随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为引领新一轮产业革命的核心力量。
获取专题报告合集全文，解锁文末204份人工智能AI相关行业研究报告。
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。
本报告合集汇总旨在全面梳理2024年4月中国人工智能行业的最新发展动态，通过对多个关键领域的深入剖析，展现AI技术在不同行业中的应用成果及未来趋势。
报告内容涵盖了人工智能产业的整体概况、企业AI+学习发展的业务视角、生成式AI开发者的洞察、大模型工业应用准确性的测评、汽车业AI应用的发展图谱，以及企业数智化转型的市场研究等多个方面。
一、产业概览与趋势分析
2024年中国人工智能产业
纵观人类进化史，制造和使用工具无疑是我们发展进程中的一大里程碑。而在当今时代，如何更好地利用AI工具已成为社会各个层面——从产业应用到日常生活、学习工作——热议的焦点。特别是随着大模型和生成式AI技术的崛起，它们强大的数据处理、学习泛化及内容生成能力，极大地推动了各行业智能化进程，为AI技术在各个领域的应用和角色定位提供了更多创新和可能性。
当前，人工智能应用正以前所未有的速度扩散，其触角已延伸至办公设计、传媒、法律、游戏、教育、汽车等多个领域。在这样的背景下，学生们对AI工具的掌握和运用能力，无疑将成为他们未来竞争力的重要组成部分。
AI及自动化技术在中国企业中得以有序应用，不仅推动各行业效率显著提升，更促进了服务模式的创新。
人工智能产品正逐步实现有序应用，特别是在中国企业的IT网络流程与业务职能部门中，这一趋势愈发明显。随着全球自动化及人工智能技术的飞速发展，各行业的运作模式正经历着深刻变革。AI技术在数据分析、机器学习、自然语言处理等多个领域取得了显著的进步，不仅极大地提升了生产效率和服务质量，还催生了新产业的诞生，推动了旧产业的转型升级。
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根据IBM发布的《2023年全球AI采用指数》数据，中国已经积极地将AI及自动化技术应用于IT、网络流程、业务流程等多个业务领域。这些技术不仅服务于IT开发人员，还广泛应用于人员运营、销售市场、客户服务等部门的日常工作中。通过有序应用AI产品，中国企业正不断提升自身的竞争力，迎接数字化时代的挑战。
二、企业应用与发展
1.2024中国汽车业人工智能行业应用发展图谱
智能汽车的崛起，正在逐步颠覆整个汽车行业的传统生态，引领着行业向一个全新的发展方向迈进。通过融合计算机、传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等多项高新技术，智能汽车不仅展现出了强大的技术实力，更在实际应用中取得了显著的成果。
随着技术的不断进步和市场需求的日益增长，智能汽车的销量和渗透率呈现出逐年攀升的态势。这一趋势不仅推动了汽车产业链的价值转移，使得核心软硬件提供商和运营服务商成为了产业链中的核心力量，同时也为整个行业带来了更为广阔的发展空间和商业机会。
在推动智能汽车创新发展的过程中，多元化企业发挥着至关重要的作用。以特斯拉为代表的行业开拓者，通过赋予汽车“智能化”的内涵，引领了整个行业的发展潮流。在特斯拉的引领下，国内的新势力品牌纷纷涌入智能汽车赛道，传统汽车品牌也不甘落后，纷纷加大在智能化领域的投入力度，以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。
智能汽车崛起，颠覆生态，引领新趋势。中国市场蓬勃发展，产业链重塑，聚焦核心。
智能汽车的崭露头角，彻底打破了汽车行业的传统生态格局，成为汽车行业未来的主流趋势和增长新动力。智能汽车，常被提及的称谓为网联汽车，它是一种高度集成的系统，涵盖了环境感知、规划决策以及多等级辅助驾驶等多项功能。该系统综合运用了计算机技术、现代传感技术、信息融合技术、通讯技术、人工智能以及自动控制技术，堪称高新技术的杰出代表。
近年来，中国智能汽车市场呈现出蓬勃发展的态势，其销量与渗透率均呈现出稳步上升的趋势。随着新能源汽车与智能汽车的迅速崛起，汽车产业链的核心价值正逐渐从传统的整车制造向产业链的两端转移，而核心竞争力也日益聚焦于核心软硬件提供商与运营服务商。这一变革标志着汽车行业正迈向一个更为智能、高效和可持续的未来。
2.2024业务视角的中国企业AI+学习发展
