【专题】2024年中国AIGC行业应用价值研究报告合集PDF分享（附原数据表）

作者：寸_铁 | 2024-07-09 17:35:43

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原文链接 :https://tecdat.cn/?p=36570

大模型的发展标志着AIGC时代的来临，没有大模型支撑的AI已成为旧时代产物，缺乏竞争力。技术的突破始终是AI发展的关键，而商业应用则是推动其迅速发展的加速器。AI的持久繁荣依赖于其商业化的成功。展望2024年，我们有理由将其视为AIGC应用的元年。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末491份AIGC相关行业研究报告。（点击文末“阅读原文”获取专题报告合集全文）。

随着模型技术的不断突破，商业应用正迎来加速发展的阶段。技术进步与商业实践的相互作用，构成了一个强大的正反馈循环。随着AI技术的持续深化和完善，越来越多的行业开始积极探索和应用AI解决方案，这不仅推动了技术的持续创新，也为各行各业带来了效率的大幅提升和价值的重新创造。这种双向促进的关系不仅加速了AI技术的商业化进程，也为整个社会带来了前所未有的发展机遇。

市场热切期盼AIGC，积极拥抱转型中的试错，坚定追求数智化变革，期望AIGC能够化解转型中的难题，并持续推动技术的革新与发展。

市场对AIGC应用的期待，体现在一种积极尝试的态度上：宁愿在探索中尝试与修正，也不愿错失引领未来的机遇。在企业数字化转型的征途中，这一过程被细分为三大关键阶段：信息化、数字化，直至数智化。这一演进的核心驱动力，正是市场对于“智能”技术的深切渴望。期望AIGC能够打破传统界限，解决企业在数智化转型中遭遇的种种困境，为技术的创新与探索提供更为广阔的舞台。

图表反映了两个关键方面：一是不同行业对AIGC（人工智能和数据科学）在行业应用的实施意愿，二是企业AIGC预算来源的分布情况。

1. 实施意愿百分比：

图表首先展示了各个行业对AIGC在行业内应用的实施意愿百分比。可以看到各个来源对AIGC的积极态度。这种高比例的实施意愿反映了市场对AIGC技术的热切期待，以及希望通过AIGC解决转型难题、推动技术创新的愿望。

创新预算分配：在饼图中，“创新预算”部分占据了最大的比例，高达24%。这表明对于AIGC的投资和应用，企业或者相关机构在预算上给予了足够的重视和支持。产品开发：在饼图中，“产品开发”部分占比8%。这表示AIGC在产品开发阶段也得到了一定的关注和投入，这有助于将人工智能技术更好地融入到产品的设计和开发中。从其他AI：另外，有13%的预算来自“从其他AI”。这可能意味着在AIGC的投资和应用中，有一部分资源是从其他AI项目中转移过来的，体现了对AIGC技术的高度重视和资源的有效利用。资金重新分配：值得注意的是，为了更有效地利用资源，企业或者机构进行了资金的重新分配和调整。全新预算：这显示了对于大语言模型技术在AIGC中应用的特别关注，以及对该领域的技术创新和研发的支持。

2. 预算来源分布：

高层管理者：高层管理者对于AIGC的预算支持也相当显著，这显示出企业高层对于AIGC技术的重视，并愿意为此投入资源。
投资者方：投资者对于AIGC的关注和投资也占据了不小的比例，证明了资本市场对于AIGC技术前景的看好。
员工：员工的预算支持虽然比例相对较低，但也反映出员工对于新技术的接受度和期待。
媒体、非政府机构/宣传团体：虽然这部分的预算支持较小，但也表明了AIGC技术在更广泛的社会层面上的关注和认可。
业务合作伙伴：业务合作伙伴对AIGC的预算支持，体现了合作伙伴对于新技术合作价值的认可。

如何将人工智能生成的内容（AIGC）的能力与数智化过程相结合

服务模式：两种服务模式——“顾问型”和“贴心的沟通交流”。顾问型服务模式强调了在金融、医疗、法律、财务、生产、物流等专业性极强的领域中，需要专家型人才来提供专业知识和建议。而贴心的沟通交流则更侧重于利用自然语言处理技术，来更好地满足客户的需求，呈现更自然、更类人、带有情绪价值的表达，并且能迅速形成合理的反馈。
AI技术的应用：“专家级的数字员工”的概念，这是AI技术在行业应用中的一个重要体现。通过AIGC规模化及高效生成模式，可以实现低成本、高质量的创意素材生成，为专业性内容的整理、收集、分析、反馈及生成交付提供新的流程和方式。这种技术的应用可以加速互联网内容的制作流程变革，为部分专精领域实现创新与变革提供基础。
行业应用：多个行业领域，如金融、医疗、法律、财务、生产、物流等，以及游戏、娱乐、影视、营销、广告、教育等需要更多灵感及创意的领域。AIGC的能力可以广泛应用于各个行业，帮助企业和个人提高效率和创新能力。
数智化进程：AIGC生成的能力与数智化进程的融合。通过AIGC，可以实现自动化与“个性化”的更好结合，整体提高客户服务流程的阶段经验水平与智能化水平。同时，AIGC也可以让人类感受到科技的温度和机器的温情，用“群体智慧”解决单点问题。