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《中国AI开发者应用生态调研报告》教学应用说明

--AI+教育研究中心谢强

报告旨在深入剖析中国AI开发者应用生态。报告先介绍了AI发展背景，如步入生成式AI时代，大语言模型具“涌现”能力，将推动AI发展并影响社会生活。

1AI应用生态概述1.1各层情况

1.1.1应用层：用大模型能力做产品化封装或自建垂直模型实现模型应用一体化，涵盖多行业多领域。

1.1.2工具层：提供数据采集到模型部署的工具，大模型厂商和开发者共同完善工具链生态。

1.1.3模型层：聚焦大模型技术升级与产业落地，对外输出方式多样。1.1.4基础设施层：为AI提供计算资源，影响应用速度和准确性。

1.2中外差异

1.2.1海外市场：2B应用多，原生AI应用发展快，工具链公司围绕LLMOps涌现，模型层集中度高。

1.2.2中国市场：2C原生应用广，现存应用用LLM增强能力，工具链生态待完善，模型层资源分散。

2AI开发者发展现状

2.1应用发展：AI应用进入良性发展通道但仍处早期，现存应用积极拥抱AI，AI原生应用面临商业化等考验。

2.2技术关注：开发者关注智能体、生成式人工智能等技术，开发方向兼顾基础设施建设与应用探索。

2.3理性务实：开发者依技术专长选方向，产品注重体验和场景价值，开发路径考虑市场和业务需求。

2.4面临挑战：工具链与数据生态挑战突出，缺工具资源、数据处理难、模型驾驭有挑战等。

3行业用户相关情况

3.1应用发展阶段：行业企业应用AI分初步探索、内部应用、产品集成、AI驱动创新、全面AI战略阶段。

3.2企业应用现状：中小企业是重点覆盖对象，央国企起带头作用，行业企业选择多样应用场景，多自建算力设施，开发路径多样。

3.3选型考量因素：数据安全与隐私保护、领域数据情况、模型输出质量等是开发路径规划主要考虑因素，大模型基础能力等是选型原因。

3.4关注问题与开源：行业用户关注AI价值认知、技术适用性、数据隐私安全等问题，开源对AI生态重要，应发挥更大作用。

4附录

提供了AI开发者画像，包括年龄、区域、学历、开发年限、职位、所在团队职能、所在行业、在AI产业链分布等信息。

报告全面展示了中国AI开发者应用生态，为行业发展、企业决策、技术创新等提供参考，对推动AI产业发展意义重大。

中国AI开发者在应用开发过程中面临的挑战主要包括以下方面：

1工具链与数据生态挑战：工具链支持不足，数据资源不足，数据处理难度大。例如，烟囱式架构下开发周期长，业务敏捷响应度低；AI模型研发门槛高，技术能力不足，自行搭建AI模型成本高；AI人才缺口大，研发人力成本高。

2模型驾驭挑战：模型的准确性和有效性需要细致考量和设计，包括选择合适算法和架构、充分训练和优化模型，以及确保模型的可解释性和鲁棒性等。

3数据方面：领域数据量以及数据获取难度使用成本是重要考量因素，同时要确保数据安全与隐私保护，以及数据处理和分析的效率和准确性。

4行业Knowhow和知识体系：需要深入了解和掌握特定行业的知识和体系。

5定制化与灵活性：要满足不同业务场景和需求的定制化和灵活性要求。

6技术支持与维护：需要稳定的技术支持和及时的维护服务。

7法律与合规性：要符合严格的行业监管要求。

8模型层选型：市场仍处于分散状态，开发者需要从多维度评估大模型合作伙伴，模型能力不再是唯一考量标准。

9应用分发：传统分发方式依赖GTM策略，新入口的效果有待进一步跟踪。

10对AI价值认知：企业客户存在对AI价值认知不足的问题，缺乏合适的流程和场景进行大模型部署。

11商业模式：AI应用的商业化路径仍在探索中，产品价值需进一步验证，需要寻找合适的变现方式并保障现金流。

《中国AI开发者应用生态调研报告》在教学中的应用分析与设计

1应用于创建教学情境1.1情境设计

展示AI在不同行业（如医疗、金融、交通等）的应用实例图片、视频或新闻报道，如AI辅助医疗诊断、智能投顾、无人驾驶等，创设AI应用广泛存在的情境。

介绍AI开发者在工作中面临的实际场景，如数据标注的繁琐、模型训练的复杂、应用开发的挑战等，让学生仿佛置身于开发者的工作环境。

1.2教学目的

使学生直观感受AI的强大功能和实际应用