近年來，以大模型為代表的生成式AI技術(shù)，成為推動新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心動力。各行各業(yè)紛紛下場，積極嘗試將生成式AI融入工作流程，探索各種創(chuàng)新可能。但要將生成式AI真正應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中，企業(yè)仍然面臨著場景價值、落地可行性等諸多挑戰(zhàn)。
在此背景下，5月17日，在騰訊云生成式AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用峰會上，騰訊云、Gartner聯(lián)合發(fā)布了《生成式AI產(chǎn)業(yè)落地路徑研究報告》(以下簡稱《報告》)。
《報告》基于Gartner的研究方法，并結(jié)合騰訊云的大模型應(yīng)用落地實踐經(jīng)驗，為企業(yè)提供生成式AI應(yīng)用場景矩陣和生成式AI應(yīng)用落地路線圖，幫助企業(yè)解決場景價值、落地可行性等挑戰(zhàn)，助力企業(yè)把握生成式AI這一歷史性新機(jī)遇，譜寫第二增長曲線。
(Gartner中國區(qū)高科技行業(yè)副總裁郭磊與騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群市場副總裁徐櫻丹共同發(fā)布報告)
生成式AI技術(shù)落地面臨兩大挑戰(zhàn)
《報告》指出，大模型技術(shù)發(fā)展推動生成式AI效果提升，催生出新的場景和產(chǎn)業(yè)模式，企業(yè)探索生成式AI的需求迅速增長，渴望通過生成式AI實現(xiàn)降本增效、變革客戶交互方式等。
Gartner調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，44%企業(yè)CIO表示已經(jīng)落地或?qū)⒃谖磥?2個月落地生成式AI，68%企業(yè)CIO表示已經(jīng)落地或?qū)⒃谖磥?4個月內(nèi)落地生成式AI。
但《報告》也指出，要將生成式AI應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中，企業(yè)仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，其中最核心的兩個難題是：
第一，場景問題，即生成式AI能為企業(yè)做些什么，到底能給業(yè)務(wù)帶來什么好處?
第二，路徑問題，即面對琳瑯滿目的生成式AI產(chǎn)品，企業(yè)應(yīng)該如何選擇?如何落地?
針對以上兩大挑戰(zhàn)，基于Gartner的研究方法，騰訊云結(jié)合自身的大模型應(yīng)用落地經(jīng)驗，為企業(yè)提供生成式AI應(yīng)用場景矩陣、生成式AI應(yīng)用落地路線圖兩個方向，助力企業(yè)明確生成式AI技術(shù)的場景價值和落地路徑。
四大場景象限，助力企業(yè)系統(tǒng)梳理落地場景
針對上述挑戰(zhàn)，《報告》提出了生成式AI應(yīng)用場景矩陣，通過對場景價值分類，并對場景技術(shù)成熟度進(jìn)行評估，協(xié)助企業(yè)系統(tǒng)梳理適合自身情況的落地場景。
《報告》將生成式AI的落地場景劃分至4個場景價值象限，分別為運(yùn)營效率提升、客戶體驗提升、產(chǎn)品價值創(chuàng)新和業(yè)務(wù)流程重塑。
(《生成式AI產(chǎn)業(yè)落地路徑研究報告》：生成式AI應(yīng)用場景矩陣)
運(yùn)營效率方面，生成式AI既可以是通用知識的百科專家，也可以成為特定領(lǐng)域的專家。例如代碼助手、會議助手等，通過智能助手的形式輔助員工或者智能化自動執(zhí)行業(yè)務(wù)流程完成落地，從而實現(xiàn)運(yùn)營效率提升。
客戶體驗方面，生成式AI在客戶服務(wù)應(yīng)用場景擁有回復(fù)個性化、支持文本圖像交互等優(yōu)勢。生成式AI貫穿售前、售中、售后的客戶交互服務(wù)全流程，如智能客服、智能導(dǎo)診等形式，都可以有效提升客戶體驗。
針對業(yè)務(wù)價值革新方向，我們還看到更具變革性的場景，如個性化AI教學(xué)助手、AI藥物研發(fā)等。這些場景雖然落地難度較高，但技術(shù)帶來的增效更值得期待。
