序言

在當今這個日新月異的數(shù)字時代，人工智能（AI）作為科技創(chuàng)新的前沿陣地，正以前所未有的速度改變著我們的生活與工作方式。

生成式AI，作為人工智能領域中備受矚目的一個分支，正逐漸成為推動生產(chǎn)力發(fā)展的新引擎，預示著生產(chǎn)力重塑的未來，并為社會帶來巨大的經(jīng)濟效益。2022年11月，OpenAI正式推出ChatGPT。ChatGPT迅速走紅，成為互聯(lián)網(wǎng)史上最快獲得1億用戶的產(chǎn)品之一；2025年1月，中國的生成式AI在全球范圍內引起了廣泛關注，Deepseek的模型不僅以更低的成本達到了行業(yè)前沿水平，還實現(xiàn)了開源，成為全球AI界的焦點，重新定義全球AI競爭格局。

本篇《中國科技趨勢2025系列篇之3——生成式AI：重塑生產(chǎn)力的未來》將帶您深入了解生成式 AI 如何重塑生產(chǎn)力的未來，帶來生產(chǎn)力的飛躍，探索其在不同領域的廣泛應用，共同展望生成式 AI 的未來發(fā)展趨勢。

01 生成式AI：重塑生產(chǎn)力的未來

定義

生成式AI，即生成式人工智能（Generative AI），是一種能夠基于用戶請求創(chuàng)造原創(chuàng)內容的人工智能技術。它利用深度學習模型，如Transformer架構等，通過分析和學習大量數(shù)據(jù)的模式和特征，生成新的數(shù)據(jù)或內容。

這些內容可以是文本、圖像、音頻、視頻等多種形式，具有一定的創(chuàng)造性和多樣性。生成式AI在藝術創(chuàng)作、內容生成等領域展現(xiàn)出獨特的能力，為各行業(yè)提供了創(chuàng)新的解決方案。

生成式AI與傳統(tǒng)AI的區(qū)別

生成式AI（Generative AI）與傳統(tǒng)AI（主要是判別式AI）在核心理念和應用場景上存在顯著差異。

生成式AI專注于創(chuàng)造全新的內容或數(shù)據(jù)，例如通過深度學習模型生成圖像、音樂、文本或視頻，它能夠模仿數(shù)據(jù)的分布并創(chuàng)造出與訓練數(shù)據(jù)相似但完全新穎的實例。這種AI的應用范圍廣泛，從藝術創(chuàng)作到數(shù)據(jù)增強，再到模擬復雜系統(tǒng)等等；

判別式AI是指利用人工智能技術來輔助或自動化決策過程的一系列方法和系統(tǒng)，判別式AI能識別數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律，指導基于數(shù)據(jù)洞察的決策過程，并解決與核心業(yè)務運營密切相關的問題。

簡而言之，生成式AI是關于“創(chuàng)造”，而判別式AI是關于“識別”。生成式AI在內容創(chuàng)作與生成方面具有獨特優(yōu)勢，而判別式AI在數(shù)據(jù)分析和決策支持方面更為擅長。

02 行業(yè)應用：生成式AI賦能千行百業(yè)

●生成式AI的核心能力

生成式 AI 的核心能力主要體現(xiàn)在內容生成與創(chuàng)造、多模態(tài)信息處理、趨勢分析預測及自然交互等方面，這些核心能力使其在眾多領域都有著獨特的應用價值，而這些應用價值的實現(xiàn)，使其在制造業(yè)、消費零售業(yè)、金融業(yè)等行業(yè)的不同環(huán)節(jié)都有一些應用，為企業(yè)帶來生產(chǎn)力的提升，創(chuàng)造了更大的經(jīng)濟效益。

●各行業(yè)應用趨勢

通過綜合分析其在行業(yè)中的應用，我們發(fā)現(xiàn)，在交互性較強、容錯率較高的行業(yè)，例如消費零售、教育和傳媒等行業(yè)，生成式AI的應用更為廣泛、滲透率也相對較高；在制造業(yè)、消費零售業(yè)和金融等行業(yè)，生成式AI所創(chuàng)造的生產(chǎn)力增益則更為顯著。

ABeam通過資料整理

以下我們以生成式AI在制造業(yè)的應用場景舉例：制造業(yè)——數(shù)據(jù)積累多、生成式AI應用潛力較大的領域

中國憑借堅實的制造業(yè)基礎，已積累了海量的行業(yè)數(shù)據(jù)，這為生成式 AI 的應用提供了良好的基礎，為生成式AI的發(fā)展提供了肥沃的土壤。盡管目前生成式AI在制造業(yè)的滲透率尚低，但這也預示著這是一個潛力無限的‘藍海’市場，生成式AI在制造業(yè)中的應用，不僅潛力巨大，更有望為制造業(yè)帶來前所未有的生產(chǎn)力飛躍。

