（精选报告来源：幻影视界）
【2024年中国生成式AI行业最佳应用实践】报告显示：生成式AI可通过模拟人脑和决策过程的算法，实现以新生成内容响应用户需求,为使用者 释放「认知盈余」机会，大幅降低了内容创作的成本与门槛。生成式AI的运作是持续迭代 的过程，通过不断的模型再调整和评估，从而生成更高质且精准的内容。
生成式AI始于复杂的深度学习模型，可用于创建新 的想法与内容以响应用户的提示与请求
生成式AI属于深度学习模型的子集 ，这类模型基于受人脑 神经网络结构启发的算法。生成式AI通过分析和编码大量 现有数据中的结构与规律,从而能够处理用户的自然语言请 求或问题,并生成新的内容作为响应。生成式AI通常需要更 大规模的数据集进行训练,以提高其生成新颖和多样化内容 的能力。然而,具体的数据需求可能因任务和模型架构而异。这些AI系统可用于创作全新且有意义的内容,包括图片、视 频、代码、音频等多种形式的作品。生成式AI的主要特点在于其能够产生新的、独特的内容,而 不仅仅是重复或组合已有的信息。这使得生成式AI在创意 产业、内容创作、科研等多个领域具有广泛的应用前景。
生成式AI各行业应用实践汇集分析
现阶段生成式AI率先在以消费、金融以及医疗健康等为例的数据密集型或高科技行 业展开应用。且出于生成式AI的技术成熟度与企业数字化转型的首要需求，目前技 术更聚集在企业工作效率提升的效益层面。
生成式AI逐步与各行业经济活动产生紧密结合，高质赋能了各行各业的产业效益，目前生成式AI 在消费、金融、医疗等数据密集型以及先进制造行业率先应用，且集中在提升企业生产效率
行业渗透情况 ：生成式AI模型需要依托更大规模的数据集进行训练，金融、医疗健康以及消费与零售 等行业积累了大量可用于训练模型的数据，因此现阶段，生成式AI在数据密集型以及对于新技术接受 融合度较高的高科技行业使用效益更高
主要优化效益：结合各行业应用实践发现，现阶段生成式AI仍主要集中在提升企业工作效率，一方面 生成式AI仍处于快速发展阶段，其在分析处理规模数据集和重复性工作方面的能力较为成熟；另一方 面，相对创新设计，工作提效对于企业是数字化转型背景下的首要任务
生成式AI核心技术应用现状
以GANs、VAEs、Transformers等为例的核心技术发展，助推各行业、多类型内容生成应 用，例如GANs在医学成像的应用，VAEs在制造业中的设备检测应用等。
生成式对抗网络GANs在图像生成质量和细节处理方面具有一定优势，广泛应用于游戏设计与影视中的 人脸图像生成；VAEs则在逼真的数据分布层面表现突出，广泛应用于数据压缩和去噪以及制造业中应 用较多的异常检测；自回归模型与VAEs同样在数据生成领域突出，自回归更多用于文本生成等；Transformers在自然语言处理和多模态生成中取得突破性进展，常用于对话系统等。
生成式AI行业最佳应用实践综合图谱
游戏文娱行业的发展挑战与最佳应用实践
生成式AI技术赋能游戏文娱行业颠覆了传统的美术制作、游戏体验、运营以及 营销模式，以资源超分、自动捏脸为例的领先技术相继应用于游戏文娱行业， 推动行业的技术革新。
生成式AI赋能游戏文娱行业各流程阶段，其中产品开发阶段在生成式AI技术辅 助下，加速了企业创作流程且大幅降低了美术资源创作成本；此外针对游戏文 娱的版权问题风险，也可通过生成式AI进行检测与分析。
生成式AI广泛应用于游戏文娱行业的开发创作，但内容的创作除了普遍考量的 隐私与数据风险外，大量依赖相关技术的短平快游戏文娱内容，可能降低行业 门槛，挤占行业优质资源空间，给行业带来挑战。
工业制造行业的发展挑战与 最佳应用实践
在制造业与人工智能融合的原有应用范式基础上，生成式AI技术的生成与泛化 能力支撑工业制造行业部分复杂性、创新性难题得以解决，并将不断拓展人工 智能在制造业的应用空间。
生产制造作为工业制造行业的核心环节一直存在环保及安全两大行业难题，生 成式AI在环境分析评估以及生产风险监测层面赋能企业优化点；此外，生成式 AI在物流与生产管理环节，增强辅助原有系统进一步提升流程各环节管理效率。
工业制造各环节对于操作的精准性与实时性要求较高，生成式AI生成内容的偏 差性可能会给工人及设备安全带来严重的风险隐患；此外工业数据结构多样复 杂，企业在前期训练部署生成式AI资源成本极高且投入产出比尚不明确。
医疗健康行业的发展挑战与 最佳应用实践
生成式AI的数据信息生成能力协助药企突破了惯有的新药研发上市困难等难题， 个性化的就诊建议助推行业由被动就医向精准化的主动就诊模式转变；此外， 生成式AI通过合成数据解决了医患信息数据的隐私性难题。
生成式AI为医疗健康行业带来医药研发创新、管理效率优化、医学研究与服务 支持以及定制营销等一系列的价值效益，其中医药创新与医学服务优化是目前 生成式AI布局的重点领域。
生成式AI在助推医疗行业转型升级的同时，也带来了医疗内容偏误、责任事故 归属、患者隐私安全保护、公平透明等风险挑战,以及融入了生成式AI的新模式 是否有效仍需经过大量临床试验及多方验证证实。
金融行业的发展挑战与 最佳应用实践
