2024年新质生产力加速AI+行业应用落地

核心观点总结

大模型与垂直产业结合，加速发展新质生产力

在“加快发展新质生产力，扎实推进高质量发展”的目标下，技术创新及革命 性突破实现高质量生产力效能提升，是先进生产力的核心要素。AI 及大模型与 行业结合，对传统行业进行改造，同时培育新兴产业、布局建设未来产业，将 最终实现完善的现代化产业体系。 自 2023 年上半年，多次政府会议中均强调了支持数字企业发展、健全中小企 业创新工作机制，推动平台企业健康发展，鼓励头部公司探索创新，实现技术 突破，与制造业、服务业深度结合，促进 AI 行业安全发展。 从技术成熟落地时间来看，办公、零售、客服、金融、营销、教育、文娱领域 将率先迎来大模型场景落地，实现智能化转型。从中期来看，制造、政务、企 业服务、智慧城市也将实现更多场景应用，而医疗、汽车、交通等场景落地将 需要更长时间。 从带来生产力效益增量来看，麦肯锡报告认为生成式 AI 在中国，对先进制造、 电子和半导体、消费品、能源、银行业带来的效益最大，将分别带来 1520 亿 美元、960 亿美元、850 亿美元、590 亿美元和 490 亿美元的经济效益。从对垂 直行业增益占行业营收规模比例来看，对教育、医疗、高科技、保险、媒体与 娱乐、电信等行业生产力的提升亦有较大推动。

办公及企业服务：AI 助力办公软件升级为生产力工具，协同办公成为大模 型落地 B 端生态入口

AI 推动传统办公软件从辅助型工具定位升级为生产力工具。AI+协同办公通过 自动化数据处理、智能会议记录、智能助手的场景落地，可以显著提高工作效 率，降低企业运营成本。相较传统协同办公，AI 能力尤其是大模型在自然语言 理解、机器学习能力的加持下，不仅提升了自动化办公的流程，更可以借助接 入企业 API 及数据库沉淀，为企业决策提供更低门槛的数据支持，提升公司数 字化转型进程，AI 能力加持下，企业服务提供方有望实现基于付费订阅模型的 商业变现。 具备 AI 能力的协同办公/企业服务软件主要包括钉钉、企业微信、飞书、如流 等综合型协同办公厂商，以及垂直性厂商，如文档领域的 WPS、腾讯文档，会 议管理领域的腾讯会议等。巨头型的厂商通常接入自研大模型，长期竞争壁垒 来自于功能完善程度、流量、生态规模，而垂类企业亦有机会通过MOE模式，基于对垂直行业的业务理解适配行业基础大模型，实现 AI 能力的开箱即用，降 低大模型的选择及使用门槛。 AI 功能成为协同办公软件订阅收费的抓手。相比免费版，AI 助手、会议录制、 实时转写等功能需要付费享受更多次数及容量，我们认为 AI 应用的持续完善将 提升订阅服务付费率以及单客收入，如钉钉订阅需要在年费的基础上增加 1-2 万元/年的费用享受更多额度的大模型调用次数，如飞书、WPS 需要选择更高 层级的订阅套餐享受更多 AI 功能。

金融：数字化投入持续加大，大模型赋能多模态数据处理效率提升

金融行业数字化投入较大，艾瑞预测到 2027 年，金融机构科技投入规模将超 过 5800 亿元，其中在前沿技术投入的金额持续加大。金融行业数据质量高， 在此前金融科技的投入基础上，数据采集、数据清洗和标注等工作均已成熟， 算法及训练模型完备，为大模型的训练创造了较好的环境。 AIGC 金融应用主要包括：1）AI 数智人：以提供丰富内容输出能力、提升交互 体验为核心。2）智能营销：以用户全生命周期管理为核心，提供高定制服务 体验。3）智能核保承保：以降本、非标客户拓展、保障风险为目标。4）理赔 流程优化：同样以降本和业务处理流程衔接流畅度为目标。5）智能投顾：以 提供个性化投资产品及提升收益为目标。 金融大模型多建立在基础大模型的基础之上，叠加金融领域数据和专业服务经 验进行模型精调，提高在金融领域的准确性和适应性，并降低应用成本。另 外，数据合规、数据质量、灵活自主可控的部署模式都是关注重点。主要大模 型提供方包括金融机构、综合科技服务商等，落地方向包括智能营销、远程身 份认证、贷款审批自动化、理财助手、信贷风控等。 案例-蚂蚁集团树立金融 AI 战略：“1+2+X”，即 1 个行业精调模型、2 个应用 产品（针对C 端用户的智能金融助理“支小宝2.0”和服务B 端金融机构的智能 业务助手“支小助”）、数个科技开放服务，推动 AI 服务普惠化。

营销：AIGC/大模型落地场景丰富，近 50%广告主参与数字化营销

随着互联网流量红利减退、流量成本上升，AIGC 有望为广告营销带来新的生产 力。AIGC 技术对营销流程带来的价值主要体现在生成更个性的内容、制定更有 效的决策、识别线索能力提升，带动营销流程的智能化精准投放。 AIGC 在营销行业的应用主要包括 5 大场景：1）内容及创意场景：生产门槛降 低，更具备时效性、高质量、个性化。2）数据及策略：满足品牌主打通线上 线下营销数据的需求，提升数据管理效率。3）广告投放：实现更高品牌曝光 度，提高广告投流效果和透明度。4）渠道运营及转化：提高渠道销售数字化 程度、营销传播裂变、转化率等指标。5）客户及流程管理：更好实现渠道客 户数据整合和管理效率，提升客户忠诚度和复购率。 AIGC 营销场景服务商较多，包括广告平台类如百度、腾讯、阿里、火山引擎， 也包括独立广告投放服务商，从内容素材生成、投放、接入跨境海外产品等角 度提供服务。百度擎舵平台：帮助降低创意生成门槛，轻舸及擎舵平台搭载在 扬楫底层大模型广告引擎，在广告定向投放、创意、出价等环节提升广告效果。腾讯广告妙思，是基于混元大模型的一站式 AI 广告创意平台，帮助从业者 实现 AIGC 创意、投放流程、素材快速过审的链路打通。阿里 Quick 管家，为商 家提供包括图像设计、店铺运营、个人助理、内容小编、数据分析等能力，帮 助商家节省人力成本。火山引擎作为云服务平台，利用 AIGC 为广告主提供结 合应用场景的定制化解决方案。

教育：大模型赋能个性化教学，海外布局仍在探索初期

大模型带动个性化教学、使一对一AI 辅导成为可能，提升学生自主学习效率。 头部教育公司及重点科技公司均有在教育领域布局大模型，目前均已通过工信 部备案。 教育大模型落地场景主要包括：1）落地现有电子设备，赋能个性化教育，如 学习平板、翻译笔等，通过大模型能力，实现AI 对话、AI 讲题等用户交互，提 升硬件的市场竞争优势。2）以软件形式落地应用，如有道2023年10月推出搭 载“子曰”教育大模型的虚拟人口语教练 Hi Echo 微信小程序和 app。 对比重点公司教育领域大模型，布局时间相差无几。头部科技公司基于通用大 模型延展至教育领域，如百度基于文心一言推出针对智能设备的灵机大模型， 并应用在小度学习机。教育公司基于自有业务场景推出教育垂直大模型，如好 未来推出 MathGPT，主要围绕解题、讲题，有道推出子曰大模型，围绕口语训 练和全科指导。有道推出内地首个教育大模型，为现有服务及设备提升能力赋 能，如 AI Box 功能带动翻译订阅收入快速增长，有道翻译笔 X6 Pro 作为第一款 搭载大模型 AI 陪练的翻译笔产品，上线后带动词典笔激活量同比增 20%。2024 年1季度AI订阅服务销售额约5000万元，同比增140%+，主要来自有道词典、 有道翻译、Hi Echo 及国际 app。 教育公司亦有出海布局，字节旗下 Gauth 和作业帮旗下 Question AI 用户规模领 先其他中国公司，以订阅费为主要商业模式，但相比海外竞品仍有很长的路要 走。

