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[腾讯]:2024生成式ai产业落地路径研究报告 -j9九游会老哥俱乐部官网

信息技术2024-05-21腾讯刘***
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生成式ai产业落地路径研究报告 j9九游会老哥俱乐部官网的版权声明 本报告j9九游会老哥俱乐部官网的版权属于腾讯云计算(北京)有限责任公司,并受法律保护。转载、摘抄或利用其他方式使用本报告文字或观点的,应注明“来源:腾讯云计算(北京)有限责任公司”。违反上述声明者,公司保留追究其法律责任的权利。 引言 在当下新一轮科技革命和产业变革加速发展的背景下,数据已成为新的生产要素,算力成为新的基础能源,而人工智能则成为新质生产力。2024年的政府工作报告中,明确指出要深化人工智能应用,并首次提出开展“人工智能 ”行动。该行动打开了新质生产力的大门,人工智能正在成为产业创新的关键抓手。尤其是以大模型为代表的生成式ai技术,已成为推动新一代产业变革的核心动力。 为抓住此次技术机遇,企业开始积极尝试将生成式ai融入工作流程,以探索各种创新可能性。生成式ai已经成为企业各个层面关注的焦点,ceo寄望于新技术成为公司业绩增长的引擎,而员工则期待新技术成为他们创意性工作的源泉。在这个变革的时代,企业不断努力将技术机遇转化为竞争优势,不断拓展业务领域,迎接未来的挑战。 对于企业而言,探索生成式ai应用落地是一项具有挑战性的任务。本报告提出了生成式ai应用场景矩阵,用以协助企业完善自身可落地应用场景。同时,报告还基于落地实践经验总结出生成式ai应用落地路线,指导企业遴选适合自身情况的落地方式。结合gartner的产业技术研究,本报告力图为企业带来腾讯云的思考、实践经验与建议,希望帮助企业捕捉这一历史性新机遇,谱写第二增长曲线。 contents目录01生成式ai勾勒企业智慧未来02生成式ai产业落地路径,指引企业找到适合的落地场景和技术路线03腾讯云为客户提供生成式ai驱动的新一代产品方案一、 大模型技术发展迅速,激发企业生成式ai应用需求 / 02二、 生成式ai应用落地处在探索阶段 / 03三、 企业落地生成式ai应用面临两大挑战 / 03一、 生成式ai应用场景盘点梳理 / 06二、 腾讯云、gartner联合推出生成式ai应用落地路线图 / 12三、 落地路线解读 / 16一、 基于生成式ai的腾讯云产品架构升级 / 22二、 腾讯云完善的产品矩阵,满足不同路线客户需求 / 22contents目录01生成式ai勾勒企业智慧未来02生成式ai产业落地路径,指引企业找到适合的落地场景和技术路线03腾讯云为客户提供生成式ai驱动的新一代产品方案一、 大模型技术发展迅速,激发企业生成式ai应用需求 / 02二、 生成式ai应用落地处在探索阶段 / 03三、 企业落地生成式ai应用面临两大挑战 / 03一、 生成式ai应用场景盘点梳理 / 06二、 腾讯云、gartner联合推出生成式ai应用落地路线图 / 12三、 落地路线解读 / 16一、 基于生成式ai的腾讯云产品架构升级 / 22二、 腾讯云完善的产品矩阵,满足不同路线客户需求 / 22 04生成式ai产业最佳落地实践05生成式ai发展展望一、 路线一 - 标准软件 / 44二、 路线二 - 标准模型能力增强 / 46三、 路线三 - 定制化模型精调训练 / 5404生成式ai产业最佳落地实践05生成式ai发展展望一、 路线一 - 标准软件 / 46二、 路线二 - 标准模型能力增强 / 48三、 路线三 - 定制化模型精调训练 / 56 第一章生成式ai勾勒企业智慧未来 (一)大模型技术发展迅速,激发企业生成式ai应用需求 伴随2022年末chatgpt的问世,以大模型为代表的生成式ai技术得到各行各业的高度关注和热议。