2023年4月11日的阿里云峰会上，时任阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO的张勇表示，“面向AI时代，所有产品都值得用大模型重新升级。”
如今，一年半过去了，AI技术都在各行业中做了什么呢？
图片来源：摄图网
从宏观层面来看，我国在AI领域已经取得了显著的阶段性成果。光明网发布的《生成式人工智能应用发展报告（2024）》显示，截至2024年6月，我国生成式人工智能产品的用户规模达2.3亿人，占整体人口的16.4%。同时，我国已初步构建较为全面的人工智能产业体系，相关企业超过4500家，核心产业规模接近6000亿元人民币。
在技术发展路径中，AIAgent（智能体）被视为应用落地的关键推手，甚至是终极形态。OpenAI率先推出GPTstore，国内的钉钉、智谱AI、昆仑万维等也不甘落后，相继上线各自的Agent平台。这一系列动作似乎预示着AI应用即将迎来爆发式增长，新的产业格局正在形成。
AI强势“入侵”各行业深入到各个行业，AI的身影随处可见，并且在不少领域都取得了令人瞩目的成绩。
例如在汽车制造企业，AI技术被应用于生产流程优化。理想汽车自动驾驶研发副总裁郎咸朋指出，接下来就不是“软件定义汽车”了，而是“AI定义汽车”。长安汽车首席智能驾驶技术官陶吉也表示，汽车是标准化的能够承载AI大模型物理世界的载体，AI给汽车带来了新生命，车企将扮演非常重要的角色，一方面，车企有“AI定义汽车”的数据；另一方面，主机厂也天然有从整车角度定义“AI定义汽车”的优势。
科技日报报道称，2024年上半年，中国汽车L2级以上的新车渗透率已经达到了55.7%。东风汽车集团有限公司副总经理尤峥预计全年智能网联汽车的销售将超过1700万辆，渗透率也会超过60%。
正如英伟达创始人黄仁勋所说：“AI正在重塑制造业的方方面面，从设计到生产，从供应链管理到质量控制，它让制造业变得更加智能、高效和灵活，这是一场不可逆转的变革。”
图片来源：摄图网
金融行业同样成为了AI技术大显身手的广阔舞台，众多创新性的应用场景在这个领域不断涌现。银行机构借助AI技术，在智能客服、风险评估以及投资决策等核心业务环节实现了显著的优化与升级。
上海银行作为较早推进数字化转型的城市商业银行，孵化出了一系列“AI+”成果。在2022年起推出了“AI交易员”，运用自然语言识别、机器学习、量化交易等智能化技术，实现了银行间市场交易的全流程智能化。据公开资料显示，该项目上线后，上海银行人民币做市交易自动化占比提升至90%以上、外汇做市自动化占比提升至40%，打造了多个行业首创的AI交易员岗位。
据《香蜜湖智能金融发展报告(2023/2024)》显示，2023年中国六大银行的金融科技投入总额达1228.22亿元，同比增长5.38%，人工智能等前沿技术投入占比约20%。保险业科技投入达517.6亿元，其中前沿技术应用投入31.7亿元。证券业21家上市券商2023年信息技术投入均超1.5亿元。生成式AI成为目前机构在金融科技领域投入的主要发展方向。
图片来源：摄图网
2024年被业界看作“AI+教育”的变革之年，深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术的不断优化，使得智能教育平台能够更精准地理解学生的学习需求，提供个性化学习路径和资源。
例如，神经网络算法可深入剖析学生学习数据，找出知识薄弱点，基于庞大文本数据集训练的深度学习模型，能针对学生的个性化问题提供专业精确的即时反馈，真正实现“因材施教”。
