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自然語言處理技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GPT-3、文本生成圖像 AI，分別入選 2001 年、2013 年、2018 年、2021 年、2023 年《麻省理工科技評論》全球十大突破性技術(shù)。這些技術(shù)為生成式人工智能發(fā)展到今天的狀態(tài)奠定了基礎(chǔ)。

過去一年生成式人工智能已經(jīng)成為人們討論的中心話題，行業(yè)有「最」關(guān)心的話題、評論這是「最」卷的行業(yè)、形成「最」快速的增長與熱潮、企業(yè)開展「最」激烈的競爭……同時(shí)我們也觀察到，正在「變」快的立法速度、正在「變」務(wù)實(shí)的大眾和企業(yè)……

狂奔一年時(shí)至今日，大眾和企業(yè)更加關(guān)心基礎(chǔ)/通用模型、行業(yè)/垂直模型的實(shí)際落地應(yīng)用，以及它將如何以及在多大程度上影響企業(yè)運(yùn)營，企業(yè)管理者正在思考最合適自身的布局策略、選型策略、企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用部署的速度、大模型的產(chǎn)品能力等切實(shí)問題。

這里有三個(gè)重心的轉(zhuǎn)移: （1）2023 上半年，在 ChatGPT 面世之時(shí)，大眾更加

我們預(yù)計(jì) 2024 年開始，生成式人工智能將引發(fā)真正的企業(yè)級人工智能開端。2023 下半年以來，全球企業(yè)確實(shí)在投資、試驗(yàn)生成式人工智能技術(shù)，中國企業(yè)也在

本次研究《麻省理工科技評論》中國團(tuán)隊(duì)嘗試探討一些在部署過程中企業(yè)關(guān)心的問題，以期為企業(yè)部署使用戶生成式人工智能提供一些幫助，如當(dāng)前部署階段、生成式人工智能對企業(yè)的影響、企業(yè)部署生成式人工智能的商業(yè)價(jià)值、部署時(shí)的挑戰(zhàn)、部署策略等，以及正式發(fā)布「中國AI大模型應(yīng)用案例」，這些企業(yè)有的已經(jīng)在內(nèi)部部署大模型、有些企業(yè)正在為行業(yè)（to B、to C）提供通用/定制化大模型能力。

“共識”與“謹(jǐn)慎”并存

2022 年 11 月，OpenAI 發(fā)布了 GPT 3.5 大語言模型 (LLMs)，開始點(diǎn)燃大眾和資本對生成式人工智能的

在 ChatGPT 為代表的生成式人工智能產(chǎn)品推出后，企業(yè)對人工智能的態(tài)度發(fā)生了什么轉(zhuǎn)變？

在《麻省理工科技評論》2022 年對全球 600 位企業(yè)高管的調(diào)研中看出，2022 年（有影響力的產(chǎn)品/生成式人工智能能力出現(xiàn)之前），很少有組織采用人工智能作為任何業(yè)務(wù)功能的關(guān)鍵部分；同樣到 2025 年，也很少有組織計(jì)劃使人工智能成為跨關(guān)鍵職能的核心能力，企業(yè)高管對 AI 未來的判斷也沒有步入“必不可少”的階段。

但在 2022 年底和 2023 年初，面向消費(fèi)者/大眾 C 端的生成式人工智能工具的出現(xiàn)，從根本上改變了公眾對人工智能力量和潛力的討論。甚至某種程度上加速了企業(yè)對于 AI 的部署速度。

盡管自 2019 年推出 GPT-2 以來，生成式人工智能?直在行業(yè)專家的談?wù)撝邢破鸩懀钡浆F(xiàn)在，企業(yè)才意識到其革命性機(jī)遇。這?顛覆性時(shí)刻的影響力及其引發(fā)的連鎖反應(yīng)將在未來幾十年內(nèi)產(chǎn)生回響。

人們清楚地認(rèn)識到這件事情會(huì)在未來兩年內(nèi)，對我們的工作和生活帶來極大的影響，但是卻對如何影響、發(fā)生路徑?jīng)]有明確定論，這種確定但又不明晰的認(rèn)知是當(dāng)前企業(yè)界的共識，大家承認(rèn)了它的重要性，也更加

