中国AIGC行业应用价值研究报告

干行百业AIlinAI，重构数字经济的生产模式

出品机构：甲子光年智库

智库院长：宋涛

撰写人：甲子光年分析师刘瑶

时间版本：2024.06

·目前广受热议的“AIGC”实际是对此次AI技术变革的一种描述概念，如果说2023年是“大模型”元年，那么2024年则是“AIGC”应用元年。

而我们今天谈论的AIGC概念是泛化的，包括具备狭义和广义概念，狭义概念更强调内容属性，广义概念强调AI的技术属性：

√狭义的概念重点关注的是数字内容的生产形式（SyntheticMedia），和人类生成内容方式对比，例如文字、图片、视频等常规内容形式如何一步通过AI生产；

√广义的概念则突出生成式AI（GenerativeAI）的概念，即如何通过生成式AI的技术解决以往决策式AI（也会称为决策式AI）难以完成的问题，尤其在泛数字内容上实现“质的突破”。随着生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）等的演进及迭代，生成式AI可以结合自动化、数字化、决策式AI等等多种的形式，解决数字化时代信息的解构、生成、交互、传播、反馈等诸多链路（例如数据治理、知识管理、流程自动化、人机协作和交互等等），即意味着凡是可以涉及数字内容形式的产业，AIGC通通可以“重新做一遍”。

AI GC

希望AIGC去解决旧时代的“老问题”，创造属于当下的“新需求”

PGC

Professionally-Generated Content内容生成成本高，需要专业人士完成内容生成，总体内容生产数量低

UGC

User-GeneratedContent内容生成及传播成本由于互联网时代的，无需专业人士完成，总体内容生产数量有所提升

AIGC

AIGC关注内容（GeneratedContent）的生成方式，即是否内容的最终形态由AI完成，来自于互联网之前对内容生成方式描述比较(PGC&UGC），对生成主体的不同（人VS机器）、数量及规模的上限，生成速度的巨大差异进行比较

"大模型”怎么用？是否要唯“大模型”论？

应用

AIGC的商业价值核心逻辑是什么？技术和产品力如何形成更好的化学反应？

哪些具体的行业和场景在2024年会成为关键的破局点？

创新

AIGC能给行业带来什么样的新体验、新思路？

AIGC能否“击穿”当下数字化不得解决的问题？AIGC是否会形成新时代的生产力？

Part 01 背景：AIGC将迎来“寒武纪”式的爆发
Part 02 价值：重新探索数字生产力的实现模式
甲子光年
Part 03 探索：垂直领域数智化的再次出发
甲子光年
Part 04 落地：当下商业实践值得关注的里程碑
甲子光年
Part 05 守望：AI新世代下的审慎与期待

□ 大模型的发展开启了AIGC时代（第四次AI浪潮），从人工智能产业的发展中可以看出，技术是AI每次革命性发展的起点，但商业应用是发展的加速器，AI的持久发展看商业落地。

AIGC的持久发展需要商业应用落地

人工智能产业的发展历程简述

2023-至今第四次浪潮

“应用”&“技术”&“资源”相互促进，实现飞轮式发展，“没有大模型是万万不能的，只有大模型是万万不行的”

商业应用可以为AIGC技术提供实际的测试环境，通过不断的实践和反馈，促进技术的迭代和优化。

而资源则借助商业应用向技术研发倾斜，技术可以拥有极大的试错空间。

先进的技术可以帮助企业更有效地利用资源，包括数据、人才和资本等，形成正向循环。

第三次浪潮：深度学习助力语音识别、图像和视频处理等AI应用逐渐渗透到各行各业

第二次浪潮：“专家系统”可实现人工智能与专业知识结合，实现特殊领域的实践落地

第一次浪潮：达特茅斯会议之后，大量A|程序和创新研究涌现，尝试实现AI应用

□ 随着人工智能技术的飞速发展，大模型（包括开源模型及闭源模型）的数量和能力都在显著增长，为AIGC（人工智能生成内容）应用的爆发提供了坚实的技术基础。同时海外以知名风险投资公司YCombinator为主要跟踪指标看，全球AIGC融资热度在2024年加速上升，从侧面显示其商业价值逐步受到关注。

大模型的数量及能力均不断上升，AIGC应用爆发具有技术基础

全球及中国AIGC融资数据显示AIGC商业价值关注上升

2024年1-3月全球AIGC赛道融资情况

公开资料，-Ycombinator为主要跟踪指标

公开资料，-非凡产研

□大模型应革命性地改变人机交互方式和机器的决策能力，大模型的下半场已经开始，内容生产释放生产力，人机交互改变生产关系。

□人机交互的改变将直接影响工作流程，进而对产业上下游链条和生态合作方式产生重要作用，进而改变整体的数字管理体系。

AIGC从“内容生成”入手，结合商业应用的不断迭代，最终指向数字工作作业模式及治理模式的改变

最终价值：生产力显著提升，生产关系逐步发生变化

工作范式或核心需求发生改变

直接价值：内容的生成成本下降，生成效果提升

基于内容的交流效率大幅提升，工作流程的改变

治理

AIGC重构了作业环节的劳动力(生产时间变化所致）与物质资料 (能耗、技术等)分配，生产力的发展会促使新的生产关系的出现

各类内容形态的生产时间大幅降低

间接价值：人与人之间，人与机器之间的交互效率提高

企业高管对AI的认知水平变化

流程

AIGC解决了工作过程中流程的核心矛盾：人与人交互，人机交互环节中面对信息（文字风格、图片、视频等等无法用进行准确描述）的环节，都可以采用新的内容进行直接沟通，颠覆了沟通方式

内容

AIGC解决了内容创作效率的核心矛盾：环节中始终存在大量个性化的重复性工作，内容创作的门槛及成本皆源于此。AIGC可以在部分环节实现“工程化”的工作模式

“让AI成为核心生产力”已经成为企业领导的迫切需求

根据IBM的全球调研，如今对生成式AI的认知水平远高于2016年传统AI出现第一波发展浪潮时的认知水平。

企业数字化转型的三大阶段

信息化

传统的业务流程和信息以数字化的形式展示

数字化

对数据的采集、整合、分析和利用，供数据驱动的支持，并推动业务创新和发展

核心来自于市场对于“智能”的渴望，希望AIGC可以破局过往企业数智化过程中的困境，给予技术充分的探索的空间

各参与方对于AIGC在行业应用层面的实施意愿

数智化

实现业务流程的自动化、智能化和个性化。目标是利用数字及智能提升企业的运营效率、降低成本并创造新的价值

企业AIGC预算的来源分布
企业的建设需要创新的方案

AIGC应用的落地思索

AIGC的应用核心：专注于场景的细分需求，结合业务问题，寻找AIGC可实现的最佳落地点，更快地为企业提供商业价值

（数据+算力+算法）

大模型的能力依然是基础：决定AIGC技术能力可以超越现有解决方案的能力

Know Why

·基于用户的细分行业属性，熟悉细分行业的需求价值

·基于用户的业务流程细节，对用户的需求矛盾分析

·基于用户的资源能力，明确产品和商业的平衡点

深入理解业务需求，在细化需求中寻找到核心矛盾并解决

用户需求
产品设计

行业Know-How

How Do

在不同阶段和层面对项目的工作内容从主项、分项、子项甚至单体的各个部分进行拆分（例如采用WBS），实现项目关键节点的管理，

完成项目人员的协同、管理、分工及时间资源调配

对风险的预知、判断及合理控制

Part 01 背景：AIGC将迎来“寒武纪”式的爆发
子光年
Part 02 价值：重新探索数字生产力的实现模式
甲子光年
Part 03 探索：垂直领域数智化的再次出发
甲子光年甲子光年
Part 04 落地：当下商业实践值得关注的里程碑
甲子光年
Part 05 守望：AI新世代下的审慎与期待

□从1994年中国接入国际互联网开始，2024年已经是中国经济社会探索数字化发展的30年；AI早已不是可以解决企业问题，产生效能的唯一答案，应用AIGC需要直击业务的痛点，以数量级（十倍、百倍甚至干倍）的实践效果去证明其商业价值。

效果必须要超越“过往”才会被承认

AIGC可能的效果体现：

1.效果超越：生成的内容在质量上要优于或至少等同于传统方法。

2.效率提升：在生产速度和成本效益上要显著优于人工操作。

3.用户价值：为用户带来实际的好处，解决具体问题。

4.可靠性：技术稳定可靠，减少错误和故障。

5.易用性：简单易集成，用户界面友好。

6.合规性：遵守法律法规，避免伦理争议。
7..

点

“击穿”过往数字化、自动化、智能化难以逾越的墙壁

单点场景及关键节点“质”与“量”的双重飞跃

线

面

重新整合流程与AIGC单点能力，形成新的工作流程

提供规模化、智能化的整体解决方案

-只利用AIGC内容生成能力，“Market”的反馈可以作为应用衡量的标尺

PMF一般是"Product-MarketFit"的缩写，意为"产品市场契合度"。这是一个关键的商业概念，指的是产品能够满足目标市场的需求并且具有吸引力，从而实现销售和市场接受度的理想状态。当一个产品与市场契合时，它就能够吸引并保留用户，实现增长和盈利

√理解用户需求：深入了解目标用户群体的需求和痛点。

√独特价值主张：产品需要有一个清晰和独特的价值主张，解决用户的问题或满足他们的需求。

√市场接受度：产品不仅要技术上可行，还要在市场上受到欢迎。
√用户反馈：通过用户反馈来验证和改进产品。

√增长指标：产品应该有积极的增长指标，如用户增长率、留存率和推荐率。

√竞争优势：产品需要有明显的竞争优势，能够在市场中脱颖而出。

√可扩展性：产品应该能够随着用户基础的增长而扩展，满足更大的市场需求。

√盈利潜力：产品应该有明确的盈利模式和潜力。

P

product

M

fit

在“AI+”的复杂场景下，AIGC的能力需要和其他自动化能力及流程匹配，“Model”的适配更为重要

因此不唯“大模型”论，与场景更为适配垂直及专业的模型是在专业领域更为适用的选择 (参数量可以少，但更为精准)

√集成性：AIGC需要能够无缝集成到现有的工作流程中。

√定制化：不同行业和场景对AIGC的需求各异，因此模型需要能够根据特定需求进行定制和适配。

√数据驱动：AIGC模型需要能够处理和学习大量行业特定的数据，以提高生成内容的相关性和准确性。

√用户交互：在复杂场景中，AIGC应能够理解并适应用户的交互方式和偏好，提供个性化的内容。
√流程优化：AIGC应帮助优化业务流程，提高效率，减少人工干预，实现自动化的端到端流程。

√持续学习：AIGC模型应具备自我学习和适应新数据的能力，以应对不断变化的市场和用户需求。

√合规性和安全性：在处理敏感数据和特定行业内容时，AIGC需要符合相关的法律法规和安全标准。

√可解释性：在复杂场景中，AIGC的决策过程需要是可解释的，以便用户和监管机构理解和信任。

√多模态能力：AIGC不仅要处理文本数据，还可能需要处理图像、声音、视频等多种数据类型，这要求模型具备多模态处理能力。
√反馈循环：建立有效的反馈机制，以便从用户和业务流程中收集反馈，不断优化AIGC模型。

随着中国企业数字化进程不断发展，部分企业已经积累了大量的数字文档、资料等

企业真正的“专家级知识”藏于大量资料及流程之下

公司运营积累的丰富经验、专业知识及行业Know-how对于企业来说非常宝贵，因为它很难被竞争对手复制或购买

文档资料财务数据人力资源信息市场资料

客户数据供应链信息销售数据研发资料

供应链信息
运营数据
法律和合规文件电子邮件记录

AIGC通过挖掘企业流程、文档及相关信息化知识完成知识库的具象化

专家知识的数字化是AIGC成功落地的关键。通过不断标注和反馈，专家的个人知识可以丰富和完善知识库，形成知识闭环，使系统能够持续学习并提升性能。

》技术窍门：指的是企业在生产过程中掌握的特定技术，这些技术可能未被广泛知晓，是企业保持竞争力的关键。

》操作技巧：涉及日常操作中的技巧和方法，这些技巧可能来自于员工的个人经验或企业多年的实践。

》工艺流程：企业在生产过程中形成的特定工艺流程，这些流程可能经过多次优化，以达到提高效率和质量的目的。

》商业策略：企业在市场竞争中形成的特定商业策略，包括市场定位、产品定价、营销推广等。

》管理方法：企业在管理过程中形成的有效管理方法，如人力资源管理、财务管理、供应链管理等。

》市场洞察：企业对市场的深入理解和预测，包括消费者行为、市场趋势、竞争对手分析等。

知识产权：知识产权通常被视为正式的知识，但它们也是know-how的一部分，因为它们保护了企业的创新成果，如专利、商标、版权等。

》企业文化：企业的价值观、行为准则和工作氛围，这些文化因素可以影响员工的行为和企业的决策。

》客户关系：企业与客户建立的长期关系，包括客户信任、忠诚度和口碑等。

AIGC可利用垂类数据实现模型的优化及迭代，实现知识资产和模型的结合

公有数据

AIGC

私有数据

内容生成，降本

经营数据

数字员工，增效

辅助决策，提质

通用大模型预训练

·算力资源成本考量：合适的大模型而不是规模大的模型

（考虑模型的规模vs.资源消耗)

·通用领域大模型预训练：问题的回答具有随机性（一般公开的数据集，通用知识)

垂直/专用大模型训练阶段

训练的数据质量：数据质量要求高（内部的数据集)

训练的数据治理：知识库的建立(专用领域的(知识)

模型微调、知识扩充：建模的能力（全参数Fine Tuning、外接知识库等)

垂直/专用大模型反馈阶段

·模型问答的提示与引导 (LLM Prompt):模型的应用

·模型回答的打分、打标及排序：模型的优化

·知识库的迭代更新：知识的不断累积，模型的优化。

AIGC垂直性解决方案落地示例垂直/专用大模型部署

·大模型的平台架构设计一大模型的训练部署、大模型的业务服务应用、大模型的平台管理

·大模型的全生命周期管理

·平台的稳定性、安全性要利用“看得见”的数据

更要利用“看不见”的数据，训练属于企业自己的模型

垂直模型通过深度使用企业自身的内部数据，尤其是深度挖掘企业的私有数据和经营数据，实现自身垂直/专用大模型的部署。

随着模型的不断迭代，优化，企业的“垂类自由模型成为知识资产

过往的工作流程及系统设计围绕“机器”进行

“假想”的工作流程往往过于美好：

个人工作流程、部门间的流程、部门内部的流程有序明确，各工种之间分工极其明确，单人认知清晰共通；

实际的产品的应用中需要大量的培训、对齐、流程设计，往往失去了数字化产品的核心初衷— 往往为了数字化而数字化

AIGC通过数字员工与系统重构，试图去实现“以人为本”的数字流程建设

过往的数字化流程是没有办法实现流程中端到端的落地打通，没办法把各种能力足够细分（或者原子化），无论是成本和技术都无法满足

AIGC在提供这种可能性：大模型的能力让开发、流程建设、功能设计、产品原型的门槛大幅降低，规模化能力上升

数字化采购

数字化组织

数字化系统

数字化分销

数字化终端

数字化营销

商品管理

“找”

总仓+电商仓

数字化流程

商品中心

订单中心

物流接单

第三方

销售订单

应用管理

PC运营管理

AIGC

业务管理

分销分销分销分销门

三方平台下单

数字化流程

线上用户活动

“找”

线上电商

线上用户

线下社会化营销

AIGC不仅仅可以去需要解决单点问题，更可以向作业的前后链路、企业的内外链路扩展，每个企业都可以去尝试自己的AIGC打法（定制化IT的普惠化），而不是去适配通用的数字化功能

送货上门

售后服务

客服中心

中心

集成数据

销

供应端 (交易)

品牌端 (交易+运营)

平台端 (后台管理)

渠道端/终端 (交易)

用户端(交互)

企业数字化平台

Part 01 背景：AIGC将迎来“寒武纪”式的爆发
甲子光年
Part 02 价值：重新探索数字生产力的实现模式
甲子光年
Part 03 探索：垂直领域数智化的再次出发
甲子光年
Part 04 落地：当下商业实践值得关注的里程碑
电子光年
Part 05 守望：AI新世代下的审慎与期待

“顾问型的服务模式”

让更多面向用户的前端人员充分理解行业或者专业知识，整体提高客户服务流程的阶段经验水平与智能化水平，用“群体智慧”解决单点问题。

专业性高（容错性低）

通过对特定行业、场景的数据中进行专业知识的提炼、分析和加工，并且结合自动化生成，机器人、AlAgent等成为企业流程中的“超级员工”。为部分专精领域实现创新与变革提供新的流程和方式。

交互性工作

金融、医疗、法律、财务、生产、物流、资管、人力等专业性极强的领域，往往需要专岗专职人员进行多年学习完成

更自然，更类人，带有情绪价值的表达，并且表达中迅速形成合理的反馈

金融、医疗、法律、财务、生产、物流、资管、人力等专业性极强的领域，往往需要专岗专职人员进行多年学习完成

专业性内容的整理、收集、分析、反馈及生成交付

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

“专家级的数字员工”

更自然，更类人，带有情绪价值的表达，并且表达中迅速形成合理的反馈

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

专业性内容的整理、收集、分析、反馈及生成交付

“贴心的沟通交流”

更好的自然语言处理，可以让规模化、自动化与“个性化”实现更好的方式呈现。

让人类感受到科技的温度，机器的温情。

自由度高（容错性高）

借助AIGC规模化及高效生成模式，实现低成本、高质量的创意素材生成，加速互联网内容的制作流程变革，为新的制作方式及分发模式提供基础，为产业提供创新基础。

“放飞想象的翅膀”

重复性工作

□AIGC技术使得机器可以在内容生产过程中尽量实现“自动化”，减少人的工作量；AIGC技术进步使得机器越来越走向“自动化”，实现了“从无到有”。

AIGC技术参与内容生产流程判断，大多数情况下是AI作为辅助完成内容的生产

完全态“AIGC"

分级		0级	1级	2级	3级	4级	5级	发展趋势
内容生产模式		生产人生产内容	机器辅助审核	机器辅助加工	机器有条件自动生产内容	机器高强度生产内容机	器完全自动生产内容	发展趋势
生产主体	采集	生产人	生产人	生产人	生产人和机器	生产人和机器	机器	AI渗透率↑生产力↑
生产主体	加工	生产人	生产人	生产人和机器	生产人和机器	机器	机器
	审核	生产人	生产人和机器	生产人和机器	机器	机器	机器
机器生产力的限制情况	采集	受限	受限	受限	部分受限	部分受限	不受限
机器生产力的限制情况	加工	受限	受限	部分受限	部分受限	不受限	不受限
	审核		·素材上传、存储、分类、检 ·自动标题、自动摘要、智能。·抓取线上数据 ·支持固定位置的线下设备进·支持可移动设备自动进行数索、权限设置·支持内容审核，包括文字规字、文本生成能。根据内容模板利用线上数据行数据采集据采集·多媒体内容编辑，提供文字、范性核查，人物/机构/地域等自动生成内容·支持根据已设定的内容模板·分析原始数据，自动判断是技术能力↑图片、视频功能实体属性核查易除或修改内容成内容材挑选模板自动生成内容·内容在线批注、修改审核
技术示例

