人工智能行业研究报告-PDF版

复旦管院&明略&秒针营销科学院：2024年AI+生成式营销产业研究蓝皮书（99页）.pdf

第0页明 略 科 技I 复 旦 大 学 管 理 学 院I 秒 针 营 销 科 学 院2 0 2 4.0 8生成式营销生成式营销产业研究蓝皮书产业研究蓝皮书20242024 AI AI *本 研 究 报 告 为 国 家 自 然 科 学 基 金 重 点 项 目 资 助 成 果批 准 号：7 2 4 3 2 0 0 2第1页第1页前前言言从分析式AI到生成式AI，人工智能有了飞跃式的发展。不但对社会产生巨大影响，也推动了市场营销行业的变革。AI为营销带来的，不仅是在原有智能营销（或数字营销）基础上的能力提升，而是一次如同于“iPhone时刻”意义的产业变革，生成式AI飞速发展的创造能力、推理能力、交互能力赋能于营销业务，不断衍生出新的营销模式和场景。2024年5月，秒针营销科学院携手复旦大学，集合营销行业众多专家共同研讨，与会专家一致认为，2023年后随着AI的应用实践不断深入，营销开启了一个全新的时代。在新时代中，营销生产力迎来大爆发，营销生产关系被打破重构，营销业务流程和节点都在变化，我们将其定义为“生成式营销时代”。新型生成式营销与原有的数字营销或智能营销的差异是什么？生成式营销能为企业带来什么价值？营销从业者们，如何面对生成式营销？新时代下，营销产业会发生什么变化？企业又应该如何行动以应对？市场有哪些积极探索和成功实践？又将面对什么样的挑战和风险？许多问题摆在营销人面前，也成为企业CEO、CMO们的挑战。为解决这些疑问，帮助营销从业者适应新的产业运行方式，帮助企业在生成式营销的新时代更好地做好营销，明略科技集团、秒针营科学院，联合复旦大学管理学院，经过大量专家研讨、案头研究、实证研究，完成了这份2024AI ：生成式营销产业研究蓝皮书。本报告延续了2023AI ：人工智能与营销新纪元的部分内容，汇集总结2023-2024一年中最新的AI技术发展趋势、学术研究成果、业界工具模型、行业优质案例，为大家提供面对生成式营销时代的知识指引和行动指南。时代变革不可逆转，能力迭代刻不容缓。每个人，每个企业，每个产业，都需要不断学习，积极拥抱新时代。秒针营销科学院致力于联合产学研力量，深入研究营销行业的科学理论和前沿趋势，在AI时代，持续为大家贡献营销知识，分享趋势和创新。第2页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第2页感谢产业专家、学者贡献重要观点感谢产业专家、学者贡献重要观点生成式营销，是新一轮AI技术革命下，描绘营销生产力和生产关系整体变革的宏大概念，拥有丰富的内涵与外延。互联网技术孕育数字营销，生成式AI催生生成式营销，它在数字营销、智能营销的基础上发展而来，但塑造的却可能是完全颠覆以往营销范式的新方法、新工具、新生态及新知识体系。混沌初开，当下，生成式AI的应用场景，更多集中在既有工作流程的提效，比如内容生产、广告投放等，但放眼未来，AI技术的影响绝不限于此。而要穿过时空看见未来，绘制面向未来的生成式营销图景，需要凝聚各行各业营销从业者及产学专家的声音，并在开放讨论中找到共识。为此，明略科技、秒针营销科学院于2024年初先后与中国人民大学劳动与人事学院及复旦大学管理学院合作，成立产学课题组。针对AI对组织及职场的变革，于4月下旬与中国人民大学职场研究项目组联合发布2024人工智能与职场发展报告；之后在5月初，与复旦大学管理学院市场营销学系合作举办“2024生成式营销产学闭门研讨会”，邀请包括学院教授、企业营销高管、行业专家在内的33位行业代表，共同定义面向未来的生成式营销，并得出初步共识。本报告主体内容均基于以上成果得出并呈现。特别感谢以下学界、业界专家的贡献：以上排名不分先后孙一民孙一民 复旦大学管理学院副院长蒋青云蒋青云 复旦大学管理学院市场营销学系教授李育辉李育辉 中国人民大学劳动人事学院教授金立印金立印 复旦大学管理学院市场营销系学系教授、系主任王有为王有为 复旦大学信息管理舆商务智能系教授段淳林段淳林 华南理工大学新闻与传播学院教授何雁群何雁群 复旦大学管理学院市场营销学系副教授肖肖莉莉 复旦大学管理学院市场营销学系副教授冯项楠冯项楠 复旦大学管理学院统计与数据科学系副教授熊桂洋熊桂洋 雪城大学惠特曼管理学院教授王双江王双江 杜拉维特亚太区市场及电商总监黄小可黄小可 赫力昂中国内容中心总监于子桓于子桓 华润三九市场部总经理陈陈晨晨 雀巢健康科学市场卓越和消费者洞察负责人Cathy Cathy 味全渠道和营销数字化负责人单单琼琼 伊利品牌管理部研究总监于于帅帅 广汽丰田采购总监Angie Wang Angie Wang a2至初产品创新负责人吴吴丹丹 蒙牛数智营销产品总监林丽丹林丽丹 水井坊电商营销高级经理钱钱诚诚 蕉内媒介总监AlenceAlence Lee Lee 乐宾科技创始人宋宋星星 纷析咨询创始人李李勇勇 谷元文创创始人张振华张振华 前东风日产MI副部长钱钱峻峻 M360创始人张文双张文双 云图元睿创始人赵赵洁洁 明略科技高级副总裁、秒针系统总裁孙方超孙方超 明略科技高级副总裁、大模型产品负责人高高雅雅 明略科技高级副总裁、秒针数据技术及产品负责人刘刘静静 明略科技高级副总裁 品牌与市场负责人第3页生成式营销是指生成式营销是指应用前沿的生成式应用前沿的生成式AIAI能力能力赋能生产工具，赋能生产工具，在营销领域的业务流程在营销领域的业务流程中，中，实现营销生产力实现营销生产力效率的全面提升效率的全面提升，影响并重构营销组织的生产关系影响并重构营销组织的生产关系，进而形成的新型市场营销产业运行模式。进而形成的新型市场营销产业运行模式。AI能力：基于GenAI的创造能力，推理能力，互动能力衍生AI工具，AI产品以及AI解决方案。营销领域业务流程：包括但不限于广告投放、社媒营销、电商/直播运营、客户运营、产品创新等。营销生产力：包括但不限于营销洞察、营销内容生产、媒介传播，以及营销决策等各类工作的生产力。营销组织生产关系：包括企业内部市场营销相关部门的组织形态、企业外部市场营销行业的产业生态。第4页CONTENTS0101新变革，迎接生成式营销时代新变革，迎接生成式营销时代AI发展与影响、AI驱动的营销变革、生成式营销时代0303新战略，企业生成式营销的实施新战略，企业生成式营销的实施企业价值、战略制定、实施路径0404新实践，生成式营销应用探索新实践，生成式营销应用探索实践案例、应用工具和解决方案目录目录0202新认知，生成式营销的多维能力新认知，生成式营销的多维能力AI实证研究、生成式营销应用图景、AI 营销业务闭环agent第5页0101新变革，迎接生成式营销时代新变革，迎接生成式营销时代AI发展与影响、AI驱动的营销变革、生成式营销时代AI能力日新月异的进化，深度影响社会的同时，也带来了营销的变革，AI的应用，引爆了营销生产力，洞察、内容、媒介生产力全面提升。同时，AI的应用，改变了营销的生产关系，包括了企业与客户、员工、组织与生态关系的变化2023后的生成式营销，是市场营销中iPhone时刻的转变，与2023年前的智能营销（数字营销）有着本质的差异。第6页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第6页人工智能的发展历史人工智能的发展历史距离1956年美国达特茅斯学院研讨中首次提出人工智能概念，已经过去67年。在研究AI之前，我们先了解下人工智能发展的历史以及当前（2024年）我们所处的阶段。上世纪60年代到现在，人工智能半个世纪的发展史，有过两次明显的波谷，它们被称为AI winter（AI寒冬），每次人工智技术有一定突破时，大家都非常期待人工智能美好时代的到来，学术或投资也都会迎来高速发展，但一段时间后，大家就会发现技术仍然受到很大限制，整个产业随后会陷入寒冬。但上世纪 90年代，第二波寒冬之后，AI发展的曲线始终向上，从 AlphaGo到 ChatGPT，业界一直在讨论AI寒冬什么时间到来，可现实是，技术推动着AI跳过了寒冬，并在2023年迎来了爆发式发展。截止当前（2024年中），我们并没有看到这波浪潮有迎来拐点的迹象，AI的能力不断提升，越来越多的应用被创造，照目前的趋势可以判断，这波AI浪潮是能真正带来时代变革的浪潮。跨越第跨越第3 3个冬天，迎接第个冬天，迎接第3 3次浪潮次浪潮图表来源：Parmida Beigi,PhD bigdataqueen图：图：AI发展历史发展历史第7页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第7页人工智能的能力进化人工智能的能力进化人工智能模型可以分为“分析式人工智能”（Analytical AI）和“生成式人工智能”（Generative AI）（Glikson和Woolley，2020）。分析式AI主要是根据已有数据进行分析、判断、预测，电商的产品推荐系统是分析式AI在营销场景中的典型应用。生成式AI以OpenAI的ChatGPT为代表，它以强大的内容生成能力令世界瞩目，生成式AI的核心能力是“创造”，它通过从数据中学习要素，生成全新的、原创的内容或产品。生成式AI有三项核心能力：创造能力三项核心能力：创造能力、推理能力推理能力、互动能力互动能力。特别要关注的是，基于互动能力，融合创造能力和推理能力之后，生成式AI能实现多模态/跨媒介的输入输出，涌现出能与人高质量交流的综合能力。AI发展不断强大后，更接近于“人”能力的通用人工智能AGI（Artificial general intelligence），可以像人一样完成更复杂的工作。AGI具有文字、图片、视频、音频的多模态理解能力，能通过联网和插件整合更多外部应用，因此可以胜任更复杂的任务。从“分析式从“分析式AIAI”到“生成式”到“生成式AIAI”，再到“通用人工智能”，再到“通用人工智能”也被称为决策式AI，指学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型有用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体，作用主要是辅助用户进行判断。学习数据中的联合概率分布，非简单分析已有数据，而是学习归纳已有数据后进行演绎创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作，生成全新的内容，也能解决判别问题。分析式分析式AIAI生成式生成式AIAIAGI是计算机科学与技术专业用语，专指通用人工智能。这一领域主要专注于研制像人一样思考、像人一样从事多种用途的机器。这一单词源于AI，但是由于主流AI研究逐渐走向某一领域的智能化（如：机器视觉、语音输入等），因此为了与它们相区分，增加了general。通用人工智能（AGI）是指智能代理理解或学习人类所能完成的任何智力任务的能力。它是一些人工智能研究的主要目标，也是科幻小说和未来研究中的常见话题。AGI也被称为强人工智能、完全人工智能或一般智能行动，有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器。强人工智能与弱人工智能（或狭义人工智能）形成对比。（说明：弱人工智能不具备独立意识，其行为都是设计者的意愿，所以只能在人类设计的程序范围内决策，事情的发展一旦超出了提前预设的程序范围，那么弱人工智能是无法应对的。）强人工智能、通用人工智能强人工智能、通用人工智能AGIAGI（Artificial general intelligenceArtificial general intelligence）第8页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第8页人工智能已经对社会产生巨大影响人工智能已经对社会产生巨大影响52%的美国人表示他们对人工智能的担忧多于兴奋，这一比例相较于 2022年的 38%有所上升。从中国的数据看，当前31%职场人认为AI会直接威胁人类的安全和幸福，27%认为AI技术的发展和应用会破坏人类社会的团结性。33%认为AI威胁到人类的独特性。对于社会层面引入AI是否会影响个体的收入，选择上升和下降的比例都较高。值得关注的是，有关AI的各类评价中，代表模糊态度的“一般”选择比例很高，说明人们对AI的态度有很大的不确定性。人们对人们对AIAI的态度正面和负面共存，并且具有高度不确定性的态度正面和负面共存，并且具有高度不确定性数据来源：中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告；（Artificial Intelligence Index Report 2024）李飞飞联合领导的斯坦福大学人工智能研究所（Stanford HAI）图：美国图：美国-AI对工作的影响（对工作的影响（2023）图：中国职场人评价图：中国职场人评价AI的影响（的影响（2024）AIAI对对社会的影响社会的影响AI对收入的影响Al will change how you do your current job in the next 5 years未来五年AI将改变你目前的工作方式Al will replace your current job in the next 5 years未来五年，AI将代替你目前的工作31393868B131#%AI会直接威胁人类的安全和幸福AI技术发展和应用会破坏人类社会团结性AI的技术发展威胁到人类的独特性社会层面AI引入会使我收入下降社会层面AI引入会使我收入上升同意一般不同意第9页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第9页人工智能在众多领域已发挥作用人工智能在众多领域已发挥作用AI将重构众多产业的核心竞争力，这一进程是确定的、不可逆的。对于不同的产业和领域，AI的重构或快或慢，可能渐变也可能突变，对这些行业的从业人员，它的影响可能润物细无声，也可能如疾风暴雨。根据行业特征及影响程度，我们将AI对不同产业核心竞争力的影响划分为三个类型：1.高敏感类：AI变革来临最快，代表性行业包括数码、汽车、机器人、媒体、影视、游戏；2.中敏感类：AI变革速度中等，代表性行业包括生物医药、金融保险、法律、教育等；3.低敏感类：AI变革相对较慢，例如工农业、电力化工、工程机械等。麦肯锡研究了16个AI应用场景，得出以下结论：生成式AI的潜在价值（约75%）主要集中在相对少数场景中，主要是四个方面：客户运营、营销和销售、软件工程、产品研发。这意味着上述四项业务受到生成式AI的影响最大。市场营销是市场营销是AIAI创造价值的最主要领域之一创造价值的最主要领域之一数据来源：麦肯锡生成式人工智能的经济潜力：下一波生产力浪潮 2023.07图：图：Using generative Al in just a few functions could drive most of the technologys impact across potential corporate use cases第10页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第10页人工智能在营销领域的巨大潜力人工智能在营销领域的巨大潜力随着人工智能技术的不断发展和普及，营销人工智能的应用场景也越来越广泛。例如，通过自然语言处理和情感分析技术，人工智能可以帮助企业实时监测和分析社交媒体上的用户反馈，及时调整营销策略。同时，人工智能还可以通过机器学习算法，对消费者行为进行预测和个性化推荐，提升用户体验和购买满意度。2024年全球营销人工智能产业规模预计达到360亿美元，这一数字反映了人工智能在营销领域的巨大潜力和市场需求。随着技术的不断进步和创新，人工智能将继续在营销领域发挥重要作用，为企业带来更高效、精准的营销效果。中国AI数字商业展望2021-2025报告显示，预计2024年，中国生成式AI商业应用规模为1,606亿人民币，2025年将达到2,070亿元，增长率29%。20242024年全球营销人工智能产业规模预计达到年全球营销人工智能产业规模预计达到360360亿美元亿美元数据来源：S，2020-2028年全球营销领域人工智能(AI)市场价值图：图：2020-2028年年全球营销领域人工智能全球营销领域人工智能(AI)市场价值市场价值120.5158.4208.2273.7359.9473.2622.1817.91075.4202020212022202320242025202620272028983436631,0771,6062,0702020年2021年2022年2023年E2024年E2025年E图：图：2020-2025年年 中国生成式中国生成式AI技术应用规模（亿元）技术应用规模（亿元）第11页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第11页AIAI如何改变营销？引爆生产力如何改变营销？引爆生产力在2023年发布的2023 AI ：人工智能与营销新纪元中，我们提出，AI将带来营销生产力的大爆发。营销生产力主要包括洞察能力、创意能力和媒介沟通能力：1.洞察能力，包括消费者需求、市场环境、行业趋势、竞争态势数据和信息的采集与分析，以及最终获得分析结果的能力和效率；2.创意能力，包括创造和生成文字、图片、视频、音频、设计网站甚至新产品的创新能力和生产效率；3.媒介沟通能力，广告主使用媒介渠道进行营销的能力和效率，媒介渠道包括移动设备、电视、社交媒体、搜索引擎、电商、线下等各种用于营销传播的媒体平台。生成式生成式AIAI三个核心能力，打破营销生产力的效率瓶颈三个核心能力，打破营销生产力的效率瓶颈图表：秒针营销科学院自主绘制营销生产力营销生产力洞察洞察创意创意媒介媒介=XXXX=消费者需求 市场环境 行业趋势 竞争态势文字图片视频音频网站产品手机电脑电视社媒搜索电商线下XXXX营销行业大模型营销行业大模型让洞察、创意、媒介效率突破发展瓶颈让洞察、创意、媒介效率突破发展瓶颈AI带来营销生产力大爆发带来营销生产力大爆发第12页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第12页AIAI如何改变营销？外部如何改变营销？外部-客户客户AI进入营销领域，将全方位改变企业的客户（顾客/消费者）。首先，客户自己会因为使用AI而改变，学会使用AI后，客户的需求将更加个性化，AI将填平客户营销决策中的信息鸿沟，使其更有效地处理营销信息。其次，AI将改变企业与客户的沟通方式，无论是前期了解客户需求的方式，还是和客户沟通的方式。最终，AI将全面提升客户体验，AI时代，客户将获得个体式的营销沟通，定制化的产品和更加智能的服务。AIAI改变客户，也改变和客户沟通的方式，最终提升客户体验改变客户，也改变和客户沟通的方式，最终提升客户体验说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结客户客户员工员工组织组织生态生态客户自身的变化客户自身的变化客户沟通的变化客户沟通的变化客户体验的提升客户体验的提升需求个性化信息平权：AI填平信息鸿沟，提高客户消费的效率和效果。明确客户需求方式变化：人智交互，问答生成客户沟通效率上升，成本下降个性的内容推动决策-个体营销定制化产品满足需求-规模化定制智能式服务提升体验-AI连接品牌与顾客更需要关注客户本身发生什么变化？重要变化是AI填平客户的信息鸿沟填平客户的信息鸿沟，过去消费者需要研究产品，供应商，价格，决策过程可能需要3-5天，有了AI，信息总量不变但信息处理效率信息处理效率提升提升，顾客的营销决策效率也会大幅提升。这种填平会影响未来的商业模式影响未来的商业模式。生成式营销时代，品牌获取客户需求的方式进一步改变品牌获取客户需求的方式进一步改变，最早期的方式是通过市场调研猜测客户需求，数字营销时代，通过搜索、点击、收藏等行为，判断用户需求，未来，将是人和人和AI持续交互，在问答中“生成”需求，持续交互，在问答中“生成”需求，AI能激发出能激发出消费者自己都不知道的需求。对于客户，高效的个性化价值交付得以实现个性化价值交付得以实现，这种交付可能是内容，也可能是创新的产品，AI解决了高效率标准化必须牺牲个性，低效率个性化必须牺牲规模的矛盾，使高效率的个性化营销，大规模的定制化产品高效率的个性化营销，大规模的定制化产品得以实现。专家研讨观点专家研讨观点第13页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第13页AI是否能改变企业的内部员工？这是许多企业会忽视的问题，但事实是，AI被引入到企业营销部门后，一定会对内部员工产生巨大影响，它在提升员工工作效率的同时，也会改变他们的工作方式、工作流程。随着AI发展，员工使用AI的程度会不断升高，态度将更加积极，综合能力也将不断提升，最终，企业的员工结构将发生改变，组织AI含量提升，超级个体出现，组织内将建立人智协作的新方式AI完成耗费人力的任务性工作，员工从事更能发挥人类独特性的创造性工作。AIAI如何改变营销？内部如何改变营销？内部-员工员工AIAI不能替代员工，但不能替代员工，但AIAI力高的员工会替代力高的员工会替代AIAI力低的员工力低的员工说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结员工员工AIAI使用变化：低频使用变化：低频高频高频当前，企业的AI使用率和使用频次还不高，但随着时间推移与竞争加剧，AI将成为企业的必备技能，相比之下，AI应用程度更高的企业，竞争优势更大。员工员工AIAI态度态度变化：抗拒变化：抗拒拥抱拥抱员工对AI的态度，将从恐慌抗拒逐步过渡为积极拥抱。在与AI共同协作的过程中，员工的主观能动性将不断提升。重复的、操作性的硬技能更容易被替代，管理等软能力的优势将被凸显。AIAI带来员工能力的带来员工能力的变化变化单个员工的能力水平将大幅提升，一岗多能的超级个体将出现；AI训练师成为高需求的新职业，擅长应用、训练AI的员工将成为新专家。AIAI带来员工结构的变化带来员工结构的变化应用AI并不等同于减员，它的目的是提升企业的AI含量，将员工从低附加值的杂务中解放出来，做更高价值的工作。员工与AI的协作结构和关系将发生变化。员工自身的认知态度对于用好员工自身的认知态度对于用好AI非常重要非常重要。一般而言，企业非常积极用好AI的员工比例只有10-20%，AI将提高这些员工的综合能力。同样的AI工具，不同员工给出的效果会非常不一样，主观能动性高的员工，能训练出更好的主观能动性高的员工，能训练出更好的AI，人的因素大于工具的因素，这将是未来交付差异产生的主要原因。生成式营销时代，不同岗位和能力的员工替代性不同，重功能性和操作性的工作更容易被替代，比如数字投流师的人数就在减少，相比之下，管理型、知识专家型的员工不容易被替代相比之下，管理型、知识专家型的员工不容易被替代。因此，员工需要重新构建自身的核心能力重新构建自身的核心能力。专家研讨观点专家研讨观点客户客户员工员工组织组织生态生态第14页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第14页在专家研讨会中，参会专家一致认为，AI一定会改变企业内部的组织关系和组织的形态。一方面，AI是企业的整体战略，而非营销（或品牌、媒介）某个部门的战略，因此，从组织的角度考虑，企业必须做全面的AI顶层设计，从管理层执行层都要积极拥抱，自上而下/自下而上的推行；另一方面，AI应用于营销业务后，相应也会改变组织的形态，并在不断调整过程中，建立起新的人智协作组织形态，新形态具有更扁平、更敏捷、更简化的特征。目前看来，组织内，员工更乐于接受的协作方式，是AI成为其下属而非领导。AIAI如何改变营销？内部如何改变营销？内部-组织组织自上而下的自上而下的AIAI战略实施，扁平、敏捷、简化的人智协作型组织重构战略实施，扁平、敏捷、简化的人智协作型组织重构说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结；中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告组织的组织的战略战略AI一定是企业的顶层战略之一，必须自上而下/自下而上推行/推进，全员拥抱。组织的战术组织的战术从调整到重构，AI将改变当前的组织形态，建立人智协作（human AI）的新型组织。组织，即公司间的边界将变得模糊公司间的边界将变得模糊，每个公司都可以做更多的业务，比如甲方乙方的职能会职能会有融合有融合，越小规模的组织越受益越小规模的组织越受益，组织的规模应该会比现在小，因为越灵活，越有活力。组织要更敏捷，对顾客和市场需求的变化有更快的响应，产品创新更快速对顾客和市场需求的变化有更快的响应，产品创新更快速，人的调整也更快。组织内要有对对AI工作进行管理控制的岗位和机制工作进行管理控制的岗位和机制。56G(7)I%我愿意AI成为我的下属我愿意AI成为我的同事我愿意AI成为我的领导图：企业内人与图：企业内人与AIAI的协作关系（基于员工视角）的协作关系（基于员工视角）同意一般不同意扁平扁平敏捷敏捷简化简化减少上下层级缩短前后链路柔性组织、边界模糊非固定、易调整从大而复杂到小而精致专家研讨观点专家研讨观点客户客户员工员工组织组织生态生态第15页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第15页AI会如何影响营销的产业生态呢？