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作者：慧博智能投研
近期ChatGPT引爆对话机器人，以人工智能为核心的新一轮科技革命是中长期经济增长的最主要动能，亦是我国产业基础再造的重要方向。由于国内外大厂的发力布局，AI应用生态加速构建，引发了大家对“AI+”更多应用场景的思考。“AI+”的核心是产业智能化，将带来生产及生活范式的变革。未来随着AI商用空间的逐步打开，AI+行业应用也有望加速融合。
本文我们将主要介绍AI+行业的概念、特点、发展现状与趋势、涉及的行业及作用等内容，并针对重点领域及相关公司进行梳理，探讨AI+未来的发展方向，希望对大家了解AI+行业有所启发。
01
行业概述
1、AI+的定义：产业智能化
AI+是指人工智能与经济社会各领域深度融合，其核心在于产业智能化，即在产业数字化基础上通过人工智能技术推动生产和消费的智能化变革，利用数字技术将分散或孤立的设备、产品、生产者、企业等以产业链、价值链等方式连接起来形成联动发展，形成让数据要素成为新资源的经济社会发展新形态。
2、人工智能发展历程
自1956年“人工智能（AI）”这一概念被提出以来，已有60余年的发展历程。2010年前后，随着芯片、云计算、物联网等技术的不断发展，人类收集和处理大数据的能力极大地提高，算力大幅提升、算法不断改善，人工智能科技革命开始孵化、孕育和成长，AIGC（人工智能技术自动生成内容）逐渐进入人类生活。
ChatGPT是人工智能科技革命的缩影，ChatGPT的诞生让人们看到了，人工智能技术即将广泛地应用于生产生活，ChatGPT将在养老、教育、医疗、内容创作等领域实现广泛的应用。科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活，解放生产力、发展生产力，提高全要素生产率。人工智能的发展将极大地替代人类重复的脑力劳动，人工智能将成为人类历史上第四次里程碑式的科技革命。同时，AI+时代也不再遥远。
3、“AI＋”的特点
（1）AI具备重算力、轻链接的特点
“人工智能+”具备重算力、轻链接的特点，数据量和运算需求呈指数级爆发，生产力赋能是人工智能的底层逻辑。人类社会的问题情景可以简化为选择题和问答题两类，决策式AI主要应对人类社会中的选择题，例如手机的人脸识别、电商的推荐算法、汽车的智能驾驶等。随着“选项”的增多，AI对算力的需求呈指数级增长。生成式AI基于大模型和深度学习框架，从大数据中汲取学习要素，进而生成全新的内容。生成式AI是为了解决人类社会中的简答题，其应用场景几乎可以覆盖所有行业，为各个领域带来巨大的生产力提升。
（2）国内AI亟待完成从“算法-算力-网络基础设施”的底层建设
AI的推进面临着海外封锁，国内亟待完成从“算法-算力-网络基础设施”的底层建设。在算力上，能够将人工智能所需的算力分为三类，AI算力（7/5/3nm先进工艺）、云计算算力（14nm或28nm的chiplet）、存储算力（128层及以上的NAND）。而美国芯片法案对中国芯片制造限制的重心在刚需EUV光刻机的先进工艺，即14nm及以下的fab、18nm及以下的DRAM、128层及以上的NAND。这使得国内高端AI算力极度稀缺，先进工艺的国产化攻关至关重要。在算法上，AI依赖大模型/深度学习框架，当下OpenAI尚未向中国开放API，因此国内大模型的开发将成为国内AI布局的第一步。当下，百度文心大模型、华为盘古大模型、腾讯混元大模型、阿里通义大模型正在加快向GPT模型追赶的步伐。
02
发展现状及趋势
1、我国人工智能和产业智能化现状
我国对人工智能和产业智能化已有所布局。2017年国家指出，要加快推进产业智能化升级，推动人工智能与各行业融合创新，在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范，推动人工智能规模化应用，全面提升产业发展智能化水平。
