有个朋友约着大家一起探讨下生成式人工智能的应用，对这一块急需加深了解，所以快速补充了一下这方面的知识。
其中中国互联网络信息中心生成的报告：生成式人工智能应用发展报告(2024)，对这块介绍得比较详细，分享给大家。
本文对该报告内容进行概况介绍，具体报告可在公众号中回复：“生成式人工智能”获取。
本文目录
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能产品有哪些？
生成式人工智能在用户端应用介绍
生成式人工智能在企业端应用介绍
生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，简称 GAI)是基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的人工智能技术分支。
早在二十世纪50至90年代，研究人员就已经开始利用算法来模拟人类进行创作，比如利用隐马尔可夫模型、高斯混合模型、贝叶斯网络来生成语音或时间序列数据。
但这些尝试受到当时计算能力和数据资源的限制，成果较为有限。人工智能技术在内容创作方面的发展 也因此遇到了瓶颈。
进入二十一世纪，深度学习的出现给人工智能的内容生成能力带来了革命性变化。
2014 年，生成对抗网络的概念被提出，成为人工智能技术发展的重要里程碑，并在图像生成等多 个领域取得了显著成果，为日后生成式人工智能的出现打下基础。
随后，变分自编码器和扩散生成模型等技术进一步推动了图像生成技术的发展。此外，随着长短期记忆网络和 Transformer 等模型的出现，自然语言生成领域也取得了显著进展。
2022年11月，OpenAI推出了ChatGPT以及后续一系列模型，使得生成式人工智能开始拥有特定的产品形态，并引起了全世界的关注。
这类产品不但能够与用户进行自然语言交流，还能生成高质量的文本、音频、视频内容，执行翻译、摘要和问答等复杂任务，展现了 十分广阔的应用前景。
此后，全球各行各业开始投入对生成式人工智能的研究和应用探索。
尤其在我国，百度、阿里巴巴、腾讯、华为等企业积极推动生成式人工智能技术的研发创新 与应用落地，在经济发展、民生服务、科学发现等多个领域取得了积极成果。
生成式人工智能产品在我国百花齐放，截至2024年7月，我国完成备案并上线、能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个，我国以大模型为代表的人工智能普及率达16.4%。
百度的文心大模型、阿里的通义大模型、腾讯的混元大模型、字节跳动的豆包大模型、华为的盘古大模型、月之暗面的“Kimi 智能助手”等生成式人工智能产品纷纷上线，为用户提供了丰富的选择空间和差异化的用户体验。
自2023年至今，生成式人工智能相关产业在我国快速发展，新产品新模型不断迭代， 新应用新业态持续涌现，为经济社会发展注入了强劲动能。以应用场景进行区分，生成式人工智能在用户端和企业端的应用情况存在明显差异。
在用户端，生成式人工智能以“AI助手”“智能助手”作为主要产品形态，并与即时通信、办公软件、线上客服、创作工具等传统互联网产品进行融合，为用户提供智能化的交流、办公、创作体验。
通过对普通用户使用生成式人工智能产品的情况进行调查，可以发现以下四点情况：
①生成式人工智能产品在网民中已经形成一定用户规模，且未来仍有明显增长空间。
②与海外产品相比，国产生成式人工智能产品在网民中应用更加广泛。
③用户对生成式人工智能产品的主要使用诉求是回答问题、日常办公、休闲娱乐、创作内容。
④未成年人对人工智能相关知识存在明显兴趣爱好，并积极开展了自主学习实践。
2 典型产品使用情况
针对网民具体使用的生成式人工智能产品进行调查发现，截至2024年6月，国产生成式人工智能产品在网民中更加广泛；而海外产品，比如OpenAI、谷歌等大型科技企业的生 成式人工智能产品在国内也拥有一定规模的用户。
3 用户使用目的
生成式人工智能产品在普通用户群体中的主要应用场景包括：回答问题、日常办公、休闲娱乐、创作内容（包括文字、图片、音频、视频、代码）等。
首先，利用生成式人工智能产品回答问题的用户最为广泛。62.2%的用户会对生成式人工智能产品进行提问。
其次，约三分之一用户会将生成式人工智能产品作为自己的办公助手。以微软、金山办公为代表的办 公软件企业已经将生成式人工智能融入到各自产品中，并以此作为新的业绩增长点。
此外， 生成式人工智能产品在休闲娱乐和内容创作领域的应用值得关注。
尽管仅有约三成用户会将生成式人工智能产品用于休闲娱乐和创作内容，但这些作者创作的内容却影响到上亿用户。 根据视频网站Bilibili的数据，每个月有超过8000万的用户在该平台观看生成式人工智能相关的内容。
在企业端，各行各业都在积极拥抱生成式人工智能带来的智能化升级浪潮，各领域争相进行智能化改造实现降本增效
在交通、能源、制造、化工等多个领域，高科技企业与传统行业积极进行合作，投入大量资源，共同研发各行业专用的生成式人工智能大模型，探索如何利用这项新兴技术赋能实体经济创新发展。