最早由谷歌提出了transformer架构,随后,谷歌相继发布了基于transformer架构的bert、t5等预训练模型,同时openai也推出了gpt预训练模型。模型的参数量迅速提升至千亿甚至万亿级别,成为超大规模参数模型,同时通过对丰富知识数据的学习,大模型技术在泛化能力、多模态能力、开放域交互和模型可解释性等方面均有巨大提升。 2020年,gpt3.0发布,在文本生成方面的能力表现优异。其生成的文本准确、连贯,并且更加贴近人类的表达方式,这使得大模型在内容创作、对话交互等场景具备实用性。2022年,midjourney发布,大模型的图像生成能力得到广泛认可,应用于广告、游戏等创意设计场景。2024年,sora发布,可以根据文本、图像生成逼真且具有想象力的视频。教育和娱乐等行业正在积极应用sora制作视频。 大模型技术发展带来的生成式ai效果提升催生出了新的场景和产业模式,企业探索生成式ai的需求迅速增长。 根据 gartner 对 822 位企业领导者进行的 "2024 年新一代人工智能规划 "调查显示,绝大多数正在实施或积极计划实施生成式ai的企业高管已经预期或实现了实施收益。平均而言,受访者调查报告:收入增加 15.8%,成本节约 15.2%,员工人数减少 4.6%,生产率提高 22.6%。[1][1]gartner inc., how to calculate business value and cost for generative ai use cases, g00805323生成式ai产业落地路径研究报告02 (二)生成式ai应用落地处在探索阶段 生成式ai技术在极短时间内快速渗透到各个工作场景之中,并在改变以往的工作方式。这种新技术的普及将不可避免地诞生新的商业模式和产业生态,并带来全新的机遇。在这个变革的过程中,企业都在积极融入新技术的潮流,并期望在竞争中脱颖而出。 根据gartner调研数据,44%企业cio表示已经落地或将在未来12个月落地生成式ai,68%企业cio表示已经落地或将在未来24个月内落地生成式ai。 目前,经过初步对生成式ai技术的观望学习,企业认为抓住这一变革性新技术将改变行业竞争格局。大量企业开始转向尝试探索将生成式ai技术应用在自己的业务流程中。 首先,生成式ai有望大幅实现降本增效,从而彻底改变行业成本结构。生成式ai打造的智能助手使得企业为每位员工配备了“专家智囊”,员工个人产能得以倍数级提升,重塑了企业人力资源成本结构。 其次,生成式ai有望实现客户交互方式的变革,使得企业在客户争夺战中抢得先机。一方面,生成式ai的交互体验与真人无差,且个性化更强,年轻客户更青睐新一代的交互方式。另一方面,全新的交互方式之上有可能孕育全新的消费模式。(三)企业落地生成式ai应用面临两大挑战 生成式ai为企业描绘了美好的未来前景,然而,要将其真正应用于实际业务中,企业仍然面临着场景价值、落地可行性等诸多挑战。 在场景价值方面,企业担心新技术应用价值不及预期,面临如何规划应用落地场景的挑战。企业需要确定生成式ai在特定业务场景下的实际应用和价值,这涉及到对业务需求、用户体验的全面分析和评估。但面对场景价值如何分类与遴选、生成式ai能够解决到何种程度等问题时,企业仍缺少成熟的方法支撑。[2][2]gartner inc., 2024 cio and technology executive agenda: a china perspective, g00807509生成式ai产业落地路径研究报告03 在落地可行性方面,企业担心生成式ai技术人才储备不足、数据基础设施不成熟等问题,面临如何选择适合自身情况落地技术路线的挑战。尽管生成式ai技术非常先进,但要在企业内部或产品中实际落地应用,需要充分考虑哪些评估维度,以及可以选择哪些落地路线,企业亟待解决。 