从中国营销市场大环境看，AI对生态的改变，有挑战亦有机遇。1.机遇：AI会使营销产业上下游的信息和运作更透明、更高效，生态中单一企业将更多能，同时，AI会催生新平台或广告形式，带来流量红利和新营销机会；2.挑战：生态玩家更复杂，熵增不断的同时，可能还将呈现集中化的趋势，缺少核心竞争力的中间商、服务商面对AI及业务能力强的服务商，生存压力加大，这会提高企业明确业务方向及战略定力的难度。AIAI如何改变营销？外部如何改变营销？外部-生态生态更高效，更集中的产业生态，更高效，更集中的产业生态，agentagent赋能赋能agencyagency说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结生态变化的机遇生态变化的机遇生态变化的挑战生态变化的挑战透明：透明：营销生态上下游信息和运作规则更透明；高效高效：得益于营销生产力的提升，生态整体运转效率更高；多能：多能：单一企业能力更强，可以做从前做不了，须外包的业务；新营销载体新营销载体：媒介生态会出现未知的AI化的新型平台、新广告形式，带来新的营销机会。去中间化：去中间化：产业分工的链条被打破，部分中间角色受到挑战；集中化：集中化：机会进一步集中于头部，小企业生存面临挑战；复杂化：复杂化：会因AI出现一些全新的角色和公司，生态整体熵增，更加混沌，竞争更大，需要创造新机会（如出海）。“市场调研产品研发设计生产营销策略代理创意生产代理媒介采买渠道销量消费者购买”这套旧营销链路被打破旧营销链路被打破。公司间关系更平等，功能更融合，一些中间商角色弱化或消失中间商角色弱化或消失，生态中个体客户或消费者也因为AI有成为商家的可能。AI给营销行业的生态带来的是大的变革大的变革，有可能类同新能源车对传统车企的冲击，是“破坏性”的“破坏性”的。Agent赋能重构赋能重构Agency。调研公司、数据监测公司等由AI赋能重构，提升业务能力。我们讨论的结论认为未来资源会更集中在头部资源会更集中在头部，竞争激烈的出路是全球化，出海去卷国外的公司全球化，出海去卷国外的公司，中国的AI在实践上非常领先，但技术底座不如国外，从国内到全球再到国内，未来的市场一定是更加混更加混沌的生态沌的生态。专家研讨观点专家研讨观点客户客户员工员工组织组织生态生态第16页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第16页我们看到AI对于营销的改变，无论在营销生产力方面，还是在“客户、员工、组织、生态”关系上，都有本质的变化。可以断定，“AI 营销”，将使营销发生巨大的变革，而不仅是某一细分场景的提效或升级。从经济学生产力与生产关系的视角，我们认为，生成式AI能力被引入市场营销之后，营销将开启一个全新的时代，这个时代与之前已经发展了20多年，以互联网营销为主的智能营销（或数字营销）相比，将有质的飞跃。原有智能营销的理论方法、沟通工具，流程特征等，都亟需更新重塑，我们把新的时代，命名为“生成式营销”时代，并对生成式营销给出如下定义。AIAI驱动变革！生成式营销时代来临驱动变革！生成式营销时代来临生成式营销是应用前沿生成式营销是应用前沿AIAI能力，进化而成的新型营销产业模式能力，进化而成的新型营销产业模式图表：秒针营销科学院自主绘制定义说明AI能力：基于GenAI的创造能力、推理能力、互动能力衍生AI工具，AI产品以及AI解决方案。营销领域业务流程：包括但不限于广告投放、社媒营销、电商/直播运营、客户运营、产品创新等。营销生产力：包括但不限于营销洞察、营销内容生产、媒介传播，以及营销决策等各工作的生产力。营销组织生产关系：包括企业内部市场营销相关部门的组织形态、企业外部市场营销行业的产业生态。生成式营销是指生成式营销是指 应用前沿的生成式应用前沿的生成式AIAI能能力力赋能生产工具赋能生产工具，在营销领域的业务流程在营销领域的业务流程中，中，实现实现营销生产力营销生产力效率效率的全面的全面提升提升，影响并影响并重构重构营销组织的营销组织的生产关系生产关系，进而形成的新型进而形成的新型市场营销市场营销产业运行模式产业运行模式。营销生产力营销生产力营销生产关系营销生产关系决定决定反作用反作用劳动者劳动者生产工具生产工具 AI劳动对象劳动对象提升提升外部外部-客户客户内部内部-员工员工内部内部-组织组织外部外部-生态生态改变改变第17页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第17页生成式营销与智能营销的差异生成式营销与智能营销的差异生成式营销，并不只是对营销生产力及生产关系的一次升级，而是类同于“iPhone时刻”的产业变革。与2023年前的智能营销（或数字营销）相比，两者有着本质的差异。在2024年5月复旦大学召开的专家研论会上，与会专家总结了生成式营销与智能营销在理论基础、营销对象、沟通方式、协作方式、流程特征、协同角色、竞争模式上的7大差异点。例如，智能营销的理论基础主要是以数据和算法为基础的计算科学，生成式营销在计算科学基础上，还包括了算力和生成式AI在内的认知科学。营销对象上，智能营销是个性化的细分人群，靠标签识别，生成式营销是以“人”为颗粒度的个性化营销；沟通方式上，智能营销是被动触发、单向式的，生成式营销则是主动发起、互动式的。20232023后的生成式营销，是市场营销中“后的生成式营销，是市场营销中“iPhoneiPhone”时刻的转变时刻的转变图表：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结2023年之后AI驱动的生成式营销，与此前营销范式的最大差异，在于它是一种主动式营销主动式营销，是基于大量数据获取洞察，并基于这种洞察对个体的需求进行预判，消费者自己都没有意识到的需求，生成式营销可以通过介质告诉他消费者自己都没有意识到的需求，生成式营销可以通过介质告诉他。智能营销的竞争是平台流量、人群标签的竞争，生成式营销的竞争是如何占据消费者心智的竞争竞争是如何占据消费者心智的竞争，企业需要通过定制的产品和服务，对消费者更深层次的情绪产生影响更深层次的情绪产生影响。以前智能营销或数字营销解决的是点状问题，用工具解决营销中某一环节的某个问题，生成式营销能把这些点串起把这些点串起来，形成线性的、流程化的任务来，形成线性的、流程化的任务，营销将从被动的使用工具转化为AI助手主动的服务。第18页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第18页生成式营销与智能营销的差异生成式营销与智能营销的差异展望未来的AI能力，专家们描绘了生成式营销与智能营销的典型场景。在原有的智能营销（数字营销）场景中，品牌与消费者通过媒介触点沟通，品牌单向响应消费者的行为（例如点击、互动、搜索）和需求，为消费者提供个性化的营销内容（广告创意、社媒内容），并最终交付标准化的产品或服务。在生成式营销的预想场景中，品牌和消费者沟通的触点还有AI，AI可以主动在消费者交互中发现机会，激发出消费者自己都没有意识到的潜在需求，并针对需求，提供个体化的内容，供消费者决策，基于生成式营销的应用和普及，品牌可以交付的是“规模化定制”的产品和服务。生成式营销发起的消费场景更智能、更主动、颗粒度更细生成式营销发起的消费场景更智能、更主动、颗粒度更细图表：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结品牌在媒体平台中，通过标签识别个性化的目标人群子集，并分别进行不同类型的广告及内容触达。消费者接收到广告内容，部分有需求的消费者产生进一步动作（如互动、留资、搜索等），这些行动触发算法，智能系统快速给予响应，提供进一步的营销内容，引导消费者完成购买转化。并最终交付售卖标准的产品和服务。消费者普遍使用AI工具。AI完成对个体“人”的深度洞察。基于AI对消费者的洞察。判断在合适的时间，合适的线上触点，发起与消费者的互动，通过互动发现需求，激发需求。例如：在老婆生日前提醒老公，爱人生日快要到了，设计并推荐几款爱人感兴趣的礼物，并给出高性价比的购买路径，顾客只需确认，即可完成决策和购买全流程。智能营销（数字营销）智能营销（数字营销）原有典型场景生成式营销生成式营销未来预期场景个体颗粒度个体颗粒度消费者消费者媒体媒体 内容内容 搜索搜索 电商电商AI 智能工具智能工具 媒体触点媒体触点细分群体细分群体消费者消费者以媒介为传播触点单向响应行为和需求提供个性化内容交付标准化产品/服务以AI和媒介为交互触点主动交互分析并发现需求提供个体化内容交付定制化产品/服务第19页0202新认知，生成式营销多维能力新认知，生成式营销多维能力AI实证研究、生成式营销AI应用图景、营销业务闭环AI agent生成式营销中，AI的能力more than content。生成式营销模式下，AI可被应用于营销战略、营销业务、营销人员赋能、营销资产建设四大版块的8个场景中。基于AI的创造能力、推理能力、互动能力，生成式营销可以通过AI形成业务的闭环智能体。第20页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第20页AIAI能力实证研究综述能力实证研究综述人工智能（AI）从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。特别是以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术快速演进，有望成为继蒸汽，电力，信息技术之后，再一次飞跃式提升生产力的技术变革力量。在企业营销管理领域，人工智能技术的快速应用催生了内容创意、广告、产品研发、需求分析、顾客服务等领域的变革，它正在全面改变企业营销策略制定和实践的流程，创造新的营销组织和管理模式（Huang和Rust，2021；洪永淼和汪寿阳，2023）。企业营销活动是通过高效的供需匹配实现交换，指向的是满足顾客需求、创新顾客价值（科特勒，2020）。当前学术界和业界更多把生成式AI作为一种效率工具，关注企业利用其创造能力来为市场提供新“供给物”的效率。然而，生成式营销的“创造能力”能在多大程度上创造顾客价值，不仅取决于处于“供给侧”的企业如何利用AI提升供给效率，亦取决于处于“需求侧”的消费者对AI创造的“新供给”的响应（感知、接受、购买、参与、互动、反馈等）。因此，企业应用AI，一方面需要从供给能力和效率的角度，研究如何提升AI 营销技术的“创造效率”，另一方面还要从消费者响应的角度，分析如何改进AI 营销技术的“创造效果”。由于生成式AI 的创造力需要不断从消费者反馈中强化学习来进化，所以，明确消费者对AI营销创造物的感知与响应，对准确评估生成式营销技术的创造效率与效果至关重要。以往关于人工智能营销的研究大多集中于探究如何优化营销算法的决策和预测能力，以及消费者对来自AI的推荐和建议的反应。关于消费者怎样响应生成式AI所创造的全新市场提供物？他们如何与生成式AI所扮演的“创造角色”进行交互（并提供反馈）？以及来自消费者的响应和交互反馈如何影响生成式AI营销工具的创造效率和效果等等，这些由生成式AI创造力所催生的营销新问题研究相对较少，这对营销学者的理论研究提出了新要求，也指出了新方向。AIAI能力供给侧与消费者反馈需求侧的能力供给侧与消费者反馈需求侧的研究研究供给侧供给侧需求侧需求侧人工智能视角营销的能力与水平消费者视角对AI的响应与反馈第21页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第21页AIAI供给侧，供给侧，More than ContentMore than Content基于AI的三大能力：创造、推理、互动，我们从营销领域来看，可以落地的方式非常多。例如，创造能力，除了熟悉的生成营销内容，还可以用于创新产品。推理能力，不但可以生成营销洞察，为营销战略制定提供客观分析，还能设定营销目标，对营销方案或活动进行评估。互动能力不但可以在执行媒介投放时提升效率，还可以提供顾客服务。AIAI在营销领域的能力不仅只有内容生成，还包括更多元的可能性在营销领域的能力不仅只有内容生成，还包括更多元的可能性供给侧供给侧人工智能视角营销的能力与水平创造能力创造能力推理能力推理能力互动能力互动能力生成创新产品生成营销内容营销洞察营销战略制定营销目标设定营销效果评估执行媒介投放提供顾客服务运营研究AI能否输出科学评估结果？研究AI能否提供高质量的创新产品研究AI能否像真人一样与人类互动？AI在这些能力的应用方面，能达到的水平如何，是不如人类，与人类相当，还是高于人类？我们通过对2024年国内外的研究进行综合分析，从创新、评估、互动创新、评估、互动三个方面，总结了人工智能的能力表现。第22页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第22页AIAI供给实证研究供给实证研究-创新创新目前，在营销领域，生成式AI的创造能力，无论是内容创作（如营销文案撰写），还是产品创新，都已经不落后于人类，甚至会高于人类。2023年发布的2023 AI ：人工智能与营销新纪元中，我们的实证研究证明：AI在营销文案的创造力上接近于人类水平，人工智能文案对应的人类经验年限为2.47年，消费者已经几乎无法分辨文案的作者是人类还是AI。2023年国外已经有研究表明，AI在新产品创意大赛中，超过了世界顶尖商学院的MBA学生。该研究以新产品创新竞赛的方式，让人类和ChatGpt分别针对大学生群体设计实用产品。实验首先让宾夕法尼亚大学沃顿商学院的MBA学生提出了200个新产品创意（Humans 组），再让ChatGpt在同样要求 下 生 成 100 个 新 产 品 创 意（Gpt-4Baseline 组）。此外，还设计了一组，给ChatGpt提供了 7个好的创意作为例子，再 让 其 生 成 新 产 品 创 意（Gpt-4Prompted With Good Examples 组）。为了比较人和AI的创意的质量，该研究招募了产品的目标用户在校大学生作为评估者，在不告诉他们创意由谁提出的情况下，让他们评估对这些新产品概念的购买意愿。结果如右图所示，人们对于AI生成的新产品概念有更强的购买意愿；在消费者购买意向最高的新产品创意中，排名前16位的创意全部由AI生成，人类学生最高排名仅在第17位，TOP40排名中人类创新只有5个。这一结果说明，目前ChatGpt的新产品创新能力在某种程度上已经可以超过世界顶尖商学院的MBA学生。生成式生成式AIAI已经具有了可以超越人类的新产品概念挖掘能力已经具有了可以超越人类的新产品概念挖掘能力研究来源:Girotra,K.,Meincke,L.,Terwiesch,C.,&Ulrich,K.T.(2023).Ideas are Dimes a Dozen:Large Language Models for Idea Generation in Innovation.SSRN Electronic Journal.第23页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第23页AIAI供给实证研究供给实证研究-评估评估除了生成创新的想法外，生成式AI能够协助企业从多维度评估营销方案。生成式AI不仅仅会分析简单的利弊，还能帮助人类从新颖性、可行性、特异性、影响力和可操作性等方面分析。如下来自哈佛商业评论的文章，使用了ChatGPT对三个保质期相关的营销方案做了评估：生成式生成式AIAI能够对营销方案进行多维度评估能够对营销方案进行多维度评估研究来源：Harvard Business Review(2023).How Generative AI Can Augment Human Creativity.Retrieved from:https:/hbr.org/2023/07/how-generative-ai-can-augment-human-creativity营销战略制定一款能够根据商品存储环境的各类数据指标，动态显示保质期的包装一款能够根据商品存储环境的各类数据指标，动态显示保质期的包装新奇：新奇：有点新奇。人们一直在努力开发可以延长食品保质期的智能包装，但动态保质期的想法是一个新兴概念。可行性：可行性：实施起来可能具有挑战性，因为它需要开发新的包装材料和技术。它还需要与食品制造商、监管机构和分销商合作。意义：意义：它通过为消费者提供更准确的食品保质期来解决食物浪费问题。具体目标：具体目标：可能对减少食物浪费和改善食品安全产生重大影响。当提供更准确的保质期时，消费者更有可能在食物变质之前使用。可操作性：可操作性：它很可能需要大量的资源和专门知识来制定和实施，并且可能需要几年时间才能充分发挥其潜力。营销战略制定设计一款设计一款APP，让用户在上面捐助多余的食物，让用户在上面捐助多余的食物新奇：新奇：不是特别新奇。已经有许多计划和组织致力于减少食物浪费并将剩余食物捐赠给有需要的人。可行性：可行性：高度可行。有许多既定的模式和基础设施来支持食品捐赠工作。意义：意义：减少食物浪费和解决粮食不安全问题。具体目标：具体目标：有可能产生重大影响，因为它解决了食物浪费和饥饿问题。通过将剩余食物重新分配给有需要的人，它可以帮助减少食物浪费，同时改善弱势群体的粮食安全。可操作性：可操作性：高度可行，因为它可以用相对较低的成本快速实施。需要与食品制造商、分销商和食品银行以及志愿者建立伙伴关系，以收集和分发捐赠的食物。营销战略制定开展知识普及活动，让消费者了解保质期和新鲜度与健康之间的联系开展知识普及活动，让消费者了解保质期和新鲜度与健康之间的联系新奇：新奇：不是特别新奇。人们一直在努力教育消费者了解保质期的含义以及如何正确储存食品以延长其保质期。可行性：可行性：高度可行。它可以通过各种方式实施，例如举办提升公众认识的活动、分发相关知识普及的材料和通过媒体进行宣传。意义：意义：教育消费者了解不同的保质期以及如何正确储存食物以减少食物浪费。具体目标：具体目标：潜在意义重大。教育消费者了解不同的保质期以及如何正确储存食物，能使他们更加注意食物浪费，并采取措施减少食物浪费。可操作性：可操作性：可操作性强，可以以相对较低的成本实施。这需要与食品行业团体、政府机构和其他组织合作，以开发和分发教育材料。第24页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第24页当AI作为与人类进行互动的对象时，它是否有性格特征？是否有人类的行为模式？2024年的这项最新研究表明，AI在行为上确实表现出了和人类相似的行为和人格特征：与来自50多个国家的数万名人类参与者相比，AI在各项活动中表现出的行为和人格特征与人类没有显著的差异。该研究对 ChatGPT进行了图灵测试，研究了AI在一系列经典行为游戏中的表现，这些游戏旨在通过游戏测量信任、公平、风险厌恶、合作等行为的特征。同时，研究团队使用传统的大五人格模型对ChatGPT进行心理调查，测量其性格特征，并与来自50多个国家的数万名受试者的结果进行比较。结果表明，ChatGPT表现出的行为和人格特征在统计上与人类受试者无显著差异，也就是说ChatGPT已经具有了类人的性格和行为。此外，研究团队还发现，AI会根据之前的经验和环境来调整自己的行为，仿佛在从互动中学习。AI还会根据同一情境的不同框架来改变自己的行为。最后，作者发现它们的行为和一般的人类行为其实也稍有不同：它们在分配中表现出了更多的利他主义和合作的倾向。AIAI供给实证研究供给实证研究-互动互动生成式生成式AIAI在互动时已经具有和人相似的性格和行为特征在互动时已经具有和人相似的性格和行为特征研究来源:Mei,Q.,Xie,Y.,Yuan,W.,&Jackson,M.O.(2024).A Turing test of whether AI chatbots are behaviorally similar to humans.Proceedings of the National Academy of Sciences,121(9),e2313925121.说明：与人类受试者的分布相比，ChatGPT-4和ChatGPT-3的“大五”人格特征。蓝色、橙色和绿色线分别对应于人类、ChatGPT-4和ChatGPT-3的中位得分；阴影区域代表每个维度得分的中间95%。尽管ChatGPT-3在开放性方面的得分明显较低，但ChatGPT的人格特征仍在人类分布的范围内。图：人工智能与人类的人格特征对比图：人工智能与人类的人格特征对比说明：实验比较玩家A（分别为ChatGPT-4、ChatGPT-3或人类玩家）的随机游戏和第二玩家B（从人类群体中随机采样）的随机游戏结果。比较哪种行为是更典型的人类分布：在游戏的人类分布下，哪种行为更有可能。绿条表示在人为分布下，玩家A的动作比玩家B的动作更有可能发生的频率，而红条则相反，黄色表示它们的可能性相等。（A）：所有游戏的平均值；（B）个人比赛的结果。在5/8的游戏中，平均所有游戏中，GPT-4被认为比人类更有可能是人类。在八分之二的游戏中，GPT-3被选为或更有可能是人类，而不是平均值。图：人工智能与人类的图灵测试（经典行为游戏表现）图：人工智能与人类的图灵测试（经典行为游戏表现）第25页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第25页AIAI需求侧，需求侧，Consumer feedbackConsumer feedback了解消费者反馈，更好地选择了解消费者反馈，更好地选择AIAI应用场景应用场景对于不同的AI供给侧能力和内容，消费者会做出何种反馈？对于企业来说，什么情况下使用AI与消费者沟通和互动，采取何种方式沟通和互动，都是AI实践中需要了解的重要问题。我们希望从消费者反馈的视角来回答这些问题。通过对2024年国内外的研究进行综述，我们提取了以下三个问题进行实验研究与论证。需求侧需求侧消费者视角对AI的响应与反馈研究研究1 1研究研究2 2研究研究3 3Q：AI是否影响品牌形象？是否影响品牌形象？对于消费者来说，使用AI生成的营销内容，是否会影响他们对品牌的形象评价？Q：AI是否能与人类谈判价格？是否能与人类谈判价格？对于消费者来说，使用AI与他们沟通价格，和通过人类服务人员沟通相比，有什么差异？Q：AI是否能管理营销沟通？是否能管理营销沟通？对于消费者来说，如果企业使用AI管理品牌的社交媒体账号，他们会有什么反馈？第26页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第26页实证研究实证研究-AIAI是否影响品牌形象？是否影响品牌形象？人工智能参与的广告，消费者态度差异较大，这让一部分广告主在广告中应用人工智能时，心存疑虑。AIAI参与的广告并不会导致算法厌恶，能对品牌形象产生积极作用参与的广告并不会导致算法厌恶，能对品牌形象产生积极作用研究来源：谭北平 等，2024年5月，消费者对用AI的品牌是爱还是厌恶。文章撰写中。研究方法：消费者调研调研日期：2024年5月样本量：有效样本940个测试品牌：手机行业：三星、一加，餐饮行业：星巴克、喜茶实验方法：第一步：用5点Like量表询问品牌形象(可信、专业、亲切、创新)和购买可能性第二步：一个品牌随机出现以下沟通：100%AI广告组：提示品牌会日常用广告文案，并且100%AI创造。广告组：提示品牌会日常用广告文案，不提示文案创造者。控制组：不出现提示第三步：再次询问品牌形象第四步：计算品牌形象的差值概念解释：算法厌恶（Algorithm Aversion）指人们在面对算法决策时，倾向于选择人类决策者而非算法决策者的现象。这种现象在生成式人工智能（Generative AI）于广告中的应用中产生了显著影响。算法厌恶可能导致用户对生成式AI生成的广告持怀疑态度。由于算法厌恶，用户可能更倾向于信任人类制作的内容，而不是由算法生成的内容。研究问题研究问题1：100%AI参与的广告对品牌形象的影响参与的广告对品牌形象的影响0.033-0.0480.0630.0250.0540.0460.0160.0820.0270.1160.1160.0150.1650.1650.157可信度专业 性亲切性创新性购买可能性平均前后测变化品牌形象与购买意向图：图：AI参与沟通对品牌形象要素的影响参与沟通对品牌形象要素的影响控制组日常沟通日常沟通 100%AI*/!*/!*VS控制组：*P0.1,*P0.05,*P0.01VS日常沟通组：!P0.1,!P0.05,!P0.011.AI 参与品牌沟通，对品牌形象有显著积极的作用，能够促进消费者的购买。2.充分告知AI参与品牌沟通，会提高可信度、亲切度、创新性和消费者的偏爱。研究结论：研究结论：100%AI参与的广告对品牌形象有显著积极的作用参与的广告对品牌形象有显著积极的作用第27页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第27页实证研究实证研究-AIAI是否影响品牌形象？是否影响品牌形象？