文娱（含游戏）：AIGC 充当高效辅助创作工具，推动内容产业智能化升级

AI 技术已深入影视、动漫、网络文学、游戏等全部文娱子行业，覆盖内容创 意、制作、宣传分发到消费的全流程。根据华为及亿欧智库，在内容生产和舆 情管理方面，AI 具备最大的落地价值。 基于大模型技术的 AIGC 技术迭代加快推动文娱传媒行业智能化升级，一方面 为用户带来更加多样化和更强互动性的创新内容体验，另一方面，提升内容制 作工业化水平，加速内容创意生成及生产进程，提升创作/宣发效率。另外 AIGC 也为部分企业带来新的变现途径，如虚拟偶像增加演唱会、品牌代言等收 入来源。 文娱 AIGC 参与者包括：1）下游内容平台，他们基于自有平台内容储备和技术 积累推出 AIGC 工具，用于平台自身的内容生产等，如阅文集团推出妙笔大模 型，辅助作家创作，快手可灵大模型最高支持生成 120 秒视频内容，赋能 UGC 内容制作。2）中上游 AIGC 应用提供商，他们为下游平台或用户提供标准化 AI 工具或定制化解决方案，如商汤如影可用于短视频、直播平台生成数字人，美图的修图/设计/视频工具可赋能创作者经济发展伴随的生产力影像与设计需求 增长。

政务：AI/大模型应用广泛，渗透率达 65%

政务领域通过生成式 AI 应用，提升政府工作的智能化和高效性，并优化公共服 务的质量和效率。AI 大模型在处理大量政府数据资源方面发挥关键作用，支持 模型的训练和迭代。具体应用包括：1）对内办公：AI 模型通过信息收集、分 类和总结，提高公文写作的效率和质量，自动化报告撰写、会议纪要和邮件书 写等文书工作。2）对外服务：利用自然语言处理技术和智能问答系统优化政 策咨询、业务办理和问题反馈流程，提升政务服务的智能化和便捷性。3）城 市治理：AI 模型在监测预警、决策分析和应急指挥中提供交互式生成分析能 力，快速响应城市运行和突发事件，形成有效应对方案。4）泛政务场景：AI 技术在医疗、教育、交通、水利等多个社会服务领域深度融合，如水务管理的 智慧决策支持，媒体内容生产的 AI 工具，以及政务信息公开的新闻稿件撰写和 政策文件简化。 中国政务大模型及 AIGC 应用处于初期探索阶段。信通院统计超过 50 家大模型 厂商在该领域布局，其中政务服务场景因其与大模型交互性生成分析能力的高 契合度，竞争最为激烈。如华为基于盘古大模型推出一系列政务行业解决方 案，助力政府客户实现政务和城市数字化转型，包括精细化城市治理，如数字 社区、数字街道，提升基层治理与运营效率；大数据管理，如公共数据开放平 台构建、智慧城市数据底座建设，打造省市一体化数据体系；一网统管，线上 线下协同提升治理能力等。

制造：AI 重塑制造+物流+销售全环节，推动产业向服务化生产模式升级

AI 在制造业中的应用随着大模型、深度学习等技术的发展，由数据收集相关的 辅助，衍生至对产品制造、物流、销售等各个环节的优化与重塑。 其中，物流作为制造业中的重要环节，AI 融入：1）智能仓储：AI 应用覆盖商 品从入库到出库的全流程，包括体积计算、电子面单识别、设备调度、监控管 理等。2）智能运输：AI 应用于自动驾驶技术为核心的无人卡车/无人机，以及 运输车辆管理的实时感知功能，更为精确地掌握货物的位置和运输状态，降低 运输成本。3）智能配送：无人配送车等协助替代部分人工实现降本增效；即 时配送管理中 AI 辅助订单数量预测、分配、配送路径优化等。 基于生成式 AI 大模型的数字化供应链产品，协助公司优化管理系统，提升物流 效率，并达成降本增效。京东物流的“京东物流超脑”，用户可通过自然语言 生成仓储布局3D可视化方案，在模拟过程中系统可识别异常并提供改善建议。 菜鸟的“天机 π”在物流管理中作为决策辅助，核心功能包括提升周转率的销 量预测和生产计划，结合智能分拨及实时库存数据的补货和库存规划等。顺丰 的丰智云系列产品，丰智云塔实现供应链全流程可视和动态监控，丰智云策为 客户提供运输方案、销量预测、动态库存等策略，丰智云链作为交付执行的核 心系统包含销售中台、数字化仓储、智能备件等功能。

医疗：AI 赋能医疗普惠，大模型加速 AI+医疗应用落地

医疗 AI 应用覆盖院前、院中、院后全场景，补充基层医院的医疗资源短板，优 化医疗资源分配，同时提升医疗资源服务效率，拓展优质医疗健康服务覆盖人 口范围，满足随老龄化日渐增长的医疗健康需求，助力医疗普惠加速发展。另 外，AI 可加速药物研发及基础研究进程，推动行业创新发展。政策引导、技术 进步以及老龄化伴随的医疗资源需求增长推动医疗行业信息化稳步推进。据 IDC，2023 年，中国医疗软件系统解决方案市场规模为 206 亿元，预计 2028 年 将达 358 亿元，对应复合增速 11.7%。 医疗大模型 2023 年以来迎来爆发性增长，并赋能 AI+医疗应用加速落地。据亿 欧智库，预计 2023-27 年医疗大模型应用市场规模年复合增长率达 133%。主要 应用场景涵盖智能患者服务、诊断辅助、药物研发和医学影像等，其中百度灵 医大模型为中国首个产业级医疗大模型，覆盖大健康全产业链，提供智能健康 管家、智能医生助手、智能企业服务等。华为的盘古药物分子大模型大幅缩短 药物研发周期，京东健康的京医千询大模型以及云知声的“山海”大模型则可 赋能医疗机构提升医疗服务效率。

大模型变现路径：B 端/C 端多端布局，AI 智能体或是商业化落地重 要方向

大模型变现商业化路径主要包括 B 端：模型基础费用、精调、部署、云服务 等；C端：增值服务付费、加强与现有业务协同，出海拓展也是一种变现探索。 AI 智能体建立在大模型基础之上，具备规划、记忆、工具、行动和交互能力， 被认为是大模型商业化落地的重要方向，具备门槛低、生态潜力大的优点，只 需要调用已有大模型 API，根据不同场景的数据训练的智能体可以更好发挥数 据价值和竞争优势。 2024 年以来，我们回顾大模型发展路径，在技术差异并不显著的现状下，B 端 价格下降或仍将持续，C 端看好有流量和资金实力的大厂。大模型使用费下降 将推动行业整体受益，降低开发者试错成本，或会扭转当前大模型尚未找到较 好应用落地场景的局面。大模型潜在使用场景丰富，或能推动行业进一步发挥 规模效应进而实现推理价格的进一步下降。

大模型将通过行业应用商业化落地

AI 行业应用是大模型发展的重要方向

人工智能（AI）概念在 1950 年代被首次提及，经过数十年的研究积累，2023 年 ChatGPT 问世后，随着预训练大模型在认知智能技术的跨越发展，生成式 AI 迎来新一轮发展机遇。在应用端，大模型通过较高的识别准确率和场景迁移能 力，为企业和用户提供精准高效的服务，对我国各行各业推进 AI 产业发展起到 重要作用。 我们认为，大模型及 AIGC 技术在融入企业运营、紧贴应用场景过程中，需解 决应用落地的实际问题，才能真正发挥其作用，并实现整个 AI 产业链和生态的 繁荣。未来，围绕 AI 生态的上层应用开发、MaaS、PaaS 及 SaaS 服务，均是智 能经济时代的重要业态。

AI 产业加速将带动行业规模扩张

根据艾瑞测算，2023 年中国 AI 产业规模约 2100 亿元，预计 2024 年，大模型 技术突破将带来更多存量扩张与增量空间，加速 AI 产业规模扩张，预计规模加 成比例从 2024 的 7%提升至 2028 年的 33%，规模达 8110 亿元，对应 2023-28 年复合增速 24%。 规模加速扩张在短期内主要体现在大模型产品门槛与应用成本的降低，所带来 的 API 调用和 AI 产品解决方案的落地加速。其中，计算机视觉技术相对成熟， 规模增速短期或有所放缓，语言、语音类模型应用的使用为增量。未来，图像 生成的大规模商用将在 3-5 年成为视觉模型规模增长的主要动力。另外，若考虑到 AI 技术与 VR、泛互联网、游戏等产业的深度结合，AI 产业规模或有更大 提升空间。

