罗兰贝格：生成式人工智能与垂直行业的融合将呈波次状推进

近日,罗兰贝格咨询公司在上海发布《“预见2024”中国行业趋势报告》。罗兰贝格认为,总体来说中国经济的表现不错,以强大的韧性顶住了诸多挑战,“由于中国拥有不断提高的生产率、完整的深度产业链集群和发达的基础设施,中国曾经是、现在是、以后仍将是世界工厂”。

报告预期,中国大数据赋能运营的价值将进一步释放。罗兰贝格指出,领先企业关键运营数据已大多实现实时采集,数据库中也积累了海量的历史数据,持续挖掘数字资产价值是领先企业数字化的下一阶段重点。企业采用成熟的算法,如决策树、随机森林等,再基于海量数据,能够在端到端价值链上创造出广泛的应用场景,如结合大宗市场、工艺和产销策略的原料配方优化,复杂供应链体系的计划和决策优化,复杂工艺的持续寻优,关键设备的预测性维护,环保装置的排放预警和自动参数优化……“越来越多的领先企业基于自身业务特点,引入大数据模型,高效利用企业数字资产,提高实时预测和优化能力,并完成人脑无法实现的复杂供应链、生产工艺、销售策略寻优,指导全价值链运营优化和业绩的进一步突破,增强企业核心竞争能力”。

报告进一步预期,千行百业的人工智能体将成为可能。中国生成式人工智能行业已进入爆发式增长阶段,2023年以来各类入局企业近500家,作为一项具有划时代意义的通用技术,罗兰贝格认为生成式人工智能的应用已逐渐向各垂直行业渗透;而从需求侧出发,罗兰贝格认为,对于广大的企业而言,积极拥抱生成式人工智能应用不仅是跟随时代步伐,更是自身提升效率、促进创新、扩大竞争优势的重要机遇。

报告显示,应用价值牵引、产业生态健全是驱动生成式人工智能向垂直领域深度融合的动因。回望2023年,越来越多的企业已经或正准备推出符合自身行业属性、企业基因的定制化大模型。智能手机、智慧出行、工业制造、金融服务等领域的积极投入表明生成式人工智能本身正在经历蜕变,从诞生之初的通用型技术向垂直细分领域融入,从而创造行业价值。

罗兰贝格指出,其本质原因在于行业应用需求的牵引以及产业生态逐步成熟所带来的红利。一方面,通用模型缺乏垂直行业认知支撑,而缺乏行业数据样本集进行训练、调优的算法模型无法在研究、工序、业务流程等专业领域提供有价值的反馈,也就失去了其在垂直行业内创造价值的能力;另一方面,帮助企业进行模型训练的产业生态也逐步成熟,从基础模型库、训练框架、压缩工具到开发者社区、实操案例等,使得定制化模型训练的门槛不断降低。因此,生成式人工智能更多、更深地融入行业以创造商业价值将指日可待。

“与此同时,生成式人工智能与垂直行业的融合将呈波次状推进,应用价值空间和技术可行性是关键考量。”罗兰贝格认为,生成式人工智能落地的第一波次将是互联网与高科技、金融和专业服务行业等。第二波次将是教育、通信、医疗服务、公共服务、零售、文娱传媒和消费品行业等,尽管信息化投入相对较少,但生成式人工智能技术带来的价值空间广阔,驱动企业抓住机遇提升竞争优势,而具备敏捷开发实践或技术集成经验的企业将率先享受生成式人工智能带来的价值赋能。（作者：子安）

（编辑：王小莉）