“100%AI100%AI参与”“参与”“AIAI与人类协作”两种模式对品牌形象提升度最高与人类协作”两种模式对品牌形象提升度最高研究结论：研究结论：无论无论AI何种程度参与内容都能提升品牌正面形象，何种程度参与内容都能提升品牌正面形象，其中“其中“100%AI参与”和“参与”和“AI与人类共创”与人类共创”两种两种参与程度，对品牌形象的提升程度最高。参与程度，对品牌形象的提升程度最高。1.AI的参与确实能够提升品牌的正面形象，无论AI以何种程度参与。2.100%AI 参与对于品牌形象正面作用最强。3.AI与人类共同创造也有良好的效果。4.两个极端的选项：100%AI或者强调AI与人类的共创，都会带来更加积极的效果。0.0180.0430.0930.0660.115控制组人类AI&人类共创80%AI100%AI平均正向品牌形象变化图：图：AI参与程度对品牌形象的影响参与程度对品牌形象的影响项平方和自由度均方FPR调整R截距2.59512.59511.0320.001*0.0140.011AI处理4.95441.2385.2650.000*Brand3.19831.0664.5330.004*Gender2.25512.2559.5880.002*Age0.11210.1120.4760.49Edu1.22811.2285.220.022*CityTier0.99510.9954.2310.040*误差854.32536320.235NaN方差分析结果，AI的不同处理结果显著性影响品牌形象。Cronbachs 系数标准化Cronbachs 系数项数样本数0.6450.64743644另一个需要研究的问题：是不是AI参与比例越高，品牌形象越正面？有人认为：消费者希望人和机器能够协作，AI与人共同完成任务是否带来更好的品牌形象？也有理论认为：纯粹的AI才更有特点。四个品牌形象之间的一致性系数为0.645，将4个品牌形象计算为一个Brand Image 的值。研究对比以下沟通场景：场景1是100%AI 创造；场景2是80%AI 创造；场景3是AI 与人类共同创造；场景4是不提示；控制组只简单重复测量。研究问题研究问题2：广告内容中：广告内容中AI的参与方式对品牌形象的影响的参与方式对品牌形象的影响研究来源：谭北平 等，2024年5月，消费者对用AI的品牌是爱还是厌恶。文章撰写中。第28页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第28页实证研究实证研究-AIAI是否影响品牌形象？是否影响品牌形象？影响消费感知和品牌形象的因素有：AI知识、AI使用、AI厌恶、AI欣赏、AI乐观、AI社会认同，这6大因素，哪个决定了“消费者对AI使用对品牌形象影响的态度”呢？用方差分析和多元回归分析研究各要素对于品牌形象的影响程度。AIAI知识、知识、AIAI使用、使用、AIAI社会认同等因素，均对品牌形象有正面作用社会认同等因素，均对品牌形象有正面作用AI知识、知识、AI使用因素起正面作用。使用因素起正面作用。AI厌恶只对人机协同策略有显著负面影响，对厌恶只对人机协同策略有显著负面影响，对100%AI参与反而有正面作用。参与反而有正面作用。AI社会认同整体起正面作用。社会认同整体起正面作用。研究问题研究问题3：到底：到底AI厌恶，还是厌恶，还是AI欣赏影响了欣赏影响了AI使用对品牌形象的影响？使用对品牌形象的影响？1.100%AI 沟通的支持者和人机协同的支持者，背后支持原因有很大不同。2.AI 使用越多、知识越多，对纯粹的100%AI内容策略正面认可度越高。3.AI 厌恶只对人机协同策略有显著负面作用。对于100%AI策略反而有积极作用，这可能与AI厌恶的人往往具备更好的AI知识和AI使用经验有关。所以整体来说，尽管有一部分人有AI厌恶情绪，但不对使用人工智能的品牌形象产生显著性负面作用。4.AI社会认同对于三种策略都有非常积极的作用。AI社会认同是驱动整体AI市场发展的重要要素。相关性系数形象变化100%AI人机协同80%AIAI知识0.106(0.022*)-0.027(0.523)0.044(0.396)AI使用0.136(0.003*)-0.014(0.738)0.054(0.303)AI欣赏0.083(0.072*)0.042(0.322)0.094(0.073*)AI厌恶0.149(0.001*)-0.076(0.075*)0.066(0.210)AI乐观0.067(0.151)0.03(0.479)0.013(0.806)AI社会认同0.116(0.012*)0.182(0.000*)0.186(0.000*)对人智协同模式对人智协同模式品牌形象变化的驱动因素品牌形象变化的驱动因素对对100%AI沟通模式沟通模式品牌形象变化的驱动因素品牌形象变化的驱动因素对对80%AI沟通模式品牌形象变化的驱动因素沟通模式品牌形象变化的驱动因素量表问题AI算法欣赏1 我喜欢浏览人工智能算法给我推荐的内容2 我对人工智能算法推荐的内容感到满意3 总的来说,我使用人工智能算法推荐功能的过程是愉快的AI算法厌恶1 人工智能算法推荐对我的偏好了如指掌,让我感到不安2 人工智能算法推荐服务需要收集我个人隐私信息令我反感3 人工智能算法推荐可能存在潜在安全风险,我会感到担忧AI乐观偏差1 人工智能算法风险的发生,对我来说是低概率事件2 我相信人工智能算法推荐不会带来太多麻烦且可被解决3 总的来说我认为人工智能算法推荐可能造成损失较小AI的社会认同1，对我有重要影响力的人认为应该使用AI。2，我认为AI是大势所趋，我们应该积极拥抱技术变革。3，在我的工作中，人们对AI的普遍看法是积极正面的。研究研究结论结论研究来源：谭北平 等，2024年5月，消费者对用AI的品牌是爱还是厌恶。文章撰写中。第29页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第29页实证研究实证研究-AIAI是否能谈判价格？是否能谈判价格？研究团队招募了自助餐的消费者，告知他们附近的自助餐厅准备推出一个网站，根据每个人的饮食习惯、偏好的食物等信息，进行自助餐的个性化定价。在消费者回答个人信息之后，餐厅给出自助餐价格。一组消费者面对AI进行三轮的砍价谈判，另一组消费者面对餐厅的销售员进行三轮谈判。最终的结果表明，相比于面对销售员进行谈判，当消费者面对的谈判方是AI时，砍价的幅度更小，并且在三轮谈判的每一轮中都出现了相同的结果。也就是说，当消费者面对AI时，砍价的倾向更低。后续研究表明，出现上述结果的原因，是人们认为AI给的报价更精确、客观，不会因为自私自利等其他因素而给出虚高的价格，因此人们更能认可这个结果。实践启示：进行B2B、B2C、C2C等谈判时，由AI给出一个初始报价，或许能帮企业提升谈判的效果。营销领域，这一研究结论可以用在灵活定价产品的顾客沟通中。相较于人类，相较于人类，AIAI在价格谈判中有更大优势在价格谈判中有更大优势研究来源：Zhengyu Shen,Liyin Jin(2024),Bargaining with Algorithm:How Consumers Respond to the OfferProposed by Algorithms Versus Humans,Journa ofRetailing,forthcoming.在产品的价格谈判（博弈场景）中，如果企业使用AI，相较于人类的销售人员或服务人员，消费者的反应会有何不同？2024年的这项研究表明，在谈判的博弈情境中，相在谈判的博弈情境中，相较于与人类谈判，消费者与较于与人类谈判，消费者与AI谈判时，更不会讨价还谈判时，更不会讨价还价。价。第30页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第30页实证研究实证研究-AIAI是否能谈判价格？是否能谈判价格？除了考虑消费者预期和实际的差异，公司产品是实用属性主导还是享乐属性主导，也会影响使用AI进行推荐的效果。另一项研究表明，同样是推荐洗发店的发膜，当消费者看重发膜的实用性（效果、成分）时，他们对AI推荐的产品选择率更高；而当消费者看重发膜的享乐性（气味、舒适度）时，他们对人类推荐的产品选择率更高：低于预期的报价由低于预期的报价由AIAI提供，消费者接受度更高提供，消费者接受度更高研究来源:Garvey,M.,TaeWoo Kim,&Adam Duhachek(2023).Bad News?Send an AI.Good News?Send a Human.Journal of Marketing,87(1),10-25;Longoni,C.&Luca Cian(2020).Artificial Intelligence in Utilitarian vs.Hedonic Contexts:The Word-of-Machine Effect.Journal of Marketing,86(1),91-108.当企业使用AI与消费者进行报价时，还需要考虑该报价与消费者预期之间的关系，并在不同情况下针对性地使用AI给出报价。下面的这项研究表明，企业给消费者的报价比他预想的更差时，这个报价如果是由AI给出，消费者会有更好的接受度和购买意愿；而当企业给消费者的报价比他预想的好时，这个报价如果由人类给出，消费者会有更好的接受度和购买意愿。在实验中，消费者被告知计划去看的音乐会门票售罄，但是可以通过某网站购买他人转让的门票。一组消费者被告知该门票是由AI进行转卖，另一组消费者被告知门票是由他人转卖。然后再告诉消费者不同的售价，来操纵消费者预期和实际的差异。结果表明，当门票售价比预想的高时，也就是比消费者预期更差时，他们对于AI转卖的价格接受度比人转卖时的接受度高得多；当门票售价跟预想差不多时，消费者对于他人转卖的门票价格接受度比AI转卖的门票接受度更高。583Bg%享乐目标实用目标人类推荐AI推荐56Id%0 0Pp%ExpectedWorse of ExpectedAcceptance RateAI人类第31页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第31页实证研究实证研究-AIAI是否能管理营销？是否能管理营销？复旦大学管理学院在2024年开展了一项研究，探究不同类型的公司和品牌，在使用AI接管社交媒体账号后，消费者对品牌的接受度和对产品的购买意愿。研究团队将品牌按照个性特征分为温暖型品牌和能力型品牌：温暖型品牌是指那些对消费者表现出友好、亲切、信赖等个性特征的品牌，如海底捞、星巴克等；能力型品牌是指那些对消费者表现出专业、有能力、高效率等个性特征的品牌，如特斯拉、苹果等。其中一项实验中，研究团队以航空公司为例设计实验，一组消费者被告知某航空公司的公众号由AI全面运营：即公众号的所有图文内容均由AI生成，消费者的评论和聊天由AI回复，机票推荐和优惠介绍的工作也是AI完成。另一组消费者被告知是运营专员负责上述工作。实验结果表明，对于温暖型品牌而言，人们反感AI管理其社交媒体账号，此时他们更不愿意在该航空公司购买机票；对于能力型品牌来说，人们更喜欢AI管理社交媒体账号，此时他们更愿意在该航空公司购买机票。进一步的研究表明，这是由于人们普遍认为AI运营社交媒体账号比人类效率更高，但是AI的表达能力、对消费者的理解、沟通能力不如人类。因此对于温暖品牌，人们更需要含有情感的理解和沟通，因而更反感AI运营；对于能力品牌，人们更需要高效专业的服务，因此对AI运营的反应更好。能力型品牌更适合用能力型品牌更适合用AIAI管理社交媒体账号，获得好的消费者反馈管理社交媒体账号，获得好的消费者反馈研究来源：Meihong Wu,Liyin Jin(2024),AI and Brand Personality,working paper.Fudan School of Management.研究结论：研究结论：对于温暖型品牌，人们反感对于温暖型品牌，人们反感AI管理其社交媒体账号；管理其社交媒体账号；对于能力型品牌，人们更喜欢对于能力型品牌，人们更喜欢AI管理其社交媒体账号。管理其社交媒体账号。原因是原因是AI运营社交媒体账号比人类效率更高，但是运营社交媒体账号比人类效率更高，但是AI的表达能力、对消费者的理解、与消费者的沟通能力不的表达能力、对消费者的理解、与消费者的沟通能力不如人类，消费者对不同品牌的需求不同，因此反馈不同。如人类，消费者对不同品牌的需求不同，因此反馈不同。图：消费者对不同品牌类型，人类和图：消费者对不同品牌类型，人类和AIAI管理社交账号的反馈管理社交账号的反馈人类管理AI管理第32页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第32页企业生成式营销企业生成式营销-AIAI应用全景图应用全景图企业实施生成式营销，除我们熟悉的营销业务版块以外，AI还可以应用在“战略制定，员工赋能，营销资产建设”中，共计四大版块，八种场景四大版块，八种场景上。生成式营销中生成式营销中AIAI应用并赋能战略、业务、员工、资产四大版块应用并赋能战略、业务、员工、资产四大版块8 8种场景种场景说明：秒针营销科学院自主绘制AIAI应用全景图应用全景图营销战略制定营销战略制定：科学决策，明确管理方向营销运营赋能营销运营赋能：精准运营，提供极致体验洞察战略市场、行业、消费者、热点等洞察创新方向、品牌定位、产品定价等营销目标营销供给投放或运营效果评估目标人群目标市场媒介目标KPI销量目标KPI广告创意（多模态）KOL内容新产品个性价格数字人IP广告智能投放内容推荐智能客户服务智能客户运营电商和直播品牌资产评估广告评估KOL评估内容与活动评估媒介触点评估运营评估AIAI覆盖营销前后全链路环节覆盖营销前后全链路环节广告广告6 6大营销业务领域大营销业务领域内容内容社媒社媒电商电商用户增长用户增长创新管理创新管理营销工作助手行研助手、自动报告、智能创意、文案生成、智能问答员工赋能员工赋能：打造超级员工营销业务知识库内容知识库、媒介知识库、行业&竞品&产品知识库、品牌知识库资产建设资产建设：构建增长根基第33页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第33页生成式营销基于生成式AI的三种能力：创造能力、推理能力、互动能力，可在营销中构建不同的智能体（Agent）闭环。如下图所示，营销流程为：基于营销洞察，产出营销内容，将内容分发到媒介中进行传播。这个过程中：1、基于营销洞察，生成式营销基于创造力，可在短时间内，产出多个高质量的内容，提升内容生成力；2、在媒介触点上，生成式营销能将营销内容主动、即时、个性化地传递给相应的客户，提升媒介传播的生产力；3、营销环境中存在大量营销内容，基于推理能力，生成式营销可以更敏捷、全面、大量地形成并输出营销洞察。提升洞察的生产力，这里产出的洞察最终将指导流程1的营销内容生成；上述三步，最终可构成一个闭环运作的流程，每个环节都应用了AI工具，并且运作成熟之后，就可以在企业内部构建完整的广告投放、社媒运营的闭环智能体Agent。生成式营销业务的闭环智能体生成式营销业务的闭环智能体将生成式将生成式AIAI的三种能力应用到不同营销领域中，可构建不同的的三种能力应用到不同营销领域中，可构建不同的AgentAgent闭环流程闭环流程图表：秒针营销科学院自主绘制营销媒介营销媒介营销内容营销内容营销洞察营销洞察GenAIGenAI-互动能力互动能力媒介生产力进化即时性个性化主动式洞察生产力进化更敏捷更全面更大量短时间多数量高质量内容生产力进化GenAIGenAI-创造能力创造能力GenAIGenAI-推理能力推理能力图：基于图：基于AI“创造、推理、互动”能力构建的营销业务闭环智能体“创造、推理、互动”能力构建的营销业务闭环智能体第34页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第34页生成式营销新范式生成式营销新范式-广告社媒整合传播广告社媒整合传播广告和社媒领域，当前已在多个环节中构建了较为成熟的广告和社媒领域，当前已在多个环节中构建了较为成熟的AIAI智能体智能体图表：秒针营销科学院自主绘制广告投放和社媒投放，是企业市场营销中，预算最多的业务版块；也是智能营销时代数字化、智能化程度最高的领域，有良好的数据基础、模型算法和技术系统。生成式营销时代，广告和社媒是最早引入AI能力，并构建了较为成熟的智能体的业务。当前许多企业已搭建了高效可用于广告、社媒的“数据-洞察-策略-内容-投放-监测-评估”智能系统。图图1 生成式营销新范式：广告营销生成式营销新范式：广告营销 社媒营销智能体社媒营销智能体数据Data社交媒体Social media社媒投放工作流社媒投放工作流Social media placement workflow程序化投放Programmatic advertisingplacement广告监测Advertising monitoring社媒监测Social listeningAIGC工具AIGC toolsDMP/圈层DMP/tribe内容Content策略Strategy洞察Insight多模态数据Multi-modal data广告媒体MediaAI洞察工具AI insight tools广告投放工作流广告投放工作流Advertising placementAdvertising placementworkflowworkflow图1.展示了广告和社媒广告在投放过程中，应用AI能力所构建的营销智能体。广告营销智能体以策略生成内容为起点，在策略目标下利用AIGC工具生成大量内容，通过程序化投放到广告媒体上，在投放过程中由第三方监测采集数据，基于AI及数据能力构建颗粒度更细分的DMP标签或定位目标圈层，进而指导调整投放策略，再基于新策略生成新广告内容，形成广告工作流加AI能力的营销智能体。社媒智能体的起点与广告营销智能体一致，也以策略生成内容为起点，在策略目标下利用AIGC生成大量的内容。这些内容通过KOL/KOC投发到社交媒体，投放后社交社媒监测采集和积累多模态数据（图文、音频、视频），沉淀的数据通过AI的推理能力和工具，形成快速洞察，进而指导社交媒体上的新投放策略，形成社媒广告投放工作流加AI能力后的社媒营销智能体。第35页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第35页生成式营销新范式生成式营销新范式-内容生成和运营内容生成和运营生成式营销与内容的结合，是绝大多数企业进入生成式营销的起点，能够快速为企业带来营销效果和商业价值。作为企业，内容是最容易应用AI，构建内容生成和内容运营智能体的板块。内容生成、分发、运营工作，正快速构建人与内容生成、分发、运营工作，正快速构建人与AIAI协作的流程智能体协作的流程智能体图表：秒针营销科学院自主绘制AI洞察AI insight多样性内容生产Diversity content production上市筛选Content publicationscreening内容分发Content distribution内容知识库Content repository消费者声量VOC Voice of Consumer 短时记忆Short-term memory长时记忆Long-term memory图图2 生成式营销新范式：内容智能体生成式营销新范式：内容智能体KOLKOC渠道消费者（真实世界）Consumer(real world)媒体平台Media platform内容生成工作流内容生成工作流Content generation Content generation workflowworkflow内容运营工作流内容运营工作流Content operationsContent operationsworkflowworkflowChannels调整或自创Adjustment or self creation监测&评估Monitoring&evaluation图2.展示了内容运营和管理工作流融合生成式营销后的内容智能体。内容运营智能体以真实世界中消费者在社媒平台的声量（VOC）为起点，人协同AI对消费者声量进行洞察，再由AI进行多样性的内容生产。生产大量内容后，通过上市前筛选找到最优且合规的内容，选定内容后渠道员工或KOL/KOC可选择在此AI内容基础上调整或自创，然后进入AI内容分发环节，分发对像包括渠道员工（例如线下门店的销售）、KOL/KOC。分成后的内容通过媒体平台呈现给消费者。这个过程中AI可以对过程进行监测，获得效果数据用于内容评估，将评估结果反馈到多样性生产环节，以产出更优质内容。并将监测/评估结果积累在内容知识库中，为后续内容多样性生产提供更多知识资产。KOS第36页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第36页生成式营销新范式生成式营销新范式创新管理创新管理在产品创新工作流中，GenAI创造能力被更加广泛的应用，但目前的产品创新还需要较多的人类参与，AI只起到辅助和参与工作的角色。目前值得关注的是，一些领导品牌，已经在新产品的虚拟设计产品设计包装设计文案设计虚拟设计上建设了成熟的人机协作小闭环，通过AI大大提升了工作流的效率。产品创新工作，领先企业开始对人机协同产品创新工作，领先企业开始对人机协同AIAI智能体新应用进行探索智能体新应用进行探索图表：秒针营销科学院自主绘制图图3 生成式营销新范式：产品创新智能体生成式营销新范式：产品创新智能体行业知识库Industry knowledge base数据洞察Data Insight机会识别Opportunity identify生成概念Generate concept预测性分析Predictive analysis虚拟设计Virtual design产品设计Product design包装设计Package design文案设计Copy design仿真测试Simulation test新品上市New product launch个性需求采集Individual demand collection规模化定制交付Scale customized delivery顾客反馈Customer feedback短时记忆Short-term memory长时记忆Long-term memory设计工作流设计工作流Design workflowDesign workflow概念工作流概念工作流ConceptualConceptualworkflowworkflow测试工作流测试工作流TestTest workflowsworkflows图3.展示了产品创新智能体，以人类与AI共同构建的行业知识库作为起点，由AI进行数据洞察和分析，提炼趋势和热点，在此基础上人类与AI协作进行机会识别，进而生成新品概念，并进行预测性分析。之后进入新产品的设计环节，该环节中AI在产品、包装、文案等多种设计上参与工作。设计环节完成后进入测试工作流，包括仿真测试、企业的私域或客户群中进行的个性需求的采集、规模化定制产品交付等。最终测试成功后，进入新品上市阶段，大规模的采集顾客反馈，纳入到行业知识库中，用于未来的洞察。第37页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第37页生成式营销新范式生成式营销新范式用户运营用户运营企业和品牌的用户管理和运营存在很多痛点：包括繁多且细碎的日常数据运营、数据平台上手门槛高、过度依赖人工分析，响应速度不及时等。如：用户属性、用户标签、用户行为、用户订单、算法模型、营销活动效果等环节效率显著低下。企业运营体系中已经内置了大量业务模型和算法模型，增加AI大模型，可以让AI扮演运营助手的角色，参与配置和输入，与人类协作，自动化地编制营销活动，形成更智能、高效的智能运营工作流。用户分析与运营，协同用户分析与运营，协同AIAI智能助手可实现高度的自动化活动流程智能助手可实现高度的自动化活动流程图表：秒针营销科学院自主绘制图图4 生成式营销新范式：用户运营活动中的生成式营销新范式：用户运营活动中的AI智能体智能体图4.展示了企业客户/用户运营过程中通过AI参与协作，形成的智能化、自动化的新型工作流智能体。以数据分析为起点：智能化的在数据系统中拉取数据，进行可视化分析，并形成洞察，基于洞察，人类提出运营活动的需求，并在策略模板中查询可用策略。形成策略后，进入运营活动工作流程，AI大模型可对活动任务进行智能化的分解，并分别继续参与执行人群圈选、物料（或权益）匹配，触达策略等的各分支工作，并与人类共同完成用户旅程的生成，针对更下一级的渠道，进行人工的下发执行活动。