□以长视频为例，制作环节难度下降，将会助推产业链上游的创意环节和下游宣发播映环节重要程度上升，好故事、好脚本、好平台将成为视频产业的核心竞争力

以长视频为例，视频产业链将整合简化为三大环节：创意生成一视频生成一宣发播映

创意生成环节

视频生成环节

视频生成应用层

宣发播映环节

策划/剧本

映后开发

视频生成中间层

文本+剧本

文本+小说

图片+设计

视频生成基础层

图片+美术

文本+创意

文本+策划

文本生成模型

图片生成模型

制作

视频+剪辑

视频+特效

视频+3D

视频+动作

音频+配乐

宣发

长视频生成模型

音频生成

视频+渲染

播映

视频+元宇宙

图片+海报

视频 +人机交互

图片+设计

视频+剪辑

音频+配乐

音频生成

图片生成模型

短视频生成模型

细节说明

·创意生成：

－主要包括原IP、策划/剧本和映后开发环节。

－主要以讲好故事、做好创意策划为目的。

－需要整合文本生成和图像生成模型。

·视频生成：

－主要包括制作环节。

－主要负责将故事由文本变为视频内容。

-需要具备长视频生成和音频生成模型。

·宣发播映：

－主要包括宣发与播映环节。

－主要负责将生成视频内容进行宣传和播放。

需要具备短视频生成、音频生成和图片生成模型。

□游戏的开发过程涉及了AIGC内容生成的诸多方向，以游戏为例，可以体现AIGC相关内容的生成效率及效果直接加速了整个开发流程。

3D角色动作

3D角色模型

图像、文本素材生成

策划

探索阶段

3D角色表情

3D技能特效

原画设定（2D)

3D角色

3D游戏

Text-to-3D

3D场景和物体

Photo-to-3D

GPT>Code>DCC

2D角色设计

2D角色

2D角色动作

3DScan (Laser + Photos)

2D游戏

2D场景和物体

3D角色表情

3D技能特效

美术素材

原型阶段

赋能游戏开发全流程

游戏开发

市场分析

开发阶段

代码逻辑

对战策略

音乐和音效

产品核心

游戏的内容生成效率及效果提升

成本、周期预估

上线阶段

测试阶段

竞争分析

美术、音乐原型

程序代码编写

方案策划

技术确定

美术设计

音效制作

测试

BUG修复

数据监控

紧急情况处理

□ 自动化完成繁琐的工作来改变金融专业工作流程。AIGC可直接嵌入到工作流程中，可通过搜索网络、分析公开文件、与财务数据源集成以及利用语言大模型为上市和私营公司生成文件，通过专有数据集成以客户自定义格式自动生成报告。

□AIGC同时可以支持金融科技公司的用户服务体验，以高专业度的形象为用户提供服务。

金融领域中的AIGC在流程中的作用实例，提升流程中的自动化

审计流程通过缩短审计时间帮助审计员实现增长，提供分析财务记录、执行审计程序辅助，以更高效率起草文件。
银行流程	使用AI原生记录系统为银行构建AIGC，实现银行流程中手动工作的自动化。
保险流程	为客户节省人均参保额度，为客户员工提供全家健康费用全免等福利，并设置、员工教育和索赔报销流程。可简化健康保险经纪人的保险报价、续保和收入运营流程。
风控流程	为金融科技公司和银行实现手动风险和合规操作的自动化。建立能够提取内部政策和程序、法律承诺、过去的隐私和合规评估的推理引擎，并与外部立法同步实现风险追查。帮助金融科技风险和反洗钱合规团队利用生成式人工智能自动化和客户调查。

企业结合OpenAl的产业实践实例，提升用户体验

stripe

□ Stripe 是一家金融科技公司，利用GPT-4技术简化用户体验并打击欺诈行为。Stripe的员工使用GPT-4生成50个潜在应用程序，其中15个被认为具有很强的集成潜力，包括支持定制、文档答疑和社区平台上的欺诈检测。

□通过GPT-4，Stripe能够快速扫描和总结业务网站内容，提供比人工更准确的结果。此外，GPT-4能解读技术文档，回答用户问题，并检测社区中的恶意行为。

□Stripe报告显示，GPT-4的应用显著提高了支持服务的效率和准确性，并大大增强了欺诈检测能力。

Klarna.

□Klarna 是一家金融科技公司（支付类公司），通过GPT-4技术革新个人购物体验。GPT-4被用于个性化推荐和客户服务，提高了用户的购物满意度和转化率。

口使用GPT-4后，用户报告显示购物转化率提高了20%，客户服务响应时间减少了50%。GPT-4的应用还帮助用户更好地管理购物清单和支付，提高了整体购物体验。

AIGC能够更好地处理包括文本、图像、声音在内的多种数据类型，适用于不同的医疗场景，例如可以快速生成医疗报告、病例摘要等文本内容，提高医生的工作效率。

并且利用出色的语言能力，整合和分析大量医学文献和临床数据，为医生提供决策支持。生成易懂的医疗健康教育内容，帮助患者更好地理解疾病和治疗方案等。

诊前

诊中

诊后

促

自查

分诊

知识科普姿态矫正

防

预问诊

科普教育智慧体检

诊

远程患者监护

智能可穿戴设备

辅检

控

智能可穿戴设备监测反馈患者自我报告结果

智慧预约

患者自我报告结果

急诊临床辅助决策

智能问诊

诊断

治疗

康

智慧导诊

辅助临床决策

治

智慧影像

用药

智慧康复方案

康复机器人

手术机器人

手术导航

治疗性影像辅助

术后感染评估

病

患者自我报告结果

智能可穿戴设备

智能可穿戴设备监测反馈

远程患者监护

康复机器人

远程患者监测

提高诊断准确性

通过分析患者的影像学、生理和临床数据，AIGC系统能够提供精准的疾病诊断，避免疏漏和误诊，从而为后续治疗奠定良好基础。

优化手术方案

AIGC可模拟和评估不同手术方案，协助医生选择最佳的治疗路径，提高手术成功率。并且在手术过程中，可提供实时的导航和机器人辅助，确保精准度。

个性化康复方案

AIGC能够根据患者的具体情况(年龄、伤情、生理状况等)，生成个性化的康复训练方案，并通过持续监测调整方案，最大限度提高康复效果。

优化患者患者体验

AIGC可以通过自然语言交互、虚拟现实等技术，优化医患沟通体验，并为患者提供智能辅助和虚拟康复指导，缓解痛苦，提高依从性。

降低医疗成本

AIGC的介入有望减少医疗资源浪费，降低手术风险和康复周期，从而降低整体医疗成本，使优质骨科和运动康复服务更加可负担和可及。

复杂领域的破局-以制造业为例，在系统中寻找对原有场景增强辅助的环节

制造业AIGC可探索场景

研发设计

生成式设计

代码生成

虚拟制造与测试材料与工艺规划

生产制造

生产计划与调度

工艺流程优化

智能资源管理

智能生产与质量控制

智能监控与分析

智能调优

仓储物流

数据分析与决策支持供应链管理

经营管理

管理决策

智能办公

智能营销

市场洞察

产品服务

智能客服与支持销售与培训

工业安全

数据安全

模型与算法安全

安全生产管理

设备安全管理

产品外观设计

CALA作为时装设计平台，将OpenAI的DALL·E生成式设计工具整合到其服务体系中，极大地促进了设计师创意的快速实现。通过输入相关的设计概念关键词，CALA能够迅速产生一系列的服装设计初稿，显著地缩短了设计周期，提高了工作效率。然而，CALA并非一个完全自动化的设计工具，其使用过程依然依赖于设计师的专业技能和丰富经验。尽管如此，CALA显著降低了新设计师的入门难度，并有效提升了资深设计师的工作效。

探索场景示例

工业代码生成

Siemens与微软合作推出了Siemens IndustrialCopilot，西门子 Industrial Copilot允许用户迅速生成、优化自动化代码并加速仿真流程，将原本需要数周的任务缩短至几分钟。该工具整合了西门子Xcelerator平台的自动化与仿真信息，并结合微软AzureOpenAI服务提升数据处理能力，同时确保客户对数据的完全控制，不用于Al模型训练。IndustrialCopilot旨在提升整个工业生产周期的效率，通过自然语言交互，使维修人员得到精确指导，工程师能迅速使用仿真工具，从而推动工业创新和生产力的提升。

知识管理与问答助手

Andonix推出了Andi，一个专为工厂工人设计的AI驱动的制造聊天机器人。Andi实现了工厂数据的智能化分析和处理，并提供了一个自然语言用户界面，使工厂工人可以与聊天机器人进行人性化的对话，请求专家的帮助和支持。Andi可以协助工人完成诸如自动监控机器和流程性能、解决问题、生成行动计划、检查清单和工作指导等任务，还可以学习公司特定的信息，如机器操作和故障排除手册、质量系统、人力资源手册等，为工人提供即时的支持，回答特定的问题，如如何修复特定的机器故障代码、识别导致机器停机最多的三个问题、确定最近一小时的一次合格率（FTQ）或者澄清公司的假期政策等。

研发设计软件辅助

Back2CAD基于ElaineCADBot、ChatGPT和AmaZOn AWS等的支持推出CADGPTM，支持虚拟助手、智能推荐、文档生成、代码生产、CAD项目辅助等各类功能。以虚拟助手为例，CADGPT能够基于用户前期的设计和偏好，提出替代性的方案或者现有方案的改进意见，帮助用户短时间内能够获得更好的设计结果。在代码生成方面，CADGPT可基于用户输入的提示词生成适当的代码片段。

AIGC在ERP领域的应用示例

	在产品开发阶段，AIGC技术能够自动分析和提取物料相关数据，生成详尽的物料信息和参数配置。这一过程显著提高了物料建档的效率
产品开发	和准确性，确保了产品数据的一致性和可追溯性，为后续的生产和供应链管理打下坚实基础。生产计划环节通过对生产数据和历史记录的深入分析，AIGC辅助生成生产计划和资源优化方案。这包括各阶段任务的分配和时间节点的
生产计划	设定，确保生产流程的顺畅和资源的合理配置，提高生产效率和响应速度。
销售管理	销售管理中，AIGC技术能够辅助分析客户数据，生成客户关系优化建议和档案更新。这有助于提升客户满意度和客户关系管理水平，通过精准的客户洞察和个性化的服务，增强客户忠诚度和企业竞争力。
采购管理	在采购管理环节，AIGC技术辅助评估供应商绩效和风险，生成供应商优化建议。这有助于提高供应商管理效率，降低采购风险，并优化供应链合作，确保物料供应的稳定性和成本效益。
车间管理	车间管理中，AIGC技术能够辅助分析工序检验数据，生成工序检验结果和改进建议。这种自动化的检验管理提高了检验效率，确保产品质量的一致性，并为持续改进提供了数据支持。
仓库管理	在仓库管理环节，AIGC技辅助进行库存盘点和分类，生成库存盘点结果和优化建议。这有助于提高库存管理效率，优化库存结构，减少库存积压和过剩，提高资金周转率。
财务管理	财务管理中，AIGC技术能够辅助分析成本数据，生成成本分析报告和优化建议。这有助于提高成本管理效率，降低企业成本，提高盈利能力，为企业的财务健康和可持续发展提供支持。

AIGC在MES领域的应用示例

	产品和工艺管理	在产品和工艺管理环节，AIGC技术通过分析历史设计数据和市场需求，为设计师提供有价值的改进建议资料。工艺规划时，AIGC技术能够对生产线进行仿真，生成工艺优化方案，从而提高生产效率和产品质量。这种智能化管理减少了设计到生产过程中的迭代时间，加速产品上市速度。
	计划调度管理	计划调度管理环节中，AIGC技术根据订单需求、资源和设备状况，辅助生成智能生产计划调度方案。这不仅提高了生产调度的效率，降低了生产延误，而且通过实时设备数据监控，生成预警信息，及时降低潜在损失，确保生产流程的顺畅和高效。
	生产质量管理	在生产质量检测环节，AIGC技术利用图像识别和传感器数据分析等技术，辅助提升智能检测方案水平。AIGC生成的产品追溯记录使得质量追溯更加高效，降低了风险，提高了产品质量管理的精确性和响应速度。
	物料物流管理	物料物流管理环节通过分析历史数据和市场趋势，生成智能需求预测方案。这种预测方案提高了物料的利用率和供应链的响应速度，减少了库存积压和物流成本，优化了物料管理的整个流程。
	车间设备维护管理	车间设备维护管理环节中，AIGC技术通过分析设备数据，生成智能故障诊断和预警方案。同时，根据设备的使用历史和状况，制定智能维护计划，降低了维护成本，提高了设备的运行效率和可靠性。
	库房管理功能	库房管理功能环节中，AIGC技术辅助实时监控库存状况，生成库存管理优化建议。这提高了库存周转率，降低了库存成本。自动化的出入库管理方案提高了物流效率，减少了人为错误。
可视化管理环节根据生产线上的实时数据，生成智能可视化界面设计方案。这使得管理人员能够直观地了解生产过程，提高了生产过程的透明度，方便了人员管理和决策，增强了生产过程的可控性。..

□ 通过对地质测量、矿产资源储量、采矿、选矿、资源节约与综合利用、生态环境保护等各要素实现数字化、自动化、信息化和协同化管控，建设具备感知、分析、推理、判断、决策能力的现代化智能矿山。

□利用垂直模型实现专业知识的高效利用，逐步实现综合协调管控智能化。

数字化、自动化、智能化技术与矿山生产经营的整体结合

□从战略角度，AIGC的集成使用可以激发新的商业模式，从全局形成新的工作方式。

√ 市场研究与洞察：AIGC可以协助分析消费者行为数据、社交媒体趋势和反馈，为企业提供深入的市场洞察和消费者偏好预测。

产品开发：利用AIGC技术，企业能够更好地基于消费者需求和趋势快速生成新产品概念和设计方案，加速产品创新过程。

√ 供应链优化：AIGC技术可以帮助预测市场需求，优化库存管理，减少过剩或缺货情况，提升供应链的响应速度和成本效率。

√ 品牌管理：AIGC可以帮助企业监控品牌形象和声誉（尤其是非结构化数据），自动生成正面内容以维护和提升品牌价值。

销售策略：AIGC可以协助分析销售数据和趋势，为企业提供基于数据的定价、促销和销售策略建议。

AIGC在快消品行业的价值链分析

增长与创新

增长战略优先级

增长机会研究

敏捷投资组合管理

新产品开发与设计

消费者、营销&内容管理

消费者搞定和情景化数字内容

营销、销售和服务

自动化消费者服务

社会风险监测管理

测试与发布

虚拟营销活动测试

虚拟概念/产品测试

市场渠道

自动化虚拟销售团队和服务

投资与自助并购研究

客户、分销商和渠道管理

商业模式创新

自动化客户/分销商服务

智能数据处理

综合收入增长管理

职能协商指导

网点全方位优化指导

商业智能发展

供应链

规划

智能需求感知

采购与供应链

智能合约管理

生产制造

智能预测性资产维护

执行

自动化供应商交互和订单管理

物流

动态和交互式控制塔教练

赋能职能

劳动力规划&人力资本

增强招聘

入职&人力资源运营自动化

定制职业培训&职业道路设计

绩效管理优化

企业规划

生成式预测&情景建模

财务管理

自动化企业内容创建&报告

IT管理

自动化IT开发&运营

既定业务流程的建模、标准化、自动化、执行、控制、度量和优化（例如BPM）是基于现有数据交互协同的思路管理员工;

·AIGC通过解决部分交互及协同标准，可以更好地实现流程上的协同管理，但仍需企业对场景的不断探索后才能明确需求。

企业流程示例

供应采购

生产工艺

加工订单

仓储管理

自动补货

产品组合

销售信息

产品营销

AIGC可以通过模拟学习和模型构建，帮助企业更好地理解大数据，提升企业的智能化水平，实现智能化运营，从而提升企业的效率和能力AIGC可以改变以往企业各个环节的依赖内容（非机构化数据）交互流程及效率，实现部门与部门间、部门内容之间的沟通更为顺畅

数据在企业的人、财、物、资中无处不在，数字化的重要作用是通过数字世界的信息流完成企业数字化管理

人

供应商级供应商级供应商

企业

分公司/子公司各地办事处

用户to B/to C客户KA客户/小客户

物

原材料

核心/非核心材料物流

：原料管理

：采购流程

产品/货物

废料

采购

· 生产调度

商品

生产/货物调配

销售

应付账款流程审批 . 网银转账

内部费用

应收账款流程审批网银转账

AIGC+财税服务

费控	费用控制环节通过自动化审批流程，优化了费用报销的整个周期。AIGC技术自动识别费用流程并AIGC生成报销单，特别适用于差旅费用的快速处理。这不仅极大提高了流程效率，降低了人工成本，还显著减少了因人工操作导致的错误率，确保了费用管理的准确性和合规性。
代记账	在代理记账领域，AIGC技术能够自动生成会计分录和各类财务报表，同时对财务数据质量进行实时监控。这种自动化流程不仅提高了财务数据的准确性和质量，还辅助企业完成了资质认证流程，减轻了企业管理的负担，提升了财务管理的专业性和效率。
发票管理	发票管理环节通过自动化流程，根据费用明细自动生成发票采集和开票流程，同时进行票据合规性检查。这种管理方式提高了发票管理的效率，确保了发票的合规性，减少了因发票问题导致的财务风险。
税务管理	税务管理环节中，AIGC技术分析税务数据，自动识别潜在的风险点，并AIGC生成税务风控检查流程。通过提供风险提示和预防建议，帮助企业规避税务风险，确保税务申报的准确性和合规性。
预算管理	预算管理环节通过监控实际支出与预算之间的偏差，自动生成预算控制报表。这种自动化的预算监控机制帮助企业及时调整预算分配，确保了预算的有效执行和财务管理的透明度。
资金管理	在资金管理环节，AIGC技术分析资金的来源和用途，自动生成资金资源管理报表。同时，通过分析资金风险因素，AIGC辅助生成资金风险管理报告，帮助企业更好地管理资金流动
财务管理	性和风险。财务管理环节中，AIGC技术自动生成相关的财务报表，并基于这些数据提出流程优化建议。这种报表与流程优化不仅提高了财务管理的效率，还帮助企业发现潜在的改进空间，提升
	整体的财务表现。 ·

平面设计	在平面设计领域，创意辅助工具能够根据客户需求AIGC辅助生成设计草图，激发设计师的创意思维。设计生产阶段，AIGC技术能够基于需求生成多样化的风格和创意方案，并对设计作品进行评估，提供修改建议。后期制作时，AIGC技术自动生成报价单，优化项目成本而资料统筹管理功能则通过智能化手段识别、分类和整理客户资料，提高后期工作效率。
合同/电子签名	AIGC通过自动识别关键信息初步生成合同草稿，显著提升合同起草的质量和速度。内部审核阶段，AIGC技术自动分析合同内容，为业务部门提供有效建议，提高审核效率并降低风险。在修改和确认环节，AIGC技术确保合同的完整性，并生成最终文档。电子签名技术进一步简化了合同签署流程，提高了合同管理的便捷性和安全性。
设计对接	设计对接环节中，AIGC技术辅助沟通设计思路并确定设计进度，确保设计内容的准确性和及时性。设计内容生产和审核过程中，AIGC技术提供修改建议并生成终稿，通过电子签名技术完成客户审核。在对接报价和物料备份入库环节，AIGC技术制作报价单并签字确认，同时完成文件的整理和备份存档。
合同制作	合同制作过程中，AIGC技术进行业务部门内部审核，确保合同内容符合企业标准和法律法规。财务审核和法务审核环节确保合同的合规性和风险控制。领导审核和电子签名环节进一步确认合同的最终版本，而审核确认和双方会签环节则确保合同的正式性和执行力。最
	终审核和存档环节为合同管理提供了完整性和可追溯性。 ...

