2023年4月11日的阿里云峰會上，時任阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO的張勇表示，“面向AI時代，所有產品都值得用大模型重新升級。”

如今，一年半過去了，AI技術都在各行業中做了什么呢？

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從宏觀層面來看，我國在AI領域已經取得了顯著的階段性成果。光明網發布的《生成式人工智能應用發展報告（2024）》顯示，截至2024年6月，我國生成式人工智能產品的用戶規模達2.3億人，占整體人口的16.4%。同時，我國已初步構建較為全面的人工智能產業體系，相關企業超過4500家，核心產業規模接近6000億元人民幣。

在技術發展路徑中，AIAgent（智能體）被視為應用落地的關鍵推手，甚至是終極形態。OpenAI率先推出GPTstore，國內的釘釘、智譜AI、昆侖萬維等也不甘落后，相繼上線各自的Agent平臺。這一系列動作似乎預示著AI應用即將迎來爆發式增長，新的產業格局正在形成。

AI強勢“入侵”各行業

深入到各個行業，AI的身影隨處可見，并且在不少領域都取得了令人矚目的成績。

例如在汽車制造企業，AI技術被應用于生產流程優化。理想汽車自動駕駛研發副總裁郎咸朋指出，接下來就不是“軟件定義汽車”了，而是“AI定義汽車”。長安汽車首席智能駕駛技術官陶吉也表示，汽車是標準化的能夠承載AI大模型物理世界的載體，AI給汽車帶來了新生命，車企將扮演非常重要的角色，一方面，車企有“AI定義汽車”的數據；另一方面，主機廠也天然有從整車角度定義“AI定義汽車”的優勢。

科技日報報道稱，2024年上半年，中國汽車L2級以上的新車滲透率已經達到了55.7%。東風汽車集團有限公司副總經理尤崢預計全年智能網聯汽車的銷售將超過1700萬輛，滲透率也會超過60%。

正如英偉達創始人黃仁勛所說：“AI正在重塑制造業的方方面面，從設計到生產，從供應鏈管理到質量控制，它讓制造業變得更加智能、高效和靈活，這是一場不可逆轉的變革。”

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金融行業同樣成為了AI技術大顯身手的廣闊舞臺，眾多創新性的應用場景在這個領域不斷涌現。銀行機構借助AI技術，在智能客服、風險評估以及投資決策等核心業務環節實現了顯著的優化與升級。

上海銀行作為較早推進數字化轉型的城市商業銀行，孵化出了一系列“AI+”成果。在2022年起推出了“AI交易員”，運用自然語言識別、機器學習、量化交易等智能化技術，實現了銀行間市場交易的全流程智能化。據公開資料顯示，該項目上線后，上海銀行人民幣做市交易自動化占比提升至90%以上、外匯做市自動化占比提升至40%，打造了多個行業首創的AI交易員崗位。

據《香蜜湖智能金融發展報告(2023/2024)》顯示，2023年中國六大銀行的金融科技投入總額達1228.22億元，同比增長5.38%，人工智能等前沿技術投入占比約20%。保險業科技投入達517.6億元，其中前沿技術應用投入31.7億元。證券業21家上市券商2023年信息技術投入均超1.5億元。生成式AI成為目前機構在金融科技領域投入的主要發展方向。

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2024年被業界看作“AI+教育”的變革之年，深度學習、自然語言處理、計算機視覺等核心技術的不斷優化，使得智能教育平臺能夠更精準地理解學生的學習需求，提供個性化學習路徑和資源。

例如，神經網絡算法可深入剖析學生學習數據，找出知識薄弱點，基于龐大文本數據集訓練的深度學習模型，能針對學生的個性化問題提供專業精確的即時反饋，真正實現“因材施教”。

國家智慧教育平臺也響應了AI的變革趨勢，推出“AI學習”專欄，上線系列課程。華東師范大學教育學部通過OCR（光學字符）識別、自然語言處理等技術，實現對學生學習過程的智能化監控和輔導。此外，各大教育公司也紛紛推出創新產品，如iEnglish智能英語學習解決方案，可對學生在線學習數據實時監測分析，提供個性化學習資源和規劃；希沃未來教育的希沃教育大模型2.0，賦能全系列AI產品及方案，助力課堂創新和學生創造性思維培養；網易有道基于“子曰”教育大模型推出“有道小P”等多款應用，覆蓋翻譯、作文批改等多個細分場景；猿輔導依托大模型技術，在習題練習、口語學習等多個教育場景中實現規模化應用。