目前，生成式AI主要在制造業(yè)的營銷與銷售環(huán)節(jié)有較多的應用，主要用于智能客服、營銷內容生成等場景，為提升客戶滿意度和體驗感以及提升工作效率提供幫助，并為企業(yè)降低成本，帶來更大的經(jīng)濟效益。

此外，生成式AI在制造業(yè)的其他環(huán)節(jié)中也發(fā)揮著重要作用，進一步證明了其在提升業(yè)務效率和生產(chǎn)力方面的潛力，例如：在設備維護預測方面，通過構建專門針對公司業(yè)務的LLM（大型語言模型）系統(tǒng)，企業(yè)能夠為相關人員提供實時的詢問服務，有效預防事故，降低損失。

案例

ABeam與失敗學專家畑村洋太郎教授合作開發(fā)了一個輸入了失敗學數(shù)據(jù)的LLM （大型語言模型）系統(tǒng)——“失敗學顧問”，通過從不同行業(yè)的失敗案例中提取共點并提供建議，為企業(yè)解決問題并創(chuàng)造新價值。

03 生成式AI的未來趨勢與展望

據(jù)Gartner公開報告，目前，生成式 AI 正處于 “期望膨脹期” 的頂峰，面臨泡沫破裂的挑戰(zhàn)，預計在未來 2 至 5 年內，生成式 AI 技術將邁入市場成熟期，為各行業(yè)帶來更高的生產(chǎn)力，推動經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。

展望生成式AI的未來趨勢，我們發(fā)現(xiàn)在合成數(shù)據(jù)以及智能體方向將會成為行業(yè)重點聚焦方向，而生成式AI的發(fā)展將賦能性別平等與個人全面發(fā)展，這也將成為個人重塑自身生產(chǎn)力的新機遇。

AI 技術成熟度曲線

01 合成數(shù)據(jù)與企業(yè)數(shù)據(jù)開放共享：生成式AI發(fā)展的重要燃料及未來共識

隨著生成式 AI 技術的發(fā)展，對高質量數(shù)據(jù)的需求日益迫切。合成數(shù)據(jù)（一種數(shù)據(jù)生成技術，通過 AI 生成與真實數(shù)據(jù)相近的人造數(shù)據(jù)）作為高質量數(shù)據(jù)供給的新引擎，將與真實數(shù)據(jù)混合使用，推動大模型能力的躍遷。同時，企業(yè)數(shù)據(jù)的開放共享將成為打破數(shù)據(jù)孤島的關鍵，通過政府、企業(yè)和科研機構的共同努力，構建開放的數(shù)據(jù)共享平臺，促進跨行業(yè)的合作和創(chuàng)新。

02 AI智能體：驅動生產(chǎn)力提高的重要抓手

AI 智能體作為一種能夠感知環(huán)境、進行自主理解、決策和執(zhí)行動作的智能實體，未來將 “加入勞動力大軍”，從根本上改變各公司的產(chǎn)出，成為促進生產(chǎn)力提升的關鍵力量。

同時，垂直行業(yè)Know How的知識輸入也將為AI智能體的發(fā)展提供燃料。通過將技術實力與海量優(yōu)質數(shù)據(jù)深度融合，為智能體的高效運行和精準決策提供堅實的技術支撐。

03 生成式AI賦能性別平等與個人發(fā)展：助力女性破繭成蝶，推動人類終身學習與技能提升

生成式 AI 的興起為女性帶來了更多幫助，助力她們突破職業(yè)發(fā)展中的枷鎖，創(chuàng)造更廣闊的職業(yè)發(fā)展空間。生成式 AI 也能促使個人全面發(fā)展，反向推動終身學習與技能提升，要求人們持續(xù)學習新技能和知識，以維持自身的競爭力。

中國科技趨勢

以上內容為《中國科技趨勢2025系列篇之3——生成式AI：重塑生產(chǎn)力的未來》這一主題的簡要內容，完整版本屆時會另行發(fā)布，在完整版本中我們會更加詳細解讀生成式AI對生產(chǎn)力的提升，比如：生成式AI在具體行業(yè)的應用與痛點、中國生成式AI的生態(tài)、挑戰(zhàn)與優(yōu)勢以及企業(yè)應用生成式AI的策略分析與建議等。

后續(xù)，我們也將繼續(xù)更新中國科技趨勢的其他分支內容，請持續(xù)關注ABeam，收獲更多中國科技趨勢干貨！