中国在人工智能领域不断学习追赶，目前我国人工智能已具备一定从理论到应用的条件。据清华大学《人工智能发展报告2020》，中国在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘等10多个AI子领域的科研产出水平居于世界前列；在多媒体与物联网领域的论文产出量超过美国，居于全球第一；而在人机交互、知识工程、机器人、计算机图形、计算理论领域，中国还需努力追赶。此外，据清华大学统计，在2011年至2020年期间全球人工智能专利申请量为521264，其中中国专利申请量为389571，位居世界第一，占全球总量的74.7%，是排名第二的美国专利申请量的8.2倍。
2、产业智能化带来新机遇
产业智能化正在成为我国产业转型升级的新动能，引领制造业质量、效率和动力变革。能够认为，产业智能化是一项复杂的系统工程，其先决条件是产业数字化，产业智能化大概率将持续较长时间完成并不断优化升级。产业的智能化，不仅要注重制造生产环节的智能化，更要注重研发、销售、服务等全链条串联起来的智能化。
当前人们对传统行业应用智能化技术已有不少设想，例如传统行业对智能化硬件或软件的投资需求、终端产品的智能化研发升级、智能化技术对企业赋能降本增效等。更为重要的是在产业智能化过程中生产及生活范式变革带来的新机遇：
（1）生产范式变革，数字要素或将成为传统行业的重要资产
农业社会的基本生产要素是土地和劳动力，工业革命的出现将资本变成重要的生产要素，人工智能为代表的科技革命将使得数据成为新的生产要素。
传统产业虽然在人工智能技术上不占优，但人工智能更新迭代所需要的数据基础却要来源于各个传统行业，因此传统产业能否利用好手中的数据资源更为关键，在此过程中也将倒逼相关的数据安全、确权、交易及分配等制度加快完善。2022年12月，国家发布的“数据二十条”中指出，要充分发挥中国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，探索数据产权结构性分置制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。
（2）供给创造需求，产业智能化过程将催生新场景、新需求
供给创造需求，产业智能化过程将催生新场景、新需求，带来人们的生活范式变革，并重塑衣食住行、医疗和养老等各种传统生活方式和相关产业赛道。从历次工业革命或科技革命来看，新技术、新产品的出现将逐步改变人们的生活方式及理念，创造出新的需求，例如电气革命带来冰箱、彩电、观影等新需求，人脸识别技术创造刷脸支付的需求。
2022年7月，国家相关部门印发的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》的通知中指出，鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高端高效发展；围绕安全便捷智能社会建设打造重大场景，在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会；围绕高水平科研活动打造重大场景，推动人工智能技术成为解决数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等领域的重大科学问题的新范式；围绕国家重大活动和重大工程打造重大场景，在亚运会、全运会、进博会、服贸会等重大活动和重要会议举办中，拓展人工智能应用场景。
3、我国产业智能化转型已具备先决条件，逐步推动形成高质量发展的新范式
随着相关技术的发展，我国将以巨大的市场规模做支撑，以及多样化的产业网络节点为基础，生产设施在社会中网状分布，最终将形成一个用产业互联网技术连接的、辐射全球的产业形态。
1）我国工业体系门类齐全、体系完整，这意味着产业智能化的技术创新都可以形成与中国制造能力的连接。
2）我国超大市场规模形成了全球最大的电子商务网络，基本完成了消费端的数据化迁移。平台企业积累了庞大的消费者行为数据，使新的智能化技术由消费端向产业端迁移，完成对供给端的改革改组和改造，将有助于推动产业范式的变迁完成。