用户数据智能拉取Intelligent extraction of customer data数据可视化Data visualization用户洞察生成Customer insight活动需求提出Campaignrequirement proposal策略模板查询Strategy template query活动任务分解Campaign breakdown用户数据系统Customer information system圈人规则生成Generation of selection rules物料匹配策略生成Generation ofmaterial matching strategy触达规则查询Reach rule query用户旅程生成Customer journey generation人群分层Segmentation人群创建Creation of group算法匹配Algorithm matching结果总结Summary of results触达策略分配Allocation of reach strategies文案模板填充Text template filling人工调整旅程Manually adjust the journey人工下发执行Manuallydistribute/execute数据分析工作流数据分析工作流Data analysis workflowData analysis workflow运营活动工作流运营活动工作流Operational workflowOperational workflow第38页0303新战略，企业生成式营销实施新战略，企业生成式营销实施企业价值、战略制定、实施路径生成式营销，对企业的价值，不仅是降本增效，还包括赋能营销业务、打造智能型企业和实现可持续发展等多元价值。营销的战略制定，也将因AI发生彻底的改变。我们描述了生成式营销在企业落地的详细路径：从基建准备到具体业务场景的实施。第39页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第39页企业企业AIAI的短期战略选择的短期战略选择2024年企业应用好AI的前提，是先要确定一个或几个短期的明确方向，也就是应用AI要实现的目标，无方向指导或方向不明确，则无法制定实施路径，无法落实，太多方向又会因为内部的资源不足，难以聚焦，更难见效。不同企业，因自身的业务模式差异，AI能力起点不同，在方向上的选择也不同，具体如何设定取决于企业的自身情况。以下列出部分企业在营销领域进行AI实施时的战略方向，作为参考。1.1.AIAI领先形象领先形象：有些企业看到了AI的巨大潜力，并且自身也有AI的能力优势，希望在品牌形象上与AI建立联系，打造AI领先的品牌形象（如汽车，数码行业的企业），那么本身AI领先形象也可以设定为一个重要战略目标，通过AI产品、AI应用、外部传播等行动来实现。例如可口可乐通过AI创意广告传递的品牌形象。2.2.赋能员工赋能员工：这是一种相对简单，也易于实现，易于推进的启动型的AI战略，把AI赋能员工能力做为目标。可配套的实施行动包括提供文化建设和组织培训，公司级AI工具建设和采买，使用率推进，经验交流等。几乎所有的企业都可以在AI战略初期以此作为方向。3.3.降低成本：降低成本：这是众多企业最希望先达成的经营目标，也是可实现性较高的AI战略，当前在营销领域中，以内容生产为代表的许多工作流，已经可以先期达成人力成本，经济成本的下降。4.4.算法提效：算法提效：营销业务在2023年及以前，已经有许多技术和算法的场景，生成式AI的应用可以进一步升级改造这些场景达成更高的运营效率，例如：智能广告投放，智能内容推荐，智能人机交互等。因此，算法的AI改造以及进一步的效率提升和优化，也是一个较为普遍式的战略方向。5.5.赋能触点赋能触点：一些企业的营销高度依赖于某些特定触点（例如官网，自有APP），将AI用于某点的全面改造升级，是一个非常聚焦，并容易直观看到投资回报的战略选择，例如一些品牌全面把AI能力深度应用于官网中，打造官网沟通通过的全面升级。6.6.极致客户体验极致客户体验：以服务和体验为导向的企业，可以把AI应用于为客户优化提升体验的业务场景中，例如客户服务中，定制化的内容，定制化的产品，定制化的沟通方式等。企业应用企业应用AIAI需先确定短期见效快的战略方向，即需先确定短期见效快的战略方向，即AIAI短期可实现目标短期可实现目标第40页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第40页生成式营销对企业的价值生成式营销对企业的价值在智能营销已经成熟运作的今天，企业或品牌为什么要拥抱AI，探索生成式营销的新模式？生成式营销能给企业带来什么价值？在2024年5月复旦大学召开的专家研论会上，与会专家总结了生成式营销之于企业三个方向下的12个核心价值。最基本的价值，是进一步赋能营销业务，降本增效，这是所有企业都想通过AI得到的价值，但我们还需要关注降本增效之外，它之于营销的其它价值，具体包括：提供极致的客户体验，通过赋能门店员工实现全员营销，以及通过挖掘热点识别营销机会、识别意向进行商机挖掘。营销业务以外，生成式营销之于企业的价值，还包括智能决策、工作流程的自动化（不限于营销流程）、建立敏捷型组织以应对营销市场的各种变化、与顾客共创、跨领域的创新等，使企业具有持续的创新力。最后，从企业长期发展考虑，生成式营销能帮助企业实现可持续发展，如在公关层面快速反馈，助力品牌治理，维护品牌形象；帮助企业形成领域知识、累积知识资产、践行社会责任，以及实现全球化。不仅是降本增效，企业可通过不仅是降本增效，企业可通过AIAI加持的生成式营销，实现多元价值加持的生成式营销，实现多元价值说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结打造智能型企业打造智能型企业赋能营销业务赋能营销业务实现可持续发展实现可持续发展降本增效极致客户体验全员营销商机挖掘智能决策流程自动化敏捷组织持续创新品牌治理形成深度知识资产ESG社会责任提供全球化能力内容生产、用户洞察、媒介传播个性内容、个性产品、个性定价门店、员工、渠道皆可营销挖掘热点、识别意向、跟进商机与顾客共创价值、跨领域创新新流程创新公关事件的即时响应工具平权，积累领域知识绿色，环保优势AI填平语言、文化障碍，助力全球化第41页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第41页生成式营销模式下，AI将如何改变企业营销战略制定的过程？我们从战略起点、内容、终点来看：营销的起点是消费者，营销战略的起点是消费者洞察，AI加持的洞察，更加的快速、全面、深入；同时，营销战略需要领域知识，AI在企业独有知识库及行业通识知识库的沉淀中可发挥重要作用；此外还不能忽视的，是营销战略的执行要先达成企业内部的认知同频，AI不解决同频问题，但战略需要做到。营销战略的内容，可以从STP的视角来看，AI在各项工作中，都能给予影响或支持。终点方面，AI可以对各种输出战略进行预测和评估，还可以、输出多套战略，供人类选择。AIAI如何改变营销战略的制定方式如何改变营销战略的制定方式生成式营销的战略制定，应以消费者洞察和领域知识为起点生成式营销的战略制定，应以消费者洞察和领域知识为起点说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结AI有能力制定多套营销战略并对其进行预测与评估，最终由人类做决策选择战略起点战略起点战略内容战略内容市场细分市场细分Segmentation目标市场选择目标市场选择Targeting市场定位市场定位Position更细分的产品赛道、更细分的顾客AI感知和行为捕捉，识别个体的时空和场景AI对个体人的触达、追踪实时化AI能主动创造需求、识别潜在需求最终满足、成全消费者消费者洞察消费者洞察领域知识领域知识企业认知同频企业认知同频战略终点战略终点AIAI战略（预测战略（预测 评估）评估）人类决策（标准人类决策（标准 选择）选择）企业知识库通识知识库第42页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第42页AIAI如何改变营销战略的制定方式如何改变营销战略的制定方式前AI时代，营销战略制定方式通常有2种：1.通过专业的咨询公司或调研公司，采集市场信息和数据，通过大量的分析，制定战略，在实施（媒介传播）结束后，再通过市场数据进行复查，调整未来策略。大型公司、成熟企业，国际型企业一般采用此种方式。2.依赖领导人的个人经验和智慧，对数据和分析的依赖较少，一般新企业、民营企业、中小企业采用较多。无论哪种方式，企业都需要在战略制定的环节中投入大量时间和人力，但形成的战略方向非常有限（1-2个月的时间，只能研究2-3个战略方向）如前文介绍，借助AI的能力，生成式营销能极大地改变了营销战略的制定方式。AI参与的营销战略制定，更快速、高效、客观、灵动、全面，“效能优势”非常显著。有了AI加持，企业可以在短时间内，生成多套客观的战略方案，并对每种方案的结果进行预测和评估，汇总提供给管理层做最终的决策，同时，这种AI支持的营销战略制定模式，对企业管理者或战略决策团队也提出了更高要求，企业不仅要具备协同使用AI制定战略的技术能力，还要制定相应的决策标准，目标是选择最适合、最有前景的战略来推进。生成式营销战略制定的效能优势非常显著，但对决策者提出了更高要求生成式营销战略制定的效能优势非常显著，但对决策者提出了更高要求说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结更快速更快速更全面更全面更客观更客观更高效更高效更灵活更灵活AI加速营销战略制定的进程战略制定时间从数月/周压缩到数周/天AI的领域知识优势下，战略分析更全面可同时提供多种方向的战略作为选择AI战略背后有大量信息、算法、数据相比人类经验更客观，避免了主观偏见影响更高效率：短时间、低成本、高产出AI具有不断测试-试错-明确的能力可以动态调整战略制定选择标准选择标准决策能力决策能力新挑战新挑战第43页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第43页企业落地生成式营销，启动前需要做一系列的基础准备工作：首先是AI的文化建设，统一思想认知，推动企业全员使用，让员工体验到大模型的威力，才能在后续的流程中积极配合反馈，全员使用不能只靠行政命令，需要配合专有AI工具产品和解决方案、有效的培训计划、定期的内部分享等运营措施。同时，所有流程开始之前，数据、技术、AI相关的安全规范管理工作也必须做好准备。具体到业务侧的实施路径：起点是识别业务需求，确定实施试点的具体场景，之后是数据和技术层的准备，包括对接模型工具，反馈调优。试点场景成熟后，要迅速进行培训拓展，调整并复制相应的工作流程到更大的业务范围，这一流程不断重复、拓展，直至渗透到整个组织。企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径企业落地生成式营销：文化建设、全员应用、数据合规是基础企业落地生成式营销：文化建设、全员应用、数据合规是基础说明：2024年5月10日 复旦大学秒针营销科学院 AI 营销研讨论会，参会专家总结AI文化建设文化建设AI全员使用全员使用安全规范安全规范重复流程重复流程领域拓展领域拓展全面组织变革全面组织变革识别需求识别需求定位领域定位领域数据准备数据准备技术准备技术准备对接对接Agent建设智能体建设智能体反馈评估反馈评估诊断调整诊断调整培训扩展培训扩展流程再造流程再造局部组织重构局部组织重构 基建准备基建准备实施路径实施路径选择场景（如视频内容生成、顾客洞察生成、产品概念生成等）为实施试点所有数据在线化构建数据库大模型框架（LLM）及微调(Fine Tuning)硬件：IT类的技术系统软件：知识库沉淀，方法论搭建日常工作的Agent化根据用户反馈评估效果，并调整优化场景评估有效后，通过培训扩展能力在Agent模式下建立新的工作流程根据新工作流程进行局部组织重构第44页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第44页企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径生成式营销时代，AI改变的不单单是营销部门或营销业务，更是企业的发展进程和发展方向。把AI战略做为企业的顶层战略设计，做为CEO工程自上而下的推行是近三年中最重要企业目标。当前中国市场AI进度条持续加载中，已有超6成的(66%)企业开始不同程度地推进AI战略。完成顶层设计，自上而下地推行完成顶层设计，自上而下地推行AIAI战略刻不容缓战略刻不容缓数据来源：中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告2024 2024 中国企业中国企业AIAI战略发展现状战略发展现状 阶梯图阶梯图第45页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第45页企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径AI本身不解决人类的思想意识问题，生成式营销时代，组织建设先要解决内部共识问题，即通过文化建设实现员工的意识同频，为迎接未来引入AI后的营销工作流再造、组织重构打好基础。根据中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告的数据，当前工作中，47%的人表示工作中人们对AI的普遍看法是积极正面的，43%的人表示对自身有重要影响力的人认为应该使用AI。值得注意的是仍有较高比例的员工持中间甚至消极态度。不同岗位的人中，高职级的员工表现出对AI更为积极的态度。组织的AI文化建设应该以高职级员工为核心推动力，原因是高职级员工对AI有更为全面和深刻的理解。他们具备更丰富的工作经验和深层次的行业洞察，更能意识到人工智能在提高效率、优化流程、创新产品和服务方面的巨大潜力。由于高职级员工通常承担着更多的管理和决策责任，他们更倾向于将AI视为提升工作效能和推动企业发展的利器，而非简单的替代人力劳动的工具。此外，高职级员工往往更具备适应新技术和变革的能力，更愿意接受并主动探索AI技术带来的种种可能性。组织形成对组织形成对AIAI的同频共识很重要，高职级员工是的同频共识很重要，高职级员工是AIAI文化建设的驱动力文化建设的驱动力数据来源：中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告47A%同意一般不同意是否认同以下观点对我有重要影响力的人认为应使用AI是否认同以下观点工作中人们对AI普遍看法积极正面图：中国职场人对工作中图：中国职场人对工作中AI观点认同（观点认同（2024）439%同意一般不同意40ST%初级职员中级职员高级职员37FQ%初级职员中级职员高级职员第46页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第46页企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径2024年，中国企业AI使用的普及程度并不高，在针对职场人的调研中，认为比较普及和非常普及的总计仅18%。对个体员工，大部分工作使用AI工具的频次也不高，使用AI工作最多的是“偶尔使用”占56%，每周使用的人只占31%。生成式营销的时代，AI是重要的生产工具，也是提升生产率的核心驱动力，因此企业应该从组织层面提供AI工具和产品，鼓励、引导员工在日常工作中使用AI。员工是企业业务最前线的人员，普通员工应用AI，才能在应用中挖掘出AI更适合的业务场景，优化业务流程，这些实践经验很难靠管理者发现，因此，提升企业的AI含量，是组织建设的第一要务。如何在企业内推行AI，也是管理层的挑战。当前中国大部分企业的当前中国大部分企业的AIAI使用程度较低，全员应用成为第一要务使用程度较低，全员应用成为第一要务数据来源：中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告188%3%非常不普及比较不普及一般比较普及非常普及企业企业AIAI使用的普及程度使用的普及程度13V!%工作中使用工作中使用AIAI工具的频次工具的频次从不使用偶尔使用每周使用每天使用第47页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第47页企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径企业在推行AI战略中，还需要注意两个问题。一是对AI弱势群体要保持人文关怀，而非直接的淘汰；二是必须在安全规范的数据和隐私保护机制下实施AI战略。根据2024人工智能与职场研究报告，生成式营销时代，对AI带来的工作不安全感感受最强烈的，是较低职级的员工，以及24岁以下的初生代员工、45-54岁的中年员工，这些员工最可能成为“AI弱势群体”，企业应该加强对他们的关怀，给予他们更多的AI知识培训、工作指导。研究显示，更多地使用AI有利于降低工作的不安全感。另一方面，隐私和数据安全问题是员工是否愿意在工作中使用AI的一大顾虑。过半数调查对象表示，很关心单位收集个人数据的原因和用途，仅有25%的被调查对象表示隐私和安全问题不会影响他们在工作中使用AI的意愿。企业/单位赋予员工的个人隐私和数据安全感总体偏低，仅有25%左右的被调查对象较为明确地表示，自己并未感到“受监控”和“单位收集个人信息”带来的不安，仅有29%的调查对象表示，所在单位的信息政策和做法没有侵犯自己的隐私。调研还显示，70%的员工表示会直接抵制企业用个人数据做出不利于个人的决策（36%直接抵制 34%间接抵制）。一旦发生此类事件，会对企业的AI战略造成极大的负面影响。企业要推行“负责任的企业要推行“负责任的AIAI”，必须保持人文关怀，恪守伦理底线”，必须保持人文关怀，恪守伦理底线数据来源：中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告57S77(3478&%我担心工作中个人隐私和数据安全我很关心单位收集个人数据的原因我所在单位监控员工的方式让我感我所在单位收集的个人信息类型让隐私和数据安全问题让我不愿意在员工与员工与AIAI的协作关系的协作关系同意一般不同意我担心工作中个人隐私和数据安全问题我很关心单位收集个人数据的原因和用途我所在单位监控员工的方式让我感到不安我所在单位收集的个人信息类型让我感到不安隐私和数据安全问题让我不愿意在工作中用AI第48页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第48页在员工看来，当前企业提供的人工智能相关培训并不令人满意。在培训频次上，40%的企业仅仅是“组织过”，定期培训的是42%，要求全员学习的仅13%。在培训满意度上，只有21%的员工表示满意。企业在培训上需要注意专业化课程的提供，以及引导和提供员工更多的实践项目机会。企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径AIAI培训现状不如人意，需通过专业培训和实践项目建设学习型培训现状不如人意，需通过专业培训和实践项目建设学习型AIAI组织组织数据来源：中国人民大学劳动人事学院&明略科技&秒针营销科学院2024人工智能与职场研究报告21U$%AI培训满意程度培训满意程度满意一般不满意40B%5%5%企业企业AIAI培训情况培训情况完全没有组织过定期组织培训要求全员学习55UQEC%专业化的课程更多实践项目更好的学习支持和辅导与实际工作相关的培训更频繁的培训机会你认为企业AI培训的改进意见第49页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第49页企业生成式营销的实施路径企业生成式营销的实施路径明略科技集团是中国前沿的营销技术公司。迄今已服务超过2000家国内外头部企业，200余家政府机构。是营销技术的开拓者和共建者，公司拥有2000多名员工，2023年，明略积极拥抱人工智能，一年时间，已全员武装应用大模型，大大提升了个人和组织的工作效率。为了最快速的让员工了解、学习、使用大模型，明略开发了自己的AI办公效率工具“小明助理”，通过内部运营实践，如培训、活动、比赛等，积极推动员工应用，并在内部提炼使用经验，沉淀到知识平台，方便员工查询，分享AI成果。2023年12月-2024年6月，明略举办了两次AI比赛，结果反映了全体员工对AI的理解和应用有了质的提升，仅6个月时间，员工就已经可以自行编写Agent，把AI能力融入到自己的日常工作流中。经过半年的全员推广，2024年明略公司内部的AI工具全员使用比例超过95%，周活比例70%，高频使用员工超过32%，大模型累积对话次数超过20万次，沉淀的高频Prompt模板40多个。案例：案例：20002000人营销技术公司如何通过“全员应用”实现“能力提升”？人营销技术公司如何通过“全员应用”实现“能力提升”？案例来源：明略科技集团明略员工AI大赛主题泛应用聚焦工作场景提效实现形式PromptAgent为主，需要设计workflow，使用RAG，以及一部分hardcode获奖人员构成全部来自业务部门Account来自多个部门以及跨部门协作，尤其职能部门出彩第50页0404新实践，生成式营销的应用新实践，生成式营销的应用实践案例、应用工具和解决方案与2023年相比，2024年的AI营销应用呈现出四大趋势：从创新试水到常态应用、从图文为主到多模态、从单点使用到线性&闭环的流程构建、从业务提效到组织赋能。我们从广告、社媒、内容、电商、用户运营、产品创新6大营销业务场景及组织变革的角度，收集了2023-2024近一年来市场上最新的生成式营销实践案例，供读者了解生成式营销的最新动态。此外，还对中国的大模型市场、应用工具和营销领域公司的解决方案进行了介绍和梳理。便于企业和品牌寻找合适的生成式营销战略合作伙伴。第51页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第51页20242024年生成式营销实践的变化年生成式营销实践的变化当下，几乎每个营销人都非常关注AI在营销领域的应用情况。哪些营销场景已经应用AI？主要有什么样的实践案例？AI应用方面，2024年与2023年相比有哪些趋势？通过对2023-2024年间，中国市场发布的AI营销实践案例进行整理分析，我们总结出企业应用生成式人工智能的四个主要变化：1.从尝鲜试水到成为常态：2023年是AI营销应用的元年，到2024年，部分企业内AI应用已成常态。如可口可乐、美的等知名品牌，AI生成内容和创意已成常态，它们都推出了大量高品质的AIGC广告；2.从简单图文到复杂多模态：AI创造正在从2023年的图文为主（主要是海报、平面广告创意或文案撰写），发展为2024年的多模态，表现为视频广告、短视频制作快速发展，以及音频方面的尝试，数字人应用的普及；3.从单点到闭环：AI应用正在从解决单点问题，发展为营销流程的闭环运营。如从仅用AI进行广告内容生产，发展为内容洞察内容生产内容审核内容投放或分发的流程闭环。许多平台推出了流程性的工具和解决方案，如腾讯广告、淘宝设计团队等；4.从业务提效到组织赋能，2023年的AI在企业营销业务层面的主要目标是降本增效，到2024年，越来越多的企业把AI应用提升到企业战略层，不仅仅是业务层面的应用，而是赋能组织，包括赋能员工、改造流程和组织结构，参与战略制定等，例如明略科技、百丽雅等企业的实践。四大变化：创新四大变化：创新常态，图文常态，图文多模态，单点多模态，单点线性，业务线性，业务组织组织创新试水常态应用图文为主多模态单点应用线性&闭环流程业务提效组织赋能2023年年AI实践特征实践特征2024年年AI实践特征实践特征第52页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第52页生成式营销实践案例生成式营销实践案例2023年6月，我们在2023AI ：人工智能与营销新纪元白皮书中，归纳并详细介绍了AI在营销六大领域中的应用案例。2024年，我们更进一步，生成式营销的应用案例体系中，除了业务的六大领域以外，顶层增加AI企业应用：生成营销洞察和生成营销战略，以及基层增加AI企业应用：员工赋能（营销工作助手）和资产建设（营销知识库）的应用。2024年，我们继续采集国内外营销市场中的最新案例，为企业营销领域的AI应用提供参考。由于AI能力在企业战略制定、资产建设等领域尚不成熟，市场公开的生成式营销案例较少。当前的案例主要以AI 广告、AI 内容、AI 社媒、AI 用户增长、AI 创新为主。也欢迎更多企业联系我们增补案例。20232023-20242024众多企业积极探索众多企业积极探索AIAI营销应用，涌现出大量优秀案例营销应用，涌现出大量优秀案例说明：秒针营销科学院自主绘制，每年度更新广告投放智能广告创意生成广告文案撰写图片广告创意视频广告创意广告精准投放竞品广告分析广告千人千面广告人群画像智能排期与策略智能媒体推荐AI对话式广告行业效率工具AI AI 广告广告内容标签化图片生成文字生成内容分析短视频生成音频生成剧本生成内容监测网站智能开发跨国内容生成互动海报生成仿真模特品牌个性内容生成内容翻译AI AI 内容内容社媒图文内容生成社媒投流自动化社媒智能洞察社媒情感分析舆情管控内容合规管理社媒危机预警社媒个性化互动社媒互动游戏虚拟人直播内容智能推荐消费者圈层洞察UGC内容筛选优化社媒短视频生成搜索算法优化内容流程优化社媒数据自动分析KOL识别推荐AI AI 社媒社媒AI模特智能数字人客服智能运营提效虚拟主播智能商品推荐数据监测人群画像店铺设计智能选品页面优化电商数据分析订单管理系统自动发布上架价格优化库存管理质量控制物流优化语音购物助手AI AI 电商电商智能客服客户分析服务评估智能知识库客户洞察报告用户运营策略社群内容生成坐席辅助智能推荐智能呼叫邮件生成营销自动化用户留存分析虚拟助手AI AI 用户增长用户增长智能需求分析新品机会挖掘虚拟样品设计智能包装设计新品市场测试产品数据监测智能设计产品智能营销方案新品推介新品概念探索定价优化供应链优化AI AI 创新管理创新管理生成式营销生成式营销六大业务领域应用六大业务领域应用AIGC,LLM etc.