與此同時，騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群市場副總裁徐櫻丹表示：“騰訊云和Gartner通過深入研究，整理出生成式AI在金融、教育、醫(yī)藥等13個行業(yè)的，超過一百個落地應(yīng)用場景，形成百大應(yīng)用場景圖，希望通過這些枚舉，幫助啟發(fā)大家找到并審視適合自身業(yè)務(wù)和組織的切入口，不放過任何一個能夠借力AI騰勢而起的機(jī)會點(diǎn)?！?/p>
(《生成式AI產(chǎn)業(yè)落地路徑研究報告》：生成式AI百大應(yīng)用場景)
三種技術(shù)路線，助力企業(yè)快速將技術(shù)機(jī)遇轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢
為了推動生成式AI加速落地，《報告》還為企業(yè)梳理了生成式AI技術(shù)落地路線圖，以期助力企業(yè)遴選到適合自身情況的技術(shù)落地路線，規(guī)避建設(shè)風(fēng)險、提高落地成功率。
《報告》指出，生成式AI應(yīng)用落地路線分為3條，分別為標(biāo)準(zhǔn)軟件路線、標(biāo)準(zhǔn)模型能力增強(qiáng)路線和定制化模型精調(diào)訓(xùn)練路線。
(《生成式AI產(chǎn)業(yè)落地路徑研究報告》：生成式AI應(yīng)用落地路線圖)
標(biāo)準(zhǔn)軟件路線落地最為簡單，企業(yè)直接采購開箱即用的軟件完成落地，不需要投入過多開發(fā)時間和精力。
標(biāo)準(zhǔn)模型能力增強(qiáng)路線，落地復(fù)雜度中等。企業(yè)需要基于通用的生成式AI大模型，通過RAG等提示工程增強(qiáng)模型能力，結(jié)合企業(yè)專屬數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型輸出結(jié)果，實現(xiàn)生成式AI應(yīng)用落地;
定制化模型精調(diào)訓(xùn)練路線落地最復(fù)雜，但也最具個性化和控制力。企業(yè)采取這種方式，需要在外部大模型的基礎(chǔ)上，加入企業(yè)專屬數(shù)據(jù)訓(xùn)練精調(diào)，自建更符合業(yè)務(wù)需求的專屬大模型，但同時也可以沉淀企業(yè)專屬的模型資產(chǎn)。
圍繞三種路線，報告制定了相關(guān)的評估工具。企業(yè)可以圍繞知識數(shù)據(jù)、開發(fā)投入、數(shù)據(jù)安全、輸出內(nèi)容控制、算力資源和項目預(yù)算等多個指標(biāo)進(jìn)行自身評估，再選擇出最匹配的落地路徑。
騰訊云也針對上述三種路徑，為客戶提供先進(jìn)的解決方案，覆蓋應(yīng)用層、工程層、大模型底座等方面的各種產(chǎn)品，這些方案已經(jīng)在很多行業(yè)客戶中成功落地并發(fā)揮價值。例如，針對標(biāo)準(zhǔn)軟件路線，騰訊云推出一系列開箱即用的大模型應(yīng)用，如騰訊企點(diǎn)客服、騰訊樂享、企點(diǎn)營銷云AI助手、騰訊會議AI小助手等，助力企業(yè)在“低改造成本、低投入預(yù)算”的前提下，將大模型快速落地生產(chǎn)、經(jīng)營場景。圍繞標(biāo)準(zhǔn)模型能力增強(qiáng)路線，騰訊云全新推出大模型原生工具鏈，以三款PaaS產(chǎn)品——“大模型知識引擎”、“大模型圖像創(chuàng)作引擎”和“大模型視頻創(chuàng)作引擎”，簡化數(shù)據(jù)工程、模型精調(diào)、應(yīng)用開發(fā)等流程，助力企業(yè)低門檻、一站式開發(fā)AI原生應(yīng)用，在知識服務(wù)、圖像和視頻創(chuàng)作上提質(zhì)提效。圍繞定制化模型精調(diào)訓(xùn)練路線，騰訊云提供一站式精調(diào)大模型解決方案，以TI平臺等AI開發(fā)工具平臺支持“簡單、穩(wěn)定、高效”的大規(guī)模訓(xùn)練，最快僅需5步即可完成大模型精調(diào)落地。
《報告》還以曠真律所、中國大熊貓保護(hù)研究中心、廣東工業(yè)大學(xué)、河南省數(shù)字教育發(fā)展有限公司等企業(yè)組織和高校為案例，展示了生成式AI應(yīng)用落地的解決方案和最佳實踐。
騰訊云、Gartner共同提煉出的生成式AI應(yīng)用場景矩陣和生成式AI應(yīng)用落地路線兩大方法論，是希望可以切實幫助企業(yè)，快速找到生成式AI產(chǎn)業(yè)落地“最優(yōu)解”。未來，隨著更多實踐落地，騰訊云將與各行各業(yè)持續(xù)探索更多生成式AI創(chuàng)新方向。
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