政策加持下，大模型助力新质生产力发展

自 2023 年上半年，多次政府会议中均强调了支持数字企业发展、健全中小企 业创新工作机制，推动平台企业健康发展；鼓励头部公司探索创新，实现技术 突破，与制造业、服务业深度结合，促进 AI 行业安全发展。同时，在“加快发 展新质生产力，扎实推进高质量发展”的目标下，技术创新及革命性突破、实 现高质量生产力效能提升，是先进生产力的核心要素。AI 及大模型与行业结 合，改造提升传统行业，同时培育新兴产业、布局建设未来产业，最终实现完 善的现代化产业体系。

大模型商业化路径

B 端价格战将持续，降低试错成本，推进应用开发速度

当前 B 端大模型基础费用计算方式为：费用= tokens 使用量 ✖ 模型 tokens 单 价。1 个token 通常包括1 个单词、数字或符号（不同模型分词器或有不同）， token 使用量包括模型推理（输入文本+输出文本）以及模型精调（训练文本） ✖训练迭代次数。此外模型部署、配套云服务等都是大模型变现商业化手段。 2024 年 5 月以来，中国大模型厂商陆续宣布部分产品降价，幅度达 90%+，包 括阿里通义千问Qwen-Long、字节跳动Doubao-pro-32k，百度宣布ERNIE系列7 款模型免费开放使用，腾讯混元 lite 版本免费试用，其他模型降价 50-88%。

关于此轮大模型价格下降，我们观察到： 1） 降价主要集中在入门级的文本大模型，意味着此类大模型进入较为同质化 竞争，而图像、语音等大模型价格未有大幅变动； 2） tokens 输入价格下降幅度大于输出价格幅度，输出定价也更高； 3） 云厂商降价力度更积极，通过大模型降价可以降低客户获取门槛，通过云 服务使用量的提升获取长期增长机会，行业向头部集中，通用大模型创业 者面临的挑战更为严峻，倒逼创业者退出同质化竞争，寻求应用场景和差 异化竞争优势，推动行业理性发展； 4） 技术优化将持续带动价格的持续下降，通过模型架构调整、训练 MoE 架构 的大模型减少算力消耗、把在单个设备上做推理调整为多设备分布式推理 提升芯片利用率等； 5） 大模型使用费下降将推动行业整体受益（类似电信运营商降费提速的效 果），降低开发者试错成本，或会扭转当前大模型尚未找到较好应用落地 场景的局面。大模型潜在使用场景的丰富，或能推动行业进一步发挥规模 效应进而实现推理价格的进一步下降。

C 端仍待杀手级应用出现，现阶段以免费+增值、生态协同为主

中国 C 端大模型产品应用场景

AI 搜索

搜索与 AI 大模型自然语言处理能力高度契合，通过对话交互整理信息并生成回 答，节省用户信息筛选时间，减少广告干扰。目前我国 AI 搜索相关产品主要包 括： 1） AI 搜索产品：如天工 AI、秘塔 AI 和 360 AI 搜索，产品功能相似，提供对话 式交互问答，生成内容附带参考资料、思维导图及其他衍生内容，360 AI 搜索支持回答朗读、改写、翻译和文档导出。AIwatch.ai 数据显示，4 月中 国 AI 搜索产品访问量高增，360AI、秘塔 AI 及天工 AI 搜索分别达 1134 万 /1009 万/400 万，环比增 1300%/51%/122%。2） 大模型/app 内嵌 AI 搜索：AI 助手腾讯元宝、抖音豆包、阿里通义千问等均 包含 AI 搜索功能，智能助手 Kimi 具备联网 AI 搜索能力，夸克 app 推出 AI 搜索问答产品“元知”， 小红书内测搜索智能助手“搜搜薯”等。 3） 传统搜索引擎升级：百度于 2023 年升级生成式搜索能力，强调极致满足、 推荐激发和多轮交互，推出 AI 互动式搜索引擎“简单搜索”。

图片、视频和音乐生成

图片生成：AIGC 在该领域应用场景广泛，包括个人用户进行自定义风格艺术创 作（头像、表情包、主题壁纸等），影视和游戏制作中生成角色设计和场景渲 染图，广告营销中生成创意图像，设计师进行室内设计/家装搭配可视化效果 等。 AI 文生图模型持续发展，包括互联网大厂基于自研大模型的百度文心一格、 360 智绘、科大讯飞绘图大师等，美图 MiracleVision，以及同时具备图片和视 频生成的产品如PixWeaver，产品使用门槛较低，生成时长约15-30 秒。部分产 品已开启商业变现，如 360 智绘文生图免费次数 2 次，百度文心一格会员升级 同时生成图组数、生成速度、AI 编辑功能等。 视频生成：AIGC 从个人创作到专业影视制作，辅助视频剪辑与合成、特效添 加、虚拟人物生成应用、多模态转化生成（图像、文本、视频等多模态）等工 作，提升创作者视频制作效率，专业技能较弱的用户也能通过 AI 创造个性化视 频内容。具体应用场景包括：百家号/公众号等内容一键转换视频，影视制作 通过自然语言调整视频光线、景深、色调等参数，虚拟角色在广告、品牌宣传 等领域的使用等。 AI 视频生成产品包括通用场景视频生成工具如爱诗科技 PixVerse、智象未来 Pixeling 等，以及聚焦细分场景如电商场景的布尔向量 boolv.video 等。其中 PixVerse 产品功能较为完整，目前为全球最大用户量中国 AI 视频生成产品，上 线 88 天视频生成量达 1000 万次。

音乐生成：AIGC 的应用逐步改变音乐创作和消费方式，AIGC 辅助音乐创作，能 根据特定风格合成新的旋律/和声；通过人声素材合成指定声音演唱歌曲；根 据用户听歌喜好提供个性化音乐推荐，生成动态封面，给予用户更好的视听体 验。

社交/陪伴

AI 社交/陪伴类产品通过交互和角色扮演，满足用户在情感、社交互动方面的 需求，代表类型包括：1）交互创造类产品，如“星野”（MiniMax）、“筑梦 岛”（阅文）。星野提供动漫、游戏人物等预设角色和自定义角色，筑梦岛用 户可以与虚拟 IP、小说主角进行交互式对话交流，聊天室可设定多个角色相互 关系，以满足情感交互需求。2）关系投射类产品，如 “小冰岛”，用户可创 造自己的虚拟形象以及私人关系中的虚拟人物，成为真实生活关系的衍生。3） 虚拟咨询包括塔罗牌、心理疗愈等，如林间聊愈室。 目前中国AI 社交/陪伴类产品发展仍在早期阶段，app 下载量普遍较低（星野单 日最高2万+，七麦数据），且同质化较为严重。我们认为此类产品仍需探索融 合更多差异化娱乐化方向，提升产品除交互对话以外的增值服务，才能更好地 展开商业化变现。

中国 C 端大模型变现主要思路

AIGC 产品作为流量入口，本体免费使用/试用，特定功能/订阅付费

C 端产品主要通过吸引用户流量占领心智，积累数据进行大模型训练和迭代， 变现方式包括订阅/会员制付费、API接口、广告等，如授权免费对话+智能体抽 取收费（星野）、打赏获取高峰期优先使用时长权限（Kimi）、图片生成 AI 编 辑功能升级（文心一格）、办公产品（WPS）/在线会议（腾讯会议）订阅费 等。

AIGC 加强现有业务协同效应，提升潜在变现价值

将 AI 大模型与现有产品或服务体系结合，如腾讯元宝全面覆盖腾讯生态内容， AI 搜索功能接入微信搜一搜和搜狗搜索等引擎，对学习/工作场景效率提升进 行产品化探索；百度搜索结果中 11%由 AI 生成，AI 伙伴功能提供对话交互，实 现智能搜索和内容生成，百度文库升级为 AI 内容创作平台，付费用户同比双位 数增长（2024年1季度）。AIGC加强现有业务协同效应，以此为基础提升用户 对产品粘性，提升变现价值。 目前市场中的 AIGC 应用因市场趋势、用户需求和技术同质化没有形成明显差 异化，未来底层大模型能力升级、市场定位调整和个性化服务优化将进一步区 分产品，带来更多变现潜力。

