IT深度｜赛迪顾问：2023年中国生成式AI企业应用研究（第3期）

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作 者

人工智能产业研究中心

预计到2035年，在中国85%的企业将采用生成式AI，同时为其创造5.9万亿美元的经济价值

一、“冷门”工业软件的重要性

行业洞察

2035年，生成式AI有望为全球贡献12.5万亿美元的经济价值，中国有望贡献其中5.9万亿美元，将近全球总量的47.2%。

生成式AI对传统行业将产生显著的影响。在中国，制造业、零售业、电信行业和医疗健康将是受影响最为显著的四大行业。

中国生成式AI正从行业讨论走向企业应用，其商业潜力无可限量

随着生成式AI正快速发展，各大企业希望通过了解如何部署生成式AI技术，提升企业的投资回报率。从初创企业到行业龙头企业，都在通过部署生成式AI技术，以期增强核心竞争力。根据赛迪顾问预测，到2035年全球生成式AI部署将实现12.5万亿美元的经济效益，而中国将实现5.9万亿美元，市场占比高达47.2%。

图1：2035年全球及中国生成式AI市场规模及占比

生成式AI将赋能千行百业，为企业创造前所未有的商业价值

生成式AI对企业的价值创造毋庸置疑，2035年中国生成式AI企业采用率将达到约85%。在生成式AI去中心化、非物质化和全生命周期性三大推动力的作用下，中国将在制造业、零售业、电信行业和医疗健康领域率先采用，其采用率分别达到82%、90%、65%和53%。随着全球数字经济的高速发展，中国将全面迈向构建新型工业化和人工智能与实体经济深度融合的时代，充分释放生成式AI的潜力将成为企业取得商业成功的不二法宝。

赛迪顾问通过深度研究预测：生成式AI所创造的经济价值突出，但其效益取决于多重因素，其不仅涉及各行业企业的采用比例与研发投入力度，也取决于行业的销售收入规模。随着生成式AI技术不断的采用，企业从战略管理、产品营销、品牌塑造再到风控管理等各个环节将进一步重塑其商业效能。生成式AI在为劳动者注入“生产效能”的同时，也能够持续节约成本，提升企业的核心竞争力。

图2：各行业生成式AI采用率情况分析

预计到2035年，中国制造业、零售业、电信行业和医疗健康将成为生成式AI的主要应用领域

行业洞察

2035年，中国制造业、零售业、电信行业和医疗健康行业生成式AI采用率显著，分别为82%、90%、65%和53%。

伴随着生成式AI技术的逐步推广，生成式AI将重塑未来企业核心竞争力。随着数字化水平日益扩大，人工智能对传统行业的数字化改造程度不断加快，中国企业正逐步从“贝塔增长”向着“阿尔法增长”转变。

生成式AI技术将促进企业全生命周期的数字化转型，催生全新的工作方式，从而提升商业效能。

2035年，中国制造业生成式AI采用率约为82%

根据赛迪顾问对中国制造业各环节分析，智能客服、智能供应链和物流、工业质检、数据安全与合规和预测性维护生成式AI采用率相较明显，分别为10%-90%、30%-70%、19%-60%、30%-55%和16%-50%。

图3：2035年生成式AI对中国制造业各环节KPI改进的采用率

2035年，中国零售业生成式AI采用率约为90%

根据赛迪顾问预测，中国零售业各环节中，智能客服、智能导购和产品推荐、智能理货、智能供应链与物流、智能业务流程处理的生成式AI采用率较高，分别是16%-92%、25%-50%、19%-50%、24%-48%和24%-43%。

未来，随着大数据、物联网、云计算、量子计算和人工智能等战略性新兴产业的不断成熟，在智能供应链与物流、全渠道运营与营销的数字化率不断提升基础上，生成式AI技术得以更广泛应用。

生成式AI能够满足零售业的不同场景需求

零售业在供应链、智能客服、产品营销、运营管理等不同环节均需要大量的人力资源，但随着中国劳动力市场逐年萎缩，零售行业面临用工短缺等问题，中国零售总额和在线营销总额的增速均有所放缓。因此，零售业急需生成式AI等新技术对其供应链、智能客服、产品营销、门店管理和品牌推广等环节进行数字化转型，在提升劳动力效能、节约人力成本的同时，以期获得新的业务增长。

伴随着以Chat-GPT为代表的生成式AI引发的行业广泛关注，基于生成式AI技术可满足零售业不同应用场景需求，在内容生成和传播方面可以进一步提升其工作效率；在降本增效方面，可以进一步拓展应用边界，激发新的商业价值。

