人工智能赋能行业发展高质量建设指南（2024年） (1).docx

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集智专题报告

人工智能赋能行业发展

高质量建设指南

(2024年)

中国信息通信研究院人工智能研究所2024年12月

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前言

近年来，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）作为引领未来的关键技术之一，正以前所未有的速度重塑千行百业。随着“人工智能+”行动的深入实施，人工智能技术开始广泛渗透到经济社会的各个领域，成为推动产业升级、促进经济高质量发展的核心引擎。现阶段人工智能行业应用普遍存在算力不足、系统不兼容、数据质量不高、人才缺乏、生态体系不完善等诸多问题，一定程度上制约了技术的应用和发展，如何建设人工智能行业应用体系已成为当下备受关注的议题。《人工智能赋能行业发展高质量建设指南（2024年）》正是在此背景下启动起草，旨在为各行业相关企业在人工智能应用的高质量建设中提供有实操价值的指导与参考。

本报告第一章对人工智能行业应用的总体发展情况进行概述，阐述了人工智能时代对企业提出的新的挑战与要求。第二章详细阐述了人工智能行业应用体系的建设方法，包括应用场景识别，投资价值评估，技术体系建设，以及后续的系统持续运营与迭代演进。同时，报告也强调了组织和人才体系建设的重要性，以及构建健康产业链和生态体系的必要性，为行业应用的长期发展奠定坚实基础。第三章聚焦于探讨实施过程中可能存在的难点与挑战，如场景多样化处理、系统复杂度管理、数据安全保障及供应链稳定性维护等，并针对性地提出了解决方案，旨在帮助企业有效规避风险，提升建设的成功率。第四章通过不同的人工智能行业应用建设案例来剖析案例的成功要素，为其他行业提供可借鉴的宝贵经验。第五章展望了人工智能行业应用的

总体发展前景，并提出了促进人工智能行业应用高质量发展的政策建议。

本报告不仅是对当前人工智能行业应用体系建设方法的梳理，更是对未来发展方向与策略的前瞻性探索，希望能为相关企业及研究机构提供一定的参考，为促进人工智能技术的行业应用，构建更加完善的人工智能产业生态贡献力量。人工智能技术仍在高速发展过程中，本研究报告对人工智能行业应用落地的研究和理解还有待加强，报告中如有不足之处，还请各方专家读者不吝指正。

目录

一、人工智能行业应用的发展情况概述 1

（一）国家战略持续加持，引导人工智能+落地实践 1

（二）与实体经济的融合，带来新应用技术和商业机遇 2

（三）人工智能步入实践，企业面临诸多问题与挑战 4

二、企业级人工智能行业应用体系建设方法 4

（一）阶段一：价值场景识别，构建高价值场景图谱 5

（二）阶段二：业务架构设计，支撑场景高质量落地 11

（三）阶段三：技术方案设计，建设开放的技术体系 13

（四）阶段四：持续运营迭代，实现自循环业务飞轮 23

（五）支撑一：多措并举培养人才，形成科学高效的管理体系 25

（六）支撑二：保持优势持续发展，促合作共赢生态体系建设 26

三、企业级人工智能行业应用体系建设中的常见问题与应对策略 27

（一）如何有效应对场景和模型的多样性及不断演进 27

（二）如何把握数据隐私和数据使用之间的平衡问题 28

（三）如何保障应用中人工智能技术的长期供给和演进 29

四、行业企业人工智能应用建设案例 31

（一）金融+人工智能：千亿级大模型打造金融新范式 31

（二）钢铁+人工智能：引领冶炼行业AI开发模式创新 33

（三）医疗+人工智能：眼科大模型辅助眼疾智能诊疗 34

（四）化工+人工智能：联合创新助力生产工艺优化 36

（五）新药研发+人工智能：药物分子大模型助力新药研发 38

五、人工智能行业应用的产业发展和政策建议 39

（一）发展：技术行业融合加速，推动企业智能化转型升级 39

（二）建议：积极推动产业落地，强化应用与创新生态构建 42

图目录

图1人工智能赋能行业发展建设体系 5

图2人工智能行业应用场景图谱及落地策略四象限 6

图3BEST场景价值评估模型 7

图4某银行人工智能应用场景图谱及部署策略 11

图5业务架构设计内容框架 12

图6人工智能行业应用算力平台参考架构 14

图7工行大模型参考架构 33

图8湘潭钢铁集团钢铁大模型实景图 34

图9中山眼科人工智能平