近日，中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心發(fā)布《生成式人工智能應用發(fā)展報告（2024）》。報告指出，2023年至今，生成式人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)在我國快速發(fā)展，新產(chǎn)品新模型不斷迭代，新應用新業(yè)態(tài)持續(xù)涌現(xiàn)。包括石化行業(yè)在內(nèi)的各行各業(yè)正在積極擁抱生成式人工智能帶來的智能化升級浪潮，驅(qū)動行業(yè)降本增效。

報告認為，從應用場景來看，生成式人工智能在用戶端和企業(yè)端的應用情況存在差異。在用戶端，生成式人工智能以“AI助手”“智能助手”作為主要產(chǎn)品形態(tài)，并與即時通信、辦公軟件、線上客服、創(chuàng)作工具等傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品進行融合，為用戶提供智能化的交流、辦公、創(chuàng)作體驗。在企業(yè)端，交通、能源、制造、化工等多個領(lǐng)域的高科技企業(yè)與傳統(tǒng)行業(yè)積極進行合作，投入大量資源，共同研發(fā)各行業(yè)專用的生成式人工智能大模型，探索如何利用這項新興技術(shù)賦能實體經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展。

報告指出，隨著“人工智能+”行動等政策深入推進，生成式人工智能大模型在各行業(yè)的應用成效開始顯現(xiàn)。降本和增效是各行業(yè)選擇應用大模型的核心驅(qū)動力。大模型的應用不僅能夠自動化完成重復性任務，還可以通過深入數(shù)據(jù)分析提供更為精準的洞察，從而顯著提升企業(yè)的工作效率。

《報告》圍繞工業(yè)生產(chǎn)、科研探索、智慧能源等領(lǐng)域，以案例分析的方式，介紹了生成式人工智能如何賦能不同領(lǐng)域降本增效。

在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，《報告》以“中化信息利用大模型創(chuàng)新新材料研發(fā)范式”為例闡述了人工智能在化工新材料研發(fā)、安全生產(chǎn)中的作用。報告指出，過去，在化工行業(yè)新材料研發(fā)方面，科研人員需要依賴人工經(jīng)驗，進行篩選目標、設計實驗、報告分析等環(huán)節(jié)，整個研發(fā)過程要對分散在各網(wǎng)站的文獻、業(yè)務系統(tǒng)中的眾多專業(yè)信息進行檢索，嚴重影響了研發(fā)效率。中化信息利用“化小易”智能平臺，提升了新材料研發(fā)過程中的信息獲取效率，輔助專家作出決策。在安全生產(chǎn)方面，傳統(tǒng)視頻監(jiān)控識別算法準確率低，造成企業(yè)運維管理難度大、安全隱患響應和處置不及時。中化信息與百度合作探索人工智能在化工行業(yè)的應用，建設工業(yè)視覺智能應用平臺，對生產(chǎn)區(qū)域內(nèi)不安全行為進行實時視頻分析，形成報警數(shù)據(jù)，將安全事件響應效率提升至分鐘級，大大提升了企業(yè)安全生產(chǎn)的綜合能力。

報告認為，隨著生成式人工智能技術(shù)的成熟和企業(yè)對其潛力的深入理解，其應用范圍將逐漸擴大。從短期看，生成式人工智能大模型的應用聚焦于人機交互頻繁且任務重復性高的場景。這些場景對自動化和效率提升的需求最為迫切，且相對容易驗證模型的準確性和效率。從長期看，生成式人工智能大模型的應用將不僅僅局限于執(zhí)行操作層面，而是會擴展到?jīng)Q策支持和戰(zhàn)略管理層面。這意味著大模型將更深入地參與到企業(yè)的核心業(yè)務流程中，如市場預測、風險評估、策略規(guī)劃等。隨著模型的不斷學習和優(yōu)化，它們將能夠提供更加精準的決策建議。這種變革不僅會改變工作方式，還會推動企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、運營模式的創(chuàng)新，以及產(chǎn)品和服務的創(chuàng)新設計，最終可能重構(gòu)整個行業(yè)的運作模式。