招聘	在招聘过程中，AIGC技术能够分析候选人的简历并生成匹配结果报告，智能推荐与公司需求相匹配的人选。这种智能化的筛选机制大幅提高了招聘的准确性和效率，减轻了人力资源部门的工作量，确保了招聘流程的高效和精准。
评测
评测	岗位能力模型的生成帮助HR深入理解岗位需求，通过分析报告提高岗位配置的准确性。这种评测机制为招聘和培训提供了有针对性的建议，确保了人才与岗位的高度匹配，提升了人才选拔和培养的效果。
入职
入职	AIGC辅助生成合同内容和格式的功能，减轻了HR在合同管理方面的工作负担这种智能化的合同生成不仅提高了合同管理的效率，还确保了合同内容的准确无误，降低了法律风险。
人事
人事	试用期评估报告的AIGC生成为HR提供了及时了解员工表现的工具，提高了试用期管理的效果。这种评估机制为员工的正式转正或解除劳动关系提供了有力的依据，增强了人事管理的科学性和公正性。
考勤	优化排班方案的生成使员工的工作时间更加合理，提高了排班效果和效率。这种智能化的排班管理提升了员工满意度和工作效能，同时也降低了因排班不当造成的运营成本。奖励分配策略的AIGC辅助生成确保了激励方案的公平性和效果，提高了员工的工作积极性。这种智能化的薪酬管理有助于建立公平、透明的奖励体系，增强员工对企业的认同感和忠诚度。项目绩效评估报告的生成使公司对项目的绩效有了更准确的了解，提高了项目考核的准确性和效率。这种绩效管理机制为公司决策提供了有力的支持，帮助企业更好地实现目标管理。个性化学习内容的生成根据岗位特征提供定制化的学习路径，提高了培训的针对性和效率。这种智能化的培训管理有助于员工能力的提升和发展，促进了人才的快速成长。
薪酬
目标绩效
学习
盘点&继任
盘点&继任	继任计划和人才发展路径的生成为公司内部人才储备提供了指导，通过人才校准确保了关键岗位的人才连续性。这种智能化的人才管理有助于企业构建稳固的人才梯队，保障企业的长期发展。自动交接管理AIGC技术提高了员工离职交接的效率，包括岗位权限、文件资料等的统一管理。这种智能化的离职管理减少了离职过程中的繁琐工作，确保了企业资源的合理流动和保护。
离职
	..

流程管理	流程管理模块通过AIGC生成规范建议，为新项目启动提供强有力的支持。在项目规划阶段，AIGC技术能够根据项目需求和历史经验，智能制定流程规范，明确各阶段任务分配和关键时间节点。这种智能化的流程设计不仅提升了项目管理的效率，也确保了项目按计划顺利推进。
公文管理	在公文管理方面，AIGC技术能够根据提供的关键信息，AIGC辅助生成报告草案。这包括报告的结构安排和核心内容要点，极大提高了文件起草的效率和质量。自动化的公文起草不仅节省了时间也确保了报告的专业性和一致性。
信息管理	信息管理模块通过自动AIGC生成信息归类方案，优化了大量市场调查数据的存储和管理。AIGC技术根据数据特点，智能分类并存储数据，使得信息检索更为快捷，同时也为数据分析和决策提供了坚实的基础。
任务管理	任务管理模块通过辅助目标制定、任务分解、优先级分配和时间表调整，提升了团队的工作效率。AIGC技术分析历史项目数据，帮助团队明确目标，预测潜在问题和风险。同时，它还能自动分析任务的紧迫性和重要性，合理分配资源和调整进度，确保项目按时完成。
流程规范设计	流程规范设计模块通过流程路径和控制设计，实现了流程优化。AIGC技术能够根据项目特性和需求，设计出高效的流程路径，并通过控制机制确保流程的顺畅执行。
信息与公文概览	信息与公文概览模块通过公文内容起草和文件登记，加强了文档管理的规范性和AIGC技术性。这不仅提高了文档处理的效率，也为信息安全提供了保障。
团队协作	团队协作模块通过项目评估和任务关联连接，加强了团队成员之间的协同工作。AIGC技术能够监控项目进度，预测风险，并及时调整资源分配，确保团队协作的高效和目标的达成。 ....·

AIGC+办公协同

产品设计	在产品设计阶段，通过深入分析市场数据，挖掘消费者需求和市场趋势，设计师能够更有针对性地进行产品设计。这种基于数据的设计理念有助于减少市场风险，并确保产品与消费者期望相符。同时，根据初步设计自动AIGC生成技术图纸和详细方案，提高了设计效率和准确性。
过程设计与开发	包装设计自动化根据产品特性和市场需求AIGC生成包装设计和规范，这不仅提高了设计效率，还确保了产品质量。通过自动化流程，可以快速响应市场变化，及时更新包装设计，以满足消费者的不断变化的品味和偏好。
产品和过程确认	在产品和过程确认阶段，通过实时监控试生产过程中的数据，可以对产品质量进行实时评估。这种实时评估机制有助于及时发现和解决质量问题，确保产品在正式生产前达到预期的质量标准，为顺利进入市场提供有力保障。
反馈、评定和纠正	通过顾客满意度追踪和服务总结，AIGC生成服务改进报告，这些报告基于收集到的满意度数据，为企业提供宝贵的客户反馈。这些信息帮助企业了解客户需求和期望，从而提高客户满意度和产品口碑，增强市场竞争力。
交互设计	在产品需求阶段，自动进行需求评估，为设计师提供精确的需求行为分析结果。在UI设计阶段，根据用户需求和习惯自动AIGC生成交互方案，同时识别设计缺陷并提供修改建议，这有助于提升用户体验，并确保设计方案的实用性和创新性。
编程开发阶段	在编程开发阶段，根据UI设计AIGC生成前端代码，并根据业务逻辑AIGC生成后端代码，这一过程提高了开发效率并降低了成本。全面的测试和优化建议进一步提升了产品质量，确保了产品的稳定性和可靠性。
市场运营阶段	通过智能用户行为分析，为产品提供精准化建议和跟踪服务。项目总结报告的AIGC生成，包括分析数据和改进方向，有助于推动项目流程和资源配置的持续改进，确保产品能够快速适应市场变化，满足客户需求。 .

AIGC+产品/交互设计

数据架构管理

数据质量管理

数据资产管理

元数据管理

数据生命周期管理

数据存储工具

AI计算支撑工具

数据分析应用工具

数据治理自动化

数据架构管理环节中，辅助识别数据分布并分析数据间的关联性，帮助企业全面理解其数据资产。这种智能分析不仅优化了数据架构的透明度，还提高了数据的可访问性和可管理性，为企业的数据驱动决策提供了坚实的基础。

在数据质量管理方面，智能整改建议与追踪确保数据质量问题得到及时解决。通过持续的质量监控和反馈机制，企业能够快速响应数据异常，维护数据的准确性和可靠性，从而增强数据分析和报告的可信度。

数据资产管理环节通过智能盘点与管理技术，辅助识别、分类和评估数据资产。这种自动化的方法提高了数据资产的可见性和利用效率，帮助企业更好地管理和优化其数据资源，发挥数据资产的最大化价值。

元数据管理环节中，自动采集元数据并运用智能识别技术进行分类和归档。这种高效的元数据管理不仅提高了数据的组织性，还为数据分析和数据仓库的构建提供了强有力的支持。

在数据生命周期管理中，辅助完成处理数据的采集、整合、清洗等环节，并根据数据特征选择合适的存储方式。这种智能管理策略优化了数据的存储和维护过程，确保数据在整个生命周期中的质量和可用性。

数据存储工具环节中，通过分析数据特征，智能化为企业选择最佳的分布式、关系型或NoSQL存储方案。这种智能化的存储方案选择提高了数据存储的效率和灵活性，同时也降低了存储成本。

AI计算支撑工具环节中，根据业务需求和数据特征，AIGC辅助生成合适的知识图谱和机器学习模型。这种自动化的模型生成不仅加速了数据分析和预测的过程，还提高了模型的准确性和可靠性。

数据监控与预警环节中，通过对数据质量、性能、安全等方面的监控，AIGC生成安全预警。这种智能化的监控和预警AIGC技术使得企业能够及时发现和解决潜在的数据问题，提高了数据管理的主动性和预防性。

数据治理自动化环节中，根据企业的数据治理需求和策略，AIGC生成针对性的数据治理任务。这种自动化的任务生成不仅提高了数据治理的效率，还确保了数据治理活动与企业目标和策略保持一致。

构建企业知识库	企业知识库的构建往往是通过自然语言处理技术实现的，这一技术能够深入理解用户需求，并提供智能的知识检索与推荐服务。这样的AIGC技术不仅提升了知识检索的效率和准确性，还促进了员工之间的知识共享和协作，加强了企业的知识沉淀和创新能力。
知识互动虚拟助手	作为虚拟助手，AIGC技术在协作平台上为员工提供解决问题的支持、信息与建议，有效促进了团队间的交流与合作。这种即时的互动增强了员工对知识的理解和应用，提升了工作效率和
	团队的整体表现。更好地自动化的分类标签工具为知识文档AIGC生成分类，极大地降低了人工管理成本。这种
知识数据归类管理	智能化的归类管理不仅提高了文档检索的速度，还帮助企业更有效地组织和维护其知识资产。
评估知识资产状况	通过对知识资产的贡献和影响进行分析，AIGC技术能够辅助评估其价值并预测未来的发展趋势。这种价值评估有助于企业了解其知识资产的重要性，并为未来的投资和资源分配提供决策
创建知识地图	支持。 AIGC技术监控知识库的变化，并自动更新知识地图，确保信息的准确性与实时性。知识地图
	的动态更新帮助员工快速定位所需知识，提高了知识获取的效率。
构建知识权限体系	基于员工角色和需求，AIGC技术辅助分配合适的知识库访问权限。这种权限管理确保了知识的安全和合规性，同时也保障了员工能够访问对其工作最相关的知识资源。
知识版本管理	定期检查知识库内容，自动识别过时知识，并更新为最新信息。这种版本管理确保了知识的时
	效性和准确性，帮助企业避免了因信息过时而造成的决策失误。
知识查询优化	根据用户反馈与查询历史，AIGC技术自动优化查询结果，提高检索效率与准确性。这种智能化的查询优化使得员工能够更快地找到所需信息，提升了工作效率。
驱动组织成长	AIGC技术分析员工需求与背景，为员工推荐个性化的培训与发展计划。这种个性化推荐有助
	于员工的个人成长和职业发展，同时也为企业培养了更加专业和高效的团队。
知识挖掘	根据分析结果与已有知识，AIGC技术辅助生成新的知识报告，提高企业知识创新能力。这种知识挖掘不仅丰富了企业的知识库，还为企业的持续创新提供了动力。


知识共享协同	AIGC技术帮助分析员工贡献与需求，为企业设计合适的知识共享激励与奖励方案，提高员工积极性。这种激励机制鼓励员工分享知识，促进了知识的流通和团队协作。

以新一代消费者的生命周期为例，内容营销与交互可以影响全周期

用户偏好

触达

用户属性

用户订单行为

兴趣

风险控制

用户分层

行动

商圈细分

社交属性

标签化的数据（营销全链路信息）与内容营销的结合可以实现更多的玩法创新

ID身份数据来源数据用户主数据会员数据行为数据订单数据标签数据

分层数据模型数据标签数据情感状态数据偏好数据外部标签数据指标数据

AIGC对于企业和消费者间的交互方式改变

智能客服实现更自然和专业的交互

实现对消费者“心智”层面理解

内容营销基于数据实现个性化交互

数字人等更多营销模式的普及

通过内容的生成，AIGC通过交互方式的升级实现企业与消费者间壁垒的“打穿"

消费者“心智”面对全渠道的同质化内容饱和式地争夺

社交类

线上广告

告告

视频类

电商平台

拼团群 .....

直播平台

淘宝直播抖音直播快手直播电竞游戏直播

OTT大屏智能电视

户外广告

楼宇广告门店商场

企业号矩阵

微信公众号微信视频号企业微信群微信小程序导购个人微信微博企业号知乎企业号抖音企业号

自有平台

自有APP自有官网自有粉丝群

AIGC在营销领域的应用示例

提供市场认知	AIGC利用机器学习分析消费者行为和市场趋势，自动创作引人注目的广告内容，包括图像、文案和视频等创意资料，以适应不同媒体平台。通过分析历史数据和实时反馈，AIGC优化广告投放时间和目标受众，提升广告效果和ROI。
线索运营提高转化率	AIGC评估潜在客户线索的有效性，识别关键转化信号，帮助企业集中资源于最有可能转化的潜在客户。基于行为数据和反馈，生成定制化的线索培养计划，提高整体转化率。田子光年
个性化的策略营销	AIGC根据客户行为和偏好，提供个性化的营销策略建议，包括定制化的邮件、视频内容和活动方案。创作针对性强的内容，加强与客户的沟通，提高客户对品牌的认知度和忠诚度。
客户需求分析	AIGC深入分析客户数据，生成精准的需求分析报告，帮助企业理解客户需求和偏好。基于需求分析，AIGC制定个性化的销售策略，提高销售团队的转化效率。
营销效果优化	AIGC提供更好和全面的营销效果分析，包括渠道表现、用户反馈和转化路径分析。帮助企业复盘营销活动，识别成功要素和改进空间，为未来的营销活动提供数据支持。
复购行为识别	分析客户的复购行为，识别复购的驱动因素，为企业提供洞察。基于复购分析，生成定制化的营销策略，以促进客户的再次购买和口碑传播。

AIGC在客服领域的应用示例

全渠道接入AI回复，更加交互自然	全渠道接入通过生成个性化回复模板，实现了对客户需求的快速响应和高效处理。这种策略不仅提升了客户满意度，而且通过针对性服务加强了客户关系管理。在多平台运营的今天，统一和个性化的客户体验是提升品牌忠诚度的关键。
Chatbot智能问答库	智能问答库基于大量历史问答数据，能够快速准确地回答客户咨询，AIGC显著提升了客户服务的响应速度和质量。这种自动化的客户沟通体验改善了问题回答的针对性和有效性，同时减轻了人工客服的工作负担。
人工客服话术支持建议	为人工客服提供的话术支持和话题建议，基于客户需求和特定场景实时生成，有效提升了服务的个性化水平和沟通效率。这种实时支持帮助客服更好地理解客户需求，提供更为精准的解决方案。
运营控制实时监测报告
工单处理分配策略支持
资料中心线索分析报告
数据分析行为预测报告	种预测能力为企业提供了优化客户体验和提升用户满意度的先机。
渠道接入富文本沟通
·..