出海拓展变现可能性

中国 AI 大模型产品竞争激烈，头部厂商依托流量有更好的经济效应，因此出海 也成为公司拓展变现的方向之一。参与 AI 出海的公司除大厂外，也包括拥有丰 富经验的出海公司和独立开发者，如万兴科技、爱诗科技 PixVerse、Heygen 等，凭借在互联网领域的丰富经验、快速的产品开发和迭代能力、以及较低成 本的流量推广策略，在具备相对成熟付费习惯及 AI 产品对用户教育更早的海外 市场进行商业化尝试。

AI 智能体（AI Agent）或是 B 端 C 端应用商业化落地重要方向

AI 智能体被誉为 AI 时代的网站，具备多模态、多领域、多任务的 AI 能力，可 以通过自然语言交互，为用户提供服务，并具备反思、规划、自主性和自适应 性。不同智能体之间可以交互，协同完成复杂任务。不同于互联网时代的网站 /app/小程序，智能体不仅满足信息展示的功能，还可以更好理解用户的自然 语言指令，提供个性化服务，其交互方式也更为自然，提升用户体验。智能体 具备自我学习的能力，通过实时数据更新，不断提升服务能力。

AI 智能体建立在底层大模型基础之上，被认为是大模型商业化落地的重要方 向，具备门槛低、生态潜力大的优点，只需要调用已有大模型 API，根据不同 场景的数据训练的智能体可以更好发挥数据价值和竞争优势。C 端应用场景包 括生活助手、教育、电商、娱乐、营销等，提升个性化使用体验，杀手级应用 的出现需要适配大多数用户的使用习惯、低使用门槛、快速响应和广泛适用场 景。 对于 B 端业务，智能体经过专业数据的训练，相当于帮助企业培训数字员工， 或者为员工配备数字助手，有望成为强大的生产力平台，改造企业的运营模式 和业务流程，实现降本增效的效果，可广泛应用于零售、旅游、人力资源、制 造业等行业场景。当前智能体探索主要集中在技术研发、生态创建和场景探索 方向，商业化还在早期，具备 C 端商业闭环的场景更有商业化潜力。 百度、阿里巴巴、字节跳动、腾讯等公司均有布局智能体开发，以推动加快 AI Agent 生态丰富： 百度文心智能体平台目前入驻 5 万+开发者、上万家企业，创建智能体 3 万个以 上。百度 AgentBuilder 零代码模式无需编程，通过自然语言输入可迅速生成智 能体。百度系产品接入智能体相关能力，形成从开发-分发-商业化的一站式智 能体赋能方案，推动文心大模型的应用和普及。

我们以百度为某家具品牌提供智能体为例，该品牌借助百度的 AI 大模型和智能 体技术，创建了一个24小时在线、提供专业咨询和个性化服务的销售智能体， 通过自然语言处理和解析，生成专业销售话术，提高用户满意度和转化率。另 外，品牌借助大模型能力，优化线上销售流程，当用户在百度搜索家居装修相 关问题时，智能体可优先回答并推荐附近门店，降低有效线索的成本，提升企 业运营效率。 阿里开源AgentScope 为智能体开发者开发智能体提供技术支持。AgentScope 内 置多种不同平台模型 API，提供拖拽式的编程、编程助手和开发资源，并支持 多模态交互，融合文本、声音和图像。钉钉魔法棒套件帮助用户提供文档 AI、 会议 AI、聊天 AI 等功能，完成日常办公自动化需求，具备智能信息检索、智能 文档处理、数据汇总分析等功能。

字节旗下的 Coze 扣子是火山引擎针对企业开发的 AI 原生应用开发平台，为用 户提供0门槛创建Chatbot，以及各种插件和知识库，并可一键发布到飞书、豆 包、微信公众号等渠道，激发创意加快应用场景的丰富。豆包平台为开发者提 供AI 智能体创建，核心功能包括写作助手提供写作灵感、AI 图片和文章生成、 自定义智能体角色并分享到社区。 腾讯元器是混元旗下一站式智能体创造与分发平台，目前在内部测试中，为用 户提供智能体商店供其选择，为企业和开发者提供低门槛、无代码创作智能 体、并集成腾讯生态资源为创作者提供丰富的插件和知识库，并打通腾讯全域 分发渠道。 网易智能体解决方案在游戏中应用智能体技术，优化非高峰时期用户体验、不 同难度等级的 AI 智能体作为玩家提升技术的陪练，为玩家提高了用户体验，实 现平均在线时长、比赛场次和留存率的提升。已被广泛应用在 MMO、体育竞 技、动作、moba 等多品类游戏中。

垂直领域应用场景

协同办公：AI 助力办公软件升级为生产力工具，协同办公成为大模 型落地 B 端生态入口

AI 推动传统办公软件从辅助型工具定位升级为生产力工具。AI+协同办公通过 自动化数据处理、智能会议记录、智能助手的场景落地，可以显著提高工作效 率，降低企业运营成本，相较传统协同办公，AI 能力尤其是大模型在自然语言 理解、机器学习能力的加持下，不仅提升了自动化办公的流程，更可以借助接 入企业 API 及数据库沉淀，为企业决策提供更低门槛的数据支持，加快公司数 字化转型进程。AI 能力加持下，企业服务提供方有望实现付费订阅模型的商业 变现。 协同办公有望成为大模型落地 B 端生态的入口，AI Agent 成为协同办公平台 AI 应用的重要抓手，凭借自主感知与理解环境、交互、决策和执行的能力，更适 合解决企业客户具备明确业务场景、行业数据积累的环境。协同办公平台通过 视频会议、协作文档、即时通讯等产品介入企业客户的日常工作流中，基于 API 接口体系进行行业及企业数据积累，符合 AI Agent 发挥能力的天然场景。

具备 AI 能力的协同办公/企业服务软件

具备 AI 能力的协同办公/企业服务软件主要包括钉钉、企业微信、飞书、如流 等综合型协同办公厂商，以及垂直性厂商，如文档领域的 WPS、腾讯文档，会 议管理领域的腾讯会议等。巨头型的厂商通常接入自研大模型，长期竞争壁垒 来自于功能完善程度、流量、生态规模，而垂类企业亦有机会通过 MOE 的模 式，基于对垂直行业的业务理解适配行业基础大模型，实现 AI 能力的开箱即 用，降低大模型的选择及使用门槛。

钉钉：阿里旗下协同办公平台钉钉于 2023 年 4 月接入阿里“通义千问”大模 型， 1）升级 AI 功能，包括摘要总结、创作生成、数据分析、信息提取等，通 过 AI 魔法棒唤起 17+种 AI 能力，并在 60+场景开放测试；2）2024 年初发布 AI助理、上线 AI 助理市场，包括企业 AI 助理和个人 AI 助理，企业 AI 助理可以在 获得授权后利用企业沉淀数据库开展数据分析和洞察、创建企业财务/招聘/报 表 AI 助理等。AI 助理可以接入第三方 API，与电商、视频等第三方 app 连接， 钉钉目标在未来 3 年产生 1000 万个 AI 助理。 飞书：2023 年 4 月，字节旗下协同办公平台飞书发布智能助手 MyAI，用户可 以通过创建“AI 同事”的方式，实现会议要点归纳、文档/表格生成、数据分 析等功能。该助理可以通过企业知识库、用户互动、会议等一系列工作内容的 积累不断沉淀、成长。2023 年 11 月，飞书发布智能伙伴，进一步升级智能助 手，可以根据企业业务场景，选择底层大模型组合。