雖然增加新價(jià)值的影響還未全部實(shí)現(xiàn)，但生成式人工智能確實(shí)正在影響一些事情，例如組織的數(shù)據(jù)和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)置，以及高層和 CIO 等技術(shù)高管為實(shí)現(xiàn)人工智能現(xiàn)代化而做出的投資決策。

經(jīng)過《麻省理工科技評論》洞察團(tuán)隊(duì)在 2023 年 7 月和 8 月對全球 1000 名企業(yè)高管的調(diào)研，以及中國團(tuán)隊(duì)的同步調(diào)研，當(dāng)前市場的反饋是幾乎所有被調(diào)研的公司都認(rèn)為生成式人工智能是技術(shù)領(lǐng)域的重大變化、多數(shù)企業(yè)高管了解生成式人工智能夠提高生產(chǎn)力和改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，這一點(diǎn)成為共識。

但企業(yè)基本都還處于早期采用階段，因?yàn)轭I(lǐng)導(dǎo)者正在評估采用這項(xiàng)新技術(shù)的安全且有價(jià)值的部署方法。高管們的確認(rèn)識到了它的潛力，也在積極嘗試，但他們正在謹(jǐn)慎地部署。

生成式人工智能將引發(fā)真正的企業(yè)級人工智能開端

2023 年企業(yè)對于人工智能的態(tài)度出現(xiàn)大轉(zhuǎn)變，并且從當(dāng)前市場的采用情況來看，企業(yè)在快速部署生成式人工智能能力、產(chǎn)品，背后的邏輯在于企業(yè)開始快速理解生成式人工智能帶來的商業(yè)價(jià)值：

（1）對于個(gè)人來說，生成式人工智能讓公眾意識到了人工智能技術(shù)的具象價(jià)值，因?yàn)樗澈笥辛丝捎霉ぞ唧w現(xiàn)，ChatGPT 的出現(xiàn)或許拉開了開發(fā)工具平臺的下一次變革大幕，從大型機(jī)、臺式機(jī)、移動(dòng)設(shè)備（它使服務(wù)消費(fèi)無處不在，但它并沒有轉(zhuǎn)化為無處不在的服務(wù)創(chuàng)建），再到自然語言人工智能工具/生成式人工智能（帶來廣泛的生產(chǎn)力提升）。

（2）對于企業(yè)來說，以 ChatGPT 為代表的個(gè)人側(cè)交互新工具的出現(xiàn)，給組織帶來了本質(zhì)變化——人工智能終于從試點(diǎn)項(xiàng)目和“卓越孤島”轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蚣傻浇M織工作流程中的通用能力。以 ChatGPT 為起點(diǎn)的一批新工具真正開始實(shí)現(xiàn) AI for everyone，企業(yè)明確具象地感知到這樣新生產(chǎn)力工具對于個(gè)人、組織、大規(guī)模群體的經(jīng)濟(jì)意義。

（3）對于業(yè)務(wù)來說，大量非結(jié)構(gòu)化和隱藏的數(shù)據(jù)現(xiàn)在變得清晰可見，能夠釋放商業(yè)價(jià)值。以前只有在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已準(zhǔn)備就緒、且數(shù)據(jù)量充足的場景中，人工智能才能夠發(fā)揮很好的效果；收集、注釋和合成異構(gòu)數(shù)據(jù)集的復(fù)雜性，使得更廣泛的人工智能使用變得不可行。相比之下，生成式人工智能的新能力——揭示并利用（企業(yè)內(nèi)外部）曾經(jīng)隱藏的數(shù)據(jù)，將為企業(yè)取得新的效率進(jìn)步和商業(yè)成就提供動(dòng)力。

（4）生成式人工智能工具已經(jīng)可以完成復(fù)雜多樣的工作負(fù)載，更廣泛的勞動(dòng)力將從耗時(shí)的工作中得到解放，轉(zhuǎn)向?qū)Ｗ⒂诙床炝Α?zhàn)略和商業(yè)價(jià)值等有更高價(jià)值的領(lǐng)域，讓員工做更多增值業(yè)務(wù)。生成式人工智能可以開始從事創(chuàng)意性工作，這曾被認(rèn)為是人類獨(dú)有的能力和事業(yè)。

