午間暢聊，第一財(cái)經(jīng)廣播邀請(qǐng)了易觀分析研究合伙人陳晨作為本期《財(cái)經(jīng)午間道》專場嘉賓，透過《中國人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜2023》深入解讀人工智能領(lǐng)域的新機(jī)遇與挑戰(zhàn)。共同探討人工智能的發(fā)展趨勢(shì)和應(yīng)用前景。

主持人：第一財(cái)經(jīng)廣播主播 譚帥

嘉賓：易觀分析研究合伙人 陳晨

對(duì)話實(shí)錄：

主持人：直播間的朋友們大家好！我們最近關(guān)注到易觀發(fā)布了最新的《中國人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜2023》，涉及了很多AI相關(guān)的話題，包括人工智能的發(fā)展階段、目前的應(yīng)用，以及未來的商業(yè)化落地，這都是大家非常關(guān)注的。首先我看到《中國人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展圖譜2023》里面有一個(gè)結(jié)論，當(dāng)前的人工智能已經(jīng)進(jìn)入了生成式階段，也就是所謂的AIGC。那在這個(gè)階段的一些主要的特征和表現(xiàn)形式能不能給我們梳理一下？

陳晨：現(xiàn)在人工智能的發(fā)展已經(jīng)不僅是大模型企業(yè)、AI廠商在思考的問題，也和應(yīng)用端的企業(yè)以及我們每個(gè)人關(guān)系都非常緊密，所以我們?nèi)タ瓷墒紸I時(shí)代的時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)幾個(gè)比較明顯的特點(diǎn)。一是對(duì)于人機(jī)交互方式的演變，從原來傳統(tǒng)的圖形界面真正進(jìn)入到自然語言的交流。它重新定義了一個(gè)人類與技術(shù)的互動(dòng)方式，我們認(rèn)為它帶來的是一場交互的革命。

在這個(gè)不斷磨合的過程中也塑造了AI的知識(shí)結(jié)構(gòu)，并且可以明顯看到Prompt工程的價(jià)值已經(jīng)凸顯出來了。一方面是模型生成能力的提升，另一方面這種Prompt驅(qū)動(dòng)的方式也在使世界知識(shí)規(guī)范化、數(shù)字化的保有和沉淀。

第三是大語言模型所涌現(xiàn)的智能能力，正在推動(dòng)整個(gè)人類社會(huì)往AGI（通用人工智能）方向持續(xù)探索，這給我們帶來了非常多的想象空間。即便如此，易觀仍然在《圖譜》報(bào)告中將當(dāng)前定義為AGI 0.1階段。我們認(rèn)為交互革命只處于剛剛起步的階段，未來當(dāng)知識(shí)真正做到人人都可用，每個(gè)人都有自己大模型的時(shí)候，我們才說AGI進(jìn)入到了1.0階段，也就是知識(shí)革命的階段。

主持人：正如你所說的，人工智能已經(jīng)進(jìn)入生成式階段，無論大廠、小廠都已經(jīng)有所參與，您認(rèn)為中國人工智能企業(yè)面臨哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)？

陳晨：我來分開說一下，

機(jī)會(huì)方面：第一個(gè)是原來AI企業(yè)想進(jìn)入工業(yè)、醫(yī)療這樣的專業(yè)領(lǐng)域，行業(yè)知識(shí)壁壘非常高。在生成式AI對(duì)于自然語言理解、邏輯推理都有了比較明顯的提升后，是非常有助于我們?nèi)?duì)專業(yè)知識(shí)、復(fù)雜場景做更好的理解學(xué)習(xí)，這樣對(duì)于原來壁壘非常高的領(lǐng)域，AI企業(yè)就有機(jī)會(huì)更快融入到這些垂直的行業(yè)里來，了解行業(yè)特定問題和需求，為行業(yè)客戶提供更深層次的解決方案。

另外，現(xiàn)在大量的行業(yè)用戶擁抱AI，迫切需要去做一些基礎(chǔ)能力的建設(shè)，像是企業(yè)的上云用數(shù)賦智這些動(dòng)作，那么平臺(tái)企業(yè)的價(jià)值也就相應(yīng)顯現(xiàn)出來了，加上龍頭企業(yè)通過垂直整合推動(dòng)整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈上下游的生態(tài)融通，可以更好地提高產(chǎn)業(yè)活力和適應(yīng)力。

