再獲資金加持，2024年人工智能依舊是市場主線嗎？｜一周資本市場觀察

《一周資本市場觀察》是钛媒體推出的資本市場要聞解讀直播欄目，每周一中午12:30-13:30，在一個小時的時間裡，幫助大家一網打盡一周資本市場大事！

本期節目，《一周資本市場觀察》主理人雨朦特邀易觀分析研究合夥人陳晨，對人工智能行業在2023年的整體發展進行了複盤，并對2024年人工智能行業的新機會等問題進行了觀點分享。

一周資本市場表現盤點（12.18-12.22）

上周，A股三大股指都是下跌的，滬指周跌0.94%，深成指周跌1.75%，創業闆指周跌1.23%。上周，北上資金淨賣出22.36億元；南下資金淨買入1.45億元。行業偏好上，北上資金增持規模前三的行業為電池、光伏裝置與汽車整車；南下資金增持規模前三的行業為能源行業、消費者服務行業與保險行業；北上資金上周增持個股中市值增幅排名前5的，分别是深紡織A、慈星股份、多倫科技、雲意電氣與恒信東方。南下資金上周增持個股中市值增幅排名前5的，分别是中國海洋石油、中國财險、金蝶國際、商湯與中國神華。

上周港股的兩大指數都是下跌的，恒生指數周跌2.69%，恒生科技指數周跌6.15%。

上周美股三大股指均錄得漲幅，道指一周上漲0.22%，标普500指數上漲0.75%，納指上漲1.21%。

上周滬深兩市共有4隻新股上市，其中宏盛華源上市當日漲幅最高，為340.59%；港股在上周有7家新股上市，其中泛遠國際上市當日漲幅最高，為11.11%。

2023年12月，易觀分析年度報告《中國人工智能産業應用圖譜 2023》（以下簡稱《圖譜》）正式釋出，《圖譜》中提及，人工智能發展已進入生成式人工智能時代，何謂生成式人工智能時代？這個階段具備哪些特征？

易觀分析研究合夥人陳晨介紹，《圖譜》的最終落腳點是希望回歸到人工智能的行業本質，看到它為各行各業所帶來的真正價值。是以在《圖譜》的開篇，先對目前所處的人工智能發展階段進行了劃分。

生成式人工智能時代具備以下幾點重要特征：

1、 人機互動方式發生了明顯演變，重新定義了人類和技術互動的方式。不僅是技術層面的變革，更帶來了體驗上的全面更新。

2、 生成式AI最顯著的一個能力是可以通過學習與歸納原有的資料來解決它從來沒有見過的，或是很少遇到的問題。

陳晨指出，現在有很多人都在讨論，是否人類已經開始通往通用人工智能時代了，但在《圖譜》中，易觀還是将目前所處的時代定義為AGI 0.1階段，也就是互動革命的階段。當進入AGI 1.0的階段，AI不僅具備世界知識，還将具備每個人的個人知識，也将迎來一場知識革命。

目前，AI大模型的發展都遇到了哪些瓶頸？

陳晨指出，目前AI大模型發展面臨的問題主要有以下幾方面：

1、成本問題，這也是目前比較核心的問題。除了生産大模型的廠商會面臨高昂的訓練費用之外，那些使用開源大模型+行業專有資料做增量訓練的行業客戶，也需要支付很高的費用。并且大模型生産企業與應用端的行業客戶，這二者對于部署一個大模型所需要的成本有多少的認知存在非常大的鴻溝。未來還是需要去尋求一些更有效的方式來降低訓練和推理的成本，這樣才有可能更好的去幫助并加快大模型的落地。

2、目前包括ChatGPT在内，即使是最新的版本，所使用的資料也不是實時的。現在主流的大模型訓練方式還是基于使用靜态資料去做學習訓練。但一些專業領域需要使用時效性較強的資料和一些專有資料去生成輔助決策，是以在進入這些專業領域時，這一點是需要突破的。

3、長期記憶問題。目前其實已經可以通過一些技術手段去解決這個問題，比如增大上下文容量、使用向量化的方式等。未來還需要探索更多的方式去從技術層面解決局限性。

4、金融、醫療等專業領域客戶在運用大模型時，會對模型的可解釋性、資料可追溯性的要求非常高，這也是大模型深入垂直領域的過程中，這些行業客戶所面臨的困境。

5、資料隐私問題、AI大模型與普世價值觀及行業準則如何對齊等。

《圖譜》中提到，大模型所加速的生成式人工智能已經滲透到多個場景。目前，主要有哪些行業受益于AI技術的應用？這些行業中有哪些代表企業？

陳晨表示，《圖譜》中主要選取了工業制造、零售、金融、醫療健康、娛樂與數字政府6個行業，因為這些行業具有比較明顯的行業屬性，可以深入探究AI的應用是否可以真正給這些行業帶來明顯的變化。