学习型组织的数字化转型已成为企业竞相追逐的焦点。在数字战略的推动下，人才升级显得尤为关键，而数字化学习则成为了加速人才培养的强有力工具。AI技术的广泛运用，为企业的学习型组织插上了数字化转型的翅膀，助力其腾飞。这份报告合集深入解析了AI时代企业的学习发展，全面剖析了AI在业务赋能和人才发展中的典型应用，为我们描绘了一个充满无限可能的未来学习型组织的蓝图。
数字化、AI已经成为这个时代的标签，它们不再是可选项，而是成为了每个企业必须拥抱的必然趋势。企业学习作为经营管理的重要一环，必须与业务同步进化，才能在数字化浪潮中发挥出更大的价值。
这份报告合集突破了传统的企业学习视角，聚焦于数字化、AI带来的新机遇、新挑战以及如何创造新价值。更难能可贵的是，报告结合了专家们的观点和领先企业的实践经验，为广大企业提供了宝贵的借鉴和启示。从学习出发，但不止于学习，这份报告为我们打开了一扇通向未来的窗户，让我们看到了学习型组织数字化转型的无限可能。
赋能应用期待分化：业务管理者更倾向独立作业的AI，对人机协同应用较保守，更看重直接效益。
业务管理者对AI应用的期待呈现出明显的差异，他们高度期待那些“能独立完成任务的AI应用”，而对“人机协同的应用”则持较低关注。
根据对11个AI+业务赋能应用的调研数据，业务管理者普遍对AI应用抱有较高期待，其中11项应用的期待分均超过7分。特别值得关注的是，有四个应用备受期待：AI自动收集和分发知识、AI对业务知识库进行自动分类和打标签、专家数字分身以及AI将知识服务嵌入工作流。这些应用凸显了AI作为独立作业者的“AI代理人”特质，它们能够无需人工干预，自主完成相关任务。通过自动化、智能化和机器学习技术，AI系统不仅解放了员工从繁琐、重复或危险任务中的束缚，还赋予了他们完成以往无法胜任的工作的能力。这也许是业务管理者对这些“AI代理人”类型应用充满期待的原因。
然而，排名相对较低的四个应用分别是：AI匹配业务专家、AI+模拟训练、AI辅助业务课程开发和AI陪练。这些应用显著体现了人机协同的特点，对业务的直接影响相对较小，仍需要人的参与和决策来完成任务。因此，业务结果的不确定性较大，导致业务管理者对它们的期待相对保守。此外，受到中国经济大环境的影响，管理者对AI应用的期望更多地聚焦于提质、增效和降本等直接效益上。这可能使得他们对AI应用的期待更为实际和功利，对那些不能直接带来显著效益的应用类型持更为谨慎的态度。
三、技术开发者与工具
1.2024中国生成式AI开发者洞察
生成式人工智能正成为产业创新的关键力量，与实体经济的深度融合将推动新质产业的蓬勃发展。
本报告合集重点关注那些在各行各业致力于生成式AI技术研发或利用AI工具高效工作，并具备相应专业技术能力的开发者。这些开发者不仅包括传统的AI程序员，还涵盖了数据分析师、运营人员、市场专员及测试工程师等，在AI辅助下完成工作的专业人员。但请注意，那些仅利用AI工具进行日常非专业性工作的个体，并不纳入本报告对生成式AI开发者的定义范围。
此外，生成式AI开发者的群体十分广泛，既涵盖企业机构中的全职员工，也包括自由职业者及学生等广大群体。通过本计划的深入调研与分析，我们期望能够更全面地展现生成式AI开发者的生态现状，为行业的未来发展提供有价值的参考与启示。
行业兴盛吸引英才，生成式A及AI大模型领域尤为火热，博士生需求大幅攀升。
随着科技的飞速进步和行业的蓬勃发展，生成式A和AI大模型等领域正迅速崛起，成为引领未来科技潮流的重要力量。这些领域的快速发展不仅推动了整个行业的进步，也吸引了大量优秀人才的加入，为其持续创新和发展提供了强大的支撑。
据最新统计数据显示，在2023届应届生投递人数增长最多的TOP10赛道中，生成式AI和AI大模型分别位列第二和第三，展现出了强大的吸引力。特别是生成式A领域，其增长率远超其他赛道，成为众多应届生竞相追逐的热门行业。这一趋势不仅反映了生成式A在技术创新和市场应用方面的巨大潜力，也彰显了其在行业内的领先地位和广阔前景。
与此同时，AI大模型、生成式AI以及芯片等领域对硕博应届生的需求也呈现出显著的增长趋势。这些领域不仅需要具备扎实理论基础和丰富实践经验的高端人才，还对人才的创新能力、团队协作精神和解决问题的能力提出了更高的要求。因此，越来越多的高校硕博生将目光投向了这些领域，希望能够通过参与前沿技术的研究和应用，实现个人价值的最大化。