低优先度高2024 AI 2024 AI AI企业应用-员工赋能（营销工作助手）AI企业应用-资产建设（营销知识库）AI企业应用-营销洞察&营销战略第53页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第53页应用方向应用方向：AI生成图形广告创意案例名称案例名称：美的世界无聊日、银色情人节、节气系统、世界地球日等案例时间案例时间：2023年-2024年案例描述案例描述：美的是拥抱AI技术非常领先的品牌，早在2022年就推出过“美的 AI 焕新剧场”微信小程序，用AI打造智能营销，玩转内容共创。2023年美的继续大量将AI应用于广告创新中，在各类有趣小众的节点推出AI广告，包括世界无聊日、世界地球日、儿童节、城市绿洲z活动等，这些广告的海报中大都标记“AIGC参与本次创意制作”。2024年春节，美的以认养的“渝可”、“渝爱”熊猫兄妹为原型，借助AIGC技术打造创意贺岁大片新年贺新春 但是八段锦，并在春晚节目中进行“同款创意”的梦幻联动。还借助AI解锁品牌与用户互动的新玩法，发起#有AI则美 有龙则灵#AIGC创作大赛，在H5中融入了众多由AIGC生产的视觉元素，提升受众互动体验。案例效果案例效果：2024年春节期间微博年春节期间微博#有有AI则美则美有龙则灵有龙则灵#话题阅读量近话题阅读量近6000W。生成式营销实践案例生成式营销实践案例-广告广告美的：将美的：将AIAI应用到日常营销创意中，夯实“年轻科技创新”的品牌形象应用到日常营销创意中，夯实“年轻科技创新”的品牌形象案例来源：网络公开资料整理美的龙年春节美的龙年春节H5社交裂变社交裂变2022年年3月月8日日AI焕新剧场小程序焕新剧场小程序美的美的2023年年7月月5日日世界无聊日世界无聊日美的贺岁广告和春晚互动美的贺岁广告和春晚互动第54页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第54页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-广告广告三九：拥抱三九：拥抱AIAI，以视频广告，以视频广告 音频声纹探索多模态创意音频声纹探索多模态创意案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI生成视频、音频类广告创意案例名称案例名称：999感冒灵AI视频广告、999感冒灵AI音乐H5案例时间案例时间：2023年5月案例描述案例描述：近2年市场涌现了大量AI应用于图形和视频创意的优秀广告案例，但运用在音乐上的案例却不多见。999做为积极拥抱AI的品牌，2023年除了在AI视频广告片上的成功尝试，还在AI 音乐上做出了有益的探索。999感冒灵将自身“温暖”的品牌调性与音乐相结合，联动声生不息宝岛季、QQ音乐打造“电子感冒灵”H5时光唱片店，完成了一场充满“回忆杀”的创意营销。感冒灵将AI技术运用到音乐中，与音乐综艺声生不息宝岛季和QQ音乐APP平台携手，在QQ音乐推出AI声纹唱片，吸引年轻用户的注意力。在音乐感冒灵活动期间，用户打开QQ音乐就能在首页或者搜索页看到感冒灵AI声纹唱片的露出。根据自身回忆里熟悉的场景，选择相对应的人、地点，系统会通过AI算法，智能化地根据用户的选择匹配出最符合用户当下情境的一首歌，歌曲生成完成后，999感冒灵深度运用AI合成技术收集用户声纹，唱出时光中的歌曲。用户只需随便哼一句歌词，就可以立马生成一首独属用户的AI电子音乐歌曲。案例效果案例效果：社交平台上引发了大量的受众参与社交平台上引发了大量的受众参与。其中抖音其中抖音#999号时光唱片店号时光唱片店#话题用户自发分享玩话题用户自发分享玩AI声纹唱片机声纹唱片机，播放量超播放量超1200万次万次。2024年年1月月17日日秒针营销科学周讲堂直播秒针营销科学周讲堂直播对话三九：对话三九：AI广告片诞生记广告片诞生记华润三九市场部总经理华润三九市场部总经理于子恒于子恒三九感冒灵的三九感冒灵的2支支AI广告片广告片三九感冒灵三九感冒灵AI声纹唱片声纹唱片第55页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第55页应用方向应用方向：AI生成用户主演的广告片案例名称案例名称：宁德时代*蓝极光标全球首创用户主演选择剧情的AI广告片案例时间案例时间：2023年11月案例描述案例描述：2023年广州车展期间，宁德时代发布全球第一部由用户自己选择剧情、自己出演的AIGC广告片，用户只需选择性别、脸型、旅行起止地点、上传照片简单几个步骤，三分钟左右的时间，便可获得一部由AI生成，自己主演的个性化驾驶大片。同时，用户生成的专属影片海报，可分享到微信朋友圈，引发互动和转发裂变。该小程序在广州车展期间一经发布，便有数万名全球网友在第一时间加入到“主演”行列！案例效果：案例效果：生成式营销实践案例生成式营销实践案例-广告广告宁德时代：用户主演，选择剧情，用宁德时代：用户主演，选择剧情，用AIAI吸引受众参与吸引受众参与案例来源：网络公开资料整理小程序通过简单的换脸技术和多场景智能剪辑小程序通过简单的换脸技术和多场景智能剪辑，为用户提供了全新的广告为用户提供了全新的广告体验体验，本次活动通过小程序裂变而来的用户占总本次活动通过小程序裂变而来的用户占总UV的的80%，是行业均值的是行业均值的2.5倍以上；超过倍以上；超过25%的用户参与了互动的用户参与了互动，这一比例是行业平均互动率的这一比例是行业平均互动率的3-5倍；而参与互动的用户中倍；而参与互动的用户中，最终加粉留资的留存率达到了最终加粉留资的留存率达到了90%，效率较传效率较传统页面广告从浏览到留资提升近统页面广告从浏览到留资提升近10倍倍。第56页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第56页应用方向应用方向：AI在媒体广告平台的服务应用案例名称案例名称：腾讯广告妙思一站式AI广告创意平台案例时间案例时间：2024年4月案例描述案例描述：虽然品牌都知道AI创意的能力和效率优势，但对于那些不够了解AI，不知道怎么选择平台，也不知道如何将AI应用到自己生意当中的品牌，特别是一些中小规模企业或新锐品牌，并没有太多全链路、可实操、可借鉴的案例，媒体方提供的AI创意工具应运而生。2024年4月，基于混元大模型的一站式AI广告创意平台腾讯广告妙思上线“图生图”能力，在腾讯广告妙思平台，不仅支持本地上传参考图，也能在“灵感”里参考别人的图，众多人力的工作被自动化，平台从广告投放日常工作痛点出发，打通了“创意生成-一站式审核-广告投放”的完整链路。案例效果案例效果：数字广告创意效率提升，平均数字广告创意效率提升，平均CTR（点击转化率）增长（点击转化率）增长15%。部分游戏行业投放提升达到。部分游戏行业投放提升达到50%以上。以上。生成式营销实践案例生成式营销实践案例-广告广告腾讯：从平台侧打通“创意生成腾讯：从平台侧打通“创意生成-一站式审核一站式审核-广告投放”的完整链路广告投放”的完整链路案例来源：网络公开资料整理第57页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第57页应用方向应用方向：AI用于微短剧生产和制作案例名称案例名称：全AI化生产流程作品白狐、融入东方美学的AI短剧华裳案例时间案例时间：2024年2月案例描述案例描述：微短剧是2023-2024年最热的内容趋势，据研究机构预测，2024年中国市场短剧规模约500亿。AI在这一领域的参与也已崭露头角，2024年3月22日，央视频AI微短剧启播暨AI频道上线的中国神话，美术、分镜、视频、配音、配乐全部由AI完成，融合神话与科幻元素，是AI技术影视化应用的一次领先实践。系列作品包括补天逐日奔月填海治水尝百草六集，由央视频、总台人工智能工作室联合清华大学新闻与传播学院元宇宙文化实验室合作推出。2024年2月“全AI化生产流程”的短剧白狐和主打东方美学的AI短剧华裳也引发了行业关注。白狐质感虽然稍显粗糙，但已经具有复杂化、多线程叙事的故事性。华裳则更完整的集成了AI工作流，技术上也有突破，细节质感和视觉美感也明显提升，人物在近景能张口说话，突破了人物交互对话的技术限制。此外，画面转场自然度和场景一致性也都有进步。案例效果案例效果：用用AIAI全流程创作全流程创作白狐白狐大大缩减了时间和资金成本大大缩减了时间和资金成本。没有编剧和后期没有编剧和后期，三集内容从策划三集内容从策划、制制作作、到上线不到两个月时间到上线不到两个月时间，每分钟成本约一万元每分钟成本约一万元，当前市场实现类似效果单分钟约十万元当前市场实现类似效果单分钟约十万元。生成式营销实践案例生成式营销实践案例-内容内容微短剧：微短剧：20242024年最热内容趋势，年最热内容趋势，AIAI已经渗透到全流程中已经渗透到全流程中案例来源：网络公开资料整理白狐白狐剧照剧照中国神话中国神话概述图概述图华裳华裳剧照剧照第58页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第58页应用方向应用方向：AI用于消费者的人像美化、照片和短视频制作案例名称案例名称：携程“世界真妙鸭”AIGC写真案例时间案例时间：2023年9月案例描述案例描述：对于旅游行业的品牌，如何向用户传递“AI旅行很好玩，真实的世界也值得走一走”的价值理念？2023年，国内旅行巨头携程与主打风格化写真的AIGC新晋爆款应用妙鸭，联合上线9套“环球旅行”AIGC写真模板。包括欧洲古堡婚纱、苗疆少女、拉萨藏袍等主题。这一活动精准拿捏了旅行用户和暂时还无法成行用户的心理，帮助用户一键轻松实现旅拍自由的低门槛操作。除了照片制作，短视频也是消费者热衷的表现形式，AI加持的人物实拍 实景3D的玩法，通过“全世界打卡“的故事线，带用户在妙鸭相机里进行“环球旅行”，与携程一起，实拍三位数字分身分别在巨大的建筑地标中打卡，增加创意和视觉冲击力。把用户的数字分身们带到了罗马斗兽场、新加坡警署、日本涩谷街头、纽约时代广场大屏等全球著名地标，让用户体验跨次元壁的旅行。案例效果案例效果：有有200200万人生成了自己的旅行数字分身万人生成了自己的旅行数字分身。生成式营销实践案例生成式营销实践案例-内容内容携程：携程：AIAI生成用户旅游大片和视频，传递生成用户旅游大片和视频，传递AIAI旅行价值观旅行价值观案例来源：网络公开资料整理第59页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第59页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-内容内容可口可乐：联合艺术家共创可口可乐：联合艺术家共创AIAI内容，赋能线下，走近客户内容，赋能线下，走近客户案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI生成营销内容，赋能线上线下传播案例名称案例名称：可口可乐“放飞时刻开启畅爽”campaign案例时间案例时间：2023年9月案例描述案例描述：线上联合百大艺术家进行AI共创活动、明星助阵、发布地标魔性视频，对产品进行种草，线下在多城举办快闪店。携手站酷共创推出2支魔性地标视频，视频联动上海网红打卡地-武康大楼，及成都知名地标-IFS大熊猫，通过实拍与CG结合展示地标放飞状态。吸引了诸多KOL在快闪店现场进行打卡合拍。AI作品为可口可乐线下快闪店储备了丰富的视觉资产，作品用于快闪店装饰，印刷成了主题限定明信片，消费者可线下体验领取。案例效果：案例效果：#放飞时刻放飞时刻 开启畅爽开启畅爽#微博话题词达成微博话题词达成2 2.1 1亿阅读量亿阅读量。魔性视频在微博获得近魔性视频在微博获得近20002000万次播放量万次播放量。第60页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第60页应用方向应用方向：AI产品用于创新营销玩法案例名称案例名称：百度营销、慧择、聚通装潢、ROSEONLY诺誓、洛可可咨询设计、Apifox“百YOUNG妙想纪”活动案例时间案例时间：2024年1月案例描述案例描述：2024“双旦”，百度营销联合百度APP、文心一言、文心一格、百家号等多产品线流量资源，携手品牌客户“慧择、聚通装潢、ROSEONLY诺誓、洛可可咨询设计、Apifox，特别合作上海南京路步行街，推出“百YOUNG妙想纪”活动。线上：百Young妙想纪主题双沉浸式体验会场。依托百度AI产品能力，打造多种AI互动形式，用户通过对话生成圣诞树、新年头像，还可以让文心一言策划活动方案、推荐浪漫布置方案、推荐餐厅等，满足用户送礼、美食、休假、旅行多场景需求。元宇宙：希壤mini百Young妙想纪主题会场设置了各种新奇玩法：寻宝、答题，2023年12月31日街区有烟花盛宴。线下：全国多城热门商圈大屏曝光，1月20日至21日上海南京路步行街新春市集及商圈资源在世纪广场打造了“百Young寻龙计划”主题快闪。生成式营销实践案例生成式营销实践案例-内容内容百度：线上百度：线上 线下线下 元宇宙，元宇宙，AIAI打造无所不在的虚实空间打造无所不在的虚实空间案例来源：网络公开资料整理活动海报：文心一格提供活动海报：文心一格提供AI绘画技术支持绘画技术支持线下场景：商圈曝光线下场景：商圈曝光&主题快闪主题快闪百百YOUNG妙想纪妙想纪-希壤元宇宙跨年希壤元宇宙跨年第61页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第61页应用方向应用方向：AI产品用于互动生成语音案例名称案例名称：沃尔沃&百度地图“护我所爱”暖心活动案例时间案例时间：2023年8月案例描述案例描述：品牌灌输式、单向传播的营销方式，越来越难以打动用户，只有让用户参与到品牌内容共创中，才能深度卷入用户情感，实现有效沟通。沃尔沃携手百度地图发起“护我所爱”暖心活动，号召用户爱人、子女、父母为自己录制语音，并运用AI技术生成与家人声音相同的专属语音包。通过AI定制语音，用户在路途中也能感受到家人声音的专属陪伴，出行更安心。案例效果案例效果：生成式营销实践案例生成式营销实践案例-内容内容沃尔沃：沃尔沃：AIAI定制生成家人专属语音包，升级品牌与用户的情感互动定制生成家人专属语音包，升级品牌与用户的情感互动案例来源：网络公开资料整理互动活动兼具科技创新与情感共情互动活动兼具科技创新与情感共情，强化强化了沃尔沃汽车安全领导者的品牌形象了沃尔沃汽车安全领导者的品牌形象，活活动上线三周动上线三周，品牌触达品牌触达3200w人次人次，共有共有412w人次点击了解活动详情人次点击了解活动详情，并有并有18w人人次参与守护模式录制次参与守护模式录制。第62页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第62页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-社媒社媒王老吉事件营销：参与社会热点，践行社会责任，王老吉事件营销：参与社会热点，践行社会责任，AIAI制作高考试卷制作高考试卷案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI生成社会热点内容，引发关注，提升品牌形象案例名称案例名称：王老吉百度 用AI出“高考卷”案例时间案例时间：2023年5月案例描述案例描述：品牌除了直接宣传产品以外，通过参与社会热点事件，构建有责任感、有温度的品牌形象也是重要方向。2023 年高考前夕，百度联合王老吉为考生精心准备了一份由 AI 生成的高考模拟卷，此 AI 考卷制作由各学科名师指导，语言理解与生成技术应用文心大模型能力，通过学习近十年的高考考点、题型等内容，智能生成考卷。最终筛选出语文、数学、英语三门科目九套模拟卷，共 276 道题，用户可以在线上直接查看不同科目、题型的题目和解析，也可以直接将完整模拟卷下载留存。王老吉跨越1870公里，历时29个小时，把高考AI模拟卷交到39个大山中的孩子们手中，为促进教育平等贡献力量，王老吉借助品牌名称和高考季绑定营销，此次和百度的合作不仅在高考节点创新性地传递了吉文化，还充分展现了品牌价值观和营销向善。AI与社会共益价值的融合，让品牌更有温度，也推动社会更加温暖和美好。案例效果：案例效果：案例入选案例入选“2024品牌营销案例品牌营销案例Top50”。第63页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第63页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-社媒社媒2024CNY2024CNY春节营销：不断提升的春节营销：不断提升的AIAI含量，趣味含量，趣味 互动的创作大潮互动的创作大潮案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI生成营销内容案例名称案例名称：康师傅AI春联、可乐AI互动拜年、天猫AI共创年画、飞鹤AI宝宝写真、美团AI贺岁片案例时间案例时间：2024年2月龙年春节案例描述案例描述：春节是品牌重要营销节点，2024春节正值Open AI发布视频大模型Sora，引发营销行业又一轮AI热潮。春节营销中多个品牌都在内容和形式中增加了AI含量，涌现出许多吸睛案例。天猫联动明星发起AI共创年画，用户通过AIGC在明星或IP制作的年画上加工创作出带有个人印记的年画，这种明星联动 个性定制模式吸引众多粉丝参与。康师傅邀请AI写春联引入了定制的数字人形象，用户可以生成带有个人形象的海报，在新年期间转发给亲朋好友，线上拜年，大大提升了社交价值。可口可乐春节营销引入了互动视频模态，用户可以生成个人数字形象，还能选择个性化语音，生成动画视频，说出新年祝福。美团春节发布20分钟的贺岁短片团圆2024，讲述男孩穿越时空，帮助爷爷弥补缺失的全家福照片遗憾。短片一部分画面使用了AIGC功能。飞鹤和美图合作“聪明宝宝闹龙年”，AI写真保存率达到惊人的93%。妈妈给自己孩子生成的写真有着高保存率，而写真保存又会引来“私域与公域”分享；并且只有父母才会参与这个活动，受众非常精准。天猫天猫-AI共创年画共创年画康师傅康师傅AI写春联写春联美团春节贺岁片美团春节贺岁片飞鹤飞鹤美图“聪明宝宝闹龙年美图“聪明宝宝闹龙年AI写真写真可口可乐可口可乐-春节春节互动拜年视频互动拜年视频第64页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第64页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-社媒社媒龙角散：传统国货品牌龙角散：传统国货品牌AI AI 共创，全民出片演绎品牌亮点共创，全民出片演绎品牌亮点案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI生成营销内容案例名称案例名称：龙角散美图有AI健康年 AI灵感共创赛案例时间案例时间：2024年2月龙年春节案例描述案例描述：百年护嗓品牌“龙角散”携手美图秀秀，以美图自研AI视觉大模型Miracle Vision（奇想智能）技术加持大众创意，搭载品牌健康新年产品理念，共同发起有AI健康年 AI灵感共创赛。赛事联合顶级艺术家、新生代AI创作者与用户，以专业级创意内容演绎品牌亮点。1 15 N的创作金字塔矩阵，顶级艺术家搭配新生代AI创作者，赛事搭载美图秀秀站内全资源热推，吸引站内外多方兴趣用户踊跃加入。案例效果：活动收获案例效果：活动收获2.48亿总曝光亿总曝光，1100 用户参与共创用户参与共创。静态开屏静态开屏挑战赛第二位挑战赛第二位话题页首图话题页首图第65页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第65页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-社媒社媒应用方向应用方向：社交媒体内容分析案例名称案例名称：美妆品牌通过秒针系统AI技术优化指导小红书内容案例时间案例时间：2023年12月案例描述案例描述：基于品牌上一季在社交媒体中投放的有限内容，为其提供内容策略支持，助力其提升小红书图文和视频投放效果。秒针提供“AIGC打标 内容策略制定 文案输出 SG达人推荐”一条龙解决方案。首先通过AI打标系统，对常规文本图像和语音进行拆解，解析品牌内容；之后，基于美妆行业知识库，通过颗粒度更细的趋势标签，为品牌提供更落地的内容优化指导手册；最后，结合前后测归因算法，为品牌提供社媒内容投放GuildBook，用于品牌直接指导AGENCY。案例效果：本项目处理的数据案例效果：本项目处理的数据，远超人工可打标的范围远超人工可打标的范围，大大压缩了时间大大压缩了时间（从从1个月交付缩短到个月交付缩短到1周周），为为品牌输出可落地的执行品牌输出可落地的执行Plan（内容策略内容策略 文案输出文案输出 达人推介达人推介）。美妆品牌：合作领先第三方构建社媒内容洞察美妆品牌：合作领先第三方构建社媒内容洞察-生成生成-评测闭环评测闭环AgentAgent案例来源：秒针系统秒针行业知识库和打标系统秒针行业知识库和打标系统秒针达人智能推介秒针达人智能推介秒针“秒针“AIGCAIGC打标打标 内容策略制定内容策略制定 文案输出文案输出 SG SG达人推荐”一条龙解决方案达人推荐”一条龙解决方案选取部分进行人工打标签，以训练AI标签模型第66页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第66页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-电商电商应用方向应用方向：电商中的商家经营客户服务、在线问答服务案例名称案例名称：快手数字员工（）案例时间案例时间：2024年案例描述案例描述：是快手为电商场景提供的数字员工，可以通过AI互动对话能力代替人工，帮助商家降低经营成本，提高经营效果。具有4大优势1.7*24h无休，不错过商机：闲时流量（夜间、周末、节假日、午休、客服请假等）、忙碌流量（消息堆积，客服接待不及时）都能高效承接；2.降低人工成本：客服人力成本、人员流动，商家培训和运营成本极高，代替人工大幅降低成本；3.不受外界因素影响：人工客服存在水平参差、状态不稳定等问题，可以保持稳定的高服务水准；4.适配全行业商家并自主迭代升级：适配全行业商家，留资效果对齐第三方机器人。AI自主学习客服沟通能力，不断提升接待效果。案例效果：广州某建筑装饰设计工程公司案例效果：广州某建筑装饰设计工程公司，在快手号推广的私信咨询中应用智能在快手号推广的私信咨询中应用智能BOT（），以私信留资以私信留资数量为转化目标数量为转化目标，最终开口率提升最终开口率提升96%，留资率提升留资率提升87%，回复率提升回复率提升99%。快手：快手：AIAI数字员工，助力商家经营，客户咨询服务与应答提效数字员工，助力商家经营，客户咨询服务与应答提效案例来源：快手的逻辑及能力模型的逻辑及能力模型广州某建筑装饰设计工程公司使用广州某建筑装饰设计工程公司使用后的消耗变化后的消耗变化的沟通实例的沟通实例第67页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第67页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-电商电商应用方向应用方向：电商通过大模型技术精准把握消费者需求，整合流量，服务品牌商家案例名称案例名称：阿里妈妈全站推广产品案例时间案例时间：2024年4月16日案例描述案例描述：2024年4月1日阿里妈妈针对商家发布AI 电商的全新产品全站推广，率先探索连接消费者、平台和品牌实现共赢，产品以LMA大模型技术为基石，使商家可以精准衡量全站流量的投产比，直接达成增长结果。使用门槛低，推广过程简单，即便是对推广不太熟悉的新手商家也可以快速上手使用，还通过付免联动机制盘活淘系推广全站流量，以全站ROI为杠杆撬动成交规模增长。这种机制使得商家可以通过付费推广撬动更多的免费流量，从而实现更高效的推广效果。LMA（Large Model for Advertising）是阿里妈妈自研的大模型技术，核心功能在于通过AI技术实现更精准的人货匹配，通过深入理解电商内容和用户行为，实现了对消费人群的精准把握。它基于淘系海量的商品语料数据，结合AI技术，能够精准理解用户在图文、视频、直播等多模态下的行为和兴趣。这种理解能力，使LMA模型能从商品侧和用户侧两端发力，为商家锁定目标消费人群。