腾讯旗下协作 SaaS 产品接入混元大模型：1）企业微信：企业邮箱中使用混元 大模型检查拼写和语法检查，客户服务场景中更高效实现客户服务，已经连接 1200 万企业和组织，每天通过企业微信服务的微信用户数达到 5 亿；2）腾讯 文档智能助手开启公测，涵盖多种文档类型，包括文本内容处理、函数公式应 用、表格数据制作、PPT 美化、结果分析以及跨文档内容流转等，目前月活用 户超过2亿，服务企业和组织超过120万家；3）腾讯会议：AI助手进行会议纪 要智能录制及会后整理总结、课程笔记、待办提醒等功能，也可通过实时字幕 翻译降低用户理解成本。 百度文档及如流：2024 年 4 月百度文库上线“AI 文档助手”，基于“文心一 言”语义理解和生成能力的支持，为用户提供文档内容辅助写作功能，包括工 作计划、周报日报、调查问卷、年终总结等辅助写作，营销文案、脚本等写作 /润色，以及生活助理生成攻略、计划等。百度如流办公平台为企业提供协同 办公、业务管理及知识沉淀的能力，具备消息智能整合、会议内容实时分析和 总结、输出待办事项，以及超级助理功能，实现一键管理日程、流程审批、差 旅报销等能力。 科大讯飞协同办公产品主要包括智能语音助手、实时翻译、智能会议系统以及 文档智能处理，发挥其在语音识别能力的优势，提升方言、各国语言的处理能 力，提高会议纪要和文档处理的效率，并通过数据分析能力为企业 BI 提供决策 支持。

AI 功能成为协同办公软件订阅收费的抓手

相比免费版，AI 助手、会议录制、实时转写等功能需要付费享受更多次数及容 量，我们认为 AI 应用的持续完善将提升订阅服务付费率以及单客收入，如钉钉 订阅需要在年费的基础上增加 1-2 万元/年的费用享受更多额度的大模型调用次 数，如飞书、WPS 需要选择更高层级的订阅套餐享受更多 AI 功能。

金融：数字化投入持续加大，大模型赋能多模态数据处理效率提升

金融科技投入规模超 3700 亿元，前沿技术投入占比 18%

回顾过去传统行业的 IT 投入，金融行业在数字化投入较大，通过 AI、区块链、 大数据等先进技术与传统金融业务结合，各个业务环节智能化程度高，例如风 险管理、精准营销，以及业务环节的效率提升、服务交互方式的丰富和业务办 理的体验及效率等等。 根据艾瑞数据，2023 年，各金融机构科技投入规模超过 3700 亿元，且持续逐 年上涨。预计到 2027 年，金融机构科技投入规模将超过 5800 亿元，2023-27 年复合增长率12%。其中，在前沿技术投入的金额持续加大，预计从2023年的 680 亿元，到 2027 年升至 1640 亿元，占科技投入比重从 18%升至 28%。银行 业投入最大，其次为保险、证券。

大模型爆发前金融科技进展

2019 年以来，多个政策发布，包括人民银行发布的《金融科技发展规划 2019- 2021》明确金融科技发展的重要意义，3 年后发布《金融科技发展规划 2022- 2025》，提出在金融科技治理体系、数据要素价值挖掘、关键核心技术深化、 数字基础设施方面的具体措施。在大模型技术有一定突破之前，AI+金融科技 相关产品均在各项业务中有落地应用，但是产品应用广度与业务价值和效率提 升上，仍有较大差距。我们在下图归纳了此前各业务基于不同的 AI 技术在实际 场景的应用，例如 1）计算机视觉技术在安防、员工管理（门禁/打卡）、支付 等场景上的应用；2）机器学习技术在处理表单数据、提取数据标签、拦截金 融风险，以及提高营销精准度等产品上得到应用。但是，AI+金融的应用在不 同技术融合以及业务联动上仍较难突破。

大模型加持下的金融科技

金融行业数据质量高，在此前金融科技的投入基础上，数据采集、数据清洗和 标注等工作均已成熟，算法及训练模型完备，为大模型的训练创造了较好的环 境。生成式 AI 大模型汇集了参与复杂计算结构的机器学习模型，包括自然语言 处理、语音识别、计算机视觉能力，与行业属性紧密结合后的金融大模型，使 得金融机构能够更有效的处理数据，提供优质客户体验，并提高操作效率和决 策质量。同时，未来通过多模态数据处理，或可实现金融场景更多类数据源的 处理和应用，为金融机构的风控、营销、运营提供支持。 AI数智人：以提供丰富内容输出能力、提升交互体验为核心。相比此前AI数字 人阶段的文本理解为主，客服咨询及售后问答应用环境，AI 数智人基于多模态 技术，大幅提升生成式 AI 模型交互能力，不仅可以提供文本输入输出，还能获 取更多语言、表情、动作等信息。同时，基于更加丰富的大模型底层数据以及 推理决策能力的提升，可为客户提供更加丰富、全面、准确的内容。

智能营销：以用户全生命周期管理为核心，提供高定制服务体验。银行业精准 营销服务的数智化平台，通过提升银行数据分析、客户关系处理、数据安全保 障等能力实现用户全生命周期的管理和营销，主要目的在于通过渠道联动、整 合流量资源、扩大用户触达范围，了解客户实际需求，提升服务质量。 智能核保承保：以降本、非标客户拓展、保障风险为目标。在智能营销能力不 断提升前提下，保险行业在承保落地的智能化已达到较高水平（56%，艾瑞统 计），通过智能投保和全自动风险评估体系，重塑业务流程，改善用户体验。 理赔流程优化：同样以降本和业务处理流程衔接流畅度为目标。保险理赔是投 后成本支出的重要组成部分，包括核赔场景、数据勘察等环节对人工依赖程度 仍然较高，各个关节阶段的数字化水平和合规性，与业务实际处理流程的衔接 流畅度提升，将可有效改善保险行业理赔数字化率。 智能投顾：以提升个性化投资产品及提升收益为目标。证券行业的 AIGC 应用 主要体现在智能投顾产品上，随着证券机构业务愈加复杂，客户财富管理意识 的提升，传统线下投顾服务难以满足所有客户的个性化风险承受、投资及收益 需求。为解决产品的个性化匹配痛点，通过将知识图谱、大数据挖掘、量化投 资分析等算法整合，在投前、投中、投后进行全流程覆盖，提升客户收益，改 善客户与金融机构的交互体验。

金融大模型产业图谱及相关应用案例

根据 IDC 数据显示，超过一半的金融机构正在投资 AI 大模型技术，金融行业也 成为大模型落地的早期重要场景，以图实现技术泛化，并通过 AIGC 带来生产 力效率提升以及人员成本的降低。主要大模型提供方包括金融机构、综合科技 服务商等，落地方向包括智能营销、远程身份认证、贷款审批自动化、理财助 手、信贷风控等。 金融大模型多建立在基础大模型之上，叠加金融领域数据和专业服务经验进行 模型精调，提高在金融领域的准确性和适应性，并降低应用成本。另外，数据 合规、数据质量、灵活自主可控的部署模式都是关注重点。

营销：AIGC/大模型落地场景丰富，近 50%广告主参与数字化营销

营销成为 AIGC 落地的首要场景之一。随着互联网流量红利减退、流量成本上 升，AIGC 有望为广告营销带来新的生产力。由于落地场景丰富，实施成效立竿 见影且更好评估成果，营销已经成为 AIGC 及大模型最先落地的场景之一。根 据艾瑞于 2023 年 12 月的调研结果，接近 50%的广告主已经实现营销数字化， 其中数据管理策略分析以及广告投放两大场景的渗透率最高。我们根据 QuestMobile 估算 2024 年中国互联网广告市场规模为 7880 亿元，假设 AIGC 营 销渗透场景达到 20-50%，则潜在市场规模约为 1600 亿-4000 亿元，若考虑 ROI 效果提升带来增量营销投放预算，或对行业规模带来进一步增量。 AIGC 技术对营销流程带来的价值主要体现在生成更个性的内容、制定更有效 的决策、识别线索能力提升，带动营销流程的智能化精准投放。1）市场认知 阶段：AIGC通过提供广告创意、优化广告投放，提高品牌的市场认知效果；2） 线索运营阶段：挖掘优质商机和线索，提升线索转化率；3）客户培育和转化： 根据数据反馈生成营销建议，精细化运营；4）营销优化阶段：分析和复盘营 销效果，数据支撑未来营销策略；5）复购和增购阶段：优化客户需求和偏好， 分析营销效果。