在《圖譜》報(bào)告中，我們挑選了六個(gè)重點(diǎn)行業(yè)做了比較細(xì)致的分析，包括面臨的關(guān)鍵機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。我舉一個(gè)例子，像娛樂行業(yè)這樣對(duì)于內(nèi)容依賴度比較高的產(chǎn)業(yè)，它借助AI技術(shù)對(duì)內(nèi)容研發(fā)的質(zhì)量和效率都會(huì)比較明顯的升級(jí)。那么我們看到未來可能頭部機(jī)構(gòu)和大廠在原本高資源投入上的競爭優(yōu)勢(shì)會(huì)減弱。同時(shí)，它也會(huì)為一些中小企業(yè)、甚至個(gè)人專業(yè)創(chuàng)作者提供突圍的機(jī)會(huì)，未來可能會(huì)形成一種“內(nèi)容即服務(wù)”的模式，讓中小企業(yè)和個(gè)人創(chuàng)作者有更好的商業(yè)化變現(xiàn)機(jī)會(huì)。

挑戰(zhàn)方面，挑戰(zhàn)仍然是存在的，首先技術(shù)上還存在一定局限?，F(xiàn)在大模型主要以靜態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式來做學(xué)習(xí)訓(xùn)練，但在一些行業(yè)的時(shí)效數(shù)據(jù)和專有數(shù)據(jù)的訓(xùn)練場景還存在技術(shù)局限性，這是在進(jìn)入專業(yè)領(lǐng)域的時(shí)候需要突破的。還有就是成本問題，即使現(xiàn)在可以去利用開源大模型做微調(diào)、做增量訓(xùn)練，但是成本仍然是不低的。而且我們看到在供應(yīng)端和需求端對(duì)于成本的認(rèn)知還是存在比較明顯的鴻溝，所以成本依然是目前比較關(guān)鍵的挑戰(zhàn)。

另外是在進(jìn)入行業(yè)時(shí)必須面臨的安全合規(guī)的底線問題。例如金融行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)隱私、模型的可解釋性、可追溯性要求非常高。這是行業(yè)客戶一定會(huì)去考慮的問題，也是AI企業(yè)在進(jìn)入這些行業(yè)時(shí)必須要去考慮的。不僅是模型安全、數(shù)據(jù)隱私，還有模型是不是符合人類社會(huì)的價(jià)值觀，符合行業(yè)準(zhǔn)則和企業(yè)商業(yè)準(zhǔn)則等等。

主持人：生成式人工智能階段，中國的人工智能企業(yè)面臨很多的機(jī)會(huì)，當(dāng)然也有許多的挑戰(zhàn)等待去突破。除了人工智能行業(yè)內(nèi)的企業(yè)之外，所有的企業(yè)千行百業(yè)，業(yè)內(nèi)有種共識(shí)說因?yàn)槿斯ぶ悄軙r(shí)代的到來而被重塑。就您了解到，當(dāng)前人工智能技術(shù)對(duì)于各個(gè)行業(yè)的賦能和重塑主要體現(xiàn)在哪些方面呢？

陳晨：首先是業(yè)務(wù)數(shù)智化水平迎來全面的升級(jí)。無論是流程的優(yōu)化、業(yè)務(wù)自動(dòng)化程度、效率的提升、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策能力、智能交互的能力等等，特別關(guān)鍵的是這些是在以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的方式來擁抱AI。我們看到越來越多的行業(yè)客戶不再需要技術(shù)部門出來說，應(yīng)該用什么技術(shù)來去幫業(yè)務(wù)做什么，而是有越來越多的業(yè)務(wù)部門開始主動(dòng)思考AI能夠幫助我做什么，這是整個(gè)業(yè)務(wù)發(fā)展需求來驅(qū)動(dòng)AI應(yīng)用場景，不斷向前探索和實(shí)踐的一個(gè)特別大的轉(zhuǎn)變。

《圖譜》報(bào)告里也分析了一些行業(yè)案例，像是工廠AI質(zhì)檢、醫(yī)療AI影像識(shí)別、城市AI智能化治理等等，其實(shí)都是在通過業(yè)務(wù)擁抱AI的方式來做數(shù)智化賦能。

第二是模型的開發(fā)到部署、應(yīng)用的門檻有了明顯的降低。傳統(tǒng)的AI開發(fā)模式下，需要針對(duì)細(xì)分場景和任務(wù)去定制化開發(fā)很多小模型，現(xiàn)在大模型能夠顯著降低開發(fā)的復(fù)雜度，提升應(yīng)用和部署的便捷化。

另外，生成式AI在應(yīng)用層是一個(gè)對(duì)體驗(yàn)進(jìn)行重塑的過程。無論是對(duì)客戶體驗(yàn)還是員工體驗(yàn)都有全面的增強(qiáng)，非常有利于企業(yè)去做中后臺(tái)的賦能和升級(jí)，以及員工自身的數(shù)智化能力的動(dòng)能發(fā)展。