3）我国应用研发能力持续进步。我国已成为全球研发工程师最多的国家，专利和科技论文产出一直在全球名列前茅，极大地推动中国的产业智能化升级。据国家统计局数据显示，2022年我国研发经费投入强度达到2.55%，再创新高，比上年提高0.12个百分点，明显高于“十三五”以来年均增幅，实现了较快提升。世界知识产权组织2022年发布的全球创新指数（GII）显示，我国创新能力综合排名全球第11位，较上年提升1位，较2012年跃升23位。
03
相关政策
产业智能化是产业基础再造的重要方向，国家对“产业基础再造”早有部署，产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程是我国建设现代化产业体系的两项重点工程。2021年初的“十四五”规划纲要提出“实施产业基础再造工程，加快补齐基础零部件及元器件、基础软件、基础材料、基础工艺和产业技术基础等瓶颈短板”，当年末的中央经济工作会议提出“提升制造业核心竞争力，启动一批产业基础再造工程项目，激发涌现一大批‘专精特新’企业”。2022年10月二十大报告再次强调“实施产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程，支持专精特新企业发展，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展”。
产业基础一般处于产业链的上游或中间环节，由于其基础性地位和功能，因而是构建自主可控现代产业体系和塑造可持续国家竞争优势的基础条件和力量源泉。我国基础科学研究短板依然突出，底层基础技术、基础工艺能力不足，工业母机、高端芯片、基础软硬件、开发平台、基本算法、基础元器件、基础材料等瓶颈仍然突出，关键核心技术受制于人的问题仍然突出。
产业基础再造将主要围绕产业智能化（AI+）和产业新能源化（新能源+）开展，产业智能化是产业基础再造的重要方向。其中，充分的数字化是智能化实现的前提，产业数字化是对数据价值的初步挖掘，并为智能化发展打下坚实基础。有了一定的数字化积累之后，产业智能化过程将开始大规模涌现。据国家统计局的定义，产业数字化指应用数字技术和数据资源为传统产业带来的产出增加和效率提升，是数字技术与实体经济的融合。能够认为，产业数字化是传统产业与数字经济核心产业的深度融合。
产业智能化是在产业数字化基础上由人工智能逐步替代人的过程，不仅在体力劳动，更重要的是脑力劳动。产业智能化是未来发展趋势，从智能化的技术特征来看，是将数据、算法和知识的深度融合。
04
AI+促进产业智能化升级
当下，AI技术的发展已经不再停留于研发和学习层面，未来AI将是产业智能化的重要内容，对实现企业数字化转型、产业结构全面升级具有积极意义。而产业智能化是经济社会面临的第四次技术-经济产业范式的迁移。产业智能化转型，将形成技术-经济范式的变革。所谓“技术-经济范式的迁移”，是指在通用技术取得关键性突破后，相互关联的产业集群涌现大规模创新，并在各制造业充分渗透，其影响可扩展到宏观经济的多维度和更深层次。技术-经济范式包括一系列相互依存的技术、产业组织、商业模式以及管理创新，这些彼此关联的因素相互影响、循环往复、持续演进。从中长期视角来看，企业在进入智能化转型的过程中，将存在很多的战略性投资机会。
我国产业智能化转型已具备先决条件。在新一轮科技革命的浪潮下，AI+的发展将从降本增效、产业革新和消费升级三个维度对企业进行赋能。
1、AI显著提升制造业、服务业和软件应用行业的降本增效能力
（1）制造业
对于制造业，人工智能将从机器替代、赋能应用场景两方面提升企业的降本增效能力。一是随着AI技术的发展成熟，机器或将取代部分人力工作，实现智能自动化；机器的智能自动化不仅能缓解企业的成本端压力，还能弥补部分经济体由于人口老龄化、人力资源成本抬升带来的劳动力短缺问题。二是在人工智能的赋能之下，经过培训的员工可以执行更加高级的设计、编程或研发任务，从而带来生产效率的全面提升。2019年11月相关部门曾印发《512工程推进方案》，涉及五大重点行业包括：电子设备生产、装备制造、钢铁、采矿、电力。能够认为，人工智能可以在协同研发设计、远程设备操控、设备协同作业、柔性生产制造、现场辅助装配、机器视觉质检、设备故障诊断、厂区智能物流、无人智能巡检、生产智能监测等应用场景对制造业进行赋能。在这一过程中，资本市场对于这些产业的估值也会进一步提升。