案例效果案例效果：美妆行业品牌可复美通过全站推广美妆行业品牌可复美通过全站推广，在大促期间在大促期间GMV单品成交金额提升超单品成交金额提升超5倍倍，下单买家数翻下单买家数翻5倍；内衣品牌猫人倍；内衣品牌猫人，通过全站推广成功开垦全新流量土地和消费人群通过全站推广成功开垦全新流量土地和消费人群。大促期间旗下明星单品蜂巢杯大促期间旗下明星单品蜂巢杯、超超模裤系列日销同比增长模裤系列日销同比增长530%；单品超模裤手搜环比增长；单品超模裤手搜环比增长372%；家居服系列单日；家居服系列单日GMV同比增长同比增长467%；单品；单品冰感防晒衣冰感防晒衣，首日首日GMV增长增长167%。食品品牌麻辣王子食品品牌麻辣王子，618期间全站推广投放首日手搜访客环比增长期间全站推广投放首日手搜访客环比增长600%；店铺爆款链接二级类目排名第一店铺爆款链接二级类目排名第一。阿里妈妈：阿里妈妈：AIAI模型技术，推动消费者、品牌商家、平台的三方共赢模型技术，推动消费者、品牌商家、平台的三方共赢案例来源：网络公开资料整理阿里妈妈阿里妈妈LMA（Large model for advertising）大模型技术）大模型技术第68页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第68页应用方向应用方向：AI参加电商平台的设计工作案例名称案例名称：大淘宝设计团队应用AI技术优化设计流程和提升设计效果案例时间案例时间：2023年-2024年案例描述案例描述：大淘宝设计团队成员数量众多，涉及的业务范围广泛，2023-2024年将AI应用于不同的设计流程中，主要包括快速设计、创意发散、定制效果。除了用AI技术加速设计流程，进行快速创意探索和方案实现，还通过AI加速了设计流程的革新，引入了定制化的AI工作流，重构了团队的合作模式。值得关注的是，部门还利用AI快速洞察内容趋势和用户偏好，更多的让AI参与到创意决策和品牌故事塑造中。案例效果：创意概念的提出数量增加了案例效果：创意概念的提出数量增加了150%，创意生成阶段的时间缩短了平均创意生成阶段的时间缩短了平均60%，整体项目的设计时间整体项目的设计时间减少了减少了18%。生成式营销实践案例生成式营销实践案例-电商电商淘宝：淘宝：AIAI赋能官方设计部，赋能官方设计部，8 8大场景实战应用和流程改造大场景实战应用和流程改造案例来源：网络公开资料整理案例：案例：AI试衣间试衣间AI大模型的训练和应用算法从模特姿态大模型的训练和应用算法从模特姿态、背景风格背景风格、装饰元素等多个维度进行效果升级装饰元素等多个维度进行效果升级，结合用户脸型结合用户脸型、身身材数据材数据，提供定制化的线上真人化模特体验提供定制化的线上真人化模特体验案例案例双双11-AI创作赢红包创作赢红包根据品牌符号根据品牌符号（如猫头框与淘字框如猫头框与淘字框）的模的模型训练和结构控制型训练和结构控制，用户只需要输入丰富的关用户只需要输入丰富的关键词键词，即可快速完成一张准确的超级符号主视即可快速完成一张准确的超级符号主视觉觉案例：品牌案例：品牌IP形象形象AI生成生成训练特定的天猫训练特定的天猫/淘宝淘宝/营销营销IP公公仔模型仔模型，根据不同需求稳定输出的定根据不同需求稳定输出的定制化制化IP形象结合形象结合，形成形成IP形象素材库形象素材库品牌标识品牌标识IP形象形象媒介传播媒介传播大促营销大促营销AI布景布景模特定制模特定制游戏互动游戏互动动态视频动态视频第69页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第69页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-电商电商应用方向应用方向：AI数字人应用于直播带货案例名称案例名称：京东数字“刘强东”直播带货案例时间案例时间：2024年4月案例描述案例描述：2024年4月16日下午6时18分，由京东云言犀打造的“采销东哥”AI数字人开启直播首秀，同时亮相京东家电家居、京东超市采销直播间。尽管是数字人，但“采销东哥”的语言贴近生活，言行之间还带有一些刘强东的标志性动作，人物形象生动、性格鲜明。京东计划推出超过百位企业总裁数字人，以进一步满足市场对于新鲜、有趣、有料的直播内容的需求。2023年以来，在各电商平台中，数字人直播带货已经覆盖到各行业，无论大企业还是小品牌，724小时工作的AI数字人成为电商降本增效的普遍应用之一。案例效果案例效果：不到不到1小时小时，直播间观看量超直播间观看量超2000万万。40分钟直播订单量破分钟直播订单量破10万万。京东：“刘强东”直播带货！数字人从京东：“刘强东”直播带货！数字人从KOCKOC到商业领袖的全面升极到商业领袖的全面升极案例来源：网络公开资料整理各行业数字人电商直播各行业数字人电商直播第70页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第70页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-电商电商应用方向应用方向：AI在购物中的助手和推介功能案例名称案例名称：什么值得买“小值”、淘宝问问、京东京言等案例时间案例时间：2024年2月案例描述案例描述：2024年2月29日，值得买科技自研AI购物助手“小值”正式在“什么值得买”App上线。能通过对话深度理解用户需求，基于全网实时消费经验、价格信息进行快速总结，提供口碑总结、商品对比、商品推荐、全网比价等服务，为存在不同决策难点的消费者提供个性化的建议，从而提升消费决策的质量和效率。通过对话的方式，用户提出要求，AI小值进行商品的推荐，在商品的推荐语上，更偏重于用户的评价内容、体验感、性价比、场景，和【商品推荐】栏目的功能类似，但推荐的维度更智能。2024年5 月，抖音电商首款 C 端的“AI 购物小助手”开始灰度测试，是与淘宝问问（2023年9月）、京东京言（2023年11月）、亚马逊Rufus 类似的 AI 导购型产品。平台：纷纷上线平台：纷纷上线AIAI购物助手购物助手&导购产品，推进导购产品，推进AI AI 消费的应用落地消费的应用落地案例来源：网络公开资料整理什么值得买小值什么值得买小值京东京言京东京言抖音抖音AI购物小助手购物小助手淘宝问问淘宝问问第71页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第71页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-产品创新产品创新吉利：新品上市，吉利：新品上市，AIAI视觉视觉CGCG合成，全方位展示产品和使用场景合成，全方位展示产品和使用场景案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI进入产品设计，提供客户场景体验案例名称案例名称：吉利熊猫卡丁新品上市，站酷共创AI营销实验室案例时间案例时间：2024年4月案例描述案例描述：吉利熊猫卡丁新品上市之际，吉利希望结合当下AI热点，以AI 视觉的形式，向消费者展示产品外观、调性和功能特点。AI参与的主KV设计上结合产品特点，通过对汽车进行实拍，AI生成素材，最后运用CG合成海报。在汽车具体实用功能上，AI把吉利熊猫卡丁置入了新复古游戏，汽车的每个功能在不同游戏场景中得以展现，海报由2位模特进行实拍，最后CG合成并调整细节，给予消费者“游戏飞车开进现实”的感官体验。微博发布后，收获了许多消费者的喜爱。第72页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第72页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-产品创新产品创新可口可乐可口可乐好利来：联名新品，打开好利来：联名新品，打开AIAI的脑洞，探寻未知的组合的脑洞，探寻未知的组合案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI参与产品创新，挖掘新口味案例名称案例名称：好利来与可口可乐联名推出限定新品案例时间案例时间：2023年10月案例描述案例描述：3000年后的饮料是什么味道？你会好奇吗？可口可乐“乐创无界”系列新品与AI共创，用一种具体但充满未知的味道去探索未来。好利来与可口可乐联名推出巧克力新品蒲公英空气巧克力，特别添加了可口可乐风味的跳跳糖，而且在外包装上，融入AI灵感共创。银色、粉色、蓝色的自然过渡，由小变大的糖果彩色泡泡。AI参与合成的场景中好利来与可口可乐的主要元素都得到充分展现。第73页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第73页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-产品创新产品创新联想：用联想：用AIAI与用户价值共创，独有产品外观的“规模化定制”与用户价值共创，独有产品外观的“规模化定制”案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI生成图片的产品外观定制服务案例名称案例名称：联想百度文心一格 AI定制外观案例时间案例时间：2023年7月案例描述案例描述：2023年7月20日，联想官网在14周年庆之际正式官宣与百度旗下文心一格展开AIGC领域深度合作，基于联想官网的私人定制特色业务，携手推出AI生成图片的外观定制服务。联想也成为了ICT行业首家支持AI外观定制企业，打造AI创新应用新标杆。联想以AI跨界的方式，满足用户在AIGC火热应用下内容创作和消费需求，引领AI消费新趋势。突破过去官网图库和用户自定义上传图片两个选择限制，消费者在购买电脑时，只需在对应产品中选中定制模块，即可自由选择作品，用于联想电脑A面定制，拥有一台独属自身的个性化电脑。联想私人定制服务可确保用户支付订单5个工作日后即可发货，大幅解决消费者“等待焦虑”。联想此举让AI应用与消费者个性化、定制化消费需求实现了“双向奔赴”，通过“高配定制 外观定制”特色服务，满足用户的个性化需求，升级用户体验。案例效果案例效果用户私人定制的联想电脑外观用户私人定制的联想电脑外观2023年年 618联想官网独有的定制化服务销量联想官网独有的定制化服务销量占比超过占比超过20%。联想官网私人定制页面联想官网私人定制页面第74页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第74页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-产品创新产品创新应用方向应用方向：AI参与产品创新，通过洞察探索，挖掘新口味案例名称案例名称：牛油果口味的新品案例时间案例时间：2023年案例描述案例描述：某食品品牌搭建AI智能“创新概念挖掘”平台。通过大数据发现热点趋势，挖掘新产品研发机会。通过系统挖掘的牛油果口味新品，在六个月时间成功上市，周期缩短一半，产品上市后的口碑和销量都获得了良好的成绩。2023年初，通过对社交媒体的大数据洞察，发现牛油果声量和增长率都较大，消费者对牛油果有很高关注，但品牌未有发声，关联洞察发现牛油果与酸奶搭配表现优秀，趋势分析中Z世代&女性对牛油果口味关注度更高，行业同类产品分析新品口碑表现良好，通过智能AI推荐探索，总结出牛油果酸奶 Z时代小仙女 下午茶 解馋饱腹 不腻等关键元素，并以此为创新方向，进行概念设计，包装设计等工作。案例效果案例效果：2023年末牛油果酸奶产品上市年末牛油果酸奶产品上市，研发周期缩短一半研发周期缩短一半，上市后一个月上市后一个月，新产品的社交媒体声量翻新产品的社交媒体声量翻倍倍。并且热议内容更多围绕产品展开并且热议内容更多围绕产品展开，99%为正向内容为正向内容，主要表达对牛油果口味的青睐主要表达对牛油果口味的青睐。食品企业：食品企业：AIAI加速口味创新，从产品概念到上市研发周期缩短一半加速口味创新，从产品概念到上市研发周期缩短一半案例来源：秒针系统AI推荐探索产品概念推荐探索产品概念Ai生成产品包装和文案生成产品包装和文案第75页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第75页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-用户增长用户增长某美妆品牌：某美妆品牌：TATA推荐引擎推荐引擎 专家定制消费者生命周期沟通策略专家定制消费者生命周期沟通策略案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI技术支持全链路触点的消费者个性化沟通机制案例名称案例名称：某头部国际美妆品牌案例时间案例时间：2023年-2024年案例描述案例描述：该美妆品牌引入AI技术，利用TA推荐引擎 专家定制消费者生命周期沟通策略，建立全链路触点的消费者个性化沟通机制，提升整体转化。激发了品牌热爱和会员忠诚度，让品牌焕发新活力。品牌用户增长目标：1.通过多渠道触点转化潜客、刺激复购、提高客户留存率、激活流失客户；2.用CRM方式提升不同类型消费者的CLTV（客户终身价值）。案例效果案例效果：提高现有的留存率提高现有的留存率、重新激活流失客户重新激活流失客户，市场份额回升市场份额回升、CLTV（客户终身价值客户终身价值）提升提升，客单价客单价较以往提升较以往提升30%以上以上。多触点推荐多触点推荐AI建模建模专家运营策略专家运营策略 消费者生命周期消费者生命周期AI建模：建模：面向个人的个性化面向个人的个性化CRM运营运营消费者生命周期消费者生命周期AI建模建模第76页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第76页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-用户增长用户增长高合汽车：高合汽车：AIAI技术为基底的全域精细化人群资产经营技术为基底的全域精细化人群资产经营案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI赋能全域精细化人群资产经营案例名称案例名称：高合汽车百度全域营销全链人群资产运营案例时间案例时间：2023年案例描述案例描述：随着流量红利消失和流量成本上升，品牌转向以人群经营为核心的全域投放模式。AI能够助力品牌精准锁定目标受众，并在全域范围内触达用户，不断推动人群关系流转，精细化运营品牌人群资产，最大化提升全域投放效率。高合汽车与百度全域营销合作依托观星盘赋能人群定向，挖掘出品牌的关联人群、高潜人群和核心人群；通过百度全域资源覆盖，拓展“有驾购车宝 购车嘉年华”等新流量来源，多场景触达用户，实现破圈拉新；运用定向开屏、搜索品专、车效通等资源，层层递进，推动兴趣用户的心智种草与核心人群的行动转化。案例效果：显著的降本增效案例效果：显著的降本增效，线索量提升线索量提升67%，线索成本低于线索成本低于KPI 10%。从人群经营数据来看从人群经营数据来看，品牌人群资品牌人群资产全面增长产全面增长，机会人群机会人群转化人群的比例为转化人群的比例为63%，获取了大量潜在客户获取了大量潜在客户。第77页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第77页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-用户增长用户增长娇韵诗：高端美妆品牌客户服务娇韵诗：高端美妆品牌客户服务AIAI机器人机器人案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI赋能高端品牌的客户服务案例名称案例名称：娇韵诗尖端客户服务机器人CLARA案例时间案例时间：2024年5月案例描述案例描述：2024年5月21日，娇韵诗在其官网宣布推出了一款由微软安全和企业级Azure OpenAI服务驱动的尖端客户服务机器人CLARA，这是首个高端美妆品牌推出的AI机器人。与传统机器人不同，CLARA整合了自然语言交互，能更好地理解和解决客户的请求。该机器人现已在娇韵诗美国网站上线。CLARA利用娇韵诗的专有数据，包括来自娇韵诗网站的内容、娇韵诗客户服务预定义的问题和答案，以及娇韵诗美容教练的产品等来培训CLARA。娇韵诗目前正在对该机器人的多个变体进行测试，以便在世界其他地区实施CLARA之前评估和优化整体客户体验。娇韵诗首席执行官Jonathan Zrihen表示：“我们很自豪地推出CLARA，这是一款由微软Azure OpenAI服务的尖端生成式AI功能支持的开创性客户服务机器人。这对于娇韵诗来说是一个重要的里程碑，因为我们将继续为高端美妆行业提供卓越的服务树立标准。CLARA旨在通过随时提供定制的即时响应来满足甚至超越客户的复杂期望。这项创新凸显了我们致力于将人类专业知识与最先进技术相结合的承诺，以增强我们服务的每位娇韵诗客户的美容体验。”第78页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第78页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-用户增长用户增长妍丽：“智能客服妍丽：“智能客服 智能外呼”全渠道数字化建设驱动增长智能外呼”全渠道数字化建设驱动增长案例来源：网络公开资料整理应用方向应用方向：AI赋能企业的客户服务和运营案例名称案例名称：妍丽的数字化建设-智能客服与智能外呼案例时间案例时间：2023年案例描述案例描述：AFIONA妍丽是一家化妆品直营连锁品牌，100 直营店遍布全国20多个省会城市，拥有1500名“肌肤管家”，在日常的业务中面临极大的人员成本压力和服务效率挑战，随着业务扩张和营销投入，客服的边际效应也日益明显。妍丽的应用策略是建设AI智能客服和智能外呼系统，升级客服效能。1.使用在线坐席、智能客服机器人，接待前来咨询的消费者。智能客服能够7*24小时在线接待消费者，解决标准化、重复的问题，解放人力，让人工客服去解决复杂度更高的问题。妍丽使用网易云商七鱼智能客服一体化工作台，该系统深度应用 AI 语音语义三大算法，打造出更优质的人机对话体验，赋能企业深度挖掘用户价值，实现新客挖掘、老客留存、流失客户召回等。2.引入智能外呼系统，基于用户洞察，制定精细化运营策略，大幅提升触达效率，实现会员精细化运营。案例效果：案例效果：2023年母亲节期间智能外呼系统累计触达年母亲节期间智能外呼系统累计触达8万人万人，成交转化率成交转化率5.2%；双；双11期间累计触达期间累计触达16.7万人万人，ROI（投入产出比投入产出比）达到达到16.6。妍丽智能客服响应咨询妍丽智能客服响应咨询妍丽线下专卖店妍丽线下专卖店第79页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第79页生成式营销实践案例生成式营销实践案例-员工赋能员工赋能百丽雅始创于1992年，经过30多年发展，现已成长为福布斯美业TOP50企业，业务范畴集生活美容、医疗美容、健康管理、生物科技及教育事业为一体。旗下现有直营高端美容会所8家，高端医疗机构4家。集团所用仪器及产品均选用北美、德国、法国等国际知名品牌，拥有近500位国内外知名专家、专业美容顾问导师。作为美业企业，百丽雅的基层员工普遍学历不高，自身学习应用AI的能力并无优势，高难度的产品和服务主要靠经验传授，如何用AI赋能这样的团队呢？百丽雅与得到合作打造了一款名为“练练”的AI培训工具，把各种服务和产品知识输入AI做为学习素材，由AI模拟客户与员工，让员工在与AI的互动中练习服务话术和销售技能，大大提升了员工的能力和业绩，显示了AI技术在服务型企业业务中的重要作用。公司内从管理层到全体员工都积极拥抱AI，为客户提供个性化的极致体验服务，引流、预约、到店迎接、咨询问诊、项目操作、交付环节、离店等全客户旅程中的各个节点，都使用AI工具。通过信息化系统“iBeauty”，百丽雅实现了企业前中后台的数字化转型，数据库一体化，并出版了美业首个品控体系系统手册百丽雅安心手册，建设了“美业人才培训管理系统”和建立“百丽雅实验室”。百丽雅：线下服务型企业百丽雅：线下服务型企业AIAI赋能基层员工，打造极致顾客体验赋能基层员工，打造极致顾客体验案例来源：百丽雅集团我们的员工积极使用AI练练，节约很多工作，有效的帮助员工做一对一练习，并实时提出改进意见。专属项目的练练场景练习，帮助员工提升业绩成交量，例如肠道菌群，璀璨之谜等，不同岗位，像管理层通过练练报告，关注员工的成长和能力，更好的管理和督促员工。理疗师通过练习肠道菌群专业，分享肠道菌群，让客户有调理意识。员工用AI智谱清言辅助，为客户输出“高情绪服务内容”，例如编辑藏头诗，专属贺卡祝福。我们还用AI设计了品牌IP化的形象“丽莉娅”，有各种场景的设计形象，用于和顾客沟通，AI整理的销售话术库，提升销售的成功率。深圳百丽雅集团 总经理 王坤得到新商学AI在服务业提效主理人，AI练练服务业合伙人被罗振宇评价为“传统服务业最会用AI的企业家“百丽雅百丽雅 AIAI练练练练 团队员工使用情况统计团队员工使用情况统计高频使用员工占比50P%高难度服务项目售卖率提升1000%-30000%百丽雅员工如何用百丽雅员工如何用AIAI写好一条邀约短信写好一条邀约短信第80页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第80页20242024年生成式营销的应用工具年生成式营销的应用工具企业选择生成式营销应用工具时，往往有不同的考量标准，有的追求专业功能，有的追求泛化能力，还有的追求合理成本。但需要注意的是，即使是在大模型市场蓬勃发展、成本持续下降的2024年，模型的不可能三角仍然存在，即在选择应用工具时，不可能兼顾专业性高，泛化性强和成本最优。专业性专业性：指模型在特定领域的精确性和有效性。专业性强的模型能够更好地理解和处理领域内的特定任务，但可能在其他领域表现不佳；泛化性泛化性：指模型在不同领域和任务中的表现一致性。泛化性强的模型能够在多种场景中应用，但可能无法在某一特定领域达到最优效果；经济性经济性：指模型的成本效益，包括开发、训练和运行成本。经济性的模型能够在较低的成本下运行，但可能在专业性和泛化性上有所妥协。企业在选择生成式营销工具时，确实需要在这三者之间找到一个平衡点，具体选择取决于企业的实际需求和资源。此外，行业内的大模型并不能直接地解决特定领域的专业性需求行业内的大模型并不能直接地解决特定领域的专业性需求。为了实现在营销领域可用性的目标，必须引入营销行业数据和场景数据（列如广告、社媒、电商、消费者等数据），并与企业自身的数据（例如销量、品牌、CRM客户数据等等）相结合。只有在足够的训练数据支持下，模型才能准确地反映行业特点，并为企业提供有价值的营销洞察。通用大模型与营销行业需求、应用间存在的鸿沟只能通过行业大模型来落地。数据是训练模型的基础数据是训练模型的基础。企业在选择行业模型时，需要确保有足够且高质量的数据输入。数据的质量和数量直接影响模型的性能和效果。因此，企业需要在数据收集、清洗和标注上投入足够的资源，以确保模型能够准确地学习和泛化。在这一过程中，数据的安全性是保障也是基础。工具仍存在“不可能三角”，基于行业大模型引入企业数据训练工具仍存在“不可能三角”，基于行业大模型引入企业数据训练来源：腾讯研究院向AI而行 共筑新质生产力行业大模型调研报告第81页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第81页20242024年生成式营销的应用工具年生成式营销的应用工具作为个体，要提升AI基本技能，营销人需要了解市场主流的开源AI大模型工具，以下八款是2024年中国流行度最高的本土AI大模型工具。中国市场主要通用大模型情况中国市场主要通用大模型情况来源：网络公开资料，模型不分排名先后百度百度文心一言文心一言文心一言是百度推出的一款基于自然语言处理技术的大模型，主要应用于文本生成、语义理解、机器翻译等领域。具有强大的语言理解和生成能力，能够在多种场景下提供高质量的文本内容生成，支持多种语言。https:/ AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第82页2024年上半年，大模型市场可谓日新月异，不断出现新变化。一方面，伴随上半年Sora、GPT-4o发布，大模型的易用性、便利性大大提升。另一方面，5月开始，从全球到国内，大模型的价格战打响，巨头降价或免费，大模型应用的门槛降低。利好之下，中国市场中的AI应用和服务加速落地，同时，国产大模型Kimi在上半年快速崛起，不但成为国产AI能力超越海外的代表，也激发了国内百模大战的竞争格式变化。来源：网络公开资料、AI产品榜20242024上半年大模型发展重要趋势上半年大模型发展重要趋势易用性提升、大模型降价、应用端起飞、竞争格局变化易用性提升、大模型降价、应用端起飞、竞争格局变化模型模型2024年2月15日OpenAI发布的人工智能文生视频大模型sora，可以快速制作最长一分钟、准确反映用户提示、可一镜到底的视频。2024年5月14日发布GPT-4o。多模态性能进步明显，模型将免费开放，API接口降价提速。