其在不同领域的广泛应用,共同展望生成式 AI 的未来发展趋势。

01 生成式AI:重塑生产力的未来

定义

生成式AI,即生成式人工智能(Generative AI),是一种能够基于用户请求创造原创内容的人工智能技术。它利用深度学习模型,如Transformer架构等,通过分析和学习大量数据的模式和特征,生成新的数据或内容。

这些内容可以是文本、图像、音频、视频等多种形式,具有一定的创造性和多样性。生成式AI在艺术创作、内容生成等领域展现出独特的能力,为各行业提供了创新的解决方案。

生成式AI与传统AI的区别

生成式AI(Generative AI)与传统AI(主要是判别式AI)在核心理念和应用场景上存在显著差异。

生成式AI专注于创造全新的内容或数据,例如通过深度学习模型生成图像、音乐、文本或视频,它能够模仿数据的分布并创造出与训练数据相似但完全新颖的实例。这种AI的应用范围广泛,从艺术创作到数据增强,再到模拟复杂系统等等;

判别式AI是指利用人工智能技术来辅助或自动化决策过程的一系列方法和系统,判别式AI能识别数据中的隐藏规律,指导基于数据洞察的决策过程,并解决与核心业务运营密切相关的问题。

简而言之,生成式AI是关于“创造”,而判别式AI是关于“识别”。生成式AI在内容创作与生成方面具有独特优势,而判别式AI在数据分析和决策支持方面更为擅长。

02 行业应用:生成式AI赋能千行百业

生成式AI的核心能力

生成式 AI 的核心能力主要体现在内容生成与创造、多模态信息处理、趋势分析预测及自然交互等方面,这些核心能力使其在众多领域都有着独特的应用价值,而这些应用价值的实现,使其在制造业、消费零售业、金融业等行业的不同环节都有一些应用,为企业带来生产力的提升,创造了更大的经济效益。

各行业应用趋势

通过综合分析其在行业中的应用,我们发现,在交互性较强、容错率较高的行业,例如消费零售、教育和传媒等行业,生成式AI的应用更为广泛、渗透率也相对较高;在制造业、消费零售业和金融等行业,生成式AI所创造的生产力增益则更为显著。

ABeam通过资料整理

以下我们以生成式AI在制造业的应用场景举例:制造业——数据积累多、生成式AI应用潜力较大的领域

中国凭借坚实的制造业基础,已积累了海量的行业数据,这为生成式 AI 的应用提供了良好的基础,为生成式AI的发展提供了肥沃的土壤。尽管目前生成式AI在制造业的渗透率尚低,但这也预示着这是一个潜力无限的‘蓝海’市场,生成式AI在制造业中的应用,不仅潜力巨大,更有望为制造业带来前所未有的生产力飞跃。

目前,生成式AI主要在制造业的营销与销售环节有较多的应用,主要用于智能客服、营销内容生成等场景,为提升客户满意度和体验感以及提升工作效率提供帮助,并为企业降低成本,带来更大的经济效益。

此外,生成式AI在制造业的其他环节中也发挥着重要作用,进一步证明了其在提升业务效率和生产力方面的潜力,例如:在设备维护预测方面,通过构建专门针对公司业务的LLM(大型语言模型)系统,企业能够为相关人员提供实时的询问服务,有效预防事故,降低损失。

案例

ABeam与失败学专家畑村洋太郎教授合作开发了一个输入了失败学数据的LLM (大型语言模型)系统——“失败学顾问”,通过从不同行业的失败案例中提取共点并提供建议,为企业解决问题并创造新价值。

03 生成式AI的未来趋势与展望

据Gartner公开报告,目前,生成式 AI 正处于 “期望膨胀期” 的顶峰,面临泡沫破裂的挑战,预计在未来 2 至 5 年内,生成式 AI 技术将迈入市场成熟期,为各行业带来更高的生产力,推动经济的持续发展和创新。

展望生成式AI的未来趋势,我们发现在合成数据以及智能体方向将会成为行业重点聚焦方向,而生成式AI的发展将赋能性别平等与个人全面发展,这也将成为个人重塑自身生产力的新机遇。

AI 技术成熟度曲线

01 合成数据与企业数据开放共享:生成式AI发展的重要燃料及未来共识

随着生成式 AI 技术的发展,对高质量数据的需求日益迫切。合成数据(一种数据生成技术,通过 AI 生成与真实数据相近的人造数据)作为高质量数据供给的新引擎,将与真实数据混合使用,推动大模型能力的跃迁。同时,企业数据的开放共享将成为打破数据孤岛的关键,通过政府、企业和科研机构的共同努力,构建开放的数据共享平台,促进跨行业的合作和创新。

02 AI智能体:驱动生产力提高的重要抓手

AI 智能体作为一种能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体,未来将 “加入劳动力大军”,从根本上改变各公司的产出,成为促进生产力提升的关键力量。

同时,垂直行业Know How的知识输入也将为AI智能体的发展提供燃料。通过将技术实力与海量优质数据深度融合,为智能体的高效运行和精准决策提供坚实的技术支撑。

03 生成式AI赋能性别平等与个人发展:助力女性破茧成蝶,推动人类终身学习与技能提升

生成式 AI 的兴起为女性带来了更多帮助,助力她们突破职业发展中的枷锁,创造更广阔的职业发展空间。生成式 AI 也能促使个人全面发展,反向推动终身学习与技能提升,要求人们持续学习新技能和知识,以维持自身的竞争力。

中国科技趋势

以上内容为《中国科技趋势2025系列篇之3——生成式AI:重塑生产力的未来》这一主题的简要内容,完整版本届时会另行发布,在完整版本中我们会更加详细解读生成式AI对生产力的提升,比如:生成式AI在具体行业的应用与痛点、中国生成式AI的生态、挑战与优势以及企业应用生成式AI的策略分析与建议等。

后续,我们也将继续更新中国科技趋势的其他分支内容,请持续关注ABeam,收获更多中国科技趋势干货!

编 辑:T01
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