（2）服务业
对于以金融、法律、教育、咨询为代表的服务业，AI技术的发展将解决运营成本高企、服务质量参差不齐等问题。AI技术不仅能通过人工替代，减少案头性工作的用时；还能够基于互联网与客户进行直接接触，并利用大数据充分理解客户的需求，从而降低服务业成本，提升服务效率。以金融机构为例，AI技术催化下，企业一方面能在催收等低技术环节和授信报告、贷后管理报告等强格式性案头工作实现人工替代，减少用工成本；另一方面，通过AI赋能，可以帮助企业更好的整理市场信息、客户需求等结构性和非结构性，提供更符合客户需求的金融产品，进而提升金融行业的核心服务价值。
（3）软件应用行业
AI学习能力持续超预期的背景下，最直接获得AI+赋能的软件应用行业将持续受益。对标海外，许多软件应用已经实现了AI赋能。作为AI技术发展的先驱，美国已有多类软件应用获得了AI赋能。（1）日常办公软件类：3月17日，微软发布Copilot，全面赋能工具软件和企业服务场景。Copilot在最新的GPT-4模型的赋能之下，能够使用户在Word、PPT中通过简单指令实现文稿快速生成；在Excel中通过简单语言指令完成数据分析和可视化；2）搜索引擎类，美国的Bing搜索引擎已经自带GPT-4模型；3）通用企业应用，AI赋能CRM和ERP，协助Slesforce快速定位目标受众，辅助生成信息及智能回复等。在海外AI应用端开发进展持续超预期的背景下，以AI赋能的国产软件也将快速落地，例如国内百度文心一言有望变革搜索生态，阿里巴巴、腾讯等互联网企业也有望依托于在C端数据的丰富积累，以及在软件开发领域的优势，借力于本次AI科技革命，推出与海外媲美的AI赋能型软件应用。
2、AI赋能将显著提升toC端的使用体验
AI+对toC端的赋能也同样显著，这其中智能家居、智能家电以及智能汽车将是本轮AI革命的主要受益者。
智能家居板块，AI赋能将有效提升家居对不同情景的交互能力。（1）智能家居中家居摄像头需要对家庭场景进行识别分析（2）家居摄像头搭载多种智能算法，如人脸识别、宠物检测、老人摔倒、啼哭检测等，算AI有望提升算法精确度，丰富算法使用场景（3）AI助力提升全屋智能控制及语音交互。
下面我们着重了解办公、医疗、教育、制造、建筑、智能家居等AI+领域。
05
AI+办公及相关公司
1、微软发布+GPT-4，开启办公智能化新纪元
2023年3月15日OpenAI发布全新的多模态大模型GPT-4，GPT-4相较于GPT-3实现了多模态信息输入、文本处理容量提升、回答准确度提高、对专业知识的处理能力提高、能够生成创意文本并实现风格变化等方面的能力提升，极大地拓宽了GPT-4在企业级服务领域的应用能力，使其能够处理数量较大、专业性较强且形式多样的办公数据，并生成准确度较高的有效处理结果。具体而言，GPT-4的主要优势包括：
1）接受多维度信息输入：GPT-3主要接受文本类型的输入，而GPT-4可以接受输入文本和图像。
2）文本输出能力增强：GPT-4比以往更具创造性和协作性，可以创作歌曲、编写剧本或学习用户的写作风格。相比之下GPT-3只能简单的对文本进行编辑。此外GPT-4的文本处理容量也有所提升，目前GPT-4能够处理超过25000字的文本。
3）回答准确性显著提高：尽管目前GPT-4仍然存在错误回答的现象，但GPT-4相对于以前的模型已经显著减轻了幻觉问题。在OpenAI的内部对抗性真实性评估中，GPT-4的得分比最新的GPT-3.5模型高40%。与此同时，GPT-4在TruthfulQA等外部基准上也取得了进展，测试表明，模型GPT-4具备从不正确陈述中分离事实的能力。