未来,在多模态大模型技术的推动下，生成式AI可以实现对零售内容的深度分析、理解与生成，在重构内容生产流程方面，可以与AI数字人、语义理解、图像生成和视频合成等技术深度融合，实现其对零售内容的实时感知和灵活响应。

图4：2035年生成式AI对中国零售业各环节KPI改进的采用率

2035年，中国电信行业生成式AI采用率约为65%

生成式AI是由基础模型驱动下构建的具有创造性和事务性的综合解决方案。随着多模态大模型的快速改进，生成式AI的应用能力也取得了快速发展。在重塑各行各业的过程中，电信行业的创新应用能力尤为显著。根据赛迪顾问预测，中国电信行业各环节中智能客服、智能传输质量管理、套餐和业务推荐系统、CDN智能调度和智能网络运维等领域生成式AI采用率较高，分别是15%-85%、20%-80%、30%-80%、25%-67%和24%-62%。

生成式AI在电信行业赋能移动网络和固定网络的各个环节潜力巨大。在接入网络、核心网络和传输网络等各层级的应用优势明显。另外，生成式AI在满足电信用户的业务需求方面成效明显。

随着电信行业新产品、新业态和新模式的不断扩展，电信行业的企业越来越注重利用生成式AI技术进行数字化转型，在智能配置、智能运维、智能管控和智能优化等领域的融合应用上，生成式AI可通过构建统一的数据资产，将云端不同类型的数据进行统一存储、分析和应用。通过构建多模块的AI赋能应用平台打造云端智能化的驱动力，将大数据资源通过大模型算法转化为云端一体化的智能规划、分析和诊断综合解决方案。利用生成式AI技术构建电信行业的分布式算力和大数据治理体系，从而实现电信网络的深度融合。

图5：2035年生成式AI对中国电信行业各环节KPI改进的采用率

2035年，中国医疗健康生成式AI采用率约为53%

对于中国医疗健康企业来说，生成式AI技术是具有提促作用的全新赛道。随着生成式AI技术在医疗健康领域的不断应用推广，医疗健康领域的数字化转型将提前至少10年。从其KPI改进上来看，根据赛迪顾问预测，到2035年，中国医疗健康各环节中医疗流程自动化、健康管理、基因检测与药物研发、智能医生系统与设备、医学影像处理等生成式AI采用率分别是29%-80%、10%-74%、30%-72%、50%-60%和20%-60%。

伴随着医疗健康的数字化程度不断提高，生成式AI技术的应用也在不断扩大。在减轻临床医生的从业负担、医疗健康管理系统的流程简化、加快临床决策和诊断速度等方面，生成式AI技术正在有序的推进全面数字化转型的发展进程。利用生成式AI技术不断提升企业的服务价值，消除实体医疗诊断和远程问诊的发展瓶颈，具有明显优势。

未来，生成式AI技术是医疗健康取得数字化转型成功的核心要素，在增强基因组分析、医学成像处理和药物研发领域具有明显应用优势。

根据赛迪顾问研究显示：70%的医疗健康从业者和85%的患者都非常愿意采用生成式AI技术，借助生成式AI技术，让医疗健康从业者拥有更多的时间来完成高价值的工作内容已成为未来的主要发展趋势。利用生成式AI技术构建医疗健康领域的数字化综合解决方案已成为医疗从业者和患者节省时间、降低运营成本和提供高利润的核心举措。另外，在患者方面，生成式AI技术有助于及早进行干预，预防不可逆的病情；在医疗健康从业者方面，生成式AI技术可以预测性分析流行病的机理和发展趋势，从而提出更加科学合理的解决方案。

图6：2035年生成式AI对中国医疗健康各环节KPI改进的采用率

在生成式AI的推动下，中国“数字中点”将提前10年到来，预计到2035年，生成式AI催化的行业数字化率将突破85%

行业洞察

在生成式AI的推动下，中国的“数字中点”将有望提前10年。

预计到2035年，生成式AI将提升行业数字化率达到85%。

预计到2055年，中国生成式AI技术基本实现对各行业的数字化转型。

2055年，中国生成式AI技术基本实现对各行各业的数字化转型。

随着数字经济的不断发展与进步，生成式AI技术将重塑未来产业价值。根据赛迪顾问预测：到2035年，在生成式AI的推动下，产业数字化率将突破85%，将进一步催生全新的工作方式，显著提高企业的商业效能。到2055年，中国生成式AI技术基本实现对各行业的数字化转型，数字化率将达到100%。全面构建的数字经济时代将会深刻改变人类的生产生活方式，经济效益将进一步释放。

图7：生成式AI对中国行业数字化率的影响分析

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