企业服务结合AIGC，可与企业的数字化流程融合，需注意三个关键点

应用AIGC场景的数字化尽可能成熟

要求企业场景的数字化足够成熟，业务流程中单点任务的价值清晰，具备成熟稳定的SOP流程

具备完善的数据获取、监控及更新体系

具备专属数据，可训练适配自身的模型；同时具备连续更新数据，满足AI提供相应的推理效果要求

技术保证企业流程的稳定性及安全性

模型的使用，以及对于流程的改造，绝不能中断企业现有工作节奏，需要当下较为成熟的AIGC算法支持

以差旅场景为例，差旅场景涵盖行政、人力资源、采购、财务管理等多个系统，涉及审批、预订、报销、采购、资源管理、运营、客户服务等多个环节。尽管差旅流程清晰、数据丰富、数字化基础良好，但传统的数字化方法可能难以有效实现差旅场景的智能化升级。然而，正是这些特点，使得差旅场景非常适合利用人工智能生成内容（AIGC）技术进行赋能，以实现企业数智化升级的目标。

差旅管理是复杂系统性工程，可结合人工智能生成内容（AIGC）技术实现数智升级

AIGC赋能交互体验，数据治理等方面，解决数智管理难点

·更智能的管理交互方式：更自然的语言处理提供了即时、智能的解决方案，能够即时回答员工关于报销政策、流程等相关的问题。规则管理可更好地嵌入流程体验当中。

·更好的解析与文档管理：AIGC通过对数据的处理，可减少人工输入的工作量，降低填单错误，资料解析与归档：AIGC技术能够识别非结构化票据，自动整理和归档费用数据，为企业提供更为清晰、有序的文档管理。

提升数据识别能力，提高审核效率：自动识别和理解非结构化资料中的关键信息，并进行智能分析和审核，AIGC技术在审核环节展现出强大的分析和识别能力，自动识别和理解非结构化资料中的关键信息，并进行智能分析和审核。

更优化的行程规划与预订服务：AIGC围绕历史出行数据和实时价格信息，智能推荐最优的差旅方案，快速比价，降低差旅成本。

·数据分析与合规性保障：AIGC技术结合大模型进行多维度数据分析，(尤其是是非结构性数据），便于全流程数据流转可视化，可主动识别虚假差旅行程和异常差旅费用等，兼顾员工差旅体验和企业合规管理要求。

以上为AIGC对差旅领域数智升级的相关示例，随着AIGC与差旅管理的融合深入，将有更多细分场景受益于AIGC

以某公司的差旅管理流程为例，差旅流程环节多，涉及企业多个部门管理协作

Part 01 背景：AIGC将迎来“寒武纪”式的爆发
甲子光年
Part 02 价值：重新探索数字生产力的实现模式
甲子光年
Part 03 探索：垂直领域数智化的再次出发
甲子光年甲子光年
Part 04 落地：当下商业实践值得关注的里程碑
甲子光年
Part 05 守望：AI新世代下的审慎与期待

过往AI技术全栈

当下AIGC技术全栈

应用层

模型层

算法层

中间层

基础层/模型层

平台层

算力层

"AI+"

Al科技企业

随着AIGC技术的爆发，相关技术公司迅速崛起，大模型及后续调优及适配技术能力强，借助大语言模型甚至多模态模型切入市场刚需"+AI"

IT/软件服务商

数字化企服能力伴随着中国数字化发展而来，因此泛企业服务软件领域在工作流程的建设，数智化升级领域具备相当丰富的经验

垂类领域企业自建

"+AI"

垂类企业在自身的领域已经积累了大量的专业数据、具有明确的行业护城河，可直接借助第三方或者自建A技术，构建垂直的大模型或应用

中国AIGC行业应用生态格局图-V1.0

侧重行业属性

企业级agent平台

行业应用层

侧重工具属性

天工AI

模型层

通用模型服务商×垂直领域

垂类模型层（中间层）

垂类领域企业自建

通用模型层

算力、数据及其他基础支持

构建企业级AI原生应用开发框架，提供深度理解业务场景的AI产品及解决方案

EasyLink是一家AI原生企业，总部位于上海。公司定位为提供一整套企业级AI原生应用开发栈，支持AI工具、AI智能体及AI劳动力的高效构建，进而帮助企业降低AI应用门槛，重塑企业AI生产力。

创始团队具有深厚的商业化及技术背景，成员主要毕业于清华大学、中科大等高校，80%人员来自百度、字节、阿里等知名互联网公司并从事产品及技术研发相关工作。

EASY LINK

技术优势

EasyLink坚持「场景-模型-数据」三位一体的AI原生应用构建主张，基于企业场景的深入理解及应用解决方案的构建实践，自顶向下沉淀出实用的AIAgent开发方法及平台，可快速、近乎无代码成本的搭建一套AI原生应用。

》智能知识解析：基于大模型对企业内各类资源深度理解与组织，自动化构建企业知识网络、关联业务中全生命周期知识；

》端到端知识检索：融合大模型及知识网络的跨模态检索基座，支持跨场景快速冷启及自适应更新；

任务自适应编排：独创动态可持续扩展的指令表达体系、规范语言及CoA自动生成算法。

多层次化的服务模式

行业解决方案：主要面向KA客户，在标准化产品及能力基础上满足一定程度的定制化与集成，以私有化方式服务为主。

标准化产品：主要面向中长尾客户的规模化复制，以云订阅方式服务为主。

场景化服务能力：主要面向传统信息技术供应商进行能力的集成，借助其成熟渠道优势提升商业化规模。

产品特点

企业知识库智能问答

支持非结构化文档、结构化数据库及半结构数据的自动解析，提供交互式问答及知识点探索能力，有效控制大模型幻觉、低算力要求下实现秒级精准回答。

行业分析与解读助手

帮助企业商业分析及研究人员快速收集资料、辅助阅读并快速形成洞察。支持数值的高精度提取、计算及可视化分析能力。

企业授信尽调智能体

帮助银行授信客户经理自动化完成信息的采集、审校、授信分析及辅助决策，具备人机协作、交互式自学习等能力。

企业一站式销售助手

与企业内各类系统打通，与原有工作流集成、覆盖售前、售中及售后的全流程智能化辅助。

标杆客户及渠道合作伙伴

项目背景介绍

银行作为受严格监管的金融企业，在开展各项业务时需遵循相关规章制度以确保合规。作为城商行中的头部银行，南京银行不仅通过培训活动加强业务人员对各类规章制度的理解，还利用上一代AI对话技术构建了问答机器人，以便在业务中随时查询相关规定。然而，该系统需要耗费大量人力对规章制度文档进行预处理、知识采编及解读，从而为全行员工提供知识服务。

·随着大模型技术的兴起，如何利用这项新技术来减少人力投入并提供更优质的对话体验，成为本项目立项的核心动机。

业务痛点

知识采编成本高：文档预处理、知识整理依赖大量人工;

知识质量不够高：不同水平的业务人员采编、解读的知识质量参差不齐；

知识更新不及时：规章制度更新时得不到及时的采编与解读；

知识服务不准确：用户口语化表达语义理解水平低。

项目亮点

1.多格式文档自动知识解析、无需人工参与；

2.知识库自定义创建与文档自动同步，实时更新企业知识；

3.基于混合检索及query的上下文自动扩展，有效提升意图理解及检索精度；

知识库构建深厚经验

4.拒识模型及答案事实验证推理算法，有效控制大模型幻觉。

为企业提供一整套工业级知识解析、检索与高性能存储方案，提升知识搜索与问答准确率的同时有效控制大模型“幻觉”问题，实现企业知识智能化，大幅提升企业知识管理效率。

包括智能解析、知识库搜索与问答、智能文档撰写、FAQ知识生成。

金融行业Know-How

面向理财、营销、合规、决策等业务场景，为金融行业提供一整套基于大模型应用场景解决方案，加速金融智能化与数字化。以A技术为核心，大幅提升金融行业业务与运营效率。三甲子

包括理财推荐、业务助手、制度助手、数据分析。

项目效果

“知识库”自动构建，避免上一代AI方式的高昂人工成本，：

√运用大模型技术对2万份文档自动学习，省去了人工知识采编工作。

“秒级响应”，达到行业内问答高水准：

√为南京银行全行业务人员随时随地提供秒级响应的规章制度知识问答服务。

答案可靠，准确率高于其他方案：

持续保持数据实时更新，有效控制了大模型幻觉，保证答案可靠，准确率95%+。

率先推出面向智能制造的工业大模型，助力制造业智能化转型

·创新奇智（创新奇智科技集团股份有限公司）以“人工智能赋能商业价值”为使命，致力于用前沿的人工智能技术为企业提供AI产品及解决方案，提高客户运营效率和商业价值，实现数字化转型。是中国快速发展的企业级AI解决方案供应商和领先的“AI+制造”解决方案供应商。

公司打造由「MMOC人工智能技术平台」和「AInnoGC工业大模型技术平台」组成的AI双平台技术布局，为客户提供覆盖AI1.0到AI2.0的完整AI技术能力。公司专注于“AI+制造”，聚焦工业软件、数智软件、工业物流、智能装备、工业可持续”五大业务主题，赋能钢铁冶金、面板半导体、3C高科技、汽车装备、能源电力、工程建筑、食品饮料&新材料、智造实训等细分领域的行业客户，助力制造业客户智能化转型和新型工业化发展。

创新奇智 Alnnovation

面向工业领域推出“奇智孔明AInnoGC工业大模型技术平台”

创新奇智面向工业领域研发“奇智孔明AInnoGC工业大模型”，旨在通过强化在底层算法、模型闭环、平台工程、场景落地等方面的能力，打造自主可控、行业领先的工业大模型技术和产品体系，为更多工业场景提供强大的技术支撑。

大模型参数量级在750亿以上，具备工业知识问答、数据分析、代码生成、任务编排、海量知识管理、复杂逻辑推理、长流程任务编排、Agent智能体以及更多工业模态的生成能力。

AlnnoGC平台由工业大模型、大模型服务引擎和ChatX系列生成式应用构成，具有多个大模型原生应用，赋能解决方案升级创新，加速业务落地，助力新型工业化。

奇智孔明AInnoGC工业大模型技术平台架构

智造实训

ChatBl

生成式企业私域数据分析

方案

智造BI

辅助工业设计

Instruct Service

AlnnoGC原生应用 -ChatX系列

智能数据管理

ChatDoc

生成式企业私域知识问答

ChatRobot

生成式工业机器人调度

ChatCAD

生成式辅助工业设计

Alnno-15B

ChatVision

生成式企业私域视觉洞察

AlnnoGC工业大模型

Alnno-75B

AlnnoGC引擎

Finetune Service

Model Service

Prompt Service

云Alnnovation Cloud

创新点1：国内率先推出的工业大模型

创新奇智在国内率先规划和建设了大规模工业数据集，并根据工业智能应用需求，采用Transformer结构设计了工业大模型，通过大规模训练在国内率先推出面向智能制造的工业大模型。

创新点2：生成式AI应用的开发新范式

提出了基于大模型的生成式AI应用开发新范式，并基于新范式开发、沉淀了大模型增强、搜索增强、提示增强、数据增强在内的等多个技术组件并实现了服务化、平台化，推出大模型服务引擎。

创新点3：新一代工业生成式AI原生应用

1.基于工业大模型和大模型服务引擎，率先推出具有智能化推理、任务规划能力的新一代交互式工业AGV机器人--ChatRobot，大幅提升工厂物流、生产效率；

2.率先推出自主可控的Text-to-CAD类应用——ChatCAD生成式辅助工业设计，助力工业设计软件国产化。

国内重点厂商产品及服务能力分析——创新奇智

项目背景介绍

2023年，天马光电子在厦门投建8.6代新型显示面板生产厂，该厂是天马首个专精于中小显示领域的高世代面板生产厂，专注于生产豪车车载高清大屏及高规格手机、IT显示屏幕，因此对出厂产品的品质要求极高。

并且8.6代新型显示面板生产线融合了多种先进技术，对产品检测的准确度、精度和稳定性提出极高要求。

VTIANMA

创新奇智 Alnnovation

项目需求

项目亮点

传统的方法无法满足需求传统人工方式成本高昂

由于产品的高品质要求，传统的自动化解决方案无法满足项目需求。

而大量的人工进行产品检测，成本高昂。
因此需要更好更快的整体解决方案。

在满足品质要求的同时保证产线稳定生产

产线设备高度精密，一旦生产过程中产生玻璃破片，则会造成设备宕机，形成经济损失。

例如，每次岩机需要设备停产维修2小时以上，如果是真空设备岩机，单次维护成本高达百万级。

覆盖全工艺段的AI液晶玻璃破片检测解决方案

1.覆盖多种设备：AI液晶玻璃破片检测解决方案覆盖液晶面板生产的CF、ARRAY、Cell三个工艺段的36种设备。

2.多方位检测：根据设备的生产要求不同，可在不同设备上实现液晶玻璃的双边检测、四边检测、正反全面检测。

3.追溯查询功能：内置追溯查询等功能，可以帮助工厂溯源生产数据，驱动工厂提升生产工艺。

创新奇智AI双平台赋能智能制造

1.内置创新奇智ManuVision机器视觉智能平台：采用深度学习技术赋能的机器视觉检测软件系统，旨在定位、测量、检测及识别常见缺陷或关键指标。

2.AInnoGC工业大模型平台加速检测方案构建：在底层视觉算法模型与检测方案搭建方面，创新奇智创新性采用了基于工业大模型的ChatVision生成式企业私域视觉洞察应用，不仅加速了工程师设计开发多样化视觉检测方案的过程，还保障了这些方案能够迅速且高效地在生产环境中部署实施，从而推动制造业的智能化升级。

创新性地采用大模型技术，大幅提升了模型检测精度，并且快速实现方案落地

1.提升模型检测精度：缺陷检测准确率的提升有赖于模型精度。创新奇智采用工业大模型进行缺陷样本生成，为视觉算法模型训练提供了丰富的样本，大幅提升了模型检测精度。

2.实现检测方案的快速落地运行：ChatVision的Agent智能编排能力，使得该解决方案可以根据用户意图，通过工业大模型的任务编排与外部工具调用等能力，充分利用既有视觉技术资产，帮助工程师快速灵活搭建丰富多样的视觉检测方案，确保检测方案能在工厂快速地落地运行。

项目效果

降本增效，赋能生产

破片率降低：破片率从原来的万分之二，降为十万分之二。

成本降低：设备每年的维修成本降低了1000多万元。

产能提升：减少破片导致的设备维修时间，可以将工厂的产能每年提升约3万片。

帮助集团统一用人标准，总部直聘，抢人更快

海纳AI隶属于北京群星闪耀科技有限公司，致力于用AI打造用人标准，构建人才精准就业平台，以AI技术赋能人力资源行业，帮助每个人人尽其才、才尽其用。

2024年1月，企业客户突破5000家，累计面试量已超过800万，目前已经成为AI面试领域面试人次最多的服务商。

海纳AI面试官全览

》自炼行业AI大模型:

数据壁垒：

产品特点

基于最新开源GPT技术，利用海纳AI1.5亿条高质量标注面试数据和招聘专家行业知识，自炼行业AI大模型，更准、更快。

· 服务数十家各行业头部集团

ZTE中兴

·累计面试人次：超过800万

·高质量精标数据：1.5亿条

产品场景丰富：

服务数十家行业头部集团，全面覆盖全行业全岗位

EXPRESS 顺丰速运

全面覆盖全行业全岗位，包括大规模蓝灰领招聘、校园招聘、白领初阶岗位、工程师等技能岗位等。

标杆客户

Walmart* 沃尔玛

hina海纳Al

服务优势

敏捷建模：

客户可根据需求选择深度定制、轻度定制、开箱即用的岗位模型。

》开箱即用：

数十个岗位模型的积累。

Al Builder帮助企业快速配置面试。

》专业团队：

30位岗位建模专家组成的顾问团队，完善的岗位建模SOP，快速高效完成岗位建模。

专业团队全程辅导，快速响应需求。

Hisense

TCL

项目背景介绍

·每年一到大规模用工季，连锁零售、连锁餐饮、快递物流等大型企业的HR部门就会竞相加入“抢人大战”，快速找到稳定性好、匹配度高的人才是HR共同的愿望。

劳动密集型企业在人力成本管控上的有效性，与招聘是否高效、精准息息相关。随着公司业务的全面扩张，各地不同岗位人才招聘与评估的难度升级，沃尔玛的招聘转型被提上重要日程。

Walmart: 沃尔玛

hina海纳Al

业务痛点

招聘效率受到挑战

》传统面试流程长，初面环节的候选人到面率低而流失率较高；

》用人高峰招聘人员配置不足，招聘压力大。

招聘标准不统一

零售企业涉及跨区域和跨门店管理，招聘权力下放带来招聘标准难以统一；

传统的人工面试招聘标准难以量化，人为偏见会影响企业人才胜任力模型稳定性。

候选人面试体验一般

A 传统面试受到时间和空间影响，需要候选人多次往返参与面试；

阶段性反馈结果仅由人工完成，候选人需要-定的时间的等待。

面试数据难管理分析

》候选人在面试流程中数据留存单一;

面试评价记录内容多样、复杂，遗漏和混淆的情况时有发生。面试信息回溯难度高。

项目亮点

统一人才标准

》海纳AI的测评专家团队基于人才测评科学和沃尔玛招聘专家团队协作共建岗位胜任力模型。

》基于胜任力模型，海纳AI面试官严格执行这一标准考察和评价候选人。

优化面试流程

》调研现有的招聘流程，梳理可优化的环节；

通过AI面试官消除时间、空间的限制，候选人可以随时随地通过手机小程序进行面试。

强化雇主品牌

》定制虚拟人面试官，形成统一的品牌标识；

》候选人与AI面试官的交互更贴近真实场景，面试体验更好。

项目效果

总部直聘统一标准：Al准确度95%，绩效好、留存长√ 总部统一控制用人质量

全程自动抢人更快：

√ 7*24自动邀约/自动面试/自动评估可同时面试数十万人、到岗快

到面高1倍：

√到面率40%提升至90%

√人才体验好，不需约面/到场/排队

HR效率大幅提升：

√重复面试&评判交给AI自动完成

√HR有更多时间做高价值工作

视频化人才库：

√积累视频化、结构化人才库

√便于人才盘点、人才库激活

基于盘古大模型能力结合差旅数据优势，赋能差旅业务的全方位智能升级

华为云慧通差旅定位于企业差旅管理（TMC）领域，基于华为20年+全球化差旅管理实践，已服务全球170+国家和地区，拥有500+大型企业客户，480万企业用户。为中国石油、中国一汽、中国建科及台铃集团等众多跨国、跨地区的大型集团提供差旅数智化管理解决方案。

华为云慧通差旅是首个基于盘古大模型、应用大数据、云原生等领先技术打造的数智化差旅，通过一体化的数智化差旅管理平台，打通企业行政、人事、采购、财务等系统，实现从智慧审批、智慧预订、智慧报销、资源管理、数智运营、智能客服等全流程一体化，助力企业实现智能体验、提质增效、安全合规。

慧通差旅

华为云慧通差旅长期专注AI技术与差旅数字化融合，智能化专利已达21个

差旅领域大模型沉淀厚行业知识，向行业纵深需求挺进

2018-2019

慧通差旅A技术里程碑

机器学习融入差旅主流程聚焦极致体验与极致效率

2020-2022

深度学习与自研算法齐头并进深入企业场景，引领模式创新

2023至今

差旅领域垂直大模型用AI重塑差旅应用

极致体验人工→大数据→AI

申请/审批

差旅遵从

Travel意图识别

GPT-Ner-Travel

差旅预订

企业结算

Embeded模式嵌入到差旅APP中

Travel智慧行程

差旅领域场景模型

集采管理

Travel-Mapping-GPT|

加速企业数智化战略升级

极致效率人工决策→数据决策

Travel智能预测

Travel智能聚合

服务商管理

安全合规被动→主动

金融支付方案

差旅服务场景模型

差旅咨询

盘古差旅大模型

检索增强生成

数据报告

差旅政策

Travel智能推荐

运营推广

Travel智能判别

模式转变人工被动→数据驱动

Travel-Data-GPT

航线动态酒店房型航班编号航班准点

Agent模式通过Agent方式重构差旅，嵌入到企业智能体中

企业差旅领域知识数据

员工等级差旅政策流程管理用户搜索

会话日志产品文档常见问题用户咨询

< 盘古大模型 >

NLP、多模态、预测、科学计算模型

以华为公司数智差旅管理为例，为员工出行打造极致效率、极致体验

以华为员工出行为例，华为20W+员工，每天有超过6000名员工在天上飞，每次出差流程涉及10多个步骤、多系统关联；许多员工对政策、规则、流程不熟悉，与出差相关的热线访问一年近50W次，占公司行政热线问题的一半以上，接线员每天要重复性回答，导致整个过程耗费大量精力和时间。

