【专题】2024年3月人工智能AI行业报告合集汇总PDF分享（附原数据表）

By 人工智能AI, 大数据部落, 行业报告, ,

人工智能行业正迎来飞速发展的黄金时期，以自然语言处理技术为代表的创新应用如ChatGPT、Bard和Lama2等，不仅提升了人机交互效率，也引发了关于就业影响的广泛讨论。

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然而，我们更应看到人工智能在助力员工高效工作、提升工程效率以及智能分析合同等方面的巨大潜力。

获取专题报告合集全文，解锁文末145份人工智能相关行业研究报告。

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从下面几部分聊聊行业分析：

1.什么时候需要做行业分析？
2.如何做行业分析？
3.案例学习
4.在工作中如何应用？
5.在生活中如何应用？


1.什么时候需要做行业分析呢？

当你在对自己进行职业规划的时候，会思考选择哪个行业更好呢？

当公司需要对外部环境有所了解，制定发展规划的时候。

当面对重大问题，需要分析行业问题的时候。


2.如何进行行业分析？

用PEST分析方法

PEST分析方法是对公司发展的宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析公司的外部环境。


3.案例

下面我们通过一个具体的例子来看下如何应用PEST分析方法。

1）政策环境

政策环境主要包括政府的政策、法律等。比如可以从这样几个问题去展开研究：

相关法律有哪些？对公司有什么影响？

投资政策有哪些？对公司有什么影响？

最新的税收政策是什么？对公司有什么影响？


2）经济环境

经济环境主要指一个国家的国民收入、消费者的收入水平等。经济环境决定着公司未来市场能做多大。


3）社会环境

社会环境主要包括一个地区的人口、年龄、收入分布、购买习惯、教育水平等。


4）技术环境

技术环境是指外部技术对公司发展的影响。


4.在工作中如何应用？

行业报告在实际工作中用的不多，这里了解即可。在问题严重查找原因里，会用到PEST分析方法来分析行业问题


5.在生活中如何应用？

当你在选择行业发展的时候，可以找到目标行业的分析报告，对于个人把握未来发展机会有帮助。


在中国，AI数字人产业展现出了强大的增长势头，市场规模持续扩大，成为推动数字经济发展的重要力量。

同时，数字化赋能绿色智能制造也成为行业焦点，工厂的建设与运营在数字化转型中扮演着关键角色。

此外，算力作为人工智能发展的基石，正受到中国政府的高度重视。一系列政策措施的出台，为算力产业的高质量发展提供了有力保障。

本报告合集将通过关键指标和数据，全面展现人工智能行业的全球发展态势，并重点关注中国在AI数字人产业、绿色智能制造以及算力发展方面的突出表现。我们期待这些研究成果能为相关企业和决策者提供有价值的参考，共同推动人工智能行业的健康发展。

人工智能行业C_Suite全球AI指标

显著的技术突破中，ChatGPT、Bard和Lama2等自然语言处理工具备受瞩目。这些引人注目的进步，很大程度上引发了关于人工智能对就业可能产生的负面影响的广泛讨论。但想象一下，如果人工智能能够在工作场所发挥作用，帮助员工在假期归来后迅速总结关键问题；或者助力工程师更高效地编写代码，甚至作为招聘工具，明确团队所需技能；又或者能够分析合同、公司政策和法规，确保收入得到妥善确认，那又将如何？

这些进步已经开始显现，但需要明确如何负责任地运用和拓展这些技术和应用。针对2,355名高级业务主管进行了一项全球调查，旨在了解数字革命，特别是AI和ML，对企业内部各部门（包括财务、采购、人力资源和首席执行官办公室）的影响。调查结果显示，71%的商业领导者预期AI和ML将在未来几年产生全球性的影响，然而这种影响的具体性质尚不明朗。