AIGC 在营销行业的应用主要包括 5 大场景： 内容及创意场景：AIGC 赋能下，传统内容生产方式被颠覆，AIGC 带来更自然 的交流、情感分析、智能对话，文本、视频、图像、音频等内容生产门槛降 低，时效/实用性、质量更高，符合多样化需求，得以在金融、教育、游戏、 零售等行业的营销活动中得到应用，多模态大模型也助力企业虚拟人实现实时 高效且低成本的营销活动。 数据及策略：AIGC 应用在营销场景中，可更好满足品牌主对于线上线下营销数 据打通，提升数据管理效率，提高已有及潜在客户需求洞察的质量，以及提高 营销策略的自动化、智能化程度，为营销活动策略的制定降低成本，更好适应 行业的需求变化。营销场景下数据服务商的竞争能力主要取决于其在数据体 量、数据质量以及数据处理能力，是否具备完善的垂类营销模型、数据标签分 类、数据策略制定的能力，数据库的安全稳定能力也是关注重点。

广告投放：AIGC 加持下广告投放目标实现更高品牌曝光度，提高广告投流效果 和透明度。广告投放服务商的主要能力衡量包括是否具备海量客户数据积累、 是否具备垂类模型处理能力，具备一站式管理精准定位分析、以及流量资源集 中采购，帮助广告主降本增效。 渠道运营及转化：主要服务商通过打通线上商城、直播、小程序、线下门店等 渠道场景数据，通过自有数据积累、行业理解及垂类模型训练，提高渠道销售 数字化程度、营销传播裂变、转化率等指标。 客户及流程管理：服务商类别主要包括 CRM 服务商、智能客服服务商等，围 绕客户关系进行客户信息系统和智能化管理，提升客户关系维护，拓展新客及 延长客户生命周期。AIGC 技术赋能下，可以更好实现渠道客户数据整合和管理 效率，提升客户忠诚度和复购率。

AIGC 营销主要玩家

百度：擎舵平台帮助 B 端广告主实现创意文案/海报/数字人口播视频的快速生 成，其 2.0 版本推出一键出图的功能，降低广告创意生成门槛，并与营销场景 结合，覆盖美容、健康、通信、教育培训、商务服务等行业。轻舸平台作为基 于 AI 原生的营销平台，将 AIGC 能力贯通营销方案和广告投放的优化，预计将 广告投放转化率提升20%，轻舸平台具备“自由表达”、“简单投放”、“无限扩展” 等能力，还原广告主真实意图传达，并简化投放流程。轻舸及擎舵平台搭载在 扬楫底层大模型广告引擎，在广告定向投放、创意、出价等环节提升广告效 果。目前 11%的百度搜索结果由 AI 生成，尚未开启变现，对百度广告收入在 2024 年 2-3 季度有负面影响，广告收入或将低于 1 季度，公司将持续用户端的 改造升级，或在 4 季度实现商业化看到收入增速恢复。 腾讯广告妙思是基于混元大模型的一站式 AI 广告创意平台，帮助从业者实现 AIGC 创意、投放流程、素材快速过审的链路打通。该平台具备图生图功能，实 现爆款素材二次作图，使广告主平均点击率提升 15%。另外，妙思文生图场景 下，可以快速根据关键词生成相应场景图，帮助广告主降低出图周期和成本， 并加快过审速度。妙思在模型训练中结合对消费者偏好的理解，其平台生产的 广告素材在创意成功率、点击率等指标优于行业平均。

阿里上线 Quick 管家产品，目前免费向淘宝及天猫商家开放，为商家提供包括 图像设计、店铺运营、个人助理、内容小编、数据分析等能力，帮助商家节省 人力成本，并结合平台规则和市场数据为商家提供增长建议、辅助决策。电商 场景下AIGC的应用不再是单点提供AI工具产品，而是结合到日常经营场景中， 解决商家经营的实际问题，实现更精准的营销定位及成本下降。 火山引擎作为云服务平台，利用 AIGC 为广告主提供结合应用场景的定制化解 决方案。1）节点营销，结合品牌特征定制特效，提升用户互动和分享的意愿； 2）本地生活案例中，为商家自媒体号提供视频素材全流程生产效率和质量的 提升，并通过数据反馈优化内容质量，提升目标消费者的吸引力；3）电商直 播：利用 AIGC 进行内容复盘、总结，提升互动转化，洞察年度直播数据，通 过大模型提升直播效果；4）销售助手：帮助企业销售人员实现销售转化， 提 升销售人员水平。

筷子科技于 2024 年 4 月完成由金沙江创投等投资的 5000 万元 B1 轮融资，拥有 Kuaizi.ai AIGC 内容商业应用平台，链接内容团队的拍摄/编导/剪辑/投放/管理角 色协同，提升 AIGC 营销内容生成效率，打通流量平台并通过智能算法提升内 容转化。Kuaizi.ai 旗下拥有多款 AI 应用，凭借传统业务积累的客户资源、场景 数据和技术积累，加上营销内容生产全流程的闭环，在大模型能力的加持下， 从业务场景的理解出发解决客户痛点。另外，公司计划发布跨境海外产品接入 TikTok、Google和Meta 等海外视频平台营销体系，帮助品牌实现全球视频内容 分发。 奥创光年于 2024 年 1 月获得美图领头的 A+轮 1500 万美元融资，其主要产品包 括 Mogic Content AI Studio（CAS）全链路营销平台，目标是帮助广告主提升营 销效率和效果，目前服务客户包括雅诗兰黛、欧莱雅、联合利华等品牌。公司 提供的 AIGC 全链路营销平台为客户提供内容洞察、营销决策、内容生成、投 流和内容管理的一站式服务，通过 AI 技术帮助客户实现自动化和智能化的营销 活动，提升 ROI。公司通过 AI 混剪，实现素材内容的快速裂变，帮助品牌带来 更多曝光并实现转化率的提升。

教育：大模型赋能个性化教学，海外布局仍在探索初期

教育落地场景丰富，有望成为大模型最有前景的应用方向之一。大模型带动个 性化教学、使一对一 AI 辅导成为可能，提升学生自主学习效率。中国头部教育 公司及重点科技公司均有在教育领域大模型布局，目前均已通过工信部备案。 也有部分公司寻求海外机会，在海外教育应用榜形成一定用户规模。

中国市场布局

对比重点公司教育领域大模型（图表32），我们看到布局时间相差无几。头部 科技公司基于通用大模型延展至教育领域，如百度基于文心一言推出针对智能 设备的灵机大模型，并应用在小度学习机。教育公司基于自有业务场景推出教 育垂直大模型，如好未来推出 MathGPT，主要围绕解题、讲题，有道推出子曰 大模型，围绕口语训练和全科指导。 大模型落地场景主要包括：1）落地现有电子设备，赋能个性化教育，如我们 前文中提到的学习平板、翻译笔等，通过大模型能力，实现AI 对话、AI 讲题等 用户交互，提升硬件的市场竞争优势。2）以软件形式落地应用，如有道 10 月 推出搭载“子曰”教育大模型的虚拟人口语教练 Hi Echo 微信小程序和 app。

有道：推出内地首个教育大模型，应用场景丰富，应用落地、商业化领 先。依托多年 AI 技术积累，有道推出子曰大模型，是内地首个教育大模 型，且落地应用、变现具备领先优势： 1） 为现有服务及设备提升能力赋能，如 AI Box 功能带动翻译订阅收入快速增 长，有道翻译笔 X6 Pro 作为第一款搭载大模型 AI 陪练的翻译笔产品，上线 后带动词典笔激活量同比增 20%。1 季度 AI 订阅服务销售额约 5000 万元， 同比增140%+，主要来自有道词典、有道翻译、Hi Echo 及国际app。6 月小 P 老师 AI 家教 app 将上线。 2） 有道 Hi Echo 口语教练微信小程序具备真实场景口语练习、多场景应用环境 及测评报告，有望在长期带来订阅收入进一步提升。

海外市场布局

中国教育 app 出海 MAU 规模仍在初步阶段，字节旗下的 Gauth 和作业帮旗下的 Question AI 暂时领先。dada.ai 数据显示，截至 5 月中旬两款 app 在美国市场的 周活跃用户数分别为 400 万+和 200 万+的量级，但是相比海外已经建立用户心 智及备考巨头的头部公司仍有较大差距。 字节旗下的 Gauth 于 2023 年下半年由字节旗下的 Gauthmath（2021 年 3 月上 线）升级而来，接入 GPT-4 和 Bard 技术支持，覆盖全科，包括数学、统计、化 学、物理、经济、文学、写作等。App 可以免费下载，提供所有解题答案的订 阅费用为 12 美元/月，或 100 美元/年。海外较好的 C 端付费环境或为教育 app 出海商业化创造利好条件，但是仍面临激烈竞争、本地化、监管要求等挑战。