核心难点：差旅管理复杂，需要多个环节协同

√多阶段：员工差旅涉及行前、行中、行后三个阶段；

√多系统：涉及企业OA、行政、采购、财务、人事等多个系统、多个流程；

√多行为：出差申请、（签证）、预订机、酒、火、打车、入住、值机等19大用户行为。

差旅咨询需求多：员工极易对企业内控、差旅政策、业务规则及内容流程不熟悉，每年约55%的咨询与差旅相关。

，“牵一发而动全身”：一个用户的问题（如临时行程变更），可能涉及多个系统数据变化，简单对话Agent难以完成。

解决方案：基于盘古差旅大模型的多Agent协同

客服Agent

采购Agent

差旅Agent

办公Agent

人力Agent

财务Agent

行政Agent

<多Agent协同框架+任务自动编排+自主动态决策 >

数据处理

知识问答

搜索推荐

数据预测

任务规划

行业知识库RAG

Prompt工程化

意图识别

推理增强

检索生成增强

<盘古差旅大模型>

实现企业复杂差旅规则、流程多轮意图的理解能力，意图准确率达85%

·跨多域任务规划、编排及执行，实现多Agent协同，任务规划准确率可达90%

项目效果：差旅体验升级客服工作效率大幅提升

节省8000+小时知识搜索时长

90%+差旅常见问题在线闭环

员工NPS评分实现90+

多年实践沉淀【三层五阶八步】方法论，可体系化帮助企业构建差旅AI和大模型能力

结合企业实际需求，层层深入逐步实现AI能力的建设及运营

“三层”

重新定义智能业务、AI开发与交付、持续运营智能应用

“五阶”

"场景——流程—组织—数据—IT"

① 明确目标

②场景识别

“八步”

数据和知识工程

③ 重塑流程

③AI建模与发布

④ 组织变革

⑦AI融入业务与应用

③ AI持续运营

基于20+差旅管理经验沉淀扎实理论，结合智能应用，赋能企业数智化转型升级

基于方法论建设指引，为众多大型提供数智化差旅管理解决方案，实现智能体验、智能管理、智能运营

拥有500多家大型企业差旅管理成功实践，以能源、制造、建筑行业代表为例：

中国石油：A智能推荐引导资源预订聚合，发挥集约化优势，实现降本增效。

中国一汽：为员工进行智能行程规划、智能资源推荐，员工丝滑出行，聚焦价值创造。

中国建科：基于盘古差旅大模型的推理增强及数据预测，能快速定位异常原因，给出优化意见，辅助科学决策。

愚公大模型&基础设施智能体系，实现智慧矿山工厂式的规模化复制

》中科慧拓是中国科学院自动化研究所孵化的智慧矿山科技企业，已发展成为以人工智能为底座的能源服务商和新能源制造商。

公司致力于以科技创新助力我国能源安全新战略纵深发展，以智能化建设服务我国工业高质量发展，促进中国采矿业在数字化时代掌握全球话语权，让矿山更安全、更绿色、更高效、更智慧。

》中科慧拓已服务国家能源集团、中国华能、国家电投、中国大唐、中国宝武、中煤集团、金隅集团及华润水泥等国内顶级能源和矿山集团，落地四十余个矿山无人化项目，同时也在园区物流、工程机械智能化、短倒运输与智能网联建设方面进行战略布局。

AIGC能力优势

》愚公大模型YUKON由中科慧拓、中国科学院自动化研究所、中国矿业大学（北京）联合发布，同时也是武创院智能车研究所的首个重要成果，愚公矿山大模型将成为进入AI时代智慧矿山基础设施的重要组成部分。

首个矿山AI助手矿宝MineCopilot

24小时待命

首个面向矿山从业人员的AI助手

轻松理解自然语言指令

首个矿山生成式平行智能数据体系GenDS

通过嵌入矿山生产第一线，为“矿工”提供肩并肩、手把手的服务，对矿山全流程工作，提供安全守护、生产管理和效能提升强有力的支撑。

首个针对矿区的数据体系

√ 能够指数级生成高质量数据

Hard Case通过率提升53%

数据标注效率提升15倍

数据体系可进一步推动整个矿山行业数据生产体系的完善，为数据的生成及治理提供一个行之有效的工具。

首个矿山端到端自动驾驶大模型GenAD

首创矿山端到端自动驾驶大模型

赋予人类驾驶员的深度理解和决策能力一站式解决矿山自动驾驶的长尾和泛化问题

首个矿山知识大模型MineGPT

通过深度学习和强化学习等技术手段，“AI驾驶员”能够不断学习和优化，提高自身的泛化能力和鲁棒性，以应对各种未知和复杂的矿山环境。

开箱即用，边用边学

√快捷提升一线生产效能简化一线的工作人员的繁琐的配置和训练过程

随着使用过程的深入，MineGPT还能不断学习和优化，逐步提升其性能和准确度，从而更加精准地满足矿山生产的需求。

服务创新

提供无人化解决方案

① 国内唯一全栈式解决方案：针对露天矿山、井工等不同工况提供无人驾驶解决方案，实现运输智能调度、设备检测安全管理、数据分析管理、地图编辑管理、平行仿真平台无人化系统搭建；

② 根据客户需求构建平行工业智联网：承载智慧矿山调度管理、预测性维护、健康监测、运营支持等功能，实现全矿无人化改造；

愚公大模型提供有力支持：最新发布的愚公大模型将为公司平行驾驶操作系统OS、平行矿区工业智联网P、矿山智能机器人V提供支撑。

》智能化产品服务：

① 突破传统方式：从正向研发首台套矿山新能源智能运载机器人“载山CarMo”，向智能制造转型，实现硬件平台化发展，打造OS+P+V的产品体系，助力国家能源服务和新能源智能制造。后续，载山CarMo将搭载首个矿山端到端自动驾驶大模型GenAD，为运输赋予人类的理解力。

② “软件定义硬件”思路，提供丰富产品：针对矿山等场景需求，提供智能调度与监控、露天防碰撞、V2X智能路侧协同、无人运输仿真、远程遥控座舱、VR虚拟矿卡模拟驾驶等中科慧拓智慧矿山无人驾驶产品，提高矿山无人化智能化效率上限。

矿山行业背景介绍

》采矿是矿物勘探、开采、运输形成的矿石流生产过程，其效率及安全高度依赖矿石流采运装备的连续性、自适性和可靠性。智能矿山发展的目的是减人、增安、提效、低碳。当前，学界、产业界正通过更多颠覆性技术支撑矿山作业，实现新质生产力。

》智慧矿山的发展已经进入Mining5.0时代，该时代的核心是实现矿山由工业自动化到知识自动化的迈进，在这个过程中需依靠“三大核心技术支柱”，即操作系统、场景工程和矿山大模型。愚公YUKON矿山大模型的推出标志着中科慧拓在Mining5.0时代“三大核心技术支柱”均已布局完备。未来，中科慧拓结合其产品、服务及数据优势，解决行业核心基础问题，为矿山发展注入新质生产力，加速矿山行业高质量发展。

行业数据优势

智慧矿山作业场景涉及的数据种类繁多、结构复杂，覆盖从车辆状态监控、路况信息分析到环境参数监测等多个方面，数据的实时性、准确性和完整性对于矿山的智慧化运营至关重要。

数据体量大，创行业之最

中科慧拓矿山行业的场景实践，在数据多样性、场景丰富性，以及数据体量之大上，均创行业之最。目前，中科慧拓正以24万公里/天的速度不断扩充自动驾驶数据，并已总计累积8万天矿山业务日志，为愚公YUKON矿山大模型提供了海量的真实数据。

实现了对矿山作业场景的全面覆盖，还确保了数据的实时性和准确性

通过自主研发的平行矿山操作系统和场景工程技术，确保了数据的实时性和准确性。中科慧拓已经在国内外的近50个大型露天及井工矿中成功应用其技术，装配了超过500台矿山无人化车辆以及超过2000台辅助作业车辆，为矿山的智慧化运营提供了有力支撑。

参与数据收集规范编制，推动国家智能矿山标准化

矿山环境的特殊性，数据的收集、处理和分析面临着诸多挑战。中科慧拓凭借多年来智能化矿山建设的丰富经验，深度参与了《智能化矿山数据融合共享规范》中11项规范的编制，涵盖数据采集、通信、服务、发现、连接、报文、配置、安全、管理等多个方面，以及数据安全和露天矿山车辆数据共享的规范，为推动国家智能化矿山标准化作出了贡献。

行业核心基础问题

矿山智慧化关键的“四大智能”，包括装备智能、数据智能，算法智能，流程智能：

》装备智能：主要实现矿山装备的机器人+、AI+。

数据智能：主要解决的是数据价如荷变为数据资产。

算法智能：主要是实现全流程的优花决策，构建一个矿山智能的平行数字季生平台。

流程智能：主要实现矿山流程知识自动化。

项目预期成果

数据生产能力更高

√20倍AD数据量提升

√10倍Corner Case数据量提升

√15倍数据生产效率提升

自动驾驶能力更可靠

√45%系统卡死减少

√55%安全接管减少

√50%碰撞风险降低

量产落地能力更迅速

√1.5倍装车效率提升

√<15天信场景适配周期缩短

√5倍测试效率提升

自主作业能力更高效

√20+智能化作业场景增加

√30%调度效率提升

√18%生产效率提升

Part 01 背景：AIGC将迎来“寒武纪”式的爆发
甲子光年
Part 02 价值：重新探索数字生产力的实现模式
甲子光年
Part 03 探索：垂直领域数智化的再次出发
甲电子光年甲子光年
Part 04 落地：当下商业实践值得关注的里程碑
甲子光年
Part 05 守望：AI新世代下的审慎与期待

□AIGC的出现对所有行业的生产模式均进行了颠覆，并且从内容生成到流程再造，可实现多个行业的成本降低及价值再造，其中蕴含了大量的机会。未来值得持续关注。

生成式AI技术对中国各行业的成本影响

截止2030年，AI在全球各行业可创造的价值

在这股AI 浪潮中，AI人才决定着企业是否能够完成“AI全面化”落地。当下，AIGC人才概念泛化，不只局限于AI技术的研发者，人才阈值范围扩大为“具备AI基础知识、场景应用技能和经验，能够从事包括“AIGC工具使用”在内的AI技术研发、应用、推广、创新和业务赋能工作的人才。

当下AI开发边际变化

全民开发者

应用开发者

专业开发者

Al实践领导者

应用开发能力边界逐渐拓展

具备战略眼光和A理念，引领企业AI发展方向、推动变革的额导者

编程和应用开发门槛逐渐降低

Al应用践行者

精通A技术场景化应用，实现业务价值升级的实践者

Al技术赋能者

精通AI技术，融音技术与业务，推动A赋能业务的赋能者

AI技术领航者

构建和维护AI技术平台的领航者

AI思维管理人才

CEO

CTO

AI战略规划

AI创新

AI应用人才

产品

设计

AI思维

运营

AI工具应用

AI技术+业务复合型人才

营销

业务架构师

模型构架

CIO

模型应用开发

售后

AI技术专项人才

AI数字协同

算法

coo

AI技术与业务团队融合

CPO

客户成功敏捷思维

算法工程师

CDO

数据科学家

技术架构师

数据工程师

AI团队建设

市场用户思维

提示工程

云计算

大数据

安全合规

工业互联网

AI研究员

元宇宙

AI产品经理

前端

业务打通

生态互联

后端

区块链

测试

工程

设计

数字孪生

运维

产品

开发

物联网

AR/VR

超级自动化

AI原生

□目前，企业主要通过提高人工智能产生的生产力来衡量投资回报率。根据麦肯锡的一项数据表示，企业对于AIGC的ROI充满期待。

□ 当前正处于企业广泛应用AI的转折点，企业对于AI的强烈应用意愿和预算的大幅增加，预示着AI技术在全球范围内的应用将会更加广泛和深入，同时将也为企业自身的发展和AI技术的持续进步带来积极的影响

企业衡量AIGC的投资回报率的考量示例

其他公司职能IT服务运营软件工程制造供应链与库存管理产品或服务开发人力资源光年风险战略与公司财务市场营销与销售
从项目启动到组织使用生成式人工智能能力的时间 (受访者的百分比)

生成式AI始终要面对大模型技术带来的可能问题

隐私安全性：人工智能大模型处理大量的个人数据，隐私和安全性是一个重要关注点。保护数据的隐私，防止数据泄露和滥用是一个挑战，特别是在跨组织或跨边界数据共享的情况下。采用隐私保护的机器学习方法和安全数据分析技术，以便在保护隐私的同时实现机器学习的任务。

数据可得性：海量、多源、动态更新的数据是训练模型和进行数据挖掘的必要条件。然而，对于某些领域和特定任务，获取足够量和高质量的数据是一项重大挑战。例如，某些领域的数据可能高度稀缺，或者数据的标注非常困难和耗时。在这些情况下，使用大量数据训练大模型可能不切实际。

数据准确性：人工智能大模型的训练需要大量高质量的数据，并且通常需要对数据进行标注。数据质量和标注的准确性是一个挑战，因为错误或不一致的数据可能导致模型训练不稳定或性能下降。此外，对于某些任务，如图像识别和自然语言处理，数据的标注通常需要人类专家参与，这使得数据标注的成本变得非常高昂。

模型泛化性：人工智能大模型在训练数据上表现出色，但在未见过的数据上可能泛化能力不足。过拟合是一个常见的问题，即模型在训练数据上过度拟合，而在新数据上的表现较差。选择适合的模型非常重要，这需要仔细地选择模型的超参数和架构，以便提高模型的泛化能力。

模型解释性：人工智能大模型通常被视为黑盒，即很难理解模型的决策和推理过程。这在某些应用场景中是不可接受的，如医疗和金融领域，因为解释模型的决策对于决策的可信度和可解释性至关重要。为了解决这个问题，研究人员正在研究可解释性的机器学习模型和方法，以便更好地理解模型的决策过程。

模型适配性：在人工智能大模型的开发中，选择合适的算法和模型架构是关键。然而，从众多的算法和模型中选择最合适的一个可能是具有挑战性的，因为不同的任务和数据可能需要不同的模型来实现最佳性能。

模型可扩展性：随着模型规模的增大，人工智能大模型的可扩展性和效率成为挑战。大模型需要更多的计算资源和存储空间，对于实时应用或边缘计算等资源受限的场景是否能高效运行是一个问题。

模型高效性：优化模型的架构和参数，减少模型的计算和存储需求。采用模型压缩和量化技术，滅小模型的规模，提高计算效率。使用分布式训练和模型并行化技术，提高模型训练和推理的速度和效率。

证券简称	一级行业	大模型	证券简称	一级行业	大模型
海亮股份	有色金属	行业重直大模型	华自科技	电力设备	水利电大模型
博威合金	有色金属	合金制造大模型	东方电子	电力设备	东方电间大模型
中信银行	银行	中信大模型平台	南网科技	电力设备	视规大根型
迈端医疗	医药生物	医疗大横	金典科技	电力设备	人工智能大模型
金域医学	医药生物	医检AI大模型	TCL科技	电子	星智大模型
美年健康	医药生物	医疗致智A/健管大模型	视原股份	电子	款育垂曼大模型——沃
天士力	医药生物	中医药大模型	利罡通	电子	LYDIA融作大模型
云南白药	医药生物	中医药行业大模型	和形春	电子	企业GPT及“家电大模型”
乐心医疗	医药生物	心自管病AI大模型	ST通	题	路通AI文旗大模型
小商品端	商贸零售	商品贸易领域的大模型	佳床飞湾	透信	铁路行业大模型
三志股份	商贸零售	多楼态大模型	中贝通信	透信	衢衡大模型
焦点科技	商贸零售	重直领域的外贸AI大模型	中国电信	通信	星辰大模型（基座）等
柏星龙	轻工制造	自研多模态大模型	中国移动	通信	“九天”系列通用大模型等
盈通股份	轻工制造	教育行业蚕大模型	中国联通	透信	“元累”大模型体系
齐心集团	轻工南造	标房大模型库	中兴通讯	通信	垂直影像AI大模型等
阿尔特	汽车	汽车行业智新服务大模型	信具网络	传媒	“形意”大模型
比亚迪	汽车	双措环多模态登肌AI大模型	分众份煤	传煤	营销垂资大模型
招离轮船	交通运缩	轨造大模型	巨人网培	性假	代弱屋AI大模型，GiantGPT
炳增设计	建筑装饰	设计大损型	引力传媒	传媒	看类多模态大模型

	属地	模型名称	备案单位	备案设间
1	北京市	文心一首	北京百网讯科技有限公司	2023/8/31
2	北京市	智（ChaGLM）	北京智港华意科技有限公司	2023/8/31
3	北京市	云雀大模型	北京科信息服务有限公司	2023/8/31
4	北京市	百	北京百川智科技有限公司	2023/8/31
5	北京市	东太机大开放平台	中国科学镇自动化研究所	2023/8/31
6			上海宇科技有限公司	2023/8/31
7		麟	上海海场智都科技有限公司	2023/8/31
8	上海市	中生满	上海人工智能创新中心（上海人工智朝实验室）	2023/8/31
9	安	星火认知大模型	科大汛飞股份有限公司	2023/9/4
10	天津市	360智信大模型	三六科技团有限公司	2028/9/11
11	新江省	义牛间大模型	阿里巴巴达车（佛）科技有限公司	2023/9/12
12	广东省	讯混元助手大模型	深圳市腾讯计肌有限公司	2023/9/14
13 14	贵州音	华为云吉NLP大模型	置计技术有限公司	2023/9/19
	江苏窗	智慧助手（小艺）大模型	技术有限公司	202/9/27
15 16	北京市	库汽狼子	出门网网信电科技有限公司	2023/11/5
17	北京市	Moorasbot	北京月之增翼科技有限公司	2023/11/3
10	化京市	天工”大模型	昆仓万道科技股份有限公司	2023/11/3
19	北京市	WPSAI	北京金山办公股份有限公司	2023/11/3
20	北東市北京市	森元大模型	北京科技有限公司	2023/11/3
21		壁卡LUCA	北京壁智科技有限任公司	2023/11/9
22	北京市	英团大模湿“通章”	北京三快科技有限公司	2023/11/3
23	北京市		北京网有道计肌统有限公司	2023/11/3
24	北京市	好先来MathGPT大模型	北京世纪好未来科技有限公司	2023/11/5
	北京市	知惠A	北京智天下科技有限公司	2023/11/5
25	浙江省	AntGLM	蜗蛟金景（杭州）网络技术有限公司	2023/11/3
26	广东省	碳宽大模型（Galasy bot）	广州县未来文科技有限公司	2023/11/10
27	广东省广东省	vivD蓝心大模型	堆汉动通信有限公司	2023/11/10
28 29	广东省	网卷邮增智机助手大模型	广州网恩计翼肌票流有限公司深圳元象信息科技有限公司	2023/11/10
30	贵州省	元象XVERSE大模型 39A全科医生	阳胡马信息技术股份有限公司	2023/11/10 2023/11/16