研究显示，98%的CEO认为他们的组织将从实施人工智能中获得直接商业利益，且五分之四的企业正在以某种形式采纳AI和ML技术。然而，仅有1%的企业认为其采纳过程已经成熟，四分之一的企业希望在决定采纳方法前，先观察AI和ML如何影响他们的组织。大约一半（49%）的首席执行官表示，他们的组织尚未准备好采纳这项技术。鉴于技术发展的迅速性，商业领袖们已无法承担观望的代价。

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商业领袖普遍对AI和ML的影响持有积极看法，坚信数字化转型能从中受益良多。

AI与ML技术的强大能力预示着它们将深度改变企业的运营模式和创新路径。然而，企业在利用这些技术最大化收入与提升运营效率方面，仍需努力。企业在评估自身的“数字成熟度准备”时，仍有诸多工作待完成。

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近期调查数据显示，近一半（49%）的企业已经开始接纳数字衍生的收入来源，这些企业认为通过技术减少购买过程中的摩擦对其未来成功至关重要，这一比例相较于2022年上升了10%。我们的2022年全球数字加速调查揭示，成功实现数字化转型的企业，关键在于其运营和应用的数字化程度。

尽管短期内，AI与ML的投资可能趋于稳定，因为33%计划在未来6个月内增加投入的组织中，有34%的组织打算削减开支，但长远来看，情况却截然不同：半数的组织表示，在五年之内，他们将在AI和ML上增加投入。企业领导者普遍认同一个优先目标：56%的组织指出，提升运营效率是推动AI和ML采纳及投资增长的主要动力。

尽管对AI和ML的潜在益处持乐观态度，但许多企业并不认为他们已经准备好在具有实际意义的场景中充分应用AI。因此，企业在追求数字化转型的道路上仍需不断努力，以更好地利用这些先进技术带来的机遇。

2024年中国AI数字人产业

2022年中国虚拟人核心市场规模达到120.8亿元，同比增长率高达94.2%，并有望在2025年攀升至480.6亿元。在传统行业加快数字化转型并寻求降本增效的背景下，中国AI数字人业务需求得到进一步释放，预计市场规模将持续扩大。

中国AI数字人市场发展的主要驱动力包括政策支持、数字经济的深入发展、企业数字化转型的迫切需求、技术创新的突破以及行业发展的整体趋势。这些力量共同推动着AI数字人市场的蓬勃发展。

随着行业应用的深入发展，技术融合将进一步推动创新，提升AI数字人的性能和应用范围。同时，用户体验和智能化发展也将成为AI数字人市场发展的重要方向，为用户提供更加便捷、高效和智能的服务。

AI数字人行业受到中型及小微型企业显著需求，在电子商务、卫生等行业展现出广阔的发展前景。

根据最新数据，2023年中国AI数字人行业的客户主体呈现出明显的地域分布特点，主要集中在华东和华南地区的中型及小微型企业。这些企业对于AI数字人技术的需求日益增长，推动了该行业的快速发展。

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在市场需求方面，电子商务、卫生、社会保障和社会福利业、教育、金融以及交通运输业等五个行业名列前茅，对AI数字人产品的需求量尤为突出。这些行业在数字化转型的浪潮中，积极引入AI数字人技术，以提升业务效率、优化客户体验并创造更多的商业价值。

互联网行业作为人工智能应用渗透率最高的行业之一，在AI数字人领域同样展现出了强大的应用潜力。数字人产品在该行业已得到广泛应用，为企业提供了更加智能化、高效化的服务。特别值得一提的是，在电子商务行业中，虚拟主播以其低成本、高效率的特点，成为商家扩大生意的重要助力。虚拟主播能够全天候在线，与消费者进行实时互动，提升了购物体验，为商家带来了更多的流量和转化机会。

展望未来，随着技术的不断进步和用户需求的日益增长，AI数字人行业将涉足更多领域，展现出更加广阔的发展前景。未来，我们可以期待AI数字人技术在更多行业中得到应用，如智能制造、智慧医疗、智慧教育等，为社会带来更多创新和便利。同时，随着技术的不断完善和成本的降低，AI数字人产品将更加普及，为更多企业带来商业价值。