值得一提的是，AI大模型领域对博士生的招聘需求更是激增了430.0%。这一数字不仅刷新了历史记录，也充分展现了AI大模型在行业内的重要性和影响力。随着技术的不断突破和应用场景的不断拓展，AI大模型将在更多领域发挥重要作用，为行业发展注入新的活力。
2.人工智能大模型工业应用准确性测评
本报告合集基于对工业企业大模型应用情况的深入调研，在原有工业知识问答准确性测评的基础上，进一步拓展了评估范围。我们新增了数据分析、工程建模、文档生成、代码理解等四大核心场景，并针对性地构建了相应的测试数据集。这些数据集旨在全面评估大模型在各个领域的应用能力。我们选取了国内外具有代表性的大模型，利用这些测试数据集进行了系统的测试。
通过对比分析，我们得出了各大模型在不同场景下的表现，并据此发布了新一轮的准确性测评报告。这份报告合集旨在为企业和研究者提供更为全面、客观的评估结果，以便更好地了解大模型的应用现状和发展趋势，为工业领域的智能化发展提供参考。
大模型在工业知识问答与文档生成等领域已处于领先地位，展现出强大的应用实力。
在国内，工业知识问答与文档生成等领域，大模型的应用已经取得了令人瞩目的领先地位。这得益于大模型在深度学习和自然语言处理方面的强大能力，使其能够准确理解工业领域的复杂问题和需求，并提供高质量的答案和文档内容。许多国内企业和研究机构已经成功应用大模型技术，实现了工业知识的快速获取、整理和传递，有效推动了工业领域的创新和发展。
同时，在数据分析与代码理解等能力上，国内大模型也展现出了与国际水平接近的实力。大模型能够处理海量的数据，通过深度挖掘和分析，揭示出数据中的隐藏规律和趋势，为决策提供有力支持。在代码理解方面，大模型能够准确识别代码的结构和逻辑，理解代码的意图和功能，从而帮助开发人员更高效地编写和维护代码。
然而，尽管国内大模型在多个领域已经取得了显著进展，但在工程建模领域，与国际先进水平之间仍存在一定的差距。工程建模涉及到复杂的物理过程和系统结构，需要高度的精确性和可靠性。国内大模型在工程建模方面的应用还面临诸多挑战，如模型精度不足、计算效率不高等问题。为了弥补这一差距，国内的研究人员和企业需要进一步加强技术研发和创新，提升大模型在工程建模领域的应用能力。
总体而言，国内大模型在工业知识问答、文档生成、数据分析与代码理解等领域已经取得了显著的成果，但在工程建模领域仍需努力追赶国际先进水平。通过不断的技术创新和应用实践，相信国内大模型在工程建模领域也会取得突破性的进展。
四、市场研究与转型策略
2024年中国企业数智化转型市场研究
数字经济正在全球范围内崭露头角，成为驱动经济增长的重要引擎。随着中国经济的转型升级，数字经济以其创新引领和高效便捷的特性，成为推动经济转型升级的核心动力。
为了加快数字经济的步伐，政府正不断加大对数字基础设施的投资，例如建设5G网络、大数据中心和云计算平台，为数字经济提供了强大的技术保障。同时，政府还出台了一系列激励性产业政策，鼓励数字化、智能化技术与实体经济的深度融合，以实现产业的数字化和数字产业化，进一步推动数字经济的蓬勃发展。
小微企业管理软件使用率普遍提升，但单一软件渗透率仍较低。业财税应用SaaS的渗透率达到45%，财税SaaS渗透率尤为显著，各类产品间差异明显。
小微企业管理数智化趋势日益显著，近年来管理软件使用率从2019年的80.5%快速提升至2021年的88.0%，仅有约12%的小微企业尚未采用任何管理软件。不同类型的管理软件在渗透率上呈现出差异，财务管理软件因其共性需求和较高的标准化程度，拥有最高的渗透率；而销售、采购、仓储等贴近业务场景的管理软件也因其直接关联业务运营而颇受欢迎。
同时，小微企业业财税应用SaaS的渗透率达到45%，其中财税SaaS的渗透率最高，达到21%，显示出小微企业对于能够直接提升业务效率和满足共性需求的管理软件有着较高的需求。然而，受制于小微企业的业务和人员规模，协同办公系统、人事管理、项目管理等后台管理软件的渗透率整体较低。总体而言，小微企业在管理软件的选择上更偏向于那些能够直接满足业务需求和共性需求的产品。
本专题内的参考报告（PDF）目录
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- 清华大学人工智能研究院：中国声纹识别产业发展白皮书（2023年） 报告2024-04-22
- 安永：2024应对人工智能在金融服务业的迅猛发展研究报告 报告2024-04-22
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