整体看，2024上半年大模型不仅在速度上实现了新的突破，更在易用性上取得了显著进步，为用户提供了更加便捷、流畅的人工智能体验。易用性，便利性大大提升易用性，便利性大大提升价格价格2024年5月，大模型竞争打响价格战，从海外OpenAI和谷歌，到国内字节跳动、阿里、百度、智谱AI、科大讯飞等纷纷宣布降价5月15日，字节跳动AI大模型豆包主力模型降价。1元钱能 125万tokens！5月22日，腾讯混元-lite 模型从 4k 升级到 256k，且全面免费，科大讯飞宣布讯飞星火API能力免费开放。国内外，巨头纷纷降价国内外，巨头纷纷降价应用应用2024年国内AI大模型的相关应用正加速落地，行业人士普遍认为，未来AI大模型应用会越来越多，除了B端、C端应用加速落地或基于AI大模型升级外，大模型还催生了另一种商业模式，即大模型服务化，降低全社会开发AI大模型及其相关应用的成本，加速AI大模型在各行各业的渗透。例如百度推出：度加创作工具，天工落地AI搜索。B B端端C C端应用和服务加速落地端应用和服务加速落地竞争竞争人工智能初创公司月之暗面（Moonshot AI）研发的国产大模型Kimi爆火，从全球来看，国内的AI产业在过去处于追随者地位，Kimi的出现打破了这一局面，成为国内AI大模型首次在部分能力上超过海外主流模型的代表性产品，初代版本便支持20万汉字的长文本输入。进入2024年后Kimi访问量高速增长，2024年3月在国内AI产品中排名第二，仅次于文心一言！KimiKimi崛起，打破格局崛起，打破格局第83页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第83页生成式营销解决方案生成式营销解决方案-广告时效提升广告时效提升适用企业适用企业追求规模化、精准化广告投放，对目标人群有要求或亟需挖掘潜力细分人群的品牌广告主。商业问题商业问题（企业痛点企业痛点）在流量红利见顶、存量竞争加剧的市场环境下，传统粗放的、抢先出新的“流量截胡”模式无法维持商业稳健的增长。有限预算下，面对资源紧缺、可满足个性化投放需求且较为稳定的流量，如何高效投放，实现商业目标，是广告主的巨大挑战。核心利益核心利益秒针系统通过四位一体的多源数据模型，依托市场数据，探查高潜力的细分流量，还原营销全貌，实现规模化精准触达。AI时代的广告投放具备以下能力：全域市场洞察力、规模化精准触达力、多模态融合时效决策力。解决方案：解决方案：使用AI大模型（LLM）结构，重构数字广告投放流程1.面向市场的超级DMP，还原消费者真实的生活方式与兴趣偏好，掌握核心竞争动态，两者结合，实现规模化的精准定向与策略制定；2.基于品牌一方数据CDP，以品牌视角的用户策略为起点，在流量端，通过秒针系统第三方DMP进行全市场直实用户定向；3.多态大模型通过程度化创意，生成广告内容，进行效果预测和人群匹配；4.秒针serving打造的广告实效策略引擎，进行流量分层、动态竞价、组合投放、智能优化，以最优方式“投放”；5.最终，由RTA连接各模块，形成完整的“人群-内容-策略”投放闭环。6.在广告主实践应用中，秒针时效流量解决方案在策略阶段通过创新圈层TA挖掘潜力细分市场，获得了30%的用户新增，投放阶段广告转化率提升了200%。秒针系统：高效的广告规模化精准触达方法“时效流量决胜模型”秒针系统：高效的广告规模化精准触达方法“时效流量决胜模型”案例来源：秒针系统第84页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第84页生成式营销解决方案生成式营销解决方案-客流管理客流管理秒针系统：基于秒针系统：基于AIAI BOXBOX和和LBSLBS的客流监测、营销引流和效果评估。的客流监测、营销引流和效果评估。适用企业：适用企业：线下门店作为重要经营渠道的企业，如汽车行业（以4S店为销售模式的主机厂）。商业问题商业问题（企业痛点企业痛点）客流数据不准确：车企中经销商手动录入客流数据不准确，主机厂不了解真实客流情况；无法了解竞品客流动态，无法针对性的制定竞品拦截措施；客流提升难，4S门店缺乏有效提升客流的营销手段和方法。核心利益核心利益通过提供分析和提升客流的方法及工具，帮助车企总部精准统计客流量，为总部提供管理抓手；助力企业精准掌握竞品客流动态，为制定针对竞品的营销活动提供数据依据。解决方案解决方案1.使用AI及LBS大数据，精准获取本品和竞品4S店客流人数和客流批次数据：通过AI BOX获取本品门店在有效区域内的到店人数、停留时长等数据，通过到店批次算法计算到店客流批次数据。通过LBS数据对竞品客流量及竞品到店客流动向进行监测；2.分析驱动客流到店的营销因素和营销投入对到店的影响，科学优化营销投入：分析影响到店的营销活动原因：如线上营销采用MTA归因，线下营销通过LBS分析到店，全渠道营销采用MMM归因；3.提升和拉动客流：通过线上和线下的精准营销（如LBS竞品人群圈包投放、线下选点户外投放）实现客流拉动和提升。来源：秒针系统明略科技解决方案明略科技解决方案围绕客流价值，通过本品内部客流管理、竞品客流分析、客流归因、营销精准引流，围绕客流价值，通过本品内部客流管理、竞品客流分析、客流归因、营销精准引流，构建门店用户价值运营能力构建门店用户价值运营能力第85页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第85页生成式营销应用工具生成式营销应用工具适用企业：适用企业：无限制，所有营销企业均可应用。商业问题商业问题（企业痛点企业痛点）企业员工工作中AI能力参差不齐，应用以个人使用为主，缺少管理和支持；市场上没有营销专有Agent。应用工具应用工具小明助理是一站式大模型 AI 智能助理，使用者可在网页浏览中随时唤醒，它会在侧边栏辅助用户阅读文章并满足用户网页文本总结、翻译、扩写等各项需求，还能回答各类复杂问题。小明支持各种浏览器，具备四大优势：1.一站式大模型入口：接入主流文本大模型、主流图像大模型、明略自有大模型（多行业小红书文案、官方文案、文案评分.）；2.企业组织协作能力：企业账户/角色权限管理、Prompt共享/会话内容共享、企业/部门/员工使用数据/管理分析报告。3.高效的大模型交互产品：支持浏览器插件/Web版/IM侧边栏/内部系统集成、辅助阅读网页文本/PDF/Word/PPT/XLS/Dashboard、对照式翻译/联网搜索/搜索增强、Prompt模板/Prompt库/自定义Prompt、个人知识库/团队知识库；4.组织赋能型Copilot：企业Prompt互助社区、行业Prompt教学及Prompt案例库、企业Agent配置管理。明略科技：营销人越用越上头的办公明略科技：营销人越用越上头的办公Copilot Copilot“小明助理”“小明助理”来源：明略科技集团（支持多浏览器）浏览（支持多浏览器）浏览器插件版器插件版（PADPAD可用）可用）电脑网页版电脑网页版（配适手机）（配适手机）手机网页版手机网页版功能点小明助理企业级CopilotToC类大型产品多模型多通道接入已接入市面上所有主流大模型，在不同的场景选择最合适的模型，多通道保证模型高可用性单一模型使用账号与权限管理可以和企业账号系统对接，获取员工入职、离职信息，实现账号和权限的自动管理依赖员工自行管理账号，无账号管理功能权限配置提供部门、员工个人级别的详细权限配置，颗粒度细到每一个模型、每一个智能体、每一个功能项不支持权限配置员工使用数据提供整体员工使用数据，帮企业了解员工在不同工作场景下的大模型使用情况，并针对性提供AI能力由于账号为员工个人，不支持员工使用数据的分析知识库功能支持企业级的知识库功能，可按公司、部门、个人建设并分享知识库，实现一次建设多次利用每次传唤都需上传数据，仅供个人使用知识多模态识别支持多模态的识别，对企业文档中的图片、图表、表格能实现100%的理解没有此类能力或仅有简单的OCR数据安全通过企业级接口保护问答数据不被用于模型训练，支持私有化部署，确保数据安全和隐私数据安全性可能较低，使用的数据可能被用于模型训练智能体接入与定制可快速接入企业自身搭建的智能体，提供智能体定制服务，无缝对接dify、coze、fastgpt等平台通常不提供智能体的快速接入或定制服务与企业IT系统集成可以以插件copilot的形式，快速与企业存量的业务IT系统结合，帮助企业传统IT快速升级一般不专注于企业现有IT系统的集成或升级第86页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第86页生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具适用企业适用企业有较复杂的产品线，产品或服务具有一定的专业性门槛，对销量人员培训要求高。商业问题商业问题（企业痛点企业痛点）企业销量人员对公司产品和服务了解不足，培训系统复杂并且主要依赖人力。应用工具应用工具小明陪练是一个基于AI的智能培训平台，有检索、陪练、测评、分析四大功能。通过小明陪练的陪练和测评功能，销售人员可以学习并深入了解产品信息、市场状况、客户需求分析、异议处理等关键能力。培训过程中及结束后，可进行对话评估，给出反馈建议，并根据评估结果调整培训内容和策略，确保培训效果。1.检索：帮助销售人员快速获取公司的产品知识；2.陪练：帮助销售人员提升产品销售与推荐能力；3.测评：检验销售人员产品知识以及对应销售能力的掌握情况；4.分析：帮助培训人员全面分析销售人员学习情况。明略科技：明略科技：AIAI智能培训系统“小明陪练”，赋能销量人员提升技能智能培训系统“小明陪练”，赋能销量人员提升技能来源：明略科技集团小明陪练小明陪练应用成果应用成果第87页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第87页生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具适用企业：适用企业：在社媒领域有大量多模态（图文/视频）内容生产、管理、传播需求的品牌或企业。商业问题商业问题（企业痛点企业痛点）新的社媒表达层出不穷，营销工作中的内容分析方向需要不断延展，传统的数据洞察已逐渐不能满足多样的定制化需求。核心利益核心利益通过AI，从内容元素、表达形态等多个维度更敏捷、更灵活、结构化地解码多模态社交内容。应用工具应用工具秒针系统的“AI内容解码”，通过AI高效延展内容，探索更多标签。与人工解读打标的结果对比，AI解码的大模型能探索出更多未知维度的新趋势标签，为高效的故事线设计提供可能；基于大语言模型进行场景细化、产出更生动的实体描述；还能对社媒视频/图文素材中的开放性特征进行识别：从品牌和分析师的需求出发，自定义内容探索维度，快速、灵活地进行内容解析。秒针AI解码能产出多维优质标签，帮助品牌优化品牌创意方向及KOL内容体系，为多渠道、多门店的集团性企业提供社媒内容投放GUIDEBOOK，直接指导内容代理公司（AGENCY）的工作。还可以帮品牌探索新兴趋势圈层/IP，找到潜在细分人群，挖掘提供新圈层人群的内容元素。秒针系统：秒针系统：AIAI解码社媒内容，助力品牌管理、优化、指导内容生产解码社媒内容，助力品牌管理、优化、指导内容生产来源：秒针系统内容元素内容元素发 现 新 故 事发 现 新 故 事解 读 细 场 景解 读 细 场 景快 速快 速&灵 活 解 析灵 活 解 析场景情绪圈层痛点人群卖点内容类型内容表达内容表达母婴母婴材质性能奶源料成分体质奶基原料价格描述美妆美妆功效气味妆感成分肤质质地香味描述3C服务性能外观形象影像屏幕硬件配置鞋服鞋服风格材质科技颜色版型体验设计师话题分类图片信息人物信息拍摄属性环境信息.产品呈现角度社媒内容社媒内容AI解码能力体系解码能力体系第88页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第88页生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具适用企业适用企业在社媒领域有大量内容洞察分析工作，需要人工进行统计分析、读帖等，一般为品牌或企业的消费者研究部门，或专业的市场研究公司。商业问题商业问题（企业痛点企业痛点）分析师在统计分析阶段需要大量读帖，确认分析角度并做多点数据归因。核心利益核心利益通过AI与人结合，快速、准确地完成社媒数据的洞察分析。应用工具应用工具魔方Pro是秒针系统针对有社交媒体大数据分析需求的营销人员（企业市场部、消费者研究部、代理公司、研究公司）推出的AI洞察提效工具，支持对分析对象读帖总结，快速了解该分析对象的正负面讨论角度和内容，深度挖掘消费者具体讨论角度下的内容与高点数据的归因总结，内置六六大行业和50 通用角度，支持多样化的自定义分析。它具有三大优势：1.快速熟悉新需求：Pitch阶段和新客户需求阶段，AI读帖可帮助营销人员快速熟悉与了解当前客户的品牌、产品等知识，分析速度提升96%（200条帖人工1小时，大模型2分钟）；2.辅助构建角度标签：统计分析阶段，AI读帖可总结当前分析对象下用户的讨论角度，辅助构建自定义角度标签。分析的情感正确率、角度正确率、观点正确率已经可以达到90%；3.深度洞察与归因：自定义角度下内容的深度读帖，多角度的深度洞察分析和归因。秒针系统：营销洞察工具“魔方秒针系统：营销洞察工具“魔方Pro”Pro”，快速，快速AIAI洞察洞察&口碑分析口碑分析来源：秒针系统秒针魔方秒针魔方Pro AIPro AI洞察模块产出洞察模块产出示例：口碑分析、读帖总结示例：口碑分析、读帖总结第89页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第89页适用企业适用企业有广告素材的效果分析或预测，有广告片或视频剪辑、制作需求的品牌和广告主。商业问题（企业痛点）商业问题（企业痛点）传统广告测试时间长、成本高、样本有限，不能满足数字时代广告素材多、广告剪辑多的需求。核心利益核心利益以大量真实广告测试素材及脑电眼动数据为基础进行AI大模型训练，使模型可模拟不同特征目标人群的广告观看习惯和兴趣爱好，测试、评估广告效果，剪辑指导，大大降低成本，提升效率。应用工具应用工具明敬广告脑电分析模型，可集成到在线视频页面中，视频网页加载完成后，即可启动面向不同人群（如：26岁女性，30岁男性）的算法分析，系统可展示视频广告的整体分析指标，以及细化到每个分镜的受众模拟主观指标，呈现包括认知投入、情绪识别、眼动比例在内的主观指标细节。在广告视频之下，输出主观指标波动的曲线图，便于研究人员判断不同分镜的质量，指导调整创意或剪辑精华内容。此外，模型还可根据视频内容输出对应指标评估的理由。能力模型可应用于广告测试、视频测试、创意评估与优化、素材剪辑（如宣传片剪辑）、广告效果预测（如CTR点击转化率预测）等场景，提高多模态广告，特别是视频广告制作和优化的效率。相关工作已被AI领域顶级会议ACMMM2024接收为Oral，可访问：https:/arxiv.org/abs/2407.08150生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具明略科技：脑电眼动模型的多模态广告分析，改变素材分析工作流程明略科技：脑电眼动模型的多模态广告分析，改变素材分析工作流程来源：明略科技集团明敬多模态主观反应模拟大模型明敬多模态主观反应模拟大模型-分析界面分析界面应用案例：应用案例：在广告母片中选取高质量分镜进行投放在广告母片中选取高质量分镜进行投放第90页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第90页生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具明略科技：赋能线下场景，提升转化效率的明略科技：赋能线下场景，提升转化效率的AIAI会话智能工具“智慧灵听”会话智能工具“智慧灵听”来源：明略科技集团适用企业适用企业需要进行线下客户沟通与服务、员工管理及门店销量管理的企业。商业问题（企业痛点）商业问题（企业痛点）线下销售和服务过程对管理者而言是黑盒，是管控和提效的难点。获取并分析员工现场接待及跟进过程中的会话数据，能有效提升整体沟通水平。线下销售人员、客服人员、培训人员需要借助AI的力量，强化沟通水平，提升客户满意度和转化效率。核心利益核心利益会话智能解决方案：让销售和服务过程透明化，利用数据帮助销售获得成功。应用工具应用工具明略科技智慧灵听企业智能工牌，能在安全合规的技术支持下，采集线下语音数据，通过AI智能化处理分析，输出可用于指导业务的指导话术和测评结果。智慧灵听已被广泛应于在汽车、金融、零售等行业的门店运营、培训辅助、话术监查，及员工个体能力提升等场景中。案例：案例：SOPSOP监督监督，车企实时掌车企实时掌握门店接待数据握门店接待数据，及时获及时获取团队表现取团队表现，发现销售问发现销售问题题第91页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第91页生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具适用企业适用企业适用于有品牌广告、短剧、短视频等内容创作及投流需求的企业和个人。核心利益：核心利益：依托快手AI大模型，通过对话式交互，自动完成脚本生成、素材挖掘、成片剪辑、创意投流，为客户提供更便利、更丰富的视频创意。应用工具：应用工具：磁力开创重塑了视频创意生产工作流，提升创作效率，让人人都可以是创作者、创新者，适用于品牌广告、职业规划和内容短剧等多个领域。素材生成时效10万 条/客户/天，素材生产成本低至0.47元/条。其制作的范围包括品牌广告和内容短剧。工具将专业的视频生产门槛降到无限低，原来的视频生产需要具有专业技能的人员从脚本分镜拍摄剪辑配音成片发布数据回收，最后数据再为脚本下一轮制作提供参考。而磁力开创将整体流程缩短为编辑脚本视频成片数据回收3个核心步骤，大大降低了对专业技能的要求，让有创意、有点子的想法能被轻松实现、被看见。实践路径实践路径传统的专业流程中的每一个关键动作都并没有被省略，只是被AI大模型所理解并自主执行了。智能生成流程由脚本创作、可灵创作素材和剪辑成片3个关键环节组成，每个环节都会有不同的大模型参与理解和执行。“你来说，我制作”“你来说，我制作”AIGCAIGC短视频素材一站式生成工具短视频素材一站式生成工具：磁力开创：磁力开创来源：快手第92页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第92页生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具适用企业适用企业适用于有数字人需求、例如数字人直播业务，数字人服务等的企业或个人。核心利益：核心利益：女娲数字人具有开播操作简单，不需要专业主播，一台电脑即可拉起直播，具有海量数字人脸库和背景可供选择，以及开播投入成本更低、开播时间更长，内容更可控等特点。应用工具：应用工具：通过女娲，企业可实现低成本开播，拿到更多收益的同时，降低了传统直播间的前期投入风险。成本预估从每年55万 ，降至每年3-5万，显著提升了客户的经营效率。适用于纹眉直播、健康讲堂、瑜珈直播等多个领域的直播场景。对市场反馈更敏感，可让商家专注于商品、服务的升级，而直播场地、直播人员、直播内容、直播互动和直播复盘等环节，从从前的以天为级别进行优化，进化为目前可以小时为级别进行优化。实践路径实践路径女娲数字人，由脚本Agent、问答互动共同开启数字人直播，由互动Agnet提供直播互动支持，目前已完成了从“数字人”到“人”的转变，具备人的感情和互动。女娲造人女娲造人从“数字人”到“人”：女娲数字人从“数字人”到“人”：女娲数字人来源：快手第93页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第93页生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具适用企业适用企业适用于有实时录音转文字、多语种翻译、会议记录整理等工作的企业或个人。核心利益核心利益讯飞听见是科大讯飞旗下聚焦年轻化AI产品的品牌，包含转文字、翻译、字幕、云会议、同传、麦克风、智慧屏等软硬件产品服务。致力于通过AI语音转写翻译技术，为用户提供更有效率的信息传递服务，让办公更高效、让生活更简单、让沟通无障碍。应用工具应用工具讯飞听见SaaS平台是一个以“智慧办公 语音语言服务”为核心的智慧办公系列产品和服务平台。可满足多场景、多终端、多形式的办公需求，致力于全方位提高知识管理的效率。“智慧办公”、“语音语言服务”两大版块下设转文字、AI写作、云会议、翻译及同传等多个内容聚合。应用场景应用场景1.转文字音视频快速转文字：1小时音频最快5分钟出稿，准确率可达97.5%，支持9国语音 16个专业领域效果优化，说话人角色区分，智能辅助编辑，快速整理稿件；2.写作AI写作，更会写：基于讯飞星火认知大模型，场景化写作，内容一键生成，导入素材，智能解析音频、视频、文档内容；3.同传多语种全场景同传服务：9国语言实时翻译，一键导出音频 双语文档，免安装网页悬浮字幕，投屏/全屏多种形式，专业团队1对1，字幕实时修正、效果优化、使用指导；4.会记实时录音，一键成稿：在线录音，实时转文字，重点随时记录，快速定位原文，语篇规整、全文摘要、多语种翻译关键词提取；5.云会议远程会议，实时字幕：实时会议字幕，多方高清视频通话，自动生成会议记录，会后扫码一键分享，多平台兼容，多终端接入；6.翻译高度还原样式和排版：支持PDF、Word、Excel、PPT等多种格式，提供中文、英语、日语、韩语等11种热门语言，点击或拖拽一键上传，全文自动翻译。声音转文字，全新开启：讯飞听见声音转文字，全新开启：讯飞听见来源：科大讯飞转文字转文字音视频快速转文字音视频快速转文字会记会记实时录音，一键成稿实时录音，一键成稿写作写作AIAI写作，更会写写作，更会写云会议云会议远程会议，实时字幕远程会议，实时字幕同传同传多语种全场景同传服务多语种全场景同传服务翻译翻译高度还原样式和排版高度还原样式和排版第94页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第94页生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具适用企业适用企业有新闻播报、企业宣传、产品介绍、线上课程等音视频内容创作需求的企业或个人。核心利益核心利益讯飞智作虚拟数字分身定制是一种较低成本定制虚拟人的解决方案，结合声音复刻就可快速实现形象与声音的近乎完美还原，并可落地在内容生产、企业IP打造、短视频创作等诸多场景中。具有训练样本小、生产效率高、自动化生产等特性，可以轻松实现“自助式”数字分身生产制作。应用工具应用工具虚拟数字分身可实现1:1还原真人，与视频素材中的人物形象、自然背景、手势动作、姿态等视觉呈现效果保持一致，表情逼真、口型自然。基于讯飞先进的多语种技术，虚拟数字分身还会说几十种外语及方言，例如英语、日语、法语、粤语、四川话、东北话等。同时，还具有开心、悲伤等丰富的多情感演绎能力，并可通过预测来控制重音、停顿，细粒度还原，为用户提供更有温度的交互感受。虚拟数字分身定制：讯飞智作虚拟数字分身定制：讯飞智作来源：科大讯飞典型案例典型案例1讯飞智作AI译制同声配音技术高效助力动画短剧观复猫英文版上线。讯飞智作提供的AI译制同声配音技术，通过分析语音片段中不同角色的发声特征并进行聚类，经过语音切片、说话人向量提取、聚类等一系列处理后，为每个角色生成对应的语音标签。AI译制同声技术还支持时间戳匹配和语速微调等功能，精准控制音频与画面的匹配，实现跨语种配音的“无缝切换”。典型案例典型案例2口播博主、新闻媒体在遇到紧急突发新闻和更新频率较高的栏目视频等场景时，可以使用讯飞智作来大幅提升内容的生产效率，内容的生产效率提升了90%以上。通过打造“内容 技术 互联网”的融合发展模式，在增强主流媒体传播力、引导力、影响力和公信力方面成效显著。教育场景下，讯飞智作可以一键将PPT课件生成课程视频，相较于传统的培训网课录制&剪辑模式，单挑视频从原来4-5小时提升到30分钟完成，避免老师反复录制剪辑。案例：新华社、珠海气象台、上海中医药馆、吉林大学第95页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第95页生成式营销的应用工具生成式营销的应用工具适用企业适用企业-通过新媒体平台进行企业品牌塑造、传播和市场营销的组织/企业-通过新媒体平台塑造IP影响力的个人/组织核心利益核心利益1.提升创作效率：从选题、创作到分发，讯飞绘文提供一站式服务，解放生产力、释放想象力2.快速铺设内容：AI选题，多角度、多风格内容生成，一键内容分发，快速铺设内容，渡过冷启动3.强化内容记忆：沉淀知识库、训练写作风格，内容创作更贴切、市场传播更具记忆点应用工具应用工具1.选题库：融合社会热点、赛道/垂类/细分优质内容，进行选题生成、优选、发散，解决没灵感、灵感少、枯竭等创作问题2.知识库：沉淀文档知识、解析文档，AI文章创作时结合检索内容，让内容更具体、准确3.搜完再写：搜索相关内容，融合到AI生成，让内容更具时效性、真实性4.