甲子光年智库根据部分上市企业公开信息，及算法备案资料整理1000+AIGC相关企业清单

中信银行	银行	中信大模型平台	南河科技	电力设备	视范大模型
迈聘医疗	医药生物	医疗大模型	全盘科技	电力设备	人工智能大模型
全域医学	医药生物	医险AI大横型	TCL科技		星智大模型
黄甲健康	医药生物	医疗数智A/健管大模型	税源股份	电子电子	歡育垂曼大模型——希沃
天士力	医药生物	中医药大模型	利亚添	电子	LYDIA动作大模型
云南白药	医药生物	中医药行业大模型	和春	电子	企业GPT及“家电大模型”
乐心医疗	医药生物	心血管病AI大模型	STBA		新通AI文旗大模型
小商品城	商质零售	商品贸易收城的大腰型	佳齿飞湾	题通信	铁路行业大模型
三本股份	商贸零售	多楼态大模型	中贝通信	混信	垂衡大模型
焦点科技	商贸零售	重直领成的外贸AI大模型	中国电信	通信	星展大模型（基座）等
柏星龙	轻工制造	自研多模志大模型	中国移动	通信	九天”系列通用大模型等
盈通股份	轻工制造	教育行业垂直大模型	中国联通	通信	“元累”大模型体系
齐心集团	轻工制造	标房大模型库	中兴通讯	通信	暨直彩像AI大模型等
同尔特	汽车	汽车行业智制服务大境型	恺奥网络	传媒	“形意”大模型
比亚迪	汽车	双措环多模态裂肌A大模型	分众传媒	物媒	曹镇蚕奥大模型
招南轮船	交通运编	航运大模	巨人网培	性	代弱层AI大模型，GientGPT
设计	建筑装饰	设计大损型	引力传媒	传媒	垂类多模态大模型

	北京市北京市
4			北京百川智科技有限公司中国科学出动化研究所	2023/8/31 2023/8/31
5	北京市	紫东太初大模塑开放平台
6	上海市		上海海宇科技有限公司	2023/8/31
	上海市		上海商泽智科技有限公司	2023/8/31
8	上海市	生调	上海人工智能分新中心（上海人工智朝实验室）	2023/8/31
	安徽审	星火认知大模型	科大讯飞股份有限公司	2025/9/4
10	天津市	360智信大模型	三六科技集团有限公司	2023/9/11
11	浙江省	义平间大型	阿里巴巴达（技有限公司	2023/9/12
12	广东省	讯混元助手大模型	深圳市腾讯汁翼肌系筑有限公司	2023/9/14
13	崇州省	为云吉NP大模型	置计技术有限公司	2023/9/19
14	江苏宿	助手（小艺）大型	技术有限公司	2023/9/27
15	北南市	库汽猴子	出门网网值息科技有限公司	2023/11/3
16	北京市	Moonshot	北京月之埠科技有限公司	2023/11/3
17	北京市	“天工”大模型	晨仓万科技股份有限公司	2023/11/3
10	北京市	WPS AI	北京金山办公股份有限公司	2023/11/5
19	北京市	奋元大模型	北京海虎科技有限公司	2023/11/3
20	北京市	医壁卡LUCA	北京壁智科技有限任公司	2023/11/3
21	北京市	英团大模型“通”	北京三快科技有限公司	2023/11/3
22	北京市		北京网县有道计算肌统有限公司	2023/11/3
23	北京市	好来来MathGPT大模型	北京世纪好未来科技有限公司	2023/11/5
24	北京市	知奉据A	北京智天下科技有限公司	2023/11/3
25	浙江省	AntGLM	蜗块金景（杭州）网络技术有限公司	2023/11/3
26	广东省	大型（Galy bot）	广州县未来文科技有限公司	2023/11/10
27	广东	viv蓝心大模型	助通信有限公司	2023/11/10
28	广东	智机助手大模型	广州计机统有限公司	2023/11/10
29	广东	元XVERSE大型	深圳元象信息科技有限公司	2023/11/10
30	贵州省	39A科医生	阳胡阳信息技术股份有限公司	2023/11/16

证券简称	一级行业	大模型	证券简称	一级行业	大模型
海亮股份	有色金属	行业垂直大模型	华自科技	电力设备	水利电大模型
博威合金	有色金属	合金制造大模型	东方电子	电力设备	东方电问大模型
中信银行	银行	中信大模型平台	南网科技	电力设备	视觉大模型
迈瑞医疗	医药生物	医疗大模型	金盘科技	电力设备	人工智能大模型
金域医学	医药生物	医检AI大模型	TCL科技	电子	星智大模型
美年健康	医药生物	医疗数智AI健管大模型	视源股份	电子	教育垂类大模型- 希沃
天士力	医药生物	中医药大模型	利亚德	电子	LYDIA动作大模型
云南白药	医药生物	中医药行业大模型	和而泰	电子	企业GPT及“家电大模型"
乐心医疗	医药生物	心血管病AI大模型	ST路通	通信	路通AI文旅大模型
小商品城	商贸零售	商品贸易领域的大模型	佳讯飞鸿	通信	铁路行业大模型
三态股份	商贸零售	多模态大模型	中贝通信	通信	垂类大模型
焦点科技	商贸零售	垂直领域的外贸AI大模型	中国电信	通信	星辰大模型(基座）等
柏星龙	轻工制造	自研多模态大模型	中国移动	通信	"九天”系列通用大模型等
盛通股份	轻工制造	教育行业垂直大模型	中国联通	通信	“元景”大模型体系
齐心集团	轻工制造	标准大模型库	中兴通讯	通信	垂直影像AI大模型等
阿尔特	汽车	汽车行业智能服务大模型	恺英网络	传媒	“形意”大模型
比亚迪	汽车	双循环多模态璇玑AI大模型	分众传媒	传媒	营销垂类大模型
招商轮船	交通运输	航运大模型	巨人网络	传媒	代码层AI大模型、GiantGPT
筑博设计	建筑装饰	设计大模型	引力传媒	传媒	垂类多模态大模型

证券代码	证券简称	一级行业	大模型	证券代码	证券简称	一级行业	大模型
301091.SZ	深城交	建筑装饰	交通行业大模型	002174.SZ	游族网络	传媒	垂直领域的LLM大模型
000032.SZ	深桑达A	建筑装饰	政务大模型	300781.SZ	因赛集团	传媒	营销AIGC应用大模型
603366.SH	日出东方	家用电器	用户习惯大模型	600229.SH	城市传媒	传媒	万象AIGC出版大模型
600060.SH	海信视像	家用电器	语言大模型	000681.SZ	视觉中国	传媒	AI视觉创意行业大模型
000333.SZ	美的集团	家用电器	智能家居语言大模型“美言"	600640.SH	国脉文化	传媒	国脉云治AI大模型
603666.SH	亿嘉和	机械设备	多模态大模型YJH-LM	300418.SZ	昆仑万维	传媒	"天工1.0”大模型
002131.SZ	利欧股份	机械设备	营销领域大模型「利欧归一」	300113.SZ	顺网科技	传媒	大模型、GenAI (生成式AI)
000925.SZ	众合科技	机械设备	人工智能大模型UniChat	601801.SH	皖新传媒	传媒	皖新阅读大模型
603960.SH	克来机电	机械设备	视觉大模型	002624.SZ	完美世界	传媒	游戏行业垂类大模型
688768.SH	容知日新	机械设备	PHMGPT垂直领域大模型	600633.SH	浙数文化	传媒	传播大模型、社会治理大模型
688003.SH	天准科技	机械设备	垂类大模型	002197.SZ	ST证通	计算机	HoneyAl蜂智AI大模型
000547.SZ	航天发展	国防军工	政法领域多模态锐智大模型	000938.SZ	紫光股份	计算机	百业灵犀私域大模型
300397.SZ	天和防务	国防军工	低空防御AI大模型	603636.SH	南威软件	计算机	白泽政务大模型
300059.SZ	东方财富	非银金融	“妙想”金融大模型	003005.SZ	竞业达	计算机	星空教育大模型
603608.SH	*ST天创	纺织服饰	自有鞋款式大模型	688244.SH	永信至诚	计算机	三款安全垂直领域大模型
301066.SZ	万事利	纺织服饰	万事利花型大模型	688051.SH	佳华科技	计算机	生态环境双碳大模型
300840.SZ	酷特智能	纺织服饰	酷特AI大模型	600100.SH	同方股份	计算机	知识增强型大模型
300033.SZ	同花顺	计算机	问财HithinkGPT大模型	688561.SH	奇安信-U	计算机	云上AI安全产品大模型卫士
300624.SZ	万兴科技	计算机	音视频多媒体大模型“天幕"	600571.SH	信雅达	计算机	雅问大模型知识湖1.0

数据来源国联证券公开资料，数据来自于2023年上市企业年报，甲子光年智库不构成任何投资建议。

证券代码	证券简称	一级行业	大模型	证券代码	证券简称	一级行业	大模型
300730.SZ	科创信息	计算机	政务垂类大模型	688088.SH	虹软科技	计算机	虹软视觉大模型等
688058.SH	宝兰德	计算机	数字效能大模型	688327.SH	云从科技-UW	计算机	多模态从容大模型
688246.SH	嘉和美康	计算机	嘉和医疗大模型	002373.SZ	干方科技	计算机	梧桐大模型
003029.SZ	吉大正元	计算机	昆仑”安全专属大模型等	300085.SZ	银之杰	计算机	行业大模型
688207.SH	格灵深瞳	计算机	多模态大模型	002236.SZ	大华股份	计算机	多模态大模型
603660.SH	苏州科达	计算机	KD-GPT大模型	300768.SZ	迪普科技	计算机	反电信诈骗大模型
300096.SZ	ST易联众	计算机	“智鼎云帆”行业大模型	688568.SH	中科星图	计算机	"空天·灵眸”基础大模型
002530.SZ	金财互联	计算机	欣智悦财税大模型	300036.SZ	超图软件	计算机	CV、NLP、多模态大模型
688343.SH	云天励飞-U	计算机	"云天天书”大模型	300830.SZ	金现代	计算机	低代码领域的专有大模型
688023.SH	安恒信息	计算机	“恒脑”安全垂域大模型	002990.SZ	盛视科技	计算机	多模态智慧口岸M2-GPT大模型
688369.SH	致远互联	计算机	公文大模型	002439.SZ	启明星辰	计算机	安全垂直领域大模型
002261.SZ	拓维信息	计算机	行业大模型	000948.SZ	南天信息	计算机	金融垂直领域大模型
688500.SH	*ST慧辰	计算机	文本分析生成环境的慧辰大模型	301162.SZ	国能日新	计算机	气象大模型
002268.SZ	电科网安	计算机	安全领域的生成式AI大模型技	300188.SZ	国投智能	计算机	美亚“天擎”公共安全大模型
300271.SZ	华宇软件	计算机	法律垂类大模型“华宇万象"	688579.SH	山大地纬	计算机	人社政策问答大模型等
603918.SH	金桥信息	计算机	司法大模型技术生态	300075.SZ	数字政通	计算机	行业大模型
600131.SH	国网信通	计算机	面向电力业务的AI大模型	688232.SH	新点软件	计算机	行业大模型
688031.SH	星环科技-U	计算机	垂直领域问答大模型“无涯”等	688066.SH	航天宏图	计算机	“天权”视觉大模型
300687.SZ	赛意信息	计算机	企业服务大模型	300229.SZ	拓尔思	计算机	拓天大模型、舆情等行业大模型

数据来源国联证券公开资料，数据来自于2023年上市企业年报，甲子光年智库不构成任何投资建议。

证券代码	证券简称	一级行业	大模型	证券代码	证券简称	一级行业	大模型
300542.SZ	新晨科技	计算机	AIGC大模型垂直领域	002474.SZ	榕基软件	计算机	政务大模型、公文大模型等
300369.SZ	绿盟科技	计算机	风云卫大模型	600728.SH	佳都科技	计算机	佳都知行交通大模型
300275.SZ	梅安森	计算机	矿山安全大模型	300608.SZ	思特奇	计算机	九思AI大模型
600718.SH	东软集团	计算机	添翼医疗领域大模型	002401.SZ	中远海科	计算机	智能检索大模型等
837092.BJ	汉鑫科技	计算机	垂直行业大模型	300682.SZ	朗新集团	计算机	电力行业大模型
600797.SH	浙大网新	计算机	观止大模型	002777.SZ	久远银海	计算机	银海闻语大模型
301330.SZ	熵基科技	计算机	BioCVVLM多模态大模型	300479.SZ	神思电子	计算机	智慧城市及能源行业垂域大模型
300520.SZ	科大国创	计算机	运营商专属大模型	002063.SZ	远光软件	计算机	财务大模型建设
002230.SZ	科大讯飞	计算机	讯飞星火大模型	002152.SZ	广电运通	计算机	“望道”行业大模型
300448.SZ	浩云科技	计算机	专有领域大模型	002362.SZ	汉王科技	计算机	汉王天地大模型、古汉语大模型
002232.SZ	启明信息	计算机	专业AI大模型	600588.SH	用友网络	计算机	企业服务大模型YonGPT
000977.SZ	浪潮信息	计算机	“源2.0”大模型	600845.SH	宝信软件	计算机	钢铁行业人工智能大模型
300166.SZ	东方国信	计算机	行业大模型和垂直小模型	000034.SZ	神州数码	计算机	神州问学大模型集成
300872.SZ	天阳科技	计算机	金融大模型	839790.BJ	联迪信息	计算机	SageSync大模型
300324.SZ	旋极信息	计算机	PHM行业垂直大模型	688078.SH	龙软科技	计算机	矿山大模型、AI技术中台
300523.SZ	辰安科技	计算机	“辰思”大模型	300559.SZ	佳发教育	计算机	灵汨教育大模型
002415.SZ	海康威视	计算机	海康威视观澜大模型	600570.SH	恒生电子	计算机	金融大模型LightGPT
002212.SZ	天融信	计算机	天问大模型	：	：	：
601360.SH	三六零	计算机	通用大模型“360智脑"	：	：	：	…

数据来源国联证券公开资料，数据来自于2023年上市企业年报，甲子光年智库不构成任何投资建议。

序号	属地	模型名称	备案单位	备案时间
1	北京市	文心一言	北京百度网讯科技有限公司	2023/8/31
2	北京市	智谱清言（ChatGLM)	北京智谱华章科技有限公司	2023/8/31
3	北京市	云雀大模型	北京抖音信息服务有限公司	2023/8/31
4	北京市	百应	北京百川智能科技有限公司	2023/8/31
5	北京市	紫东太初大模型开放平台	中国科学院自动化研究所	2023/8/31
6	上海市	abab	上海稀宇科技有限公司	2023/8/31
7	上海市	日日新	上海商汤智能科技有限公司	2023/8/31
8	上海市	书生浦语	上海人工智能创新中心（上海人工智能实验室）	2023/8/31
9	安徽省	星火认知大模型	科大讯飞股份有限公司	2023/9/4
10	天津市	360智脑大模型	三六零科技集团有限公司	2023/9/11
11	浙江省	通义干问大模型	阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司	2023/9/12
12	广东省	腾讯混元助手大模型	深圳市腾讯计算机系统有限公司	2023/9/14
13	贵州省	华为云盘古NLP大模型	华为云计算技术有限公司	2023/9/19
14	江苏省	智慧助手（小艺）大模型	华为软件技术有限公司	2023/9/27
15	北京市	序列猴子	出门问问信息科技有限公司	2023/11/3
16	北京市	Moonshot	北京月之暗面科技有限公司	2023/11/3
17	北京市	“天工”大模型	昆仑万维科技股份有限公司	2023/11/3
18	北京市	WPSAI	北京金山办公软件股份有限公司	2023/11/3
19	北京市	奇元大模型	北京奇虎科技有限公司	2023/11/3
20	北京市	面壁露卡LUCA	北京面壁智能科技有限责任公司	2023/11/3
21	北京市	美团大模型“通慧”	北京三快科技有限公司	2023/11/3
22	北京市	子日	北京网易有道计算机系统有限公司	2023/11/3
23	北京市	好未来MathGPT大模型	北京世纪好未来教育科技有限公司	2023/11/3
24	北京市	知海图AI	北京智者天下科技有限公司	2023/11/3
25	浙江省	AntGLM	蚂蚁金服（杭州）网络技术有限公司	2023/11/3
26	广东省	银河大模型 (Galaxy bot）	广州极目未来文化科技有限公司	2023/11/10
27	广东省	vivo蓝心大模型	维沃移动通信有限公司	2023/11/10
28	广东省	网易邮箱智能助手大模型	广州网易计算机系统有限公司	2023/11/10
29	广东省	元象XVERSE大模型	深圳元象信息科技有限公司	2023/11/10
30	贵州省	39AI全科医生	贵阳朗玛信息技术股份有限公司	2023/11/16

数据来源公开备案信息，排名根据时间排序，甲子光年智库不构成任何投资建议。

序号	属地	模型名称	备案单位	备案时间
31	上海市		虎博网络技术（上海）有限公司	2023/11/24
32	上海市	无涯（(nfinity）	星环信息科技（上海）股份有限公司	2023/11/24
33	上海市	SouIX	上海任意门科技有限公司	2023/11/29
34	上海市	MetaLLM	上海秘塔网络科技有限公司	2023/11/29
35	上海市	阶跃	上海阶跃星辰智能科技有限公司	2023/11/24
36	江苏省	东风（DFM）语言大模型	思必驰科技股份有限公司	2023/11/30
37	广东省	夸克曼大模型	广州市动悦信息技术有限公司	2023/12/1
38	广东省	CVTE大模型	广州视源电子科技股份有限公司	2023/12/1
39	广东省	云天天书大模型	深圳云天励飞技术股份有限公司	2023/12/1
40	浙江省	西湖大模型	西湖心辰（杭州）科技有限公司	2023/12/5
41	浙江省	问财HithinkGPT大模型	浙江同花顺网络科技有限公司	2023/12/5
42	山东省	浪潮海若大模型	浪潮云信息技术股份公司	2023/12/5
43	福建省	奇想智能（Miraclevision）	厦门美图网科技有限公司	2024/1/2
44	重庆市	度小满轩锁大模型	重庆度小满信息技术有限公司	2023/12/22
45	北京市	言犀	京东科技信息技术有限公司	2023/12/22
46	北京市	福禄瓜	北京字跳网络技术有限公司	2023/12/22
47	北京市	雅意大模型	北京中科闻歌科技股份有限公司	2023/12/22
48	北京市	语鲸大模型	北京深言科技有限责任公司	2023/12/22
49	北京市	孟子GPT	北京澜舟科技有限公司	2023/12/22
50	北京市	CharacterGLM	北京聆心智能科技有限公司	2023/12/22
51	北京市	云知声山海认知大模型	云知声智能科技股份有限公司	2023/12/22
52	北京市	快意大模型	北京快手科技有限公司	2023/12/22
53	北京市	小冰大模型	北京红棉小冰科技有限公司	2023/12/22
54	上海市	bilibilindex	上海宽娱数码科技有限公司	2023/12/27
55	上海市	珠玑	行吟信息科技（上海）有限公司	2023/12/27
56	上海市	奇思妙想	东方财富信息股份有限公司	2023/12/27
57	上海市	易生诸相	网易（上海）网络游戏有限公司	2023/12/27
58	上海市	曹植	达观数据有限公司	2023/12/27
59	上海市	光语	无限光年（上海）技术有限公司	2023/12/27
60	上海市	智象	上海智象未来计算机科技有限公司	2023/12/27