在談及各行業代表案例的選擇時，陳晨介紹，選取案例的一個視角是是否有比較好的效益比，當然案例是無法窮盡的，《圖譜》隻選擇了其中很小的一部分，還有很多非常好的案例希望和更多的行業夥伴共同探讨。

1、制造行業：海爾卡奧斯的工業網際網路平台，通過工業大模型幫助建構工廠智能中樞，驅動工廠智能化更新；華為的工業AI質檢技術也已經應用到非常多的制造業産線中。

2、醫療行業：騰訊圍繞醫療健康行業，在醫療影像和醫學資訊方面進行了充分沉澱和積累，為不同類型的醫療機構提供數智化更新的整體解決方案

3、娛樂行業：中手遊借助AI應用提升遊戲研發效率，開發3D資産。

4、數字政府：360集團稅務行業大模型助力智慧稅收、商湯科技AI大裝置賦能城市精細化治理等。

不同的行業在引入人工智能技術時，會面臨哪些不同的挑戰？

陳晨指出，《圖譜》中結合行業發展特點建構了AMC曲線，可以了解到不同行業的AI應用成熟度：

1、農業、能源等行業還處在探索階段。這一類行業數字化基礎設施仍處于搭建階段。需要加強的是如何更好的去沉澱資料資源，為之後的數智能力更新提供基礎。

2、制造、金融等行業目前已經具備數字化基礎能力，需要解決的問題包括如何基于行業特點與實際的業務場景需求，建構更可信、更合規的模型，如何在整個業務流程上大面積鋪開應用等。

3、娛樂、電商等行業，這類行業的AI應用發展比較快，未來更多要考慮的可能就是如何進一步豐富内容，提供更多更個性化的體驗，以便更好的實作大規模的産業級應用。

近期，蘋果第一代MR（混合現實）産品Vision Pro迎來新進展，引發市場廣泛關注，作為人工智能技術的應用端之一，您如何看待MR行業的發展前景？

陳晨稱，現在大家在談論MR的同時也會同時提到AR與VR。目前來看，VR與AR其實有些“冰火兩重天”的情況，VR有些遇冷，但消費級的AR眼鏡目前的銷售情況貌似還不錯。

VR更多強調的是在虛拟世界裡的沉浸式體驗，但它的問題在于缺乏核心應用場景與優秀内容的不足，使用體驗沒有達到預期，并且相應的生态一直沒有做起來。

談及AR，陳晨認為，AR強調的是增強現實、放大感官，目前也已經有了類似旅行、出差這樣的核心場景，是以在C端還是比較受歡迎的。

MR更強調虛實互動，這也是它差別于AR與VR的最大特點。一些試用過蘋果Vision Pro的部落客都認為這款産品将虛拟物體與現實環境融合的很好，而這其實也可能是MR可以跟AI結合的一個很好的點，在一些to B場景中，可以有很多值得探索的地方，比如遠端工業巡檢、遠端醫療輔助、文旅場景與教學中的互動等。

2024年，您認為人工智能行業會有哪些值得期待的新發展與新機會？有哪些細分領域值得重點關注？

陳晨認為，明年人工智能的行業應用以及相應成熟度會持續受到關注，未來也會有很大的探索空間。目前在内容産業的工業化水準上可能還是更傾向于一些點狀環節的應用，未來可能在整體全流程的應用上面會更加強大，進而提升内容産業的工業化水準。

未來一些中小企業和個人創作者可能有機會實作突圍，他們在AI技術的加持之下，會有更多空間去構思一些更有創意、體驗感更好的内容。

談及值得關注的細分領域，陳晨建議大家可以關注以下幾方面：

1、視訊生成在2024年可能會有突破性進展；

2、現有應用和裝置，包括APP、辦公應用、智能家居、車載裝置等，會有更多産品引入AI技術進行更新；

3、基于生成式AI的原生能力，會催生出更多的相關應用。

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（本文首發于钛媒體APP，作者｜内容營運編輯雨朦）