4）专业知识的处理能力：当任务的复杂性达到一定程度时，GPT-4比GPT-3.5更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令。OpenAI在为人类设计的模拟考试上对GPT-4进行了实验，结果表明，GPT-4在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。例如，GPT-4通过了模拟律师考试，且分数排名位于前10%左右；相比之下，GPT-3.5的得分在倒数10%左右。
5）“角色扮演”回答用户：在GPT-4中用户可以在初始谈话时设置角色，后续GPT-4可以一直基于用户设定的角色来进行相应问题的回答，回答更具有人类色彩。
2、Microsoft 365 Copilot：AI时代的生产力革命
2023年3月16日，微软发布全面接入GPT-4的Microsoft 365 Copilot，开启AI+办公软件史诗级革命。Copilot将GPT-4的生成式AI能力全面集成至Microsoft 365办公套件中，不仅能够实现在各个办公软件中自动生成内容，同时AI还打通了Microsoft 365中各个应用的数据壁垒，极大提高产品集成度，使办公产品的协作性大幅提升。
目前Copilot主要以两种方式集成到Microsoft 365中：
（1）辅助工作
Copilot嵌入到Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等所有Microsoft 365应用程序中，用户能够使用自然语言调用Copilot辅助工作，包括在应用内根据要求生成信息，调用其他应用内的信息并进行整合分析等，以释放创造力、释放生产力和提升技能。
1）Word
Copilot与用户一起写作、编辑、总结和创作。1）写作：Copilot能够根据简短的自然语言提示生成文档初稿，并根据需要从其他Office应用中引入信息；2）编辑及总结：Copilot可以在现有文档中添加内容、总结文本、改写文件；3）创作：Copilot会建议用户的写作语气，还可以帮助用户在写作中加强论点、消除错误。
2）Excel
Copilot帮助用户分析和探索数据。1）分析：用户用自然语言向Copilot提出关于数据集的问题，Copilot能够分析数据之间的相关性，提出相应的假设方案，并根据问题推荐新的公式。2）探索：Copilot根据用户问题生成模型，还能够识别数据潜在趋势并创建可视化图表。
3）PowerPoint
Copilot帮助用户从其他Office应用中调取信息并生成演示文稿。Copilot可以从Office 365的Word、OneNote等应用中调取数据，并将文件转化为带有演讲者笔记和资料来源的演示文稿，或者根据一个简单的提示或大纲生成一个新的演示文稿。
4）Outlook
Copilot帮助用户整合并管理收件箱。Copilot可以总结邮件内容，根据简单提示以及其他Microsoft 365应用中的内容自动生成回复邮件，并可根据需求修改邮件的长度和语气。
5）Teams
Copilot帮助用户开展更高效的团队会议以及安排会议议程。1）高效团队会议：Copilot能够在会议中帮助用户组织关键讨论点，并总结关键的行动。在会议中，Copilot还可以随时解答参与者的问题，并帮助回忆用户错过的信息。2）安排会议议程：将Copilot添加到会议和对话中，Copilot可以根据聊天历史创建会议议程并确定合适的参会人等。
（2）Business Chat
Business Chat基于大语言模型、Microsoft 365应用程序和日历、电子邮件、聊天记录、文档、会议和联系人等软件中的数据运作。用户使用自然语言向Copilot提问，比如“告诉我的团队我们是如何更新产品策略的”，它就会根据早上的会议、电子邮件和聊天记录生成一条回复。
Microsoft 365 Copilot Business Chat功能：Business Chat功能使用户可以将文档、演示文稿、电子邮件、日历、笔记和联系人中的数据汇集在一起。目前，Microsoft Copilot 365预览版客户可以在Microsoft Teams中访问Business Chat。