针对以上两大挑战,企业需要梳理落地场景,从中优选适合自身的应用落地。并且,企业需要审慎评估技术、预算、风险等维度,寻找合理的落地方式。为此,基于gartner的研究方法,腾讯云结合自身的大模型应用落地实践经验,为企业提供生成式ai应用场景矩阵和生成式ai应用落地路线图,帮助企业解决场景价值、落地可行性等挑战。生成式ai产业落地路径研究报告04 第二章生成式ai产业落地路径,指引企业找到适合的落地场景和技术路线 生成式ai技术有助于企业构建行业竞争壁垒,提升市场竞争力,改善客户体验。然而,企业在落地生成式ai应用时,缺少落地场景规划和落地路线选择的方法指导。本章旨在帮助企业全面规划落地场景,遴选最适合自身情况的落地技术路线,实现生成式ai应用的快速落地。同时,本章节还为企业用户落地生成式ai匹配了相应的腾讯云产品方案,使企业能够更加高效地利用生成式ai技术,实现场景价值。(一)生成式ai应用场景盘点梳理 1.生成式ai应用场景矩阵 生成式ai在各行业、各企业职能中的落地应用场景不断增多。然而,在进行生成式ai应用建设之前,企业往往缺乏明确的可落地场景参考,并且对于如何优选试点应用进行落地缺少经验和方法参考。为此,腾讯云推出生成式ai应用场景矩阵,通过对场景价值分类,并对场景技术成熟度进行评估,协助企业系统梳理适合自身情况的落地场景。(落地场景图由横纵2个坐标轴,4个场景价值象限,以及分布在象限中的场景点构成。)生成式ai产业落地路径研究报告06 在生成式ai应用场景矩阵中,横轴是指落地场景面向的企业业务流程分类。横轴正方向,是生成式ai应用到与外部用户体验相关的业务流程,涵盖直接与用户交互或者将生成式ai应用内置于销售给用户的产品服务中等方式。横轴负方向,是生成式ai应用到企业日常运营相关的企业内部流程,生成式ai技术服务于企业员工或企业内部核心业务流程。 纵轴是指落地场景对于业务的改造程度分类。纵轴正方向,是指生成式ai具备颠覆既有业务的创新能力,通过变革产品/业务模式创新,实现业务价值革新。纵轴负方向,是指生成式ai可以改善既有的业务和运营模式,实现业务流程增强。 通过横纵2个坐标轴,生成式ai落地场景被划分至4个场景价值象限中,分别为运营效率提升、客户体验提升、产品价值创新和业务流程重塑。 运营效率提升象限,指面向企业内部用户,改善了现有业务流程的场景;通过生成式ai应用帮助企业it、办公、营销、人财税法职能运营等部门实现降本增效的价值。 客户体验提升象限,指面向企业外部用户,增强业务服务流程的场景。通过生成式ai应用提升了企业售前、售中、售后的全流程客户体验,。 产品价值创新象限,指面向企业外部用户,颠覆了传统业务价值的场景,此类场景通过生成式ai重新定义企业服务客户的产品与服务模式。 业务流程重塑象限,指面向企业内部用户,革新业务价值的场景。通过生成式ai应用彻底改造了企业研发、供应链、生产等核心价值链。生成式ai产业落地路径研究报告07 2.四大场景象限 生成式ai将在各个行业、各个业务流程释放价值,这既包括现有业务流程增强所带来的收入增长或成本下降,也包含推动行业进化过程中带来的全新经济价值。以下,我们将对运营效率提升、客户体验提升、业务流程重塑、产品价值创新4大场景价值进行解析。 3.运营效率提升 高效的执行力是企业核心竞争壁垒之一。生成式ai既是通用知识的百科专家,在学习行业和企业专有知识之后,也可以成为特定领域的专家。生成式ai的专家能力,通过智能助手辅助员工或者智能化自动执行业务流程完成落地,从而实现运营效率提升。 首先,企业员工日常有大量文档撰写、图片素材制作、代码注释补齐等执行性工作。通过与模型的问答交互,员工可以获得文档、图像、代码等基础成果,在此之上进行调优可以提高工作效率。 企业可以参考生成

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