2024数字化赋能绿色智能制造高管洞察

制造业的核心竞争力在于制造能力，而工厂作为这一能力的关键载体，其建设和运营直接反映了企业的制造水平及整体竞争力。因此，今年“数字化赋能绿色智能制造高管洞察”系列报告将焦点放在工厂的建设与运营上。

绿智融合是工厂建设新趋势

绿智工厂成未来主流，绿色发展日益受重视。双碳目标下，企业急迫转型绿智制造，已有企业借此提升竞争力。未来工厂建设需兼顾智能与绿色。

绿智工厂注重全价值链转型

当前绿智工厂数字化场景正由单点向全价值链转变。连通上下游，实现整体最优是关键。未来建设需以客户为中心，推动全价值链转型，实现规模效益。

转型需因厂制宜

各工厂目标、现状、资源和发展方向各异，不可盲目追求统一高端。新建与改造、头部与中小企业工厂建设方式有别。应随环境调整策略，改善绩效，建立竞争优势。

员工数字化是关键

绿智工厂不仅是设备智能化，更需员工数字化转型。调动员工积极性，提升数字化能力至关重要，是绿智工厂可持续、规模化发展的关键。

差距明显：领军企业遥遥领先，全面领跑绿色智能工厂建设

经过对灯塔工厂、智能工厂、绿色工厂、零碳工厂等多种类型工厂的广泛而深入的研究，我们惊喜地发现领军企业已经率先在绿色智能工厂建设方面取得了显著成果。这些领军企业凭借其在技术、管理和资源方面的优势，已全面获得智能工厂和绿色工厂的认证，这一比例显著领先于其他企业，展现出其在绿色智能工厂建设领域的领先地位和强大实力。

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然而，与领军企业的出色表现相比，追赶企业在外部工厂评选中的表现却并不突出。这并不意味着追赶企业未涉足绿色智能工厂建设，而是由于它们受到资源、技术和管理等方面的限制，无法像领军企业那样在多个方面取得全面突破。因此，追赶企业在实际建设中更倾向于集中力量解决如精益生产、供应链韧性等具体业务场景问题，以逐步提升自身的竞争力和适应能力。

尽管如此，追赶企业对于绿色智能工厂建设的重视和投入仍然不容忽视。它们正在积极寻求解决方案，不断提升自身的技术水平和管理能力，以期在未来的绿色智能工厂建设中迎头赶上。我们期待看到更多追赶企业能够克服种种困难，实现绿色智能工厂建设的突破和发展。

2024中国算力发展观察

在新一轮科技革命和产业变革的浪潮中，算力的重要性日益凸显。为了推动算力产业的高质量发展，我国政府高度重视并采取了切实行动。

这份报告合集首次对高质量算力进行了定义，并总结出其五大核心特征：高算效、高能效、可持续、可获得性和可评估性。为了全面提升算力效率，报告强调了生产、聚合、调度和释放算力这四个关键环节的优化。同时，为了降低能源消耗和减少环境污染，报告提出了推进全产业链节能减排的措施。

此外，报告合集还强调了算力产业持续健康发展对标准开放产业生态的依赖。为了实现这一目标，需要全产业链的协同合作。具体来说，硬件的开放性和软件的开源性是促进生态繁荣的关键。通过加强合作和共享资源，我们可以共同推动算力产业的持续发展和创新。

我国数字经济近年来迅猛增长，成为推动经济稳步增长的核心力量，规模增长近20倍，在GDP中比重显著提升。

近年来，我国数字经济呈现出迅猛的发展态势，已成为推动经济稳步增长的核心力量。自2005年至2022年期间，我国数字经济的规模实现了惊人的扩张，从初始的2.6万亿元激增至50.2万亿元，增长了约19.3倍。这一时期的年平均增长率也达到了惊人的19.0%。同时，数字经济在GDP中的比重也显著上升，从2005年的14.0%跃升至41.5%，提升了27.5个百分点，彰显了其在国民经济中的重要地位。