（5）未來，對于生成式人工智能的應(yīng)用需求，更多將由企業(yè)成員自發(fā)地“需求拉動(dòng)”，而不是技術(shù)人員、或 CIO 將這個(gè)技術(shù)引入、帶到團(tuán)隊(duì)中去，這將提升企業(yè)數(shù)字化升級轉(zhuǎn)型動(dòng)力、速度和效率。語言類任務(wù)占社會(huì)主要行業(yè)比重較大（銀行、保險(xiǎn)、軟件、通訊傳媒、零售、健康、公共服務(wù)等），而在這些任務(wù)中，生成式人工智能有很大能力為它們帶來能力增強(qiáng)、或?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化。

（6）企業(yè)對于勞動(dòng)力的理解升級，有了 ChatGPT 的示范，企業(yè)管理者們現(xiàn)在很大程度上將人工智能視為人類員工的副駕駛，而不是競爭對手。

15 個(gè)中國 AI 大模型先進(jìn)應(yīng)用案例

生成式人工智能在企業(yè)的部署率仍處于低位，但其在 IT 與通信、金融、工業(yè)制造、醫(yī)療健康領(lǐng)域展示出很大的應(yīng)用潛力，它們也是應(yīng)用生成式人工智能產(chǎn)品、功能最積極、滲透率較高的領(lǐng)域。

在部署策略上，企業(yè)不會(huì)單打獨(dú)斗，與初創(chuàng)企業(yè)和大型科技公司的合作對于順利部署至關(guān)重要，其中開源模型的地位關(guān)鍵。大型科技公司正在迅速采取行動(dòng)，將生成式人工智能嵌入到其產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)中，但許多企業(yè)高管正在尋找專業(yè)的初創(chuàng)公司，尤其是在數(shù)據(jù)敏感或高度監(jiān)管的行業(yè)。

我們將眼光放至中國，2023 年以來，中國已有近 200 家企業(yè)入局發(fā)布 AI 大模型。一邊以百度、阿里巴巴、騰訊、華為等為代表的科技大廠投身其中，另一邊科大訊飛、商湯科技等 AI 企業(yè)也紛紛加入。互聯(lián)網(wǎng)大佬們更不畏懼“從 0 到 1”，搜狗創(chuàng)始人王小川、美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文、創(chuàng)新工場董事長李開復(fù)等人高調(diào)入場生成式人工智能方向。

與以往不同的是，這次的“軍備競賽”不僅僅在科技巨頭和企業(yè)中展開，中國高校、新研機(jī)構(gòu)也紛紛推出自己的大語言模型，清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)、北京智源人工智能研究院、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室等一眾一流高校和機(jī)構(gòu)都加入了這一激烈的競爭。

經(jīng)過 2023 年 7 月至 12 月的公開案例征集與公開統(tǒng)計(jì)，《麻省理工科技評論》中國將評價(jià)重心放在 AI 大模型的真正應(yīng)用和部署能力上，15 家企業(yè)入選本次「中國 AI 大模型先進(jìn)應(yīng)用案例」。有的企業(yè)已經(jīng)在內(nèi)部部署大模型、有的企業(yè)正在為行業(yè)（to B、to C）提供通用/定制化大模型能力，并且已經(jīng)在真實(shí)世界中的多個(gè)行業(yè)場景、業(yè)務(wù)場景發(fā)揮生成式人工智能的技術(shù)能力。

在歷史長河中，金融業(yè)一直站在數(shù)字化技術(shù)創(chuàng)新的前沿。金融行業(yè)數(shù)據(jù)豐富、應(yīng)用場景多，適合生成式人工智能落地推廣，作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，其也會(huì)率先體會(huì)到大模型帶來的價(jià)值。金融領(lǐng)域降本增效需求強(qiáng)烈，行業(yè)整體進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型深水區(qū)。

