（精選報告來源：幻影視界）
【2024年中國生成式AI行業最佳套用實踐】報告顯示：生成式AI可透過模擬人腦和決策過程的演算法，實作以新生成內容響應使用者需求,為使用者 釋放「認知盈余」機會，大幅降低了內容創作的成本與門檻。生成式AI的運作是持續叠代 的過程，透過不斷的模型再調整和評估，從而生成更高質且精準的內容。
生成式AI始於復雜的深度學習模型，可用於建立新 的想法與內容以響應使用者的提示與請求
生成式AI屬於深度學習模型的子集 ，這類模型基於受人腦 神經網路結構啟發的演算法。生成式AI透過分析和編碼大量 現有數據中的結構與規律,從而能夠處理使用者的自然語言請 求或問題,並生成新的內容作為響應。生成式AI通常需要更 大規模的數據集進行訓練,以提高其生成新穎和多樣化內容 的能力。然而,具體的數據需求可能因任務和模型架構而異。這些AI系統可用於創作全新且有意義的內容,包括圖片、視 頻、程式碼、音訊等多種形式的作品。生成式AI的主要特點在於其能夠產生新的、獨特的內容,而 不僅僅是重復或組合已有的資訊。這使得生成式AI在創意 產業、內容創作、科研等多個領域具有廣泛的套用前景。
生成式AI各行業套用實踐匯集分析
現階段生成式AI率先在以消費、金融以及醫療健康等為例的數據密集型或高科技行 業展開套用。且出於生成式AI的技術成熟度與企業數位化轉型的首要需求，目前技 術更聚集在企業工作效率提升的效益層面。
生成式AI逐步與各行業經濟活動產生緊密結合，高質賦能了各行各業的產業效益，目前生成式AI 在消費、金融、醫療等數據密集型以及先進制造行業率先套用，且集中在提升企業生產效率
行業滲透情況 ：生成式AI模型需要依托更大規模的數據集進行訓練，金融、醫療健康以及消費與零售 等行業積累了大量可用於訓練模型的數據，因此現階段，生成式AI在數據密集型以及對於新技術接受 融合度較高的高科技行業使用效益更高
主要最佳化效益：結合各行業套用實踐發現，現階段生成式AI仍主要集中在提升企業工作效率，一方面 生成式AI仍處於快速發展階段，其在分析處理規模數據集和重復性工作方面的能力較為成熟；另一方 面，相對創新設計，工作提效對於企業是數位化轉型背景下的首要任務
生成式AI核心技術套用現狀
以GANs、VAEs、Transformers等為例的核心技術發展，助推各行業、多型別內容生成應 用，例如GANs在醫學成像的套用，VAEs在制造業中的裝置檢測套用等。
生成式對抗網路GANs在影像生成品質和細節處理方面具有一定優勢，廣泛套用於遊戲設計與影視中的 人臉影像生成；VAEs則在逼真的數據分布層面表現突出，廣泛套用於資料壓縮和去噪以及制造業中應 用較多的異常檢測；自回歸模型與VAEs同樣在數據生成領域突出，自回歸更多用於文本生成等；Transformers在自然語言處理和多模態生成中取得突破性進展，常用於對話系統等。
生成式AI行業最佳套用實踐綜合圖譜
遊戲文娛行業的發展挑戰與最佳套用實踐
生成式AI技術賦能遊戲文娛行業顛覆了傳統的美術制作、遊戲體驗、營運以及 行銷模式，以資源超分、自動捏臉為例的領先技術相繼套用於遊戲文娛行業， 推動行業的技術革新。
生成式AI賦能遊戲文娛行業各流程階段，其中產品開發階段在生成式AI技術輔 助下，加速了企業創作流程且大幅降低了美術資源創作成本；此外針對遊戲文 娛的版權問題風險，也可透過生成式AI進行檢測與分析。
生成式AI廣泛套用於遊戲文娛行業的開發創作，但內容的創作除了普遍考量的 私密與數據風險外，大量依賴相關技術的短平快遊戲文娛內容，可能降低行業 門檻，擠占行業優質資源空間，給行業帶來挑戰。
