在生成式AI掀起的新一轮技术浪潮下，国内各类AI应用出海热情愈发高涨，品类百花齐放；在智能制造的领域，各类产业场景正在谨慎探索Gen AI从1到100的融合创新，逐步尝试在设计研发、流程管理等各个环节提升效率，推动工业生产的下一代智能化升级。而无论2B还是2C应用输出，最核心的还是商业变现能力和场景成熟度评估，精准投入，才能算好Gen AI落地这笔帐。
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作者 | 一十
编辑 | Steffi
中国AI新势力的商业化前景究竟成色几何？
斯坦福大学不久前发布的《2024年人工智能（AI）指数报告》称，2023年，知名人工智能模型中15个在中国。截至今年3月份，中国10亿参数规模以上的大模型数量已超100个，行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域。
在AI大模型掀起的新一轮技术浪潮下，国产AI应用出海趋势愈发高涨，在全球市场“疯狂”掘金。“大厂”华为、字节跳动、科大讯飞等，出海“老兵”万兴科技、APUS，年轻的创业者与独立开发者Meshy、PixVerse、Heygen等等，都将目标设定在了国际市场。
和消费用户端AI应用的“小体量、轻资产、赚快钱”的模式不同，国产AI出海的另一个领域——2B产业级应用，则相对低调和“温和”很多，也相对务实和谨慎很多。
根据《财经》报道，一批中国制造企业正在探索生成式AI从1到100的应用创新，在设计研发、流程管理、产品质检、客户服务等各个环节均取得了进展。
在国内，制造业数字化网络化智能化水平发展态势良好。工信部数据显示，在供给能力方面，智能制造装备国内市场满足率超过50%，主营业务收入超10亿元的系统解决方案供应商达43家。
传统产业中，中国传媒、医疗、金融、零售、汽车等领域已经拥有较为成熟的AI解决方案，正在向更加成熟更加全面的智能化模式蜕变。商汤、依图、旷视、科大讯飞等人工智能公司，2022年左右就已经部署海外市场，在东南亚、沙特等区域提供人工智能技术和解决方案。
随着生成式AI出现，中国出海企业提升智能化水平的同时，也在为海外市场带来了更多AI产业级应用的新模式和新尝试。
比如主营户外电源产品的正浩EcoFlow，在东南亚、印度、日本等国家都成立过呼叫中心，为了解决各中心分散、人工客服培训时间长、回答不准确等管理难点，2023年以来，公司基于Gen AI应用升级了全球智能联络中心，基于后台庞大的知识库回应客户提问，并根据每个国家不同的语言习惯，采用相应的敬语，甚至还能分析客服内容，找出企业的舆情风险。
除此之外，也有不少企业尝试在制造流程中加强数字化、智能化和无人化的全面创新。
海尔智慧工厂通过安装物联网设备，实现了生产线上的每一个环节的实时监控。生成式AI能够收集和分析大量数据，包括设备运行状态、生产进度、工艺参数等。通过对这些数据的深度分析，AI系统可以优化生产流程，减少资源浪费。例如，系统可以根据生产需求动态调整设备的运行参数，确保每一个生产环节都处于最佳状态，最大化生产效率和产品质量。
此外，海尔还把生成式AI用于预测设备维护需求，减少停机时间，提高生产线的稳定性和可靠性；也用于生产决策的优化，通过对生产数据的全面分析，AI系统能够提供准确的生产预测和调度建议。
不过，对于生成式AI的使用，亚马逊云科技行业集群总经理田锋在一场分享中对企业管理层建议，生成式AI落地有模型选择、模型适配、应用场景调优、底层算力资源效率优化、数据安全合规等一系列工作，这是个非常长的流程。在使用生成式AI时，更重要的是如何用好合适的工具。
尤其对成本复杂、管理路径漫长的出海企业来说，布局生成式AI更需谨慎。相关行业专家表示，落地生成式AI，首先要算清投入产出比，然后从营销、客服、数据报表等有成熟案例的业务场景试点，再大规模部署，最后才制定相应的顶层战略，并匹配相应的人才队伍——这与以往的新技术战略的设计与应用是完全不同的思路。
当前，无论是海外还是国内，生成式AI应用都处在商业化早期阶段。何时应用、如何应用、怎么落地都是短期难以解决的问题。面向未来，生成式AI有望成为重塑中国和世界关键产业的强大力量，但在这个过程中，企业只有制定与业务深度融合的AI战略、加速人才转型、健全人才培养机制，才有可能充分释放新一代人工智能机遇所蕴含的巨大经济价值，在更广阔的全球数字化转型市场中获得更多机会。
参考资料：
36氪 《出海新兵：中国AI》
财经杂志《出海和生成式AI，正在改变中国制造的刻板印象》
新榜《那些你不知道的AI产品，正在海外闷声赚大钱》
华福证券-传媒行业《海外AI三条产业链》
第一财经 《谷歌、苹果应用市场AI应用数达2万家！AI、短剧过去一年出海势头高涨》
非凡产研《2024年5月全球AIGC行业月报-流量篇》
澎湃新闻《中国AI应用抢占美国市场》
小饭桌《这个赛道，出海订单接不过来了》
科创板日报《中国AI大模型密集“出海”，AI超级应用机会在哪里？》
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