生產(chǎn)工具的改變，將大幅提升企業(yè)運(yùn)營效率并創(chuàng)造更具競爭力的營商環(huán)境，如將生成式人工智能應(yīng)用于獲客營銷、風(fēng)控、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等領(lǐng)域?qū)⒂兄谔岣咝省⒔档瓦\(yùn)營成本。銀行、保險(xiǎn)、券商、資管等企業(yè)/機(jī)構(gòu)正深刻認(rèn)識到生成式人工智能的顛覆性潛力，并積極將其融入運(yùn)營體系，涵蓋了客戶與業(yè)務(wù)增長、銷售市場及營銷、風(fēng)險(xiǎn)評估與管理、合規(guī)與監(jiān)管、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等多個(gè)應(yīng)用場景。隨著大模型技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合，頭部金融科技企業(yè)有望實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和商業(yè)模式的革新，相關(guān)行業(yè)已涌現(xiàn)大量應(yīng)用案例，例如 BloombergGPT、Morgan Stanley 等。

2023 年 5 月，度小滿開源了國內(nèi)首個(gè)千億級金融大模型“軒轅”。 “軒轅”用度小滿實(shí)際業(yè)務(wù)場景積累的海量金融數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來，通過獨(dú)創(chuàng)的 hybrid-tuning 的創(chuàng)新訓(xùn)練方式，實(shí)現(xiàn)在大大增強(qiáng)金融能力的同時(shí)，不損失通用能力。自開源以來，已經(jīng)有上百家金融機(jī)構(gòu)申請?jiān)囉谩败庌@”大模型。2023 年 9 月，度小滿開源「軒轅-70B」金融大模型，“軒轅-70B”在C-Eval和 CMMLU兩大權(quán)威榜單上位列所有開源模型榜首。

目前，大模型技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在度小滿各個(gè)業(yè)務(wù)場景，從營銷、客服、風(fēng)控、辦公再到研發(fā)，已經(jīng)初見成效。在代碼助手方面，用大模型輔助生成的代碼，采納率能夠達(dá)到 42%，幫助公司整體研發(fā)效率提升了 20%；在客服領(lǐng)域，大模型推動(dòng)服務(wù)效率提升了 25%。在智能辦公領(lǐng)域，大模型目前的意圖識別準(zhǔn)確率已達(dá)到 97%。

同樣對于工業(yè)制造行業(yè)來說，和金融一樣，都產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)、以及同樣面臨效率提升的困境。生成式人工智能技術(shù)在工業(yè)制造場景下，產(chǎn)生的主要價(jià)值在于，幫助企業(yè)在研發(fā)到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的一系列業(yè)務(wù)功能中節(jié)省時(shí)間和成本。主要的應(yīng)用途徑包括，建筑設(shè)計(jì)（建筑開發(fā)商根據(jù)位置、氣候、預(yù)算等自動(dòng)生成建筑計(jì)劃）、零部件的設(shè)計(jì)和開發(fā)、基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)、材料發(fā)現(xiàn)、自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)生成、采購環(huán)節(jié)的效率提升（使用文本生成工具根據(jù)項(xiàng)目規(guī)劃說明和過去的項(xiàng)目編寫采購計(jì)劃）、實(shí)操培訓(xùn)等。

2023 年 9 月，創(chuàng)新奇智發(fā)布擁有 150+ 億參數(shù)量的工業(yè)大模型“奇智孔明 AInnoGC”、大模型服務(wù)引擎以及三款基于大模型的生成式AI應(yīng)用產(chǎn)品 — “奇智明達(dá)ChatRobot”生成式工業(yè)機(jī)器人任務(wù)編排應(yīng)用、“奇智明數(shù) ChatBI”生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、“奇智明睿 ChatDoc”生成式企業(yè)私域知識問答應(yīng)用，并在工廠物流、智造 BI、智造實(shí)訓(xùn)等多個(gè)領(lǐng)域落地，賦能行業(yè)解決方案。創(chuàng)新奇智的大模型 AInnoGC 著重應(yīng)用于制造業(yè)、工業(yè)軟件領(lǐng)域，有效解決行業(yè)中大客戶的專屬需求，例如交互式動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)報(bào)表生成，智能產(chǎn)線設(shè)計(jì)、跨場景的質(zhì)量檢測、人員培訓(xùn)等。