随着“人工智能+”行动等政策深入推进，生成式人工智能大模型在各行业的应用成效开始显现。降本和增效是各行业选择应用大模型的核心驱动力。
大模型的应用不仅能够自动化完成重复性任务，还可以通过深入数据分析提供更为精准的洞察，从而显著提升机构的工作效率。
例如，海淀区政府利用政务大模型，将查找数据、指标计算等场景所需的3天工作降低到1分钟，把图标绘制、报告撰写等场景所需的5天工作降低到30分钟。
此外，通过提升客户体验和加速产品开发周期，大模型还为企业创造了新的价值增长点，使其能够在不断变化的市场中保持灵活性、发现新机遇。
当前，各行各业都在尝试利用生成式人工智能技术实现智能化升级。从农业生产中的智能化管理，到交通领域的出行效率提升，再到科学研究中的创新实验，各个领域将大模型与实际的应用场景结合后，都产生了较好效果。
2 智慧农业领域——中国农业大学发布“神农大模型 2.0”
7月15日消息，中国农业大学近期正式发布了“神农大模型2.0”。
相较于“神农大 模型1.0”，“神农大模型2.0”实现了技术上的突破，不仅包含农业知识问答、农业文本语义理解、文本摘要生成、农业生产决策推理等核心功能，更在支持图像、声音、视频、文件等多模态交互、智能化推理等方面取得了显著进展。
从技术上看，“神农大模型2.0”在知识图谱、向量数据库、检索增强生成等常规大模型技术基础上，在多模态编码器、多模态投影等方面进行了创新。
技术的更新迭代促进了“神农大模型2.0”功能的全面提升，同时，中国农业大学还发布了“神农·固芯”育种大模型、“神农·筑基”种植大模型、“神农·强牧”养殖大模型及“神农·问穹”遥感气象大模型，能够服务于育种、种植、养殖、遥感和气象等 农业多场景的实践应用。
在应用中引入了多智能体的设计思路，实现农业物联网、传感器、农业智能装备与大模型的互联融合，进一步提升了现代农业智能化控制与决策的效 率。
3 智慧能源领域——深圳燃气利用视觉大模型提升安全生产能力
随着城市燃气管道网络的不断扩展，燃气设施的监管与维护工作日益繁重。
为保障居民用气安全，深圳燃气已投入大量资源，建设了数千路的视频监控设备，并推动二级业务单位广泛采用移动布控、执法记录仪、操作记录仪等物联网设备，以实现更全面的监控与管理。
但是由于智能化识别能力不足、系统集成度不够，现场巡查仍然以人工巡 查为主，不仅难以满足当前对安全、效率的高要求，面对井盖未关、工程器械防护不足、燃气泄漏等危险情况时，人工响应的滞后性可能导致安全隐患的扩大，影响居民用气安全。
4 自动驾驶领域——国内外自动驾驶出行服务（Robotaxi）提速发展
自动驾驶是视觉大模型重要应用场景，是新质生产力的典型代表。
人类驾驶员会因疲劳、分心等原因导致驾驶失误，自动驾驶可以做出更为理性、准确的驾驶决策，降低事故率。相关数据显示，2023 年特斯拉全自动驾驶，平均每百万英里(约161万公里)，发生事故的次数为0.21次，显著低于同期美国道路交通对应数据1.49次。
国内也有数据显示，自动驾驶车辆出险率仅为人类司机的1/14。 当前，加快推进自动驾驶出行服务已成为国内外共识。
在一些国家，自动驾驶服务已经加速应用。美国加州公共事业委员会（CPUC）公布的数据显示，谷歌旗下自动驾驶出行服务公司 Waymo 在旧金山市 8 月的无人车日均服务单量约 8800 单，高于同期的出租车单量约 6300 单。
此外，特斯拉也在 10 月发布 Robotaxi 车型，预期将在 2026 年大规模推开 Robotaxi 服务，并量产 Cybercab 无人驾驶出租车；通用旗下 Cruise 宣布，将在 2024 年晚些时候恢复全无人驾驶服务，计划 2025 年初重启收费服务。美国出行服务平台 Lyft、Uber 等也在加快布局自动驾驶。
在国内，北京、武汉和上海等地都在积极推进自动驾驶应用。以武汉为例，武汉市智能网联汽车开放测试道路里程累计突破 3379 公里，覆盖武汉 12 个行政区，辐射面积 约 3000 平方公里，触达人口超 770 万，实现跨区通行、跨江通行、机场高速通行等多个自动驾驶应用场景的全国创新突破。以萝卜快跑为代表的国内企业正加快进入全面拓展阶段。
目前，萝卜快跑已覆盖全国 10 余个城市，并在多个城市提供了自动驾驶出行服务， 在超 1 亿公里实际道路测试里程中，实现无重大伤亡事故。
自动驾驶在提供产业增量空间、提升交通安全出行服务上，已经呈现了令人期待的应用前景。未来，随着技术的持续进步和自动驾驶出行服务模式的不断发展完善，将能够为公众提供更加便捷、高效的出行体验，提升交通安全性与效率，让科技更好服务民生。
至此，生成式人工智能应用已介绍完毕，如想了解更多人工智能文章，可以翻看公众号中“人工智能”模块相关文章。
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参考文献
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