文娱传媒：AIGC 充当高效辅助创作工具，推动内容产业智能化升级

AI赋能文娱传媒全领域、内容生态链全流程。文娱传媒领域是AI最快落地领域 之一，应用范围广泛，涵盖影视综动漫等长视频、UGC 中短视频、网络文学/ 漫画、游戏、美图特效等所有文娱内容相关子行业，覆盖内容创意、制作、宣 传分发、消费全流程。 AI 在内容生产、舆情管理方面落地价值领先。AI 技术已逐步应用于文娱传媒行 业全产业链，根据华为及亿欧智库数据，目前内容推荐技术成熟度最高，已广 泛应用于各内容平台的个性化推荐。其次为数字人，如应用于中/短视频直播 场景推出虚拟主播。从落地价值看，内容生产为内容产业的核心场景，为 AIGC 应用的主阵地，将帮助企业降本提效，提升生产力，释放最大商业价值。 而舆情管理是直接关系企业稳健运营的关键保障，AIGC 的有效运用也有较大价 值。

文娱 AIGC 参与者包括：1）下游内容平台，基于自有平台的内容储备和技术积 累推出AIGC工具，用于平台自身的内容生产等，如阅文集团推出妙笔大模型， 辅助作家创作，快手可灵大模型最高支持生成 120 秒视频内容，赋能 UGC 内容 制作。2）中上游 AIGC 应用提供商，为下游平台提供标准化 AI 工具或定制化解 决方案，如商汤如影可用于直播平台生成虚拟主播，与用户即时互动，同时减 少人力成本。从内容模态看，现有文娱 AIGC 厂商已覆盖图文、音视频以及以 数字人为代表的 3D 内容全模态内容生产。

AIGC 推动内容产业智能化升级

AIGC 持续推动文娱传媒行业内容产业智能化升级。一方面，大数据、大模型 等技术升级推动文娱传媒行业创新，面向用户侧，丰富多样化内容供给，增加 玩法及互动模式，提升用户体验。如网易《逆水寒》基于自有伏羲 AI 技术打造 智能 NPC，可与玩家自由交互对话，未来可应用于 AI 生成式任务、文字捏脸 等；腾讯音乐全民K 歌中推出AI 虚拟歌手，创造合唱体验。另一方面，AIGC 提 升内容制作工业化水平，加速内容创意生成及生产进程，提高作品质量，提升 创作/宣发效率，扩大产能。如，爱奇艺引入 AIGC 辅助剧本评估，对场景和人 物拆解的准确率超 90%，有效提升剧本评估、预算规划效率。爱奇艺自制剧《云之羽》采用虚拟制作技术，剧组拍摄效率提升 30%+，现场执行人员减少 1/3。 AIGC 中短期将继续充当高效辅助创作工具。在绘画、文学、以及音视频制作 等多个领域，基于大模型的创新工具如Kimi和Sora等不断涌现，并陆续带来AI 作品（如 3 月 6 号全球首部 AI 制作长篇电影《Our T2 Remake》举行首映礼）， 展现AI 创作能力。从长远来看，若暂且搁置版权争议等伦理考量，AI 生成内容 （AIGC）无疑将引发颠覆性的内容生产革命。然而，在可预见的中短期内，我 们更倾向于将 AIGC 视作一种高效辅助工具，它将极大地促进内容生产的效率 和创新，而创作者自身仍将主导作品框架设定、价值观以及制作细节。

AIGC 深化下游平台方商业化变现增长潜力

根据易观分析数据，2023 年中国数字内容媒体市场将达 1.21 万亿元，增速重 回 20%+通道。其中，用户付费、广告仍为主要变现模式。AIGC 技术的发展， 一方面逐步深化现有的变现手段，为行业增长注入新的活力。如游戏平台推出 创新内容及玩法，提升用户付费率及付费金额，短视频平台精准匹配目标受众 需求推出个性化广告内容，增强广告效果。 此外，AIGC 也带来部分商业化创新，如虚拟偶像的推出，增加演唱会、品牌代 言等收入来源，元宇宙催生 NFT 等数字资产交易，为内容创作者和传媒公司开 辟了新的变现渠道。展望未来，我们预见 AIGC 将进一步激发文娱传媒行业的 商业化想象力，催生更多盈利模式革新，持续推动行业边界拓展与价值重塑。

政务：AI/大模型应用广泛，渗透率达 65%

政务作为重要的公共服务领域，涵盖大量信息归总、文本处理及交互服务等工 作，与生成式 AI 的核心能力高度契合，因此应用前景广阔。IDC 数据显示， 2022 年政务云市场规模约 500 亿元，同比增速 17%，预计 2027 年将突破千亿 元，对应 2022-27 年复合增速 16%。 政府数据资源量庞大，为大模型的训练和迭代提供重要支撑。此前公开资料显 示，政府掌握数据资源占比全国信息数据资源的 80%。麦肯锡测算，中国公共 数据开放的潜在价值达10-15万亿元，估算占比2023年全国财政收入46-69%。 根据 IDC 数据，2023 年 AI 在政务领域的应用渗透率为 65%（对比 2021 年 50%），仅次于互联网和电信的 89%和 68%，证明生成式 AI 及大模型在该领域 的重要性和发展潜力。

落地场景应用

生成式 AI 及政务大模型应用广泛，从对内办公到对外服务到城市治理，均取得 显著的应用成效，不仅提升了政府工作的智能化和高效性，也优化了公共服务 的质量和效率。

城市治理：“一网统管”管理模式智慧化，实现资源灵活调度

大模型具备强大的交互式生成分析能力，面对监测预警、决策分析、应急指挥 等关键场景，助力政府及时掌握城市运行状况及突发事件动态。例如，热点事 件发生时，大模型能迅速进行多模态事件定位，通过分析视频、图片、文字等 多种信息源，梳理事件关键要素，并形成全景式的分析报告，有效避免因互联 网信息分散导致决策延误，确保迅速形成有效的应对方案。AI 大模型赋能使得 资源的交互和调取更为动态灵活，应急方案指挥过程中，可通过现场实时情况 动态生成多种方案，满足不同情况下实时多变的需求。

泛政务场景：提高政务效率、优化公共服务，提升公众满意度

AIGC 在泛政务场景中同样展现出巨大的应用潜力，多个社会服务领域包括医 疗、教育、交通、水利等均与AI 技术深度融合。例如，在水务管理领域，AI 政 务大模型为水务工程的运维检修等全链条业务提供智慧决策支持，简化操作流 程，提供调优建议；在传媒场景，为媒体在选题策划、文案创作方面提供 AI 赋 能的创作工具，支持多维度内容审核及标签化内容分发，实现精细化、高效率 的内容生产；在政务信息公开方面，AI 大模型提升新闻稿件撰写效率，协助简 化政策文件以输出简单易懂的信息，提升政务工作的透明度和公众满意度。

发展现状：初期探索阶段

中国政务大模型及 AIGC 应用目前处于初期探索阶段。艾瑞数据显示，政务行 业中，正在积极应用和正在探索生成式 AI 产品的企业分别占比 15%和 45%。信 通院统计，超过 50 家大模型厂商在政务领域布局，其中政务服务场景因其与 大模型交互性生成分析能力的高契合度，竞争最为激烈。

制造：AI 重塑制造+物流+销售全环节，推动产业向服务化生产模式 升级

AI 融入制造业全环节，成为推动产业发展创新的驱动力。AI 在制造业中的应用 随着大模型、深度学习等前沿技术的发展，由数据收集相关的初步辅助，衍生 至对产品制造、物流、销售等各个环节的优化与重塑，推动企业在精细化管理 下，提升生产效率和产品质量，并实现降本增效。 工信部数据显示，中国 290 座 AI 改造的智能化示范工厂研发周期缩短约 21%， 生产效率提升约 35%。此外，AI 赋能推动制造业进入以用户为中心的服务化生 产模式，更能满足消费者日益个性化的需求。德勤研究数据显示，AI 在制造业 的应用场景规模以双位数增速高速增长，到 2025 年将超过 140 亿元，2023-25 年复合增速达 59%。

