《生成式人工智能应用发展报告（2024）》指出：生成式人工智能驱动行业降本增效

近日，中国互联网络信息中心发布《生成式人工智能应用发展报告（2024）》。报告指出，2023年至今，生成式人工智能相关产业在我国快速发展，新产品新模型不断迭代，新应用新业态持续涌现。包括石化行业在内的各行各业正在积极拥抱生成式人工智能带来的智能化升级浪潮，驱动行业降本增效。

报告认为，从应用场景来看，生成式人工智能在用户端和企业端的应用情况存在差异。在用户端，生成式人工智能以“AI助手”“智能助手”作为主要产品形态，并与即时通信、办公软件、线上客服、创作工具等传统互联网产品进行融合，为用户提供智能化的交流、办公、创作体验。在企业端，交通、能源、制造、化工等多个领域的高科技企业与传统行业积极进行合作，投入大量资源，共同研发各行业专用的生成式人工智能大模型，探索如何利用这项新兴技术赋能实体经济创新发展。

报告指出，随着“人工智能+”行动等政策深入推进，生成式人工智能大模型在各行业的应用成效开始显现。降本和增效是各行业选择应用大模型的核心驱动力。大模型的应用不仅能够自动化完成重复性任务，还可以通过深入数据分析提供更为精准的洞察，从而显著提升企业的工作效率。

《报告》围绕工业生产、科研探索、智慧能源等领域，以案例分析的方式，介绍了生成式人工智能如何赋能不同领域降本增效。

在工业生产领域，《报告》以“中化信息利用大模型创新新材料研发范式”为例阐述了人工智能在化工新材料研发、安全生产中的作用。报告指出，过去，在化工行业新材料研发方面，科研人员需要依赖人工经验，进行筛选目标、设计实验、报告分析等环节，整个研发过程要对分散在各网站的文献、业务系统中的众多专业信息进行检索，严重影响了研发效率。中化信息利用“化小易”智能平台，提升了新材料研发过程中的信息获取效率，辅助专家作出决策。在安全生产方面，传统视频监控识别算法准确率低，造成企业运维管理难度大、安全隐患响应和处置不及时。中化信息与百度合作探索人工智能在化工行业的应用，建设工业视觉智能应用平台，对生产区域内不安全行为进行实时视频分析，形成报警数据，将安全事件响应效率提升至分钟级，大大提升了企业安全生产的综合能力。

报告认为，随着生成式人工智能技术的成熟和企业对其潜力的深入理解，其应用范围将逐渐扩大。从短期看，生成式人工智能大模型的应用聚焦于人机交互频繁且任务重复性高的场景。这些场景对自动化和效率提升的需求最为迫切，且相对容易验证模型的准确性和效率。从长期看，生成式人工智能大模型的应用将不仅仅局限于执行操作层面，而是会扩展到决策支持和战略管理层面。这意味着大模型将更深入地参与到企业的核心业务流程中，如市场预测、风险评估、策略规划等。随着模型的不断学习和优化，它们将能够提供更加精准的决策建议。这种变革不仅会改变工作方式，还会推动企业组织结构、运营模式的创新，以及产品和服务的创新设计，最终可能重构整个行业的运作模式。