工業制造行業的發展挑戰與 最佳套用實踐
在制造業與人工智慧融合的原有套用範式基礎上，生成式AI技術的生成與泛化 能力支撐工業制造行業部份復雜性、創新性難題得以解決，並將不斷拓展人工 智慧在制造業的套用空間。
生產制造作為工業制造行業的核心環節一直存在環保及安全兩大行業難題，生 成式AI在環境分析評估以及生產風險監測層面賦能企業最佳化點；此外，生成式 AI在物流與生產管理環節，增強輔助原有系統進一步提升流程各環節管理效率。
工業制造各環節對於操作的精準性與即時性要求較高，生成式AI生成內容的偏 差性可能會給工人及裝置安全帶來嚴重的風險隱患；此外工業數據結構多樣復 雜，企業在前期訓練部署生成式AI資源成本極高且投入產出比尚不明確。
醫療健康行業的發展挑戰與 最佳套用實踐
生成式AI的數據資訊生成能力協助藥企突破了慣有的新藥研發上市困難等難題， 個人化的就診建議助推行業由被動就醫向精準化的主動就診模式轉變；此外， 生成式AI透過合成數據解決了醫患資訊數據的私密性難題。
生成式AI為醫療健康行業帶來醫藥研發創新、管理效率最佳化、醫學研究與服務 支持以及客製行銷等一系列的價值效益，其中醫藥創新與醫學服務最佳化是目前 生成式AI布局的重點領域。
生成式AI在助推醫療行業轉型升級的同時，也帶來了醫療內容偏誤、責任事故 歸屬、患者私密安全保護、公平透明等風險挑戰,以及融入了生成式AI的新模式 是否有效仍需經過大量臨床試驗及多方驗證證實。
金融行業的發展挑戰與 最佳套用實踐
金融行業特有的高密集數據內容以及經濟環境的動態更變，為其在數據分析預 測、數據治理層面帶來主要挑戰，數據分析預測的難點也進而使得客戶服務建 議合理化受到限制。生成式AI的創新生成能力協助金融行業實作高效、低成本 的功能拓展與數據資訊處理。
生成式AI增強了金融行業的數據連線，協助機構及分析人員縮短了海量數據處 理分析的時長，提升了數據處理決策的效率和準確性，同時賦能機構辨識欺詐、 異常數據等風險。
生成式AI賦能金融機構的數據處理高效性背後仍存在敏感數據泄露、模型偏見 與過擬合等帶來的交易決策失誤等潛在風險，因此，金融機構及相關部門需建 立完善的數據安全管理體系，並對重要資訊進行二次驗證核實。
資訊與通訊技術行業的發展挑戰 與最佳套用實踐
生成式AI協助資訊通訊行業突破了傳統人工運維管理復雜的難點，驅動行業向 智慧網路模式轉變，使營運商對多維資源進行聯合最佳化排程，此外推動資訊通 信行業更精準地貼合其他行業業態，拓展更新新新業態模式。
生成式AI現階段主要套用於通訊行業的營運與安全管理，透過智慧演算法將大數 據資源轉化為更高效的網路規劃和故障診斷能力，增強網路運維的自動化與智 能化。
通訊網路的部署與最佳化涉及各行業生態執行，因此在GAI生成網路資訊架構最佳化 建議時，相關人員應掌握網路主導權，規避過度的技術依賴，同時對於網路安 全的監控也應加強實施人工同步監測。
公共服務行業的發展挑戰 與最佳套用實踐
在人口結構與資源分布等社會結構失衡背景下，公共服務行業面臨公眾資訊傳 遞響應滯緩、公共資源配置不均以及服務供給精準性不足等挑戰，生成式AI的 引入協助行業提升治理效能與服務品質、平衡公共資源的排程分配，推動智慧 城市模式的發展。
目前城市規劃與管理為生成式AI在公共服務中重點布局領域，生成式AI為公共 各渠道建立數據與資訊互動平台，透過公共服務物件的建議資訊反饋反向提升 服務品質，最佳化資源分配與規劃決策，全面推進智慧城市行程。