应用场景层面，AI 赋能制造业全流程，包括辅助设计、现场作业、销售预测、 质量检测、仓储配送、客户服务等，实现：1）智能化生产提效：AI 技术赋能 排产系统，实时监测设备运行，管控产品质量及生产进度，同时实现仓储配送 精准快速。2）定制化经营把控需求：通过智能算法及分析，优化产品结构和 功能、库存管理，符合市场动态和消费者需求。3）服务化生产催生新增长点： 延伸增值服务，实现由产品为核心向服务为核心的转变，拓展利润空间。

智能物流管理

生成式 AI 赋能物联网、机器人、大数据等技术共同推动智能物流发展。根据艾 瑞咨询，AI赋能物流主要：1）协助部分人工替代以降本增效，如无人配送车、 AMR、客服机器人等用于智能仓储、配送、客服等领域。2）管理系统优化提 升物流效率。AI 算法驱动仓储布局、设备调度、订单管理等系统优化，应用场 景庞大且分散，覆盖物流链条中各个环节。 目前，中国智能物流市场仍在发展初期。京东物流研究院 2021 年统计，智能 设备渗透率低于 30%，接近一半企业尚未引入自动化设备，对比发达国家 80% 的渗透率有较大提升空间。随着制造业产业升级和 AI 赋能物流自动化推进，智 能设备渗透率预计持续增长，物流数据分析能力也将更精准地预测市场需求、 优化生产排期和库存管理、及规划运输路线。中商产业研究院数据显示，2023 年中国智能物流市场规模近 8000 亿元，预测 2024 年超过 8500 万元，同比增速 8%。

智能仓储：相较传统仓储更为灵活，AI 技术应用分布各个环节，包括货物体积 计算、电子面单识别、设备调度、监控管理等，确保商品从入库到出库全过程 在设备和技术的全面支持下实现高效管理。随着 AGV、AMR 等智能化设备在仓 储领域广泛应用，AI 技术赋能下调度系统的准确性和灵活性显著提升，能响应 各类复杂场景，且在深度学习发展下，设备拥有一定程度的自主决策和学习能 力，智能化程度进一步提升。 智能运输：AI 主要应用于以自动驾驶技术为核心的无人卡车/无人机，降低整 体运输成本，目前在相对封闭的场景中试运行，大规模商业化落地仍有距离。 此外，基于计算机视觉技术为运输车辆管理提供实时感知功能，以更精确地掌 握货物的位置和运输状态，提升运输过程的效率和安全性。 智能配送：配送作为商品流通的末端环节，是人力投入的关键节点。AI 在配送 行业应用场景清晰，一方面通过自动驾驶技术落地无人配送车等，协助替代部 分人工，实现降本增效；另一方面，在即时配送的运营管理中， AI 辅助订单数 量预测、分配、配送路径优化等，有效提升配送系统的管理效率和响应速度。

医疗：AI 赋能医疗普惠，大模型加速 AI+医疗应用落地

自 2009 年医疗体制改革启动以来，政府通过出台规范标准和鼓励政策，推动 医疗信息化和智慧医疗发展。“十二五”期间，强调医疗卫生基础信息化建 设。“十三五”期间，以电子病历为核心的临床信息化系统建设成为重点。 “ 十四五”以来，则更加注重普惠民生，以患者为中心构建智慧生态医疗体 系。

医疗信息化发展的必要性：加速医疗普惠

根据弗若斯特沙利文数据，中国优质医疗资源稀缺，三级医院数量仅占中国所 有医院的 9.5%，但承载了 58.4%的门诊数量。自十二五规划以来，国家陆续出 台多项政策支持医疗卫生领域信息化建设，鼓励智慧医疗发展，通过互联网医 疗平台提供优质医疗健康服务，促进医疗知识经验共享，基于 AI、大数据等技 术规划分级诊疗，提升看诊效率，赋能医疗资源重新分配，拓展优质医疗健康 服务覆盖人口范围，助力医疗普惠加速发展。

技术进步带动数字医疗健康服务市场快速增长

政策引导、技术进步以及老龄化伴随的医疗资源需求增长推动医疗行业信息化 稳步推进。据IDC，2023年，中国医疗软件系统解决方案市场规模为206亿元， 预计 2028 年将达 358 亿元，对应复合增速 11.7%。随着医疗云计算技术普及， 医疗软件向云原生架构升级，医疗信息化从传统的应用系统建设为主转向多维 服务模式，如融合网络安全与数据安全建设、外包与订阅服务等。医院的医疗 软件信息系统则随大数据发展向数智化升级，伴随医疗大模型、智慧病房等技 术应用提高自动化水平，形成医疗新质生产力。

医疗 AI 覆盖院前、院中、院后全流程

医疗 AI 应用覆盖院前、院中、院后全场景，一方面补充基层医院的医疗资源短 板，优化医疗资源分配，如医疗机构可通过虚拟助手，为患者提供 24 小时在 线问诊服务。另一方面提升医疗资源服务效率，满足随老龄化日渐增长的医疗 健康需求，如 AI 基于患者病症自动生成诊断辅助医生诊断，或帮助分析医学影 像（X 光片、CT 等）识别疾病等。另外，AI 可加速药物研发及基础研究进程， 推动行业创新发展。

大模型加速 AI+医疗应用落地

随大模型技术爆发性发展，医疗行业成为重点落地垂直行业之一。据亿欧智 库，2023-27 年将为医疗健康 AI 大模型集中爆发阶段，产品市场规模复合增速 133%。大模型将赋能诊疗、科研、药物研发等场景提升效率，同时通过 API 接 入，降低使用门槛，加快医疗行业信息化发展进程。

医疗大模型目前主要服务对象为医疗机构、医药企业、零售药店和互联网医疗平 台，主要落地场景包括智能患者服务、诊断辅助、药物研发、医学影像等，如：

百度灵医大模型为中国首个产业级医疗大模型，并已于 2024 年 4 月通过国 家备案。该模型覆盖大健康全产业链，对应不同需求和应用场景提供 Lite、 旗舰、定制三个版本，支持合作伙伴通过 API 方式调用大模型能力。应用 场景方面，灵医大模型主要聚焦智能健康管家（在线问诊、健康商城）、 智能医生助手（辅助诊疗）、智能企业服务（数据/知识服务、药械服务平 台）三个方向，为患者、医院、企业等提供 AI 原生应用。

华为 2021 年 9 月联合中国科学院上海药物研究所发布盘古药物分子大模 型，并基于大模型推出一站式 AI 辅助药物研发平台，涵盖靶点发现（通过 低代码进行创新性研究及靶点发现）、药物筛选（基于平台预置的药物虚 拟筛选流程和分子库缩短药物虚拟筛选时间）、分子优化（提升药物设计 效率）三大核心服务，覆盖新药研发全业务流程，助力药企加速药物研 发。根据华为数据，华为云盘古药物分子大模型可大幅缩短先导药研发周 期，降低研发成本 70%，显著提升新药研发效率。华为大模型合作医疗企 业包括神州医疗、医渡科技、润达医疗、金域医学、万达信息等。

京东健康 2023 年 7 月在言犀通用大模型基础上推出京医千询大模型，整合 大量临床实践、医学文献和专家知识，赋能医疗机构优化医疗服务流程， 提供可靠的医疗诊断建议、辅助治疗决策。2024 年 5 月，公司发布了基于 心理垂类大模型的 AI 心理陪伴师产品“聊愈小宇宙”，同时面向心理咨询 师和精神科医生推出多模态辅助诊断工具等，打造中国首个大模型驱动的 线上心理健康服务平台。

云知声智能科技和北京友谊医院共同云知声700亿参数规模的自研“山海” 大模型开发门诊病历生成系统，结合前端声音信号处理、声纹识别、语音 识别、语音合成等全栈式智能语音交互技术，可提升医生的电子病历录入 效率超过 400%，节约单个患者问诊时间超过 40%，提升医生门诊效率超过 66%。

编辑：火腿肠