数据来源公开备案信息，排名根据时间排序，甲子光年智库不构成任何投资建议。

序号	属地	模型名称	备案单位	备案时间
61	上海市	华藏	上海智臻智能网络科技股份有限公司	2023/12/27
62	上海市	竹海	竹间智能科技（上海）有限公司	2023/12/27
63	广东省	朝彻大模型	广州唯品会数据科技有限公司	2024/1/2
64	广东省	云从从容大模型	云从科技集团股份有限公司	2024/1/2
65	重庆市	安第斯大模型（AndesGPT)	OPPO（重庆）智能科技有限公司	2024/1/9
66	北京市	式说大模型	北京第四范式科技有限公司	2024/1/17
67	北京市	零一万物大模型	北京零一万物科技有限公司	2024/1/17
68	北京市	小爱同学AI助手	小米科技有限责任公司	2024/1/17
69	北京市	衔远品商大模型	北京衔远科技有限公司	2024/1/17
70	北京市	慕小仙	北京衔远科技有限公司	2024/1/17
71	北京市	什么值得买App“AI问答机器人”新功能	北京值得买科技股份有限公司	2024/1/17
72	北京市	脉脉APP 智能问答功能	北京淘友天下科技发展有限公司	2024/1/17
73	北京市	智联招聘APP-Al改简历新功能	北京网聘信息技术有限公司	2024/1/17
74	北京市	南北阁	北京华品博睿网络技术有限公司	2024/1/17
75	北京市	Rubik魔方大模型	北京创思远达科技有限公司	2024/1/17
76	北京市	微步情报智脑	北京步刻科技有限公司	2024/1/17
77	北京市	新壹视频大模型	新壹（北京）科技有限公司	2024/1/17
78	北京市	一叶轻舟大语言模型(Skiff-LLMs)	识因智能科技有限公司	2024/1/17
79	北京市	阅爱聊小程序	掌阅科技股份有限公司	2024/1/17
80	上海市	如意	上海昶廿信息科技有限公司	2024/1/31
81	上海市	阅文妙笔	上海阅文信息技术有限公司	2024/1/31
82	上海市	GiantGPT	上海巨人网络科技有限公司	2024/1/31
83	上海市	蜜巢	上海蜜度蜜巢智能科技有限公司	2024/1/31
84	上海市	松鼠Ai教育大模型	上海松鼠云上人工智能技术有限公司	2024/1/31
85	上海市	瀚海	数尺信息科技（上海）有限公司	2024/1/31
86	上海市	奇点华章	上海星图比特信息技术服务有限公司	2024/1/31
87	国资委	九天自然语言交互大模型	中国移动通信有限公司	2024/2/7
88	浙江省	星辰大模型	淘宝（中国）软件有限公司	2024/2/7
89	浙江省	传播大模型	传播大脑科技（浙江）股份有限公司	2024/2/7
90	浙江省	百业灵犀大模型(LinSeer)	新华三技术有限公司	2024/2/7

数据来源公开备案信息，排名根据时间排序，甲子光年智库不构成任何投资建议。

序号	属地	模型名称	备案单位	备案时间
91	广东省	佳都知行大模型	佳都科技集团股份有限公司	2024/2/7
92	广东省	鹏城脑海	鹏城国家实验室	2024/2/7
93	广东省	TCL大模型助手	深圳TCL新技术有限公司	2024/2/7
94	广东省	魔法大模型	深圳荣耀软件技术有限公司	2024/2/7
95	天津市	蜜度文修	天津蜜度文修智能科技有限公司	2024/3/1
96	北京市	天禧大模型	联想（北京）有限公司	2024/3/11
97	北京市	Mind GPT	北京车励行信息技术有限公司	2024/3/11
98	北京市	Mind Difusion图像生成模型	北京车励行信息技术有限公司	2024/3/11
99	北京市	爱奇艺AI对话产品	北京爱奇艺科技有限公司	2024/3/11
100	北京市	贝壳ChatHome语言大模型	贝壳找房（北京）科技有限公司	2024/3/11
101	北京市	贝壳梦想家大模型	贝壳找房（北京）科技有限公司	2024/3/11
102	北京市	天地大模型	汉王科技股份有限公司	2024/3/11
103	北京市	“柠咖相机”产品	好课帮助教育科技（北京）有限公司	2024/3/11
104	北京市	印象大语言模型	北京印象笔记科技有限公司	2024/3/11
105	北京市	UniDifuser多模态大模型	北京生数科技有限公司	2024/3/11
106	北京市	智联招聘APP-AI招聘助手新功能	北京网聘信息技术有限公司	2024/3/11
107	北京市	片羽图像生成大模型	北京奇点星宇科技有限公司	2024/3/11
110	北京市	滴滴出行大模型	滴滴出行（北京）网络平台技术有限公司	2024/3/18
108	湖南省	万兴天幕多媒体大模型	万兴科技（湖南）有限公司	2024/3/14
111	湖南省	视旅VtripGPT大模型	湖南视旅科技有限公司	2024/3/18
109	海南省	璇玑玉衡	卓世科技（海南）有限公司	2024/3/20
112	四川省	长虹云帆	四川长虹电器股份有限公司	2024/3/27
113	广东省	AndesGPT-LVM	OPPO广东移动通信有限公司	2024/3/28
114	广东省	翼绘AI	广州冠岳网络科技有限公司	2024/3/28
115	广东省	CVTE大模型（自研）	广州视源电子科技股份有限公司	2024/3/28
116	广东省	YOYO助理（PC版）	深圳荣耀软件技术有限公司	2024/3/28
117	广东省	YOYO助理（移动版）	深圳荣耀软件技术有限公司	2024/3/28

主体名称
阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司	京东科技信息技术有限公司
北京百度网讯科技有限公司	科大讯飞股份有限公司
北京抖音信息服务有限公司	昆仑万维科技股份有限公司
北京红棉小冰科技有限公司	上海商汤智能科技有限公司
北京世纪好未来教育科技有限公司	上海识装信息科技有限公司
北京网易有道计算机系统有限公司	上海稀宇科技有限公司
北京智谱华章科技有限公司	上海喜马拉雅科技有限公司
北京主语空间文化发展有限公司	深圳市闪剪智能科技有限公司
出门问问信息科技有限公司	深圳市腾讯计算机系统有限公司
钉钉科技有限公司	深圳数联天下智能科技有限公司
东方财富信息股份有限公司	特赞（上海）信息科技有限公司
广州网易计算机系统有限公司	万兴科技（湖南）有限公司
海口穿杨网络科技有限公司	网易（杭州）网络有限公司
杭州影趣互联网科技有限公司	云从科技集团股份有限公司
杭州耘点科技有限公司	云知声智能科技股份有限公司
湖北星纪魅族网络技术有限公司	浙江淘宝网络有限公司
华为云计算技术有限公司

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数量大于或等于5个的主体*

主体名称
北京捷通华声科技股份有限公司	上海开拓寰宇技术开发有限公司
北京轻松怡康信息技术有限公司	上海灵之宇技术有限公司
北京铱灵智能科技有限公司	上海倩言网络科技有限公司
北京智学笃行科技有限公司	深圳TCL新技术有限公司
成都萌萌舒科技有限公司	深圳有元人文化科技有限责任公司
广州趣闯网络科技有限公司	深圳元象信息科技有限公司
广州市动悦信息技术有限公司	思必驰科技股份有限公司
杭州阿里巴巴广告有限公司	索迈特（上海）人工智能科技有限公司
杭州奥创光年互联网科技有限责任公司	腾讯云计算（北京）有限责任公司
开普云信息科技股份有限公司	天翼数字生活科技有限公司
昆明秀派科技有限公司	同方知网数字出版技术股份有限公司
联想（北京）有限公司	中国电信股份有限公司数字智能科技分公司
摩尔线程智能科技(北京）有限责任公司	上海基钮钮数据科技有限公司
厦门建木智能科技有限公司

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数四子光年量为4个的主体*

主体名称
北京车励行信息技术有限公司	杭州萤石软件有限公司
北京风平智能科技有限公司	好未来学而思教育科技（北京）有限公司
北京金山办公软件股份有限公司	虹软科技股份有限公司
北京咖瓦信息技术有限公司	南京新向量信息科技有限公司
北京快手科技有限公司	厦门美图网科技有限公司
北京奇虎科技有限公司	上海光启慧语技术有限公司
北京声智科技有限公司	上海临冠数据科技有限公司
北京象信智安科技有限公司	上海淘票票影视文化有限公司
北京智境云创科技有限公司	深圳力维智联技术有限公司
成都干幻科技有限公司	深圳市光波跃动智能科技有限公司
成都潜在人工智能科技有限公司	深圳市即构科技有限公司
福建帝视科技集团有限公司	深圳市乐逗科技有限责任公司
稿定（厦门）科技有限公司	深圳市顺凯信息技术有限公司
广东开心桃科技有限公司	石家庄云道科技有限公司
广州方硅信息技术有限公司	拓尔思信息技术股份有限公司
广州华数云计算有限公司	网易有道信息技术（北京）有限公司
汉华易美视觉科技有限公司	无限光年（上海）技术有限公司
杭州城里月光科技有限公司	新华智云科技有限公司
杭州火烧云科技有限公司	有连云信息服务（上海）有限公司
中移互联网有限公司	浙江宇视科技有限公司
珠海本影人工智能科技有限公司	中国移动通信有限公司研究院

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数量为3个的主体*

主体名称
斑马网络技术有限公司	北京清博智能科技有限公司	成都海艺互娱科技有限公司	海南迪智伟奥网络科技有限公司
北京爱奇艺科技有限公司	北京三快科技有限公司	成都开心音符科技有限公司	海信视像科技股份有限公司
北京爱诗科技有限公司	北京深言科技有限责任公司	成都声入人心网络科技有限公司	汉王科技股份有限公司
北京百川智能科技有限公司	北京生数科技有限公司	成都数有引力科技有限公司	杭州超节点信息科技有限公司
北京驰笙科技有限公司	北京世纪超星信息技术发展有限责任公司	成都西筹科技有限公司	杭州连凡信息技术有限公司
北京创思远达科技有限公司	北京天融信网络安全技术有限公司	尺颜医美(北京)咨询有限公司	杭州联汇科技股份有限公司
北京大觥科技有限公司	北京网聘信息技术有限公司	达阀机器人股份有限公司	杭州邻商网络科技股份有限公司
北京方寸无忧科技发展有限公司	北京网易传媒有限公司	大设（上海）信息科技有限公司	杭州群核信息技术有限公司
北京粉笔蓝天科技有限公司	北京香侬慧语科技有限责任公司	佛山果胜铁肩科技有限公司	杭州同花顺数据开发有限公司
北京华品博睿网络技术有限公司	北京信工博特智能科技有限公司	福建中科星泰数据科技有限公司	杭州相芯科技有限公司
北京慧辰资道资讯股份有限公司	北京雪云锐创科技有限公司	广东人工智能与先进计算研究院	合肥研律网络科技有限公司
北京箭厂科技有限公司	北京一览科技有限公司	广州登甲人工智能科技有限公司	河北名派科技有限公司
北京矩猿科技有限公司	北京医二科技有限公司	广州光锥元信息科技有限公司	虎博网络技术（上海）有限公司
北京巨欧科技有限公司	北京艺源酷科技有限公司	广州欢城文化传媒有限公司	黄石市腾蛟网络信息科技有限公司
北京靠谱前程智能科技有限公司	北京远问智能科技有限公司	广州极目未来文化科技有限公司	江苏智檬智能科技有限公司
北京灵犀深智科技有限公司	北京月之暗面科技有限公司	广州酷狗计算机科技有限公司	京东方智慧物联科技有限公司
北京零一万物科技有限公司	北京中科大洋科技发展股份有限公司	广州快决测信息科技有限公司	骏斯（广州）信息科技服务有限公司
北京流量源泉科技有限公司	北京中科金财科技股份有限公司	广州筷子信息科技有限公司	况客科技（北京）有限公司
北京牛客科技有限公司	北京中科闻歌科技股份有限公司	广州十八号信息科技有限公司	乐玩（上海）企业发展有限公司
北京七麦科技股份有限公司	贝壳找房（北京）科技有限公司	广州唯品会电子商务有限公司	利欧集团数字科技有限公司

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数量为2个的主体*

主体名称
绿巢智慧数据科技（北京）有限公司	上海宽娱数码科技有限公司	深圳市鹏中科技有限公司	小明太极（湖北）国漫文化有限公司
美的集团股份有限公司	上海蜜度蜜巢智能科技有限公司	深圳市趣推科技有限公司	星环信息科技（上海）股份有限公司
南昌阿水科技有限公司	上海旻浦科技有限公司	深圳市外脑科技有限公司	行吟信息科技（上海）有限公司
南京市乐知信息技术有限公司	上海墨舞科技有限公司	深圳万物语灵科技有限公司	讯飞医疗科技股份有限公司
南京智子引擎信息科技有限公司	上海退格数字科技有限公司	深圳文阅数字科技有限公司	言希科技（佛山）有限公司
派欧云计算（上海）有限公司	上海小度人工智能有限公司	深圳希施玛数据科技有限公司	亿睿科信息技术（北京）有限公司
普强时代（珠海横琴）信息技术有限公司	上海小红焦技术有限公司	深圳追一科技有限公司	浙江艾克斯精灵人工智能科技有限公司
铅笔头（深圳）科技有限公司	上海央讯信息科技有限公司	沈阳超航智能科技有限公司	浙江天猫网络有限公司
三星（中国）投资有限公司	上海鱼腥草信息科技有限公司	沈阳纵艺科技有限公司	浙江同花顺网络科技有限公司
厦门蝉羽网络科技有限公司	上海阅文信息技术有限公司	数尺信息科技（上海）有限公司	浙江寻常问道网络信息科技有限公司
厦门鸿天创视科技有限公司	上海知行元网络技术有限公司	四川日报网络传媒发展有限公司	支付宝（杭州）信息技术有限公司
厦门两万里文化传媒有限公司	上海智臻智能网络科技股份有限公司	腾讯音乐娱乐（深圳）有限公司	中电云计算技术有限公司
山东战千里教育咨询有限公司	深信服科技股份有限公司	天云融创数据科技（北京）有限公司	中国邮政储蓄银行股份有限公司
上海埃艺共数科技有限公司	深圳波特时空科技有限公司	完美世界（北京）软件科技发展有限公司	中移（杭州）信息技术有限公司
上海冰鉴信息科技有限公司	深圳大拿智能设备有限公司	维沃移动通信有限公司	中移在线服务有限公司
上海东方报业有限公司	深圳货拉拉科技有限公司	无锡乐骐科技股份有限公司	珠海星纪魅族信息技术有限公司
上海亘聪信息科技有限公司	深圳市蝶讯网科技股份有限公司	武汉诺加信息技术有限公司
上海蒿蔚科技有限公司	深圳市欢太科技有限公司	武汉网幂科技有限公司
上海合合信息科技股份有限公司	深圳市火族科技有限公司	小船创意（上海）网络技术有限公司
上海阶跃星辰智能科技有限公司	深圳市漫城科技开发有限公司	小米科技有限责任公司

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数量为2个的主体*

主体名称
艾哎集瑟科技（上海）有限责任公司	北京炽卯科技有限公司	北京荆跃科技有限公司	北京轻松健康网络科技有限公司
艾欧史密斯（中国）热水器有限公司	北京大麦文化传媒发展有限公司	北京卡路里科技有限公司	北京轻算力科技有限公司
爱集微咨询(厦门)有限公司	北京点亮灵感科技有限公司	北京凯声文化传媒有限责任公司	北京群星闪耀科技有限公司
爱客易智能科技（上海）有限公司	北京东港瑞宏科技有限公司	北京口袋财富信息科技有限公司	北京人生旷野科技有限公司
爱塔智能科技（成都）有限公司	北京高途成蹊旅行服务有限公司	北京酷语时代教育科技有限公司	北京睿科伦智能科技有限公司
安徽百讯网络科技有限责任公司	北京光年无限科技有限公司	北京快联科技有限公司	北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司
安徽高山科技有限公司	北京广延科技有限公司	北京力拓飞远科技有限公司	北京深牧科技有限公司
安徽清博大数据科技有限公司	北京海港城科技有限公司	北京猎户星空科技有限公司	北京神州光大科技有限公司
安徽文熙科技有限公司	北京海鑫智圣技术有限公司	北京玲心智能科技有限公司	北京首拍科技有限公司
安徽营业鹅人工智能应用软件有限公司	北京河川智源科技有限公司	北京零点远景网络科技有限公司	北京数势云科技有限公司
安徽婧澎网络科技有限公司	北京黑马天启科技有限公司	北京领讯时代文化传媒有限公司	北京数字创联信息技术有限公司
安徽智慧皆成数字技术有限公司	北京虎嗅信息科技股份有限公司	北京蚂蜂窝网络科技有限公司	北京数字跃动科技有限公司
百年育人（大连）教育科技有限公司	北京华医网科技股份有限公司	北京美小美科技有限公司	北京水滴科技集团有限公司
斑头雁（杭州）智能科技有限责任公司	北京华宇元典信息服务有限公司	北京面壁智能科技有限责任公司	北京顺势兄弟科技有限公司
北京百车宝科技有限公司	北京环球创智软件有限公司	北京妙音数科股份有限公司	北京思码创特科技有限公司
北京般芸聚合科技有限公司	北京计算美学科技有限公司	北京磨刀刻石科技有限公司	北京思谋智能科技有限公司
北京笨笨学商贸中心(个体工商户）	北京记下文化有限公司	北京魔音云智能科技有限公司	北京思维造物信息科技股份有限公司
北京饼干科技有限公司	北京加紫科技有限公司	北京木及科技有限公司	北京搜狐互联网信息服务有限公司
北京步刻科技有限公司	北京杰谱特智能科技有限公司	北京柠檬极限科技有限公司	北京拓英网络科技有限公司
北京彩彻区明科技有限公司	北京金晴云华科技有限公司	北京鹏图助梦科技有限公司	北京太行星系科技有限公司
北京车之家信息技术有限公司	北京金山云网络技术有限公司	北京奇点星宇科技有限公司	北京万界数据科技有限责任公司