生成式AI套用於公共服務行業時，需審慎管理公共數據安全、公眾接受度以及 行政倫理等潛在風險，確保新技術的參照與社會價值和倫理標準相一致。
汽車行業的發展挑戰與 最佳套用實踐
生成式AI的參照重新定義了人機互動的形式，驅動汽車傳統的指令式互動向主 動服務模式轉變，最佳化駕乘體驗；此外，新技術的融入打通了汽車完整鏈路的 數據，協助車企完善業務生態，打造「端到端」的感知決策一體化。
生成式AI正重塑汽車行業的創新格局，透過智慧化設計、精準化行銷和個人化 服務，為汽車制造商帶來前所未有的效率提升和使用者體驗最佳化。在這一變革中， 智慧座艙、路況檢測和安全監控等套用成為AI技術套用的前沿領域。
生成式AI在汽車行業的套用雖然展現出巨大潛力，但同時也伴隨著不可忽視的 潛在風險。盡管企業普遍有能力應對生成式AI的戰略和技術基礎問題，但在科 技倫理、數據治理及風險問題上信心不足，這些成為人工智慧套用的重大障礙。
消費與零售行業的發展挑戰與 最佳套用實踐
生成式AI打破了傳統的商品導向價值鏈，透過市場數據智慧管理與分析下展開 的產業鏈反哺與一系列決策支持更符合市場需求，實作了以「使用者」為中心的 價值鏈重構，協助企業更快速靈敏地響應市場變化.
生成式AI正在改變和賦能消費行業的各個環節，為消費行業帶來產品創新、效 率提升、行銷客製、使用者消費體驗最佳化等一系列價值效益，其中行銷與服務為 目前生成式AI布局的重點領域。
生成式AI為消費與零售行業與各消費者建立了更多樣性的聯結，但同時復雜多 樣的消費者資訊以及企業內部的專有數據安全性成為了主要考量的潛在風險。
教育行業的發展挑戰與 最佳套用實踐
生成式AI的發展全面賦能最佳化教育行業「五大因素」，以創新型手段升級教育 品質、最佳化教育資源配置，助推教育行業向課程內容智慧化、教學方法創新性 以及教育環境升級最佳化三大方向轉變。
生成式AI正在改變和賦能教育行業的各個環節，為教育行業帶來產業升級、教 學創新、組織改善、學科融合、環境最佳化等一系列的價值效益，其中，教學內 容與組織形式是生成式AI布局的重點領域。
生成式AI在催生教育行業創新模式的同時，也帶來了教育內容低質、教育主體 私密安全風險、教育公平胡責任認定、公眾信任與倫理風險等挑戰。
企業套用行業的發展挑戰與 最佳套用實踐
在企業數位化程度參差不齊的背景下，企業套用行業面臨辦公系統軟體難以同 步、系統整合能力弱等挑戰，生成式AI的出現協助行業可基於知識圖譜與自然 語言處理等先進技術打通企業內部資訊數據，高效提取有效決策資訊以及生成 個人化的辦公系統。
區別於傳統的企業套用，生成式AI以其智慧化和數據驅動決策能力，賦能企業 使用者辦公協同化、智慧化與自動化。整合融通企業內部資訊的流通與關鍵決策 資訊支持，並依據使用者辦公行為分析反向升級開發個人化產品，創造全新的辦 公方式。
生成式AI在協助企業套用打破數據孤島，實作高度整合與協同的價值效益下， 也存在企業數據資訊的泄露風險，以及關鍵環節的數據滯緩與技術故障可能導 致系統平台全鏈路的資訊流通癱瘓，企業使用者及套用開發商需加監管與相關開 發技術水平。
幻影視界整理分享的報告原文節選如下：
本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。幻影視界 整理分享的資料僅推薦閱讀，使用者獲取的資料僅供個人學習，如需使用請參閱報告原文。