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在醫療行業，AI技術的應用同樣取得了令人矚目的顯著成果。第七屆進博會上，眾多醫療器械及醫藥保健展區的創新產品都結合了AI技術。例如，西門子醫療首次展出的人工智能旗艦心血管超聲系統AcusonOrigin，其AI功能在全球最大心臟圖像數據庫中訓練，可提供5600多項AI自動化超聲測量，減少不同年資醫生檢查的差異性，提高診斷結果的準確性和一致性。波士頓科學的新一代血管內超聲系統AVVIGO+MAH具備AI功能，可優化醫生在經皮冠狀動脈介入治療中的評估流程，縮短手術時間，改善患者遠期預后。醫科達展示的智能自適應一體化放療平臺ElektaEvo等新品，運用AI技術提高治療的有效性和安全性等。

中國工程院院士鐘南山對AI在醫療領域的應用寄予厚望，他認為，AI技術與醫療的深度融合，將推動醫療行業向更加精準、高效、智能的方向發展，為解決人類面臨的各種疾病挑戰提供新的思路和方法，這是醫療發展的必然趨勢，也是造福人類的偉大事業。

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AI為企業降本增效?

客服行業和物流行業也在AI技術的推動下經歷了深刻而重大的變革，實現了從傳統模式向智能化模式的華麗轉身。

根據2024年12月12日中國移動在線營銷服務中心發布的《中國移動客服行業大模型研發與應用白皮書》，以大模型為核心的人工智能技術正在全面重塑客服業務流程，使其變得更加高效、智能和人性化。通過先進的自然語言處理和機器學習技術，智能客服系統能夠像人類一樣理解和生成自然流暢的語言，如同一位24小時在線、不知疲倦的專業客服人員，能夠與客戶進行順暢、自然的對話交流，快速準確地解答客戶的常見問題。例如，阿里巴巴的智能客服系統能夠自動回答客戶的常見問題，解決率高達80%以上，大大減輕了人工客服的工作量。利用AI技術分析客戶的歷史咨詢記錄、行為數據等，預測客戶的需求和問題，提前為客戶提供解決方案。

物流企業則巧妙通過AI優化配送路線和倉儲管理，降低了成本，提高了效率。據公開報道顯示，京東物流利用AI算法規劃配送路線，使車輛行駛里程減少了10%-15%，配送時效提高了20%左右。菜鳥網絡則在倉儲管理中引入AI技術，實現了貨物的智能分揀和存儲，倉庫空間利用率提升了30%，人力成本降低了25%。

已初見雛形，但依舊尚未竣工

然而，繁華背后，隱憂猶存。盡管AI技術在各個行業都取得了一定的成績，但我們也必須清醒地認識到，目前AI技術在實際推廣和普及過程中仍然面臨著諸多嚴峻的挑戰和障礙，其發展現狀與人們對AI廣泛應用的高預期之間仍然存在著較大的差距。

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據證券時報報道，截至2024年，我國日常工作決策由智能體自主做出的比例依然為零，這與人們對AI廣泛應用的預期存在較大差距。盡管有機構預測未來這一比例將有所提升，但目前AI技術在實際推廣和普及過程中仍面臨諸多障礙。

一方面，AI技術的成熟度還有待進一步提高，尤其是在處理復雜任務和制定關鍵決策時，仍存在一定的局限性和不穩定性，難以完全滿足實際工作的高要求和高標準。

另一方面，用戶對AI技術的接受度存在較大的差異，部分用戶對AI的可靠性、安全性以及隱私保護等方面存在深深的疑慮，這在很大程度上阻礙了AI技術的大規模應用和普及。

此外，法律法規的不完善也如同“緊箍咒”一般制約著AI技術的自由發展，在數據隱私保護、責任界定、倫理道德等方面存在的諸多法律空白和模糊地帶，使得企業和開發者在應用AI技術時不得不小心翼翼，生怕陷入法律風險的“泥沼”之中，這無疑也放緩了AI技術走向廣泛應用的步伐。

環顧四周，你是否察覺到那些隱匿于日常細節里的AI 技術身影？