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前言

展望未来

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前言

我国正在经历经济发展的重要时刻，以生成式人工智能等为代表的智能经济活动逆势增长，成为我国推动经济持续增长、构筑科技创新和产业升级之基，也成为支撑经济体系现代化的新引擎。工业和信息化部的统计数据显示，1-10月份，我国软件和信息服务业务收入98191亿元，同比增长13.7%。整个行业的增长率要远高于同期GDP的增长率。

大模型、AIGC是当前全球数字经济发展的热点和趋势，也是人工智能重要的核心技术。各类科技大公司、创新型公司展开投入竞赛。然而人们往往低估新技术的长期影响力，面对AIGC技术，我们既要抓住机遇立即行动，也要为人工智能的长跑做长期打算，从长布局。

AIGC的应用落地对于推动我国人工智能产业快速、持续、健康发展具有非常重要的作用。融入企业运营、紧贴应用场景，解决应用落地的最后一公里，才能真正发挥大模型、AIGC等新技术、新产品的作用，实现整个Al产业链和生态的繁荣。

大模型、AIGC的应用落地也将创新产业生态模式，MaaS、PaaS将成为智能经济时代的重要业态。目前已有的基础大模型很难直接应用于各行业领域，企业需要结合自身的行业特点和专业知识，研发出可嵌入MaaS和PaaS的适合企业自身的行业大模型、专属大模型或场景大模型。既能避免开发大模型所需要的大量投入和人才，又能充分利用大模型的通用能力，以实现自己个性化的需求。

2024年将是Al的产业年，我们将看到越来越多的创新应用场景和产品形态不断涌现。中国是网络大国，也将是AI应用大国。然而，我们也应清醒地认识到AIGC的发展并非一帆风顺。数据隐私、安全问题、伦理挑战以及法规适应性等问题都需要被予以充分的关注和妥善的解决。这需要政府部门、科研机构、产业界以及各行各业的用户共同参与到AIGC的健康发展进程中来。我们要秉持开放创新的精神，加强跨领域、跨行业的合作，共同构建一个包容、公平、可持续的生态环境。

展望未来

展望未来，AIGC技术必将成为推动我国科技产业变革、提升企业效能、促进实体经济高质量发展的重要引擎。中国有望在人工智能领域实现跨越式发展。《2024 AIGC应用层十大趋势》白皮书是对当下最热门的Al研究方向一个很好的呼应，从Al Agent、专属模型、超级入口、多模态大模型、Al原生等维度定义了未来AIGC应用的走向，期望这份白皮书能给读者以启示。

企业数字化转型进入深海区，加速向广度和深度进发。企业正在将数字化转型扩展至所有业务流程和运营中，这涉及到更深入的数据分析、流程自动化、广泛的协作、智能决策支持等的开发和应用，更加注重于通过技术创新来实现业务模式的重塑和新的价值创造。

技术大变革驱动智能数字业务时代来临。当前的技术变革，特别是人工智能、机器学习、云计算和大数据等领域的快速发展，已经开启一个全新的智能数字业务时代，即充分发挥数据作为生产要素的价值，实现业务流程创新、客户体验创新、产品服务创新、商业模式创新和社会责任的创新，使得企业能够以更高的灵活性和效率来应对市场变化，进而实现高质量可持续发展。

生成式AI正在“听、说、读、写、看、画、思、动”等诸多方面延伸人的能力，行业用户已经开始加速部署。生成式Al正在沿着“智能实习生、个人数字助理、咨询顾问专家、优秀数字员工”方向演进，以钉钉代表的技术厂商推出Al Agent类应用是当前生成式Al落地的一条主流路径，成为多行业用户优先尝试的落地方式。生成式Al正在重塑所有的行业和企业，其应用范围从跨行业应用场景如知识管理、市场营销、客户服务、代码生成、艺术设计等逐渐向行业专属的应用场景过渡，如金融行业的投资策略优化、政府行业的政策模拟与预测、制造行业的产品研发与设计、零售行业的虚拟试衣与产品展示、医疗行业的诊断辅助与医疗建议生成等。IDC调研显示，35%的中国企业正在做大模型的初步测试和概念验证，24%的中国企业已经在生成式AI方面投入了大量资金。

