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產(chǎn)業(yè)新聞產(chǎn)業(yè)資訊產(chǎn)業(yè)投資產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)科技產(chǎn)業(yè)政策
降本增效需求推動行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型步履不停,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出今明兩年增速約 20%。數(shù)據(jù)要素化,新技術發(fā)展使得各行各業(yè)提升業(yè)務及流程自動化,運營智能化成為可能,各行業(yè)在 AI 及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入預計保持較高增速。
根據(jù)世界銀行 2022 年的預測,全球人工智能支出增幅約為 27%,數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出增幅約為 18%,至 2024 年預計增速穩(wěn)定。中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出預計保持較高增長,2022 至 2026 年 CAGR 為 18.89%。
不同行業(yè)企業(yè)數(shù)字化基礎及模型容錯度存在差異。由于各個行業(yè)資本結(jié)構(gòu)、勞動主體、運作流程天然不同,當前各行業(yè)的信息化程度存在差異。隨著智能傳感和人工智能技術進步,企業(yè)過去想做卻較難實現(xiàn)的,現(xiàn)在成為了可能。對模 型精度要求較高的行業(yè)在推進人工智能落地方面相對需要更長時間的觀察,且 主要為輔助決策。
更多涉及供應鏈管理及運營策略,營銷及服務研發(fā)的行業(yè)更早推動人工智能應用。從降本的維度看,人工智能在供應鏈管理方面的降本效果最明顯,有 41%的 企業(yè)成本降低超過 20%,其次,AI 在企業(yè)策略或運營環(huán)節(jié)的降本效果同樣顯 著。從增收的角度看,AI 應用使 24%的企業(yè)在產(chǎn)品服務研發(fā)環(huán)節(jié)的收入增長達 到 6-10%,14%的企業(yè)在人力和供應鏈管理環(huán)節(jié)的收入增長超過 10%。
互聯(lián)網(wǎng)、制造、金融為當前算力水平較高的行業(yè)。根據(jù)清華產(chǎn)研院的報告,統(tǒng)計范圍內(nèi)的行業(yè)在 2022-2023 年相較前一年有較明顯的計算力水平提升。制造行業(yè)算力水平由原來的第三位上升至第二位,政府、教育、醫(yī)療行業(yè)的算力水平增長較明顯。