主持人：這個(gè)是當(dāng)前人工智能技術(shù)，對(duì)于各個(gè)行業(yè)的一些賦能的體現(xiàn)，那么大家更為關(guān)注的是：人工智能的技術(shù)并不是一成不變的，它是不斷的這個(gè)迭代的。隨著人工智能技術(shù)不斷的迭代,哪些場景或者哪些應(yīng)用,在人工智能技術(shù)的加持之下,會(huì)更加具有想象空間，更加具有顛覆性？

陳晨：在報(bào)告中我們分別對(duì)六個(gè)行業(yè)做了一些趨勢(shì)展望，我簡單挑幾個(gè)來說。比如在工業(yè)制造領(lǐng)域，引入工業(yè)大模型來對(duì)現(xiàn)有的工業(yè)流程注入AI智能能力，作為工廠智能中樞，可以讓AI以更柔性的方式融入整個(gè)工廠流程?，F(xiàn)在已經(jīng)開始有企業(yè)在去嘗試應(yīng)用了。另外，生成式AI可以更有效地沉淀和傳承專業(yè)知識(shí),原來我們的方式是老師傅帶徒弟，它的弊端是知識(shí)不好沉淀下來形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，而且非常容易出現(xiàn)知識(shí)斷層，那么未來就可以利用AI來構(gòu)建一個(gè)高效的知識(shí)體系。

再比如AI現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用到醫(yī)療健康行業(yè)，我們每個(gè)人可能都已經(jīng)體驗(yàn)到像智能導(dǎo)診、線上智能問診等等，AI是有利于賦能基層醫(yī)療服務(wù)的短板，優(yōu)化醫(yī)療資源的分配，可以更好地實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源的普惠。

再舉一個(gè)例子，我們都知道美國的娛樂產(chǎn)業(yè)非常發(fā)達(dá)，一個(gè)重要原因是他們的工業(yè)化水平很高?，F(xiàn)在利用生成式AI持續(xù)做智能化能力的輸入，未來可以從整體上提升國內(nèi)文娛產(chǎn)業(yè)的工業(yè)化水平，形成AI賦能全流程的內(nèi)容的生產(chǎn)體系，實(shí)現(xiàn)降本增效。那釋放出來的價(jià)值就是，內(nèi)容創(chuàng)作者可以更專注于去做那些有創(chuàng)意的、有情感共鳴的內(nèi)容，未來將會(huì)涌現(xiàn)非常海量、豐富的內(nèi)容資產(chǎn)。

主持人：人工智能的時(shí)代，不管是你接受也好，你不接受也罷，他現(xiàn)在已經(jīng)是撲面向我們涌來了。在人工智能的大時(shí)代之下，對(duì)于每一家公司或者每一個(gè)個(gè)體來說，他們擁有機(jī)會(huì)的同時(shí)，也會(huì)遇到一個(gè)挑戰(zhàn)。就是在這樣一個(gè)大的時(shí)代背景之下，對(duì)于各個(gè)行業(yè)和個(gè)體來說，如何能夠更好的借助人工智能技術(shù)生存發(fā)展，而不是被取代。我們先分別來說，首先對(duì)于行業(yè)來說，每個(gè)行業(yè)都有自己的特點(diǎn)。有些行業(yè)現(xiàn)在是在上升渠道之中，屬于朝陽行業(yè)。有些行業(yè)可能在下降的渠道中，比較落寞。那如何能夠借助人工智能的技術(shù)更好地生存和發(fā)展？

陳晨：去年年底的時(shí)候，易觀發(fā)布了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化十大趨勢(shì)，當(dāng)時(shí)我們觀察到行業(yè)和企業(yè)尋求增長的方式，從依靠土地、投資拉動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽考夹g(shù)和數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)增長。那么既然要去升級(jí)行業(yè)和企業(yè)的數(shù)智化能力，AI就是一個(gè)特別重要的切口。但是我們?cè)谶@個(gè)過程中也會(huì)看到，雖然AI正在驅(qū)動(dòng)千行百業(yè)的效率提升，但仍然有大量的場景價(jià)值沒有被挖掘出來。

所以其實(shí)在報(bào)告里我們?cè)谕ㄟ^應(yīng)用成熟度曲線的方式，去看各行業(yè)AI應(yīng)用發(fā)展的程度其實(shí)是各不相同的。像農(nóng)業(yè)、能源、政府這些領(lǐng)域，相對(duì)來說仍然處在探索階段。我們認(rèn)為在這個(gè)階段重要的是加強(qiáng)基礎(chǔ)能力建設(shè)，形成數(shù)字資源沉淀。像制造、金融、交通等領(lǐng)域開始進(jìn)入到市場啟動(dòng)階段，數(shù)字化基礎(chǔ)能力已經(jīng)初步形成，目前需要考慮的是如何基于行業(yè)自身特點(diǎn)和場景實(shí)際需求，更好地完善AI能力，做到以可信可控的方式保障行業(yè)應(yīng)用和鋪開。