目前，創(chuàng)新奇智已建立起由 「MMOC 人工智能技術(shù)平臺」和「AInnoGC 工業(yè)大模型技術(shù)平臺」組成的 AI 雙塔技術(shù)布局，為客戶提供覆蓋 AI1.0（分析式能力）到 AI2.0（生成式能力）的完整 AI 技術(shù)能力。其中，MMOC 平臺向大模型沉淀產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)，而大模型的內(nèi)容生成能力則反哺 MMOC 平臺，催化技術(shù)創(chuàng)新和價(jià)值創(chuàng)造，兩者相輔相成，共同為客戶提供更佳的 AI 落地體驗(yàn)。

在企業(yè)級人工智能解決方案服務(wù)側(cè)，第四范式希望用 AIGS 改造企業(yè)軟件。在 2023 年 2 月底，第四范式推出了一個(gè)專為業(yè)務(wù)場景設(shè)計(jì)的企業(yè)級生成式人工智能產(chǎn)品 SageGPT，布局大模型 AI 產(chǎn)品。2023 年 4 月 26 日，第四范式首次向公眾展示其大模型產(chǎn)品式說 3.0，并首次提出 AIGS 戰(zhàn)略（AI-Generated Software）：以生成式 AI 重構(gòu)企業(yè)軟件。第四范式創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官戴文淵博士表示，第四范式希望可以用生成式 AI 來重構(gòu)企業(yè)軟件，也把式說定位為基于多模態(tài)大模型的新型開發(fā)平臺，提升企業(yè)軟件的體驗(yàn)和開發(fā)效率，從而實(shí)現(xiàn) AIGS。

在通用生成式人工智能能力打造上、垂直行業(yè)賦能上，阿里「通義」、百度「文心」、華為「盤古」、科大訊飛「星火認(rèn)知」均在賦能 C 端廣大用戶和 B 端企業(yè)，已在金融、工業(yè)、法律、教育等行業(yè)應(yīng)用部署。

對于智譜 AI、百川智能等企業(yè)，已經(jīng)逐漸成為中國大模型的創(chuàng)新力量。智譜 AI 注重對國內(nèi)科研及企事業(yè)單位的合作與支撐，中國移動(dòng)、美團(tuán)、360、聯(lián)想、金山 WPS 等企業(yè)已基于 ChatGLM 模型從事領(lǐng)域大模型應(yīng)用的研發(fā)。智譜 AI 還與首都之窗等機(jī)構(gòu)基于 ChatGLM 共同進(jìn)行政務(wù)大模型和應(yīng)用的探索與服務(wù)。截至目前，ChatGLM 模型先后為中科院多個(gè)院所、之江實(shí)驗(yàn)室、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、北京智源及多家知名高校、企業(yè)提供科研支持。智譜 AI 推出的 GLM 系列模型已支持在多種架構(gòu)上進(jìn)行大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練和推理，支持十余種國產(chǎn)硬件生態(tài)，包括昇騰、神威超算、海光 DCU、海飛科、沐曦曦云、算能科技、天數(shù)智芯、寒武紀(jì)、摩爾線程、百度昆侖芯、靈汐科技、長城超云等。通過與國產(chǎn)芯片企業(yè)的聯(lián)合創(chuàng)新和優(yōu)化，將有助于推動(dòng)國產(chǎn)大模型軟硬生態(tài)參與國際競爭。

2023 年 9 月，百川開源 Baichuan2、并接連發(fā)布 Baichuan2-53B 閉源大模型。作為首批通過備案的大模型企業(yè)，百川智能還開放了 Baichuan2-53B API 接口，正式進(jìn)軍 To B 領(lǐng)域，開啟商業(yè)化進(jìn)程。企業(yè)和開發(fā)者可以通過 API 將 Baichuan2-53B 集成至他們的應(yīng)用程序和服務(wù)中。12 月 19 日，百川智能宣布開放基于搜索增強(qiáng)的 Baichuan2-Turbo 系列 API，包含 Baichuan2-Turbo-192K 及 Baichuan2-Turbo。API 用戶可上傳文本資料來創(chuàng)建自身專屬知識庫，從而根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求打造更完整、高效的智能解決方案。

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本文中企業(yè)順序僅按機(jī)構(gòu)/公司名稱首字母排序；案例統(tǒng)計(jì)征集時(shí)間截至2023年12月20日；以上企業(yè)以及大模型應(yīng)用案例僅來自于2023年7月至12月的公開案例征集與公開統(tǒng)計(jì)；如模型等信息有更新或變化，請讀者自行

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