金融行业特有的高密集数据属性以及经济环境的动态更变，为其在数据分析预 测、数据治理层面带来主要挑战，数据分析预测的难点也进而使得客户服务建 议合理化受到限制。生成式AI的创新生成能力协助金融行业实现高效、低成本 的功能拓展与数据信息处理。
生成式AI增强了金融行业的数据连接，协助机构及分析人员缩短了海量数据处 理分析的时长，提升了数据处理决策的效率和准确性，同时赋能机构识别欺诈、 异常数据等风险。
生成式AI赋能金融机构的数据处理高效性背后仍存在敏感数据泄露、模型偏见 与过拟合等带来的交易决策失误等潜在风险，因此，金融机构及相关部门需建 立完善的数据安全管理体系，并对重要信息进行二次验证核实。
信息与通信技术行业的发展挑战 与最佳应用实践
生成式AI协助信息通信行业突破了传统人工运维管理复杂的难点，驱动行业向 智能网络模式转变，使运营商对多维资源进行联合优化调度，此外推动信息通 信行业更精准地贴合其他行业业态，拓展更新新新业态模式。
生成式AI现阶段主要应用于通信行业的运营与安全管理，通过智能算法将大数 据资源转化为更高效的网络规划和故障诊断能力，增强网络运维的自动化与智 能化。
通信网络的部署与优化涉及各行业生态运行，因此在GAI生成网络信息架构优化 建议时，相关人员应掌握网络主导权，规避过度的技术依赖，同时对于网络安 全的监控也应加强实施人工同步监测。
公共服务行业的发展挑战 与最佳应用实践
在人口结构与资源分布等社会结构失衡背景下，公共服务行业面临公众信息传 递响应滞缓、公共资源配置不均以及服务供给精准性不足等挑战，生成式AI的 引入协助行业提升治理效能与服务质量、平衡公共资源的调度分配，推动智慧 城市模式的发展。
目前城市规划与管理为生成式AI在公共服务中重点布局领域，生成式AI为公共 各渠道建立数据与信息交互平台，通过公共服务对象的建议信息反馈反向提升 服务质量，优化资源分配与规划决策，全面推进智慧城市进程。
生成式AI应用于公共服务行业时，需审慎管理公共数据安全、公众接受度以及 行政伦理等潜在风险，确保新技术的引用与社会价值和伦理标准相一致。
汽车行业的发展挑战与 最佳应用实践
生成式AI的引用重新定义了人机交互的形式，驱动汽车传统的指令式交互向主 动服务模式转变，优化驾乘体验；此外，新技术的融入打通了汽车完整链路的 数据，协助车企完善业务生态，打造「端到端」的感知决策一体化。
生成式AI正重塑汽车行业的创新格局，通过智能化设计、精准化营销和个性化 服务，为汽车制造商带来前所未有的效率提升和用户体验优化。在这一变革中， 智能座舱、路况检测和安全监控等应用成为AI技术应用的前沿领域。
生成式AI在汽车行业的应用虽然展现出巨大潜力，但同时也伴随着不可忽视的 潜在风险。尽管企业普遍有能力应对生成式AI的战略和技术基础问题，但在科 技伦理、数据治理及风险问题上信心不足，这些成为人工智能应用的重大障碍。
消费与零售行业的发展挑战与 最佳应用实践
生成式AI打破了传统的商品导向价值链，通过市场数据智能管理与分析下展开 的产业链反哺与一系列决策支持更符合市场需求，实现了以「用户」为中心的 价值链重构，协助企业更快速灵敏地响应市场变化.
生成式AI正在改变和赋能消费行业的各个环节，为消费行业带来产品创新、效 率提升、营销定制、用户消费体验优化等一系列价值效益，其中营销与服务为 目前生成式AI布局的重点领域。
生成式AI为消费与零售行业与各消费者创建了更多样性的联结，但同时复杂多 样的消费者信息以及企业内部的专有数据安全性成为了主要考量的潜在风险。
教育行业的发展挑战与 最佳应用实践
生成式AI的发展全面赋能优化教育行业「五大因素」，以创新型手段升级教育 质量、优化教育资源配置，助推教育行业向课程内容智能化、教学方法创新性 以及教育环境升级优化三大方向转变。
生成式AI正在改变和赋能教育行业的各个环节，为教育行业带来产业升级、教 学创新、组织改善、学科融合、环境优化等一系列的价值效益，其中，教学内 容与组织形式是生成式AI布局的重点领域。
生成式AI在催生教育行业创新模式的同时，也带来了教育内容低质、教育主体 隐私安全风险、教育公平和责任认定、公众信任与伦理风险等挑战。
企业应用行业的发展挑战与 最佳应用实践
在企业数字化程度参差不齐的背景下，企业应用行业面临办公系统软件难以同 步、系统集成能力弱等挑战，生成式AI的出现协助行业可基于知识图谱与自然 语言处理等先进技术打通企业内部信息数据，高效提取有效决策信息以及生成 个性化的办公系统。
区别于传统的企业应用，生成式AI以其智能化和数据驱动决策能力，赋能企业 用户办公协同化、智能化与自动化。集成融通企业内部信息的流通与关键决策 信息支持，并依据用户办公行为分析反向升级开发个性化产品，创造全新的办 公方式。
生成式AI在协助企业应用打破数据孤岛，实现高度集成与协同的价值效益下， 也存在企业数据信息的泄露风险，以及关键环节的数据滞缓与技术故障可能导 致系统平台全链路的信息流通瘫痪，企业用户及应用开发商需加监管与相关开 发技术水平。
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