国家智慧教育平台也响应了AI的变革趋势，推出“AI学习”专栏，上线系列课程。华东师范大学教育学部通过OCR（光学字符）识别、自然语言处理等技术，实现对学生学习过程的智能化监控和辅导。此外，各大教育公司也纷纷推出创新产品，如iEnglish智能英语学习解决方案，可对学生在线学习数据实时监测分析，提供个性化学习资源和规划；希沃未来教育的希沃教育大模型2.0，赋能全系列AI产品及方案，助力课堂创新和学生创造性思维培养；网易有道基于“子曰”教育大模型推出“有道小P”等多款应用，覆盖翻译、作文批改等多个细分场景；猿辅导依托大模型技术，在习题练习、口语学习等多个教育场景中实现规模化应用。
图片来源：摄图网
在医疗行业，AI技术的应用同样取得了令人瞩目的显著成果。第七届进博会上，众多医疗器械及医药保健展区的创新产品都结合了AI技术。例如，西门子医疗首次展出的人工智能旗舰心血管超声系统AcusonOrigin，其AI功能在全球最大心脏图像数据库中训练，可提供5600多项AI自动化超声测量，减少不同年资医生检查的差异性，提高诊断结果的准确性和一致性。波士顿科学的新一代血管内超声系统AVVIGO+MAH具备AI功能，可优化医生在经皮冠状动脉介入治疗中的评估流程，缩短手术时间，改善患者远期预后。医科达展示的智能自适应一体化放疗平台ElektaEvo等新品，运用AI技术提高治疗的有效性和安全性等。
中国工程院院士钟南山对AI在医疗领域的应用寄予厚望，他认为，AI技术与医疗的深度融合，将推动医疗行业向更加精准、高效、智能的方向发展，为解决人类面临的各种疾病挑战提供新的思路和方法，这是医疗发展的必然趋势，也是造福人类的伟大事业。
图片来源：摄图网
AI为企业降本增效客服行业和物流行业也在AI技术的推动下经历了深刻而重大的变革，实现了从传统模式向智能化模式的华丽转身。
根据2024年12月12日中国移动在线营销服务中心发布的《中国移动客服行业大模型研发与应用白皮书》，以大模型为核心的人工智能技术正在全面重塑客服业务流程，使其变得更加高效、智能和人性化。通过先进的自然语言处理和机器学习技术，智能客服系统能够像人类一样理解和生成自然流畅的语言，如同一位24小时在线、不知疲倦的专业客服人员，能够与客户进行顺畅、自然的对话交流，快速准确地解答客户的常见问题。例如，阿里巴巴的智能客服系统能够自动回答客户的常见问题，解决率高达80%以上，大大减轻了人工客服的工作量。利用AI技术分析客户的历史咨询记录、行为数据等，预测客户的需求和问题，提前为客户提供解决方案。
物流企业则巧妙通过AI优化配送路线和仓储管理，降低了成本，提高了效率。据公开报道显示，京东物流利用AI算法规划配送路线，使车辆行驶里程减少了10%-15%，配送时效提高了20%左右。菜鸟网络则在仓储管理中引入AI技术，实现了货物的智能分拣和存储，仓库空间利用率提升了30%，人力成本降低了25%。
已初见雏形，但依旧尚未竣工然而，繁华背后，隐忧犹存。尽管AI技术在各个行业都取得了一定的成绩，但我们也必须清醒地认识到，目前AI技术在实际推广和普及过程中仍然面临着诸多严峻的挑战和障碍，其发展现状与人们对AI广泛应用的高预期之间仍然存在着较大的差距。
图片来源：摄图网
据证券时报报道，截至2024年，我国日常工作决策由智能体自主做出的比例依然为零，这与人们对AI广泛应用的预期存在较大差距。尽管有机构预测未来这一比例将有所提升，但目前AI技术在实际推广和普及过程中仍面临诸多障碍。
一方面，AI技术的成熟度还有待进一步提高，尤其是在处理复杂任务和制定关键决策时，仍存在一定的局限性和不稳定性，难以完全满足实际工作的高要求和高标准。
另一方面，用户对AI技术的接受度存在较大的差异，部分用户对AI的可靠性、安全性以及隐私保护等方面存在深深的疑虑，这在很大程度上阻碍了AI技术的大规模应用和普及。
此外，法律法规的不完善也如同“紧箍咒”一般制约着AI技术的自由发展，在数据隐私保护、责任界定、伦理道德等方面存在的诸多法律空白和模糊地带，使得企业和开发者在应用AI技术时不得不小心翼翼，生怕陷入法律风险的“泥沼”之中，这无疑也放缓了AI技术走向广泛应用的步伐。
环顾四周，你是否察觉到那些隐匿于日常细节里的AI 技术身影？