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“东数西算”显东部算力需求大，西部较小。

根据“东数西算”工程的数据枢纽及数据中心布局，以及IDC统计的服务器出货量及预测数据，未来几年内，京津冀、长三角和粤港澳地区将继续占据服务器需求前三的位置，尤其是京津冀地区。尽管西部地区的数据枢纽和数据中心规划增加了对服务器的需求，但总体规模仍远小于东部地区。

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从经济发展水平和数据中心建设情况来看，京津冀、长三角和粤港澳大湾区等经济发达地区的数据中心建设起步较早，多数已建成或正在建设的数据中心位于东部地区。各区域对服务器的需求量随时间保持平稳增长，其中京津冀地区的年需求量预计将达到236.7万台，长三角和广东省的年需求量将分别达到98.0万台和67.4万台。相比之下，西部地区的需求较为平稳且规模较小。

总体上，我国数据中心分布与算力硬件需求呈现“东高西低”、“东密西疏”的地域特征。东部经济发达地区在算力硬件需求方面呈现平稳增长趋势，而西部数据中心建设对算力硬件需求的提升效果有限，整体保持稳定。

本专题内的参考报告（PDF）目录

  1. 易观分析：中国汽车业人工智能行业应用发展图谱2024 报告2024-03-26
  2. 中国工业互联网研究院：人工智能大模型工业应用准确性测评报告 报告2024-03-23
  3. 易观分析：中国人工智能行业应用发展图谱2023 报告2024-03-22
  4. 奇安信：2024人工智能安全报告 报告2024-03-22
  5. 中国工业互联网研究院：2024人工智能大模型工业应用准确性测评报告-v… 报告2024-03-22
  6. 阿里巴巴&达摩院：2023生成式人工智能治理与实践白皮书 报告2024-03-22
  7. IBM：2024年消费者调研报告：无处不在的人工智能彻底变革零售业 报告2024-03-22
  8. 智联招聘：2024两会热点洞察：全面发展人工智能+ 报告2024-03-13
  9. 量子信息网络产业联盟：2024量子人工智能技术白皮书 报告2024-03-04
  10. 毕马威：2024人工智能技术及其在生物制药领域不断扩大的作用研究报告 报告2024-03-04
  11. 德勤咨询：2024年美国生成式人工智能报告 报告2024-02-29
  12. 猎聘：2023年人工智能行业人才浅析报告 报告2024-02-28
  13. 爱康集团&鹰瞳Airdoc：2023版基于视网膜人工智能评估的《四百万… 报告2024-02-26
  14. 凯捷：2023生成式人工智能道德&合规风险白皮书 报告2024-02-25
  15. 中国软件行业协会：2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养研究报告 报告2024-02-22
  16. 源达信息：人工智能专题研究系列四-OpenAI发布Sora文生视频模型… 报告2024-02-20
  17. 华中科技大学：2023中国人工智能艺术教育白皮书 报告2024-02-19
  18. 安远AI：2024前沿人工智能安全的最佳实践-面向中国机构的研发实践案… 报告2024-02-19
  19. 世界工程组织联合会：2024生成式人工智能安全与全球治理报告 报告2024-02-19
  20. 德勤：2024亚太地区生成式人工智能应用与监管报告 报告2024-02-16
  21. 量子信息网络产业联盟：2024量子人工智能技术白皮书 报告2024-02-07
  22. 易观分析：中国制造业人工智能行业应用发展图谱报告2023 报告2024-01-26
  23. 中国信通院：人工智能伦理治理研究报告（2023年） 报告2024-01-25
  24. 易观分析：中国文娱业人工智能行业应用发展图谱2023 报告2024-01-23
  25. 国际货币基金组织：Gen-AI：人工智能和工作的未来 报告2024-01-23
  26. IMF：2024年GenAI人工智能和工作的未来 报告2024-01-18
  27. 普华永道：生成式人工智能的风险和机遇管理 报告2024-01-16
  28. 联合国教科文组织：2024人工智能时代的高等教育白皮书 报告2024-01-11