为了在智能数字业务时代保持竞争力，企业必须开启一次重构之旅。从业务和组织层面，涉及到重新考虑和设计企业的产品服务、业务流程、管理结构及企业文化。从技术层面，需要考虑重构基础设施、业务应用、交互模式、数据价值、生态伙伴。总之，这次重构不仅意味着引入新技术，还包括建立一种以数据和数字工具为核心的运营理念，以及培养一种创新和适应性强的企业文化，以帮助企业更好地利用智能技术，创新产品和服务，最终实现在智能数字业务时代的成功。

《2024 AIGC应用层十大趋势》从产业方向、应用形态、市场影响的维度给出了生成式AI应用层的十大趋势，让我们认识到2024年是生成式Al的真正落地年，生成式AI正在工具化，大模型也将向多模态、通用化和行业专属化发展。Al Agent作为大模型落地业务场景的主流形式，也将与业务流程无缝融合，有效提升企业生产力。AI原生应用的大幕也已开启，生成式AI将变得更加普惠。此白皮书适合企业业务与技术管理者阅读，对普通业务与数字化技术人员也颇具参考价值。

2023年，AIGC所代表的通用人工智能（AGI）技术引发全球范围内的持续激荡。AIGC在短时间里经历了三波进步浪潮：第一波是以GPT为代表的大模型涌现，形成了生成式人工智能（GenAl）发展的重要基础。第二波是应用层的快速创新，以生产力场景为最佳承载，使智能化从Chat向Work转化。第三波则是深度业务场景的应用，打通业务数字化全流程，服务实体经济。

预训练大模型的出现为当前Al领域的突破提供了新的通用化解决方案，让人们真正看到了Al技术大规模普惠落地的可能。大模型与广泛的业务场景有望实现深度集成，推动产业模式产生巨大变革。以大模型为基础的通用人工智能将作为一个元能力引擎，深度影响从劳动力市场到知识发展、内容创作、协同交互等商业、工作、生活的方方面面，让每个人都能够触达到“Al无处不在”的未来智能时代。

在技术方面，大模型带来了认知智能技术跨越式发展。在应用方面，大模型可以为人类提供更加精准和高效的服务。在商业化方面，大模型将会带来软件入口级的颠覆，并显著促进上层生态的发展。IDC认为，大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手，已经具备较高的识别准确率和较强的场景迁移性，未来将会进入大模型应用跑马圈地的阶段。大模型将带动新的产业和服务应用范式，在类ChatGPT等应用的推动下，基于上层应用开发和SaaS服务的商业模式将会逐渐明晰，迎来人工智能的新业态。

在日渐显著的预见性趋势下，企业IT支出向人工智能的倾斜和转移将是快速而巨量的，这几乎即将影响到未来的每一个行业和应用。IDC预计，到2025年，全球2000强（G2000）企业将把40%以上的核心IT支出用于人工智能相关计划，从而使产品和流程创新的速度达到两位数的增长。

从繁荣经济和商业的共识性目标出发，人工智能未来实现大规模落地的发力点必然聚焦在应用层创新。AIGC作为一条为用户、企业、社会带来切实价值的Al规模化落地路径，将在与企业/个人业务的深度融合过程中掀起一场应用的“Al革命”，并带来从应用产品形态、开发模式到价值理念的一系列全新变化。

IDC预测，2023年全球企业将在生成式人工智能（GenAl)解决方案上投资160亿美元，到2027年，这一支出预计将超过1400亿美元，年复合增长率超过70%，大约是整个人工智能IT支出的3倍，几乎是全球同期IT支出年复合增长率的13倍。

以下为2024 AIGC应用层十大趋势：