3、Dynamics 365 Copilot：互动式人工智能助手
2023年3月7日，微软推出AI工具Dynamics 365 Copilot，该工具集成了Dynamics 365和OpenAI的大语言模型，成为企业运营过程中的互动式AI助手。Dynamics 365 Copilot应用GPT的文档生成、数据分析、在线问答、创意生成能力，实现包括让数据分析师和营销人员用自然语言直接与数据交互，帮助销售人员、客服人员和其他用户自动完成撰写电子邮件、生成电商目录等日常工作自动化，从而释放员工生产力。
Microsoft Dynamics 365整合了CRM和ERP的功能，建立了按需构建的应用模块来管理业务功能。CRM相关功能包括商业中心、客户服务、客户数据、市场营销等，ERP相关功能包括供应链管理、智能订单管理等。Dynamics 365采用订阅模式收费，对于已订阅首个Dynamics 365 App的用户后续订阅其他功能将采用优惠价格。
4、相关公司
（1）金山办公：WPS+AI应用潜力大
金山办公的WPS产品为国内AI+办公软件生态落地最佳场景，已拥有多项AI功能。金山办公拥有办公应用套件WPS Office，为对标Microsoft 365的AI+办公软件应用落地优质场景。目前，金山办公AI中台面向计算机视觉、自然语言处理、语音处理等算法研究方向，围绕办公领域，已开发出近百项AI能力，包含能够一键美化PPT的“智能美化”、能够实现AI自动生成段落的“智能写作”功能等。预期随着国内AI大模型技术逐渐落地，公司有望实现WPS产品全面与AI整合升级成为下一代办公软件套装。
智能写作产品以自然语言处理为核心、面向多领域自主研发智能写作机器人，支持文本自动生成、辅助成稿写作、句子智能补写、文本智能校对等功能。智能美化功能可以自动为纯文字内容推荐多种PPT样式，并加入背景、调好字号和格式。该功能推荐的PPT样式是使用AI算法基于文字内容的语义产生的。如果用户已有素材图片，只需要把素材堆放在幻灯片上就可以一键美化图片，自动整理好排版并加入动画特效。
公司已深耕AI多年，将进一步主动拥抱AI技术变革。自2017年起，AI即上升至金山办公产品战略之一，公司AI业务已经历技术研发、技术产品化两个阶段，进入当前的AI产品业务化阶段，计划将AI产品沉淀转化为公司实际业务以推动公司业绩增长。面对生成式AI技术变革，根据采访，公司2023年将在AI领域进一步重点发力，尤其将在AIGC方面实现更多技术应用突破，主动拥抱AI技术变革。
（2）彩讯股份：接入文心一言探索邮箱新应用
彩讯协同办公业务以信创邮箱+统一办公平台为核心，服务电信运营商、金融企业、大型央国企和政府组织等。公司协同办公业务以“信创邮箱+统一办公平台”为核心，主要负责为电信运营商、大型企业、政府和高校等组织提供套件化的办公邮件组件、企业办公协作系统等协同管理软件，主要产品包括RichMail邮箱系统、RichOffice统一办公平台、RichDrive企业网盘、RichMOA移动办公系统、RichAPM应用性能管理系统等，主要客户包括中国移动、中移全通、中国联通等运营商，中国银行、中国银联、中国人寿等金融企业，以及国家电网、中国邮政等大型央国企。
彩讯接入百度文心一言，将探索AI在邮箱等核心产品中的应用。2023年2月，彩讯股份成为百度“文心一言”的首批生态合作伙伴，双方将共同探索AI核心技术在彩讯电子邮件RichMail等核心产品及电信、金融等核心行业的率先运用，并围绕技术创新、场景孵化、生态建设等多方面展开深入合作。预期AI将赋能彩讯RichMail邮件系统，帮助其实现邮件摘要自动生成、邮件撰写智能提示、邮件智能分析、邮件智能搜索、邮件智能分类等功能。对标微软Outlook，预期彩讯接入百度文心一言后，彩讯邮箱应用也将为生成式AI在国内落地应用的优质场景，公司将受益于此次AI+办公软件技术变革浪潮。
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