  29. 中国信通院：人工智能知识产权法律问题研究报告（2023年） 报告2024-01-09
  30. Salesforce：2023年亚太地区人工智能准备指数 报告2024-01-08
  31. 商汤科技&智算联盟：2023新一代人工智能基础设施白皮书 报告2024-01-06
  32. OSCAR&超神经：可信开源人工智能大模型案例汇编（第一期） 报告2024-01-03
  33. 德勤：生成式人工智能用例汇编-能源工业与医疗行业高影响力应用案例 报告2023-12-30
  34. 动脉网：2023医疗人工智能报告：从边缘跃入核心医疗人工智能重押“治疗… 报告2023-12-29
  35. 世界经济论坛：全球灯塔网络：加速人工智能大规模应用 报告2023-12-26
  36. 领英：2023未来就业报告：人工智能对工作的影响（第2期） 报告2023-12-24
  37. 中国移动研究院：体系化人工智能技术（Holistic-AI）技术探索 报告2023-12-22
  38. 毕马威：人工智能全域变革图景展望：跃迁点来临（2023） 报告2023-12-22
  39. 高盛：人工智能行业高盛两万字报告 报告2023-12-19
  40. 北京市科学技术委员会：北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书（2023… 报告2023-12-17
  41. 易观分析：中国人工智能产业应用发展图谱2023 报告2023-12-15
  42. 毕马威：2023年人工智能全域变革图景展望 报告2023-12-07
  43. IDC&浪潮信息：2023-2024国人工智能计算力发展评估报告 报告2023-12-05
  44. 领英：2023未来就业报告：人工智能对工作的影响 报告2023-12-03
  45. 度小满：人工智能在金融行业中的创新应用 报告2023-12-03
  46. 德勤数智研究院：2023生成式人工智能用例汇编-消费与金融行业高影响力… 报告2023-12-03
  47. 中国联通：2023中国联通人工智能隐私保护白皮书 报告2023-11-30
  48. 联合国教科文组织：2023人工智能时代的教育报告 报告2023-11-30
  49. 红旗新能源：2023人工智能在自动驾驶决策中的应用与思考报告 报告2023-11-29
  50. 脉脉高聘人才智库：2023人工智能人才洞察报告 报告2023-11-28
  51. 元保&分子实验室：2023人工智能大模型保险行业应用评测报告 报告2023-11-23
  52. 新华社研究院：2023人工智能大模型体验报告3.0 报告2023-11-23
  53. 国家信息中心：2023人工智能2.0时代的公共智算服务发展指南 报告2023-11-22
  54. HPE GreenLake：人工智能之旅 – 从实用走向变革-互动商业… 报告2023-11-22
  55. 世界互联网大会：发展负责任的生成式人工智能研究报告及共识文件 报告2023-11-21
  56. 中国信通院：人工智能大模型赋能医疗健康产业白皮书 报告2023-11-19
  57. 上海国际问题研究院：建构人工智能发展的国际规则-趋势、领域与中国角色 报告2023-11-12
  58. 安永：人工智能为金融服务业带来风险和机遇 报告2023-11-10
  59. 德勤：生成式人工智能用例汇编-序篇 报告2023-11-03
  60. 毕马威：2023长江三角洲未来独角兽人工智能创新双30企业报告 报告2023-10-31
  61. 沙丘社区：2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告 报告2023-10-30
  62. 堃腾：2023人工智能与义齿制造自动化白皮书 报告2023-10-29
  63. 上海市人工智能行业协会：2023智慧图书馆大模型创新与应用白皮书 报告2023-10-23
  64. FORBRUKERRADET：生成式人工智能对消费者的危害（英文版） 报告2023-10-21
  65. 中国赛宝智库：人工智能与类脑计算产业发展研究报告（2023） 报告2023-10-17
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