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数量为1个的主体*

主体名称
北京微梦创科网络技术有限公司	北京娱动未来科技有限公司	北京左医科技有限公司	成都索贝数码科技股份有限公司
北京梧桐花开科技有限公司	北京元石科技有限公司	标贝（青岛）科技有限公司	成都万木健康科技有限公司
北京五街科技有限公司	北京原子回声智能科技有限公司	博思数采科技股份有限公司	成都西仁科技有限公司
北京希瑞亚斯科技有限公司	北京猿印教育科技有限公司	彩讯科技股份有限公司	成都晓多科技有限公司
北京鲜猿电子设备制造有限公司	北京云舶在线科技有限公司	草图里（广州）科技有限公司	成都云栈科技有限公司
北京衔远科技有限公司	北京站酷网络科技有限公司	常州米然智能科技有限公司	创境领域（深圳）科技有限公司
北京心影随形科技有限公司	北京长亭科技有限公司	常州商机旺旺汇网络科技有限公司	创业慧康科技股份有限公司
北京心智无限科技有限公司	北京知料科技有限公司	超脑智能科技（上海）有限公司	大智若愚科技（广州）有限公司
北京新锋未来科技有限公司	北京知明而行网络科技有限公司	晨羽智云（杭州）科技有限公司	点真互联网科技（上海）有限公司
北京新氧科技有限公司	北京值得买科技股份有限公司	成都艾斯莱德网络科技有限公司	鼎捷软件股份有限公司
北京星座女神文化传媒有限公司	北京至二科技有限公司	成都管家婆云科技有限公司	定州市轻云网络科技工作室
北京一笔两划科技有限公司	北京智启蓝墨信息技术有限公司	成都集致生活科技有限公司	东莞市爱德发网络科技有限公司
北京一亩田新农网络科技有限公司	北京智象未来科技有限公司	成都佳发安泰教育科技股份有限公司	东吴证券股份有限公司
北京医联智数科技有限公司	北京智者天下科技有限公司	成都敬虔科技有限公司	读书郎教育科技有限公司
北京艺链科技有限公司	北京智卓凯科技有限公司	成都刻尚科技有限公司	堆糖信息科技（上海）有限公司
北京易成星光科技有限公司	北京中公教育科技有限公司	成都快火科技有限公司	二木教育科技（深圳）有限公司
北京易鑫信息科技有限公司	北京中关村科金技术有限公司	成都粒子创想科技有限公司	凡游在线科技（成都）有限公司
北京印象笔记科技有限公司	北京中科睿途科技有限公司	成都美洽网络科技有限公司	方欣科技有限公司
北京英视睿达科技股份有限公司	北京中网易企秀科技有限公司	成都美佑医疗科技有限公司	飞虎互动科技（北京）有限公司
北京鹰瞳科技发展股份有限公司	北京众鸣世纪科技有限公司	成都明途科技有限公司	风变科技（深圳）有限公司
北京右脑科技有限公司	北京舟济信息科技有限公司	成都数据天空科技有限公司	佛山市愈卓科技有限公司

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数量为1个的主体*

主体名称
佛山市云米电器科技有限公司	广州呃唉帮帮网络科技有限公司	广州数说故事信息科技有限公司	海南赫尔墨斯科技有限公司
佛山卓瞻科技有限公司	广州风窕科技有限公司	广州万之禾科技有限公司	海南零与恒网络科技有限公司
福建点石网络科技有限公司	广州和裕网络科技有限公司	广州心纪源信息科技有限公司	海南璞医科技有限公司
福建灵思极智科技有限公司	广州虎牙信息科技有限公司	广州新数智能科技有限公司	海南文渊科技有限公司
福建织巢鸟网络科技有限公司	广州互云医院管理有限公司	广州星檬网络科技有限公司	杭州菜鸟物流信息科技有限公司
福州华航数字科技有限公司	广州津虹网络传媒有限公司	广州学晟科技有限公司	杭州城市大脑有限公司
福州科莱特教育科技有限公司	广州九章未来网络科技有限公司	广州言程智能科技有限公司	杭州宠爱无限网络技术有限公司
赣州艺爪科技有限公司	广州俊安数字科技有限公司	广州音书科技有限公司	杭州宠胖胖科技有限公司
高途教育科技集团有限公司	广州力挚网络科技有限公司	广州悠拓科技有限公司	杭州点望科技有限公司
共道网络科技有限公司	广州荔支网络技术有限公司	广州愈苹科技有限公司	杭州飞链云科技有限公司
固始县猫猴子科技有限责任公司	广州灵聚信息科技有限公司	广州运通链达金服科技有限公司	杭州菲助科技有限公司
光速智学（北京）科技有限公司	广州玛塔网络有限公司	贵阳朗玛信息技术股份有限公司	杭州风之末数字科技有限公司
广东博众智能科技投资有限公司	广州咪爪网络科技有限公司	贵州多彩宝互联网服务有限公司	杭州浮云网络科技有限公司
广东创意热店互联网科技有限公司	广州民航信息技术有限公司	贵州律皓科技有限公司	杭州盖视科技有限公司
广东数业智能科技有限公司	广州前实网络科技有限公司	贵州一枝梅信息科技有限公司	杭州光海科技有限公司
广东算法洞见科技有限公司	广州趣丸网络科技有限公司	国家超级计算天津中心	杭州哈匹科技有限公司
广东网演文旅数字科技有限公司	广州盛成妈妈网络科技股份有限公司	国盛君安（杭州）医疗科技有限公司	杭州海动信息科技有限公司
广联达科技股份有限公司	广州市动景计算机科技有限公司	国泰君安证券股份有限公司	杭州华云科技有限公司
广西创启恒达信息科技有限公司	广州市乐玩家网络科技有限公司	哈尔滨工业大学 (深圳)	杭州拣值了电子商务有限公司
广州艾范科技有限公司	广州视睿电子科技有限公司	哈叽米网络科技（上海）有限公司	杭州李未可科技有限公司
广州博冠信息科技有限公司	广州视臻信息科技有限公司	海南飞将军网络科技有限公司	杭州陆地信息技术服务有限公司

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数量为1个的主体*

主体名称
杭州美腾思智能科技有限公司	杭州网易增盈科技有限公司	合肥桐喜科技有限公司	汇成网络科技（福建）有限公司
杭州摩售智能科技有限公司	杭州网易质云科技有限公司	合肥元点软件科技有限公司	吉安市橙啦创业职业技能培训学校有限公司
杭州摩斯计算科技有限责任公司	杭州网易竹邮科技有限公司	合肥长留科技有限公司	济南天桥露泽软件开发中心
杭州七凌创意设计有限公司	杭州未道科技有限公司	河北抖推猫网络科技服务有限公司	江苏艾蒂娜互联网科技有限公司
杭州奇橘文化传媒有限公司	杭州小众圈科技有限公司	河北乐桐科技有限公司	江苏汇智智能数字科技有限公司
杭州任性智能科技有限公司	杭州心海灵犀智能科技有限公司	河南易企尚信息科技有限公司	江苏满运软件科技有限公司
杭州尚尚签网络科技有限公司	杭州星锐网讯科技有限公司	河南中屿科技有限公司	江西易职邦网络科技有限公司
杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司	杭州音律闪动人工智能科技有限公司	菏泽华坤网络技术服务有限公司	焦点科技股份有限公司
杭州生机勃勃智能科技有限公司	杭州有赞科技有限公司	赫力昂（中国）有限公司	金叶天成（北京）科技有限公司
杭州时趣信息技术有限公司	杭州与邻科技有限公司	恒生电子股份有限公司	金月科技有限公司
杭州实在智能科技有限公司	杭州征信有限公司	湖北鼎森智能科技有限公司	晋城市锋潮网络科技有限公司
杭州世间乐见科技有限公司	杭州智聊思远互联网科技有限公司	湖北心境网络科技有限公司	晋江荣发信息科技有限公司
杭州水母智能科技有限公司	杭州智诊科技有限公司	湖南安之来科技有限公司	聚音数字传媒（北京）有限公司
杭州顺网科技股份有限公司	航天信息股份有限公司	湖南孚遥科技发展有限公司	看见概念（上海）智能科技有限公司
杭州思代尔阿特科技有限公司	好课帮助教育科技（北京）有限公司	湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司	科沃斯家用机器人有限公司
杭州淘美航空服务有限公司	禾洺宏人工智能科技（重庆）有限公司	湖南茅茅虫科技有限公司	兰州中信展业信息科技有限公司
杭州天谷信息科技有限公司	合肥飞免科技有限公司	湖南神笔画网络科技有限公司	浪潮电子信息产业股份有限公司
杭州万相创意科技有限公司	合肥名阳信息技术有限公司	湖南视旅科技有限公司	浪潮通用软件有限公司
杭州王道控股有限公司	合肥祺云网络科技有限公司	湖南鲜图文化传播有限公司	浪潮云信息技术股份公司
杭州网易雷火科技有限公司	合肥双柚教育科技有限公司	华为软件技术有限公司	浪潮云洲工业互联网有限公司
杭州网易元气科技有限公司	合肥司云涯信息科技有限公司	环胜电子商务（上海）有限公司	乐活派（北京）科技有限公司

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数量为1个的主体*

主体名称
乐陵逐鹿网络科技有限公司	内蒙古大于网络科技有限公司	厦门酷影科技有限公司	上海爱达品智人工智能科技有限公司
临沂呆马区块链网络科技有限公司	内蒙古蒙牛乳业（集团）股份有限公司	厦门快商通科技股份有限公司	上海八斗智能技术有限公司
灵镜玉虚智能科技（上海）有限公司	内蒙古卫数数据科技有限公司	厦门琳宜凡网络科技有限公司	上海百事通信息技术股份有限公司
灵犀量子（北京）医疗科技有限公司	你好世界（上海）科技有限公司	厦门灵图科技有限公司	上海薄荷健康科技股份有限公司
领羊智能科技有限公司	宁波邻家网络科技有限公司	厦门美柚股份有限公司	上海贝耳塔信息技术有限公司
码卡（广州）科技有限公司	鹏城国家实验室	厦门胜吴电子商务有限公司	上海本趣网络科技有限公司
蚂蚁云通（上海）信息技术有限公司	奇安信科技集团股份有限公司	厦门市美亚柏科信息股份有限公司	上海必有回响智能科技有限公司
美卓软件设计（北京）有限公司	奇点森林（北京）科技有限公司	厦门数人小美科技有限公司	上海才历网络有限公司
镁佳（北京）科技有限公司	麒麟合盛网络技术股份有限公司	厦门思汉信息科技有限公司	上海昶信息科技有限公司
蜜源（广州）新媒体科技有限公司	企知道科技有限公司	厦门速创意信息科技有限公司	上海传之神科技有限公司
鸣煌科技（佛山）有限公司	秦皇岛天朝计算机科技有限公司	厦门星罗网络科技有限公司	上海大智慧信息科技有限公司
南京贝湾信息科技有限公司	青岛海尔科技有限公司	厦门元深智能科技有限公司	上海道勤软件有限公司
南京硅基智能科技有限公司	青岛嘉铭文化传播有限公司	厦门云帧析科技有限公司	上海东双合信息服务有限公司
南京海豚元沣大数据科技有限公司	秋米网络技术（北京）有限公司	厦门真景科技有限公司	上海动次拍信息科技有限公司
南京弘竹泰信息技术有限公司	泉州浩如星辰网络科技有限公司	厦门众智创库企业管理咨询有限公司	上海梵讯网络技术有限公司
南京星蝠科技有限公司	泉州元禾信息科技有限公司	山东梦昂网络科技有限公司	上海芳踪网络科技有限公司
南京有零科技有限公司	人民中科（北京）智能技术有限公司	山东齐鲁壹点传媒有限公司	上海菲咏网络科技有限公司
南京云创大数据科技股份有限公司	入迷(成都)信息技术有限公司	山西一横网络科技有限公司	上海分泽时代软件技术有限公司
南宁多优乐网络科技有限公司	瑞泊（北京）人工智能科技有限公司	陕西迅税通智能科技有限公司	上海富问信息科技有限公司
南通多变科技有限公司	厦门犇月科技有限公司	陕西有容软件技术有限公司	上海高顿教育科技有限公司
内蒙古奥云信息技术服务有限公司	厦门呼波特人工智能科技有限公司	上海艾麒信息科技股份有限公司	上海格子互动信息技术有限公司

*截至2024年6月，境内深度合成服务算法备案数量为1个的主体*

主体名称
上海还复来信息科技有限公司	上海秘塔网络科技有限公司	上海岩芯数智人工智能科技有限公司	深圳鹿影科技有限公司
上海海湃领客文化科技有限公司	上海酩祎网络科技有限公司	上海易互网络科技有限公司	深圳麦风科技有限公司
上海韩创网络科技有限公司	上海墨影留香网络科技有限公司	上海驿创信息技术有限公司	深圳梦世界网络科技有限公司
上海恒生聚源数据服务有限公司	上海品图网络科技有限公司	上海逸智兔信息科技有限公司	深圳冥古宙数字科技有限公司
上海花干树信息科技有限公司	上海谱算科技有限公司	上海意适信息技术有限公司	深圳荣耀软件技术有限公司
上海几个字人工智能科技有限公司	上海青木易立网络科技有限公司	上海幽孚网络科技有限公司	深圳市爱施德股份有限公司
上海继游信息科技有限公司	上海任意门科技有限公司	上海有乾网络科技有限公司	深圳市财富趋势科技股份有限公司
上海剪姬软件科技有限公司	上海商江网络科技有限公司	上海元领域数字科技有限公司	深圳市超时代软件有限公司
上海简办网络科技有限公司	上海生腾数据科技有限公司	上海崽崽娱乐有限公司	深圳市果酱时代科技有限公司
上海简水网络科技有限公司	上海盛典软件有限公司	上海折耳根信息科技有限公司	深圳市惊叹科技有限公司
上海建工四建集团有限公司	上海盛霄云计算技术有限公司	上海卓越睿新数码科技股份有限公司	深圳市六度人和科技有限公司
上海九方云智能科技有限公司	上海数琦信息科技股份有限公司	上海紫衡文化传播有限公司	深圳市南讯软件科技有限公司
上海聚石塔网络科技有限公司	上海数问科技有限公司	深兰科技（武汉）股份有限公司	深圳市千里龙科技有限公司
上海开面科技有限公司	上海丝芭文化传媒集团有限公司	深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司	深圳市乾元空间科技有限公司
上海空迪网络科技有限公司	上海萄豆网络科技有限公司	深圳得理科技有限公司	深圳市识余科技有限公司
上海拉扎斯信息科技有限公司	上海天壤智能科技有限公司	深圳点一几科技有限责任公司	深圳市网旭科技有限公司
上海蓝伞科技有限责任公司	上海微烽科技有限公司	深圳高灯计算机科技有限公司	深圳市现实边际信息科技有限公司
上海乐言科技股份有限公司	上海心海舟楫健康科技有限公司	深圳光启计算科技有限公司	深圳市易优缘科技有限公司
上海码能网络科技有限公司	上海芯赛云计算科技有限公司	深圳核韬科技有限公司	深圳市优必选科技股份有限公司
上海锚匠网络科技有限公司	上海星云爱店科技有限公司	深圳极限智能信息技术有限公司	深圳市张量矩阵科技有限公司
上海美宁计算机软件有限公司	上海秀御网络科技有限公司	深圳金奇异果科技有限公司	深圳市掌上远景科技有限公司

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主体名称
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苏州沃奇人工智能科技有限公司	网易（上海）网络游戏有限公司	武汉智启特信息技术有限公司	用友网络科技股份有限公司

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主体名称
优酷信息技术（北京）有限公司	珍岛信息技术(上海)股份有限公司	中国电信股份有限公司全渠道运营中心	重庆元里干禾科技有限公司
语仓科技（北京）有限公司	祯茂科技（杭州）有限公司	中国科学院自动化研究所	重庆啄木鸟网络科技有限公司
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浙江同花顺云软件有限公司	中电长城网际系统应用有限公司	重庆市透察科技有限公司
浙江同花顺智能科技有限公司	中工互联（北京）科技集团有限公司	重庆威爱云科技有限公司
珍岛信息技术(上海)股份有限公司	中关村科学城城市大脑股份有限公司	重庆微摩比科技有限公司

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谢谢

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中国AIGC行业应用价值研究报告

干行百业AIlinAI，重构数字经济的生产模式

AI GC

希望AIGC去解决旧时代的“老问题”，创造属于当下的“新需求”

PGC

UGC

AIGC

"大模型”怎么用？是否要唯“大模型”论？

应用

创新

AIGC能给行业带来什么样的新体验、新思路？

AIGC的持久发展需要商业应用落地

2023-至今第四次浪潮

AIGC从“内容生成”入手，结合商业应用的不断迭代，最终指向数字工作作业模式及治理模式的改变

直接价值：内容的生成成本下降，生成效果提升

治理

间接价值：人与人之间，人与机器之间的交互效率提高

流程

内容

“让AI成为核心生产力”已经成为企业领导的迫切需求

信息化

数字化

数智化

（数据+算力+算法）

Know Why

深入理解业务需求，在细化需求中寻找到核心矛盾并解决

How Do

效果必须要超越“过往”才会被承认

“击穿”过往数字化、自动化、智能化难以 逾越的墙壁

单点场景及关键节点“质”与“量”的双重飞跃

-只利用AIGC内容生成能力，“Market”的反馈可以作为应用衡量的标尺

P

product

M

fit

在“AI+”的复杂场景下，AIGC的能力需要和其他自动化能力及流程匹配，“Model”的适配更为重要

因此不唯“大模型”论，与场景更为适配垂直及专业的模型是在专业领域更为适用的选择 (参数量可以少，但更为精准)

AIGC通过挖掘企业流程、文档及相关信息化知识完成知识库的具象化

AIGC可利用垂类数据实现模型的优化及迭代，实现知识资产和模型的结合

通用大模型预训练

垂直/专用大模型训练阶段

过往的工作流程及系统设计围绕“机器”进行

“假想”的工作流程往往过于美好：

“顾问型的服务模式”

专业性高（容错性低）

交互性工作

“专家级的数字员工”

“贴心的沟通交流”

自由度高（容错性高）

“放飞想象的翅膀”

重复性工作

以长视频为例，视频产业链将整合简化为三大环节：创意生成一视频生成一宣发播映

视频生成环节

宣发播映环节

细节说明

·创意生成：

·宣发播映：

游戏的内容生成效率及效果提升

金融领域中的AIGC在流程中的作用实例，提升流程中的自动化

企业结合OpenAl的产业实践实例，提升用户体验

stripe

Klarna.

诊前

诊中

诊后

提高诊断准确性

优化手术方案

个性化康复方案

优化患者患者体验

降低医疗成本

复杂领域的破局-以制造业为例，在系统中寻找对原有场景增强辅助的环节

制造业AIGC可探索场景

研发设计

生产制造

仓储物流

经营管理

产品服务

工业安全

产品外观设计

探索场景示例

“击穿”过往数字化、自动化、智能化难以逾越的墙壁

2024年 中国AIGC行业应用价值研究报告-20240623V8-甲子光年 听光Vic

2024年中国AIGC行业应用价值研究报告-20240623V8-甲子光年听光Vic