像廣告、電商、游戲等行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了高速發(fā)展階段。這一類也是高度依賴的內(nèi)容的行業(yè)，目前數(shù)字化基礎(chǔ)能力已經(jīng)比較完善，現(xiàn)在面臨的是內(nèi)容資產(chǎn)和互動(dòng)體驗(yàn)方面如何進(jìn)一步的豐富和提升。

我們會(huì)看到雖然階段各不相同，但是存在一些關(guān)鍵的共性要素，一是以行業(yè)特征和企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)為導(dǎo)向，決定了是以穩(wěn)為主，還是以效率為先，而數(shù)字化基礎(chǔ)能力的建設(shè)可能決定了AI應(yīng)用的下限。然后是數(shù)字資源的沉淀情況，特別是行業(yè)know-how導(dǎo)向的數(shù)據(jù)資源，這給了AI能夠往前應(yīng)用探索的發(fā)展空間。最后還要看整個(gè)生態(tài)體系是不是有核心龍頭企業(yè)去驅(qū)動(dòng)，并且有足夠多的企業(yè)去參與，來形成更完善的生態(tài)融通。

這些是我們認(rèn)為在行業(yè)落地過程中，所處不同的階段看到的不同問題，也需要相應(yīng)地采取不同方式進(jìn)行AI應(yīng)用價(jià)值的挖掘。

主持人：對(duì)于個(gè)體來說，我們之前大家都擔(dān)心人工智能技術(shù)出來了之后，自己的工作和崗位，會(huì)逐漸被一些人工智能所取代，但是同樣的，可能人工智能時(shí)代之下，也會(huì)創(chuàng)造更多的新的崗位和新的工作機(jī)會(huì)。那對(duì)于人工智能時(shí)代下的個(gè)體來說，您覺得我們應(yīng)該如何借助人工智能的技術(shù)，而不是被其所取代？

陳晨：大家現(xiàn)在經(jīng)常會(huì)說的一句話是，被取代的是不會(huì)用AI的人。我認(rèn)為在這樣的時(shí)代背景下，每個(gè)個(gè)體如何去利用人工智能技術(shù)，其實(shí)體現(xiàn)兩個(gè)方面：

一方面是現(xiàn)在有很多AI智能工具和助手，如何充分利用這些工具，不管是幫我們完善思路、生成內(nèi)容，還是通過智能問答的方式，應(yīng)用于各類學(xué)習(xí)工作場景，能夠讓AI真正成為我們的生產(chǎn)力工具。還有剛才說到了Prompt工程，目前這體現(xiàn)在提示工程師的價(jià)值上，那么未來可能Prompt是需要我們?nèi)巳吮貍涞募寄堋?/span>

另一個(gè)方面是，在看待個(gè)體價(jià)值這件事的時(shí)候，我們還要考慮如何通過組織的賦能來幫助個(gè)人提升，通過組織協(xié)同設(shè)計(jì)，從賦能個(gè)人到賦能組織，系統(tǒng)化地提升組織能力和競爭力。

主持人：2024年即將到來了，看到了一些相關(guān)的機(jī)構(gòu)對(duì)于整個(gè)人工智能未來的一些前景還是非?？春玫?。從您的角度來講，是否可以給我們簡練的來梳理一下。您覺得2024年哪些AI細(xì)分領(lǐng)域，更具有商業(yè)化落地的一些前景？

陳晨：2024年生成式AI會(huì)繼續(xù)蓬勃發(fā)展，目前AI生成內(nèi)容的能力應(yīng)用已經(jīng)滲透到很多領(lǐng)域，但目前應(yīng)用上還是相對(duì)碎片化，2024年可能會(huì)邁向一個(gè)更成熟的商業(yè)化階段，給內(nèi)容產(chǎn)業(yè)帶來一些機(jī)會(huì)。2023年被定義為圖像生成的元年，那2024年可能會(huì)是視頻生成崛起的一年，在內(nèi)容產(chǎn)業(yè)可能會(huì)率先實(shí)現(xiàn)應(yīng)用上的突破。

最后一點(diǎn)，明年我們會(huì)看到更多的應(yīng)用嵌入AI能力來增強(qiáng)現(xiàn)有功能和體驗(yàn)，另外也會(huì)催生出更多利用AI原生能力形成的應(yīng)用，未來這兩派的格局會(huì)如何演變，我們也會(huì)持續(xù)進(jìn)行關(guān)注和研究。