主题写作：主要支持微信公众号-短长文、小红书-图文类文章，结合用户观点、知识库与搜索素材、写作风格配置，生成图文并茂文案5.内容审核：文本校对、行业/平台合规风险检测，内容更安全、放心6.内容分发：支持主流平台内容一键同步7.数据看板：获取绑定账号数据，分析数据趋势，支持数据诊断，指导内容创作典型案例典型案例环球网校自2024年上半年，开始拓展小红书平台KFS种草方法，推进账号矩阵的建设。依靠2人团队 讯飞绘文工具辅助找选题、生成内容、管理内容资产，仅半年时间，已在小红书常规运营超50个矩阵账号，累计发布超2000 篇内容，头部账号平均单篇笔记赞藏数高达2935，已经实现品牌曝光和种草工作。值得一提的是，大部分账号并非专业的达人或内容运营团队在操盘，而是放开权限自下而上，让员工自己运营，充分发挥一线人员的创造力；再加上讯飞绘文的AI高效加持，小步快跑快速迭代，成功跑出模型。讯飞绘文基于大模型理解和信息检索能力，帮助员工找到更能切中用户心理的传播选题，并跟员工日常积累的干货分享素材相结合，快速生成更符合社媒调性的账号内容。帮助企业减少了大量素材制作、专业的账号运营团队的资源投入成本，有效提高了营销内容的创作效率，甚至质量，让每个员工都可以借助工具，为品牌创造一个自己的“人设账号”。新媒体图文创作助理，定选题、写内容、看数据：讯飞绘文新媒体图文创作助理，定选题、写内容、看数据：讯飞绘文来源：科大讯飞第96页一个新时代已经来临，从个人到企业，再到行业和国家，都需做出调整和应对。效率虽是营销人的追求，但它不应该是唯一的追求，企业仍要坚持品牌初心与理想，不忘人文关怀，践行社会责任。期待广大中国营销人能把握时代机遇，在中国市场开创全球领先的生成式营销新时代，让中国的营销领先于世界，让中国的品牌领先于世界。个人个人-积极拥抱，企业积极拥抱，企业-全面应用，行业全面应用，行业-融合协作，国家融合协作，国家-提供保障提供保障面对生成式营销新时代，我们提出倡议面对生成式营销新时代，我们提出倡议下图：生成式营销时代来临，营销科学家的倡议下图：生成式营销时代来临，营销科学家的倡议企业企业战略战略自上而下全面动员战术战术小步迭代人智同行行动行动全域探索AI 场景坚持坚持品牌初心人文关怀态度态度紧跟时代积极拥抱行动行动提升技能学习AI协作个人个人行业行业协同协同业界融合打破数据孤岛共创共创产 学 研推动应用实践AIAI立法立法合规管理安全应用意识形态意识形态人文关怀AI弱势群体国家国家第97页2024 AI 生成式营销产业研究蓝皮书 第97页关于报告关于报告出品机构出品机构明略科技是中国企业数据智能应用软件的领先者，深耕企业服务领域16年，通过充分挖掘数据价值，帮助组织在数字化转型中挖掘营销、销售和服务等场景的商业价值。明略科技致力于构建企业的大脑，创造人机同行的美好世界。复旦大学管理学院是复旦大学的二级学院。下设8个系、29个跨学科研究机构。有一级学科博士点5个，二级学科博士点12个，博士后科研流动站4个；共有教师166人，其中教授58人、副教授62人。在2023年UTD发布的“全球商学院科研百强榜（2018-2022）”中，蝉联中国内地第1，位列全球第76位，连续八年稳居全球百强。2020年在中国管理教育界率先启动科创战略，以“管理赋能科创”的理念，在科创管理理论研究、科创管理人才培养、科创生态圈建设等方面取得了丰硕成果。中国营销行业首个营销科学产学研研究机构，2016年成立，由秒针系统组织发起，营销行业多方参与，中国营销科学及应用创新行业研究机构，国内率先研究并普及营销科学的产学研组织。推动营销行业更科学、健康、有序地发展创新，保持中国在全球营销技术新兴市场中的领先地位。金立印金立印复旦大学管理学院市场营销学系教授/系主任、博士生导师谭北平谭北平明略科技集团副总裁秒针营销科学院院长伍美虹伍美虹复旦大学管理学院市场营销学系博士研究生秒针营销科学院首席研究员、高级总监张慧张慧秒针营销科学院秘书长明略科技市场副总监王云王云撰写团队撰写团队第98页THANKSTHANKS关注秒针营销科学院关注秒针营销科学院获取更多营销前沿研究成果获取更多营销前沿研究成果联系我们：关注复旦管院关注复旦管院获取更多商业知识获取更多商业知识

2024-09-05 99页 5星级

武汉大学：2024生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿报告（42页）.pdf

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2024-09-04 42页 5星级

Gartner：2024生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇报告（14页）.pdf

生成式生成式AI时代下时代下科技科技产品的产品的重要发展机遇重要发展机遇采取关键行动以推动业务增长，提高客户价值为维持并扩大市场份额，为维持并扩大市场份额，技术和服务供应商必须技术和服务供应商必须明确将新兴技术明确将新兴技术融融入产入产品的时间和方式。品的时间和方式。对于新兴技术的早期投资，大多数企业持观望态度。然而，这种观望往往意味着永久搁置和不了了之。正确的观望策略应当明确需要关注的重点（观望什么），以及条件成熟时需要采取的行动（停止观望）。关注的重点关注的重点包括：包括：1.市场竞争环境的变化2.相关技术的成熟度3.市场对技术的接受度当前，生成式AI的应用前景仍然高度不明朗，但技术供应商需要用务实的行动积极把握相关机遇。Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户2生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇对话对话式式AI：部署的原因部署的原因、地点和时间地点和时间生成式生成式AI对对对话式对话式AI的影响的影响900亿美元对话式AI总营收由生成式AI驱动的对话式AI解决方案营收营收450亿美元2027年AI拐点传统对话式AI0美元年份年份来源：GartnerCAI=对话式AI到2025年，生成式生成式AI将嵌入至将嵌入至80%的的对话式对话式AI产品产品中中，在2023年这一比例仅为20%。3对话式AI作为新兴技术正在迎来广阔前景。据Gartner专有市场风险预测，最理想的情况下：到2033年，对话式AI平台的营收将在生成式AI（预生成模型）的驱动下增至848亿美元，而2022年，这一数值仅为69亿美元，年均复合年增长率达25.5%。到2027年，在对话式交互解决方案中，生成式AI拉动的营收增长将超过传统AI方案创造的营收。技术供应商如果不在拐点到来之前采取行动，将面临失去市场份额的风险。Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇依据市场发展调节相应依据市场发展调节相应策略策略风险和机遇：风险和机遇：生成式生成式AI对对对话对话式式AI软件的影响软件的影响关键关键结果结果（关键时段）加速因素阻碍因素产品领导者必须根据其市场定位，在不同阶段积极调整相应策略。保持同步保持同步 0至1年：在该阶段采取行动，可跟上整个市场的步伐。抢先一步抢先一步 1至3年：在该阶段采取行动，可比同行更早进入市场。引领引领市场市场 3至6年：在该阶段采取行动，可成为市场创新者，提高成为市场领导者的概率。对生成式AI的信任度购方困惑/犹豫情绪解决方案整合更加高效、更具针对性的解决方案生成式AI持续发展，解锁全新高价值用例专业服务商不断成长2023-20242024-20272027-2030来源：Gartner4保持同步保持同步（0至1年）抢先一步抢先一步（1至3年）引领引领市场市场（3至6年）Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇对话式对话式AI是是生成式生成式AI最具最具潜力的应用领域之一，能潜力的应用领域之一，能够为客户创造更多价值够为客户创造更多价值利用利用生成式生成式AI四四大关键大关键能力能力进行产品创新，进行产品创新，为客户创造最大化价值为客户创造最大化价值收集有关产品和用户收集有关产品和用户行为的数据行为的数据合成数据合成数据提高产品/服务质量生成式AI的应用前景中存在四大机遇（包括对话式AI），可使技术产品持续满足用户需求并为其创造更高价值。AI代理代理个性化个性化缩短价值实现时间提升客户体验对话对话式式AI来源：Gartner5Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇6GenAI的四大机遇的四大机遇对对话式话式AI通过自然语言对话交互界面，在整个产品开发过程中大幅增强系统与用户之间的沟通。AI代理代理一种自主或半自主软件实体，能够利用AI技术在数字或物理环境中感知、决策、行动并实现目标合成数据合成数据一种用于代替真实数据的人工生成数据，可用于匿名化、AI工具和机器学习开发，以及数据共享和数据变现等个性化个性化利用合成数据和模拟目标使用场景或用户画像的能力，生成高适应性的用户体验、内容、功能或服务示例：示例：聊天机器人可与用户积极交互，在培训或排除应用程序故障方面为用户提供指导。示例：示例：生成式AI自动代理可以协助用户与大型语言模型（LLM）进行交互，自动化处理多项任务，如制定旅行计划、访问多个旅游网站、比价并预订最优惠的酒店和机票。示例：示例：根据模拟行为数据，针对目标场景/客户，精准设计产品/服务，优化客户体验。示例：示例：通过生成式AI驱动的软件平台模拟目标使用环境并优化性能和用户体验，配置硬件以适应客户的软硬件应用需求。Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇将将生成式生成式AI功能添加到产品中功能添加到产品中的的4个关键步骤个关键步骤1识别市场主要参与者识别市场主要参与者了解技术产品发展趋势，找到最合适的合作伙伴、渠道和技术获取方法。2评估产品能力评估产品能力了解支持生成式AI的创新力如何为产品组合增值并帮助企业保持竞争力3了解用户需求了解用户需求寻求基于生成式AI的解决方案，解决实际业务问题并开发可行用例。4开展差距分析开展差距分析确定全新/升级产品和服务的潜力市场。7Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇智能文本生成领域融资盘点智能文本生成领域融资盘点Gartner对119家专注于智能文本生成的初创公司进行了调研。这些公司在2021年1月至2023年12月获得了风险投资（VC），合计融资约42亿美元。各细分市场募资最高的公司如下图所示。识别市场识别市场主要参与者主要参与者专业专业内容内容一般一般内容内容内容生成内容生成平台平台代码生成代码生成-Jasper-Typeface-Tome-Replit-ImbueCasetextCohere-Grammarly-AI21 LabsBloomreach-EvenUp Law-Hippocratic AI-Mutiny-Sana LabsWriterWarp-SPIRITT-Topline Pro-Pepper Content-Simplified-Nabla-Abridge-Otter AI-Mem-Magic-Tabnine-Codacy-CodiumAI-DhiWise-Anysphere-Regie.ai-Lavender-Spellbook-Anyword-Xembly-Copy.ai12.88亿美元亿美元（融资金额占比达88%）12.35亿美元亿美元（融资金额占比达91%）6.61亿美元亿美元（融资金额占比达98%）6.11亿美元亿美元（融资金额占比达89%）总总投资额投资额来源：Gartner8识别生成式识别生成式AI市场的市场的主要参与者，了解他主要参与者，了解他们如何推动技术发展们如何推动技术发展产品领导者必须了解市场参与者，才能基于技术发展趋势做出有效关键决策，并找到最合适的合作伙伴、渠道和技术获取方法。Techscapes展示了生成式AI市场的主要参与者及他们推动技术发展的具体路径。Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇各行业的生成式各行业的生成式AI用例用例行业行业频率：频率：极高 高 中等评估产品能力评估产品能力低 无用例用例内容创作内容创作代码视频和图像音频广告文本对对话式话式AIAI头像虚拟助理模拟模拟药物发现内容发现内容发现搜索引擎优化数据和分析合计合计n=80来源：Gartner9将生成式将生成式AI添加到您添加到您的产品路线图中的产品路线图中，保保持行业竞争力持行业竞争力早期用例和采用者的格局已初步形成（如右图所示）。产品领导者需要评估生成式AI在生成设计、预测、数字孪生等方面提供业务价值的独特能力，为把握未来机遇做好规划。Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇生成式生成式AI的颠覆性影响和技术供应商需要关注的重点的颠覆性影响和技术供应商需要关注的重点外部外部客户客户技技术术用户用户技术开发人员技术开发人员了解用户需求了解用户需求技术创建技术创建内容使用内容使用内容创作内容创作低代码/无代码应用程序开发用于LLM的MLOps知识工程代码生成通信创作工作流程知识检索和语境化应用程序设计和交付对话式AI交互界面ModelOps LLM功能知识激活Copilot/助理范式基础设施优化RAG架构提问体验优化合成数据检索优化激活元数据，实现个性化模型API和网络钩子任务文件编制和语境化行动/代理 决策支持来源：Gartner10充分探究如何在产品中充分探究如何在产品中嵌入生成式嵌入生成式AI能力能力，为为用户提供卓越交互体验用户提供卓越交互体验，实现业务目标实现业务目标独立软件供应商（ISV）正在重塑消费者和员工体验。到2026年，80%以上的独立软件供应商将以上的独立软件供应商将在其企业应用中嵌入生成式嵌入生成式AI能力能力，而目前这一比例还不到5%。Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇示例：生成式示例：生成式AI应用程序的当前格局应用程序的当前格局开展差距分析开展差距分析低 易发结果重要机遇定制化用户细分用户细分语音文本转换关键用户反馈关键用户反馈自动特征工程和模型构建 模型管理/运营化竞争洞察竞争洞察用户满意度用户满意度（针对现有解决方案）负责任的AI翻译自然语言生成自动化数据准备易于部署、管理和维护自然语言理解可扩展性集成开始使用开始使用Gartner产品决策模型产品决策模型供应商1供应商2供应商3高 供应过量低 供应商4对用户的重要性对用户的重要性供应商51111技术产品需要把握的重要GenAI机遇竞品分析竞品分析使用Gartner产品决策模型产品决策模型等工具，评估嵌入特定生成式AI能力的现有产品，了解技术供应商在提供这些能力时的竞争洞察。“竞争洞察”基于Gartner Peer Insights帮助产品经理识别特定领域客户满意度最高的技术供应商。在定制化方面，评价较高的现有产品包括：Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇把握生成式把握生成式AI时代新机遇，时代新机遇，技术产品经理技术产品经理应采取的下一步行动应采取的下一步行动跟进生成式AI的最新进展，了解如何使用生成式AI升级产品和服务。探索探索生成式生成式AI潜能潜能将合成数据、个性化、对话式AI和AI代理融入产品开发流程，提高产品质量、优化客户体验并缩短价值实现时间。把握把握4大大关键能力关键能力使用AI代理自动执行复杂任务，提高软件开发效率。促进软件开发民主化促进软件开发民主化投资AI技术，用软件定义的能力大幅改造硬件，提高硬件的灵活性和适应性，充分满足客户需求。拥抱软件定义拥抱软件定义时代时代使用生成式AI模拟实时事件，开展集成解决方案测试，帮助客户解决业务优先事项，加快其价值实现速度。善用智能模拟工具善用智能模拟工具12Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户生成式AI时代下科技产品的重要发展机遇可可执行执行的客观的客观性性洞察洞察了解为技术产品管理领导者提供的其他免费资源和工具：工具工具Gartner产品决策模型赋能产品战略，创建有效的产品路线图。研究研究2024年技术提供商重要趋势探索2024年影响产品领导者业务运营的重要趋势。电子书电子书工具工具2024年技术产品经理领导力前瞻了解2024年技术产品经理需要关注的三大战略重点。Gartner产品管理成熟度评分模型评估企业机构的产品管理能力。了解更多了解更多下载电子书下载电子书下载报告下载报告了解更多了解更多已经是Gartner客户？您可在客户门户网站上获得更多的资源。登录Gartner高科技高科技行业行业领导者领导者服务服务成为客户成为客户联系我们联系我们获得可行、客观的洞察，做出明智的决策，履行您关键任务的优先事项。联系我们成为客户：成为客户成为客户点击了解更多关于点击了解更多关于Gartner高科技行业领导者服务高科技行业领导者服务的相关信息的相关信息 2024 Gartner,Inc.及/或其关联公司。保留所有权利。CM_GTS_2835871

2024-09-03 14页 5星级

亚马逊云科技：2024生成式AI优势：创始人指南之利用数据脱颖而出白皮书（20页）.pdf

生成式 AI 优势：创始人指南之利用数据脱颖而出2目录概览创始人指南之利用数据脱颖而出.3 生成式人工智能简要介绍.4将数据置于生成式人工智能方案的中心.5 第 1 节利用数据打造特色生成式人工智能应用程序.7 第 2 节为生成式人工智能奠定数据基础.11 第 3 节让思维突破技术范畴创造竞争优势.14 总结以全新方式挖潜数据创造更多价值.19 词汇表.203概览创始人指南之利用数据脱颖而出 生成式人工智能（AI）横空出世，展现出了颠覆我们沟通、创造和运营方式的巨大潜力，令世人瞩目。而生成式人工智能刮起的这股旋风很大程度上得益于 ChatGPT 和 YouChat 等面向消费者的应用程序的推出。这些开创性的聊天机器人展示出与人类相仿的创造力和对话能力，着实令人震撼。不过，生成式人工智能真正的用武之地，可远不止通识型聊天机器人。各行各业中的初创企业才刚刚开始拨开生成式人工智能的层层面纱，一步一步试探着生成式人工智能协助他们创新的方法。他们渴望尝试种种可能性，并且都有充分的理由来这么做。高盛的研究表明，生成式人工智能有望在 10 年内将全球国内生产总值（GDP）提高近 7 万亿美元，将生产力增速提高 1.5 个百分点。同时，该技术对投资者也有巨大的吸引力，根据 Pitchbook 的统计，生成式人工智能初创企业在 2023 年筹集了 270 亿美元的资金。随着技术逐渐成熟，新一轮的创新型初创企业和科技公司纷纷快速推出各种新一代生成式人工智能功能，以满足客户和企业不断增长的需求。这种持续创新带来了生成式人工智能应用场景的快速增长。鉴于这些研究成果，初创企业创始人和数据领导者纷纷希望快速推进自己的生成式人工智能应用程序，也就不足为奇了。他们不仅想知道如何走好下一步，还想了解如何在这个新兴领域抢占竞争优势并吸引投资者。充分发挥生成式人工智能潜力的关键在于初创企业自己的数据。有了生成式人工智能，数据就能成为企业的竞争优势。4简要介绍 概括而言，生成式人工智能可以定义为一种用于生成新内容和新想法的人工智能。例如，生成式人工智能应用程序可以撰写故事、生成代码、设计数字图像。这些应用程序还可以自动执行繁琐的任务，例如从冗长的文档提取出简短的摘要等。虽然我们无法详尽列出生成式人工智能的所有用途，但可以看到的是，客户已将生成式人工智能应用程序用于以下常见领域：通过聊天机器人、虚拟助理、个性化或内容审核等功能改善客户体验 通过对话式搜索、内容创建、文本摘要或代码创建来提高员工的工作效率 加速各类创意内容（如艺术、音乐或动画）的制作 通过智能文档处理、预测性维护、质量把控和视觉检测，或者通过数据增强，来简化业务运营人工智能机器学习神经网络生成式模型5生成式人工智能与所有人工智能一样，生成式人工智能也是由机器学习（ML）模型提供支持，而且使用的是基于海量数据进行预训练的超大型模型。这些模型通常称为基础模型（FM）。值得注意的是，基础模型的核心是利用机器学习的新进展。像生成式预训练转换器（GPT）模型这一类的基础模型，通常被称为大型语言模型（LLM），专门用于基于语言的任务，例如摘要、文本生成和开放式问答。大型语言模型之所以特别，是因为它们包含大量使它们能够学习高级概念的参数。将数据置于生成式人工智能方案的中心 我们很早就知道，数据是企业的战略资产。然而，根据 Accenture 的一项研究，即使对数据基础设施进行了投资，也只有三分之一（32）的公司能够从数据中实现切实且可衡量的价值。生成式人工智能有助于改善这种状况。生成式人工智能让您能够以全新的方式利用自己的数据，并从中挖掘出更多的价值。通过这种技术，您可以更迅速地基于自己的数据进行创新，在新型应用程序中充分利用这些数据，还能让传统上难以处理的数据（例如非结构化数据）充分发挥价值。我们已经看到一些客户将数据与生成式人工智能相结合，改善了业务成果和客户体验。例如，Intuit 构建了 Intuit Assist，这是一款新型的生成式人工智能助手，通过使用小型企业、消费金融和税务等领域的相关上下文数据集，为客户提供个性化的金融洞察。Clearhead 是一家初创企业，能够提供创新的员工援助计划（EAP），该计划力图让用户能够更轻松地在其健康平台上找到合适的治疗师，从而更好地获取心理健康支持，其中也包括改进数字化治疗师聊天机器人的应对能力。Clearhead 在 Amazon Bedrock 上使用 Amazon Titan 来增强聊天机器人提供的个性化体验，能够更好地结合具体情境进行讨论，使治疗师搜索更准确，并降低生成式人工智能的成本，带来更可预测的响应。6生成式人工智能这些应用程序令人振奋，而这些只是生成式人工智能给初创企业及其客户所带来价值的冰山一角。生成式人工智能还将以哪些方式改变我们的世界，人们仍在拭目以待。您是不是感觉自己进入到一个未知的领域，对于该如何实现生成式人工智能的巨大潜力感到茫然？实际上，使用生成式人工智能实现商业价值的方式与使用任何其它技术没有太大区别。这取决于您是否制定了足够强大的数据战略，以及您是否在该战略中明确了如何使用数据作为竞争优势。您可能已经制定了数据战略，也可能刚刚开始制定。无论属于哪种情况，现在都是将生成式人工智能纳入战略的绝佳时机，如此方能让您实现更多商业价值。通过利用自己的数据实现差异化，您将把握前所未有的机会，获得可持续的竞争优势。在本白皮书中，我们为创始人及其团队提供了洞见和后续行动建议，助力初创企业更充分地利用数据，打造出独有的生成式人工智能应用程序。要在这一领域进行创新和竞争，您需要制定全面的数据战略，还要将技术、业务优先事项、应用场景、员工和治理防护机制等全部考虑在内。总而言之，该战略代表了一种看待数据的现代化方法，可确保您从生成式人工智能应用程序中实现商业价值。利用您的数据打造特色生成式人工智能应用程序1妥善奠定数据基础，通过生成式人工智能充分发挥当前数据的价值2让思维突破技术范畴，通过生成式人工智能 创造竞争优势3我们将从三个重点领域出发，为您剖析如何制定这种现代化数据战略：7第 1 节利用数据打造特色生成式人工智能应用程序您的应用程序是一般通用型的，还是能够深入了解您的初创企业和客户？这两者之间的差别就在于您是否恰当使用了自己的数据。因此，您必须确定如何妥善利用自己的数据来精准把握自身业务的独特性，并将这些独特之处加以推广。对于大多数初创企业而言，部署生成式人工智能应用程序的起点都是开箱即用的基础模型（FM）。仅有少数初创企业会选择构建自己的基础模型，来支持其生成式人工智能应用程序，但这需要大量计算资源和高度专业的员工。虽然开箱即用的基础模型功能足够强大，但从设计的角度看，这些模型都是一般通用型的。它们的名字已经说明了这一点：“基础”模型。这意味着这些模型没有根据您的业务需求进行调整，因为这些基础模型无法访问初创企业的新数据，或者无法执行特定领域的任务，因而无法满足用户请求。要利用生成式人工智能应用程序满足您的客户体验要求、内部知识、品牌风格和道德标准，您的数据是关键。例如，如果您是一家在线旅行社，想要通过生成式人工智能应用程序为客户提供更好的旅行建议，那么您可能需要利用特定于客户的个人数据，例如过去的旅行、网页浏览历史记录和旅行偏好等等数据。您还需要访问有关相似旅行者的惯性和旅行清单的汇总数据，以便提供更好的建议。通过使用自己的数据，您就能为客户带来个性化且独特的体验。此外，开箱即用的基础模型人人都可得而用之，因此只有使用自己的数据对其进行定制，您的生成式人工智能应用程序才能凸显出自己的不同之处。假设您还使用开箱即用的基础模型为您的在线旅行社起草营销文案，您的竞争对手可能也在使用相同的模型做同样的事情。这些模型在很大程度上使用的是同一个通用知识库生成内容。因此，如果不进行定制，可能会导致您和您的竞争对手创建出来的内容大同小异。定制化创造出来的竞争优势是可持续的。有几种方法可以定制基础模型，其中包括微调和上下文 学习等。8第 1 节客户聚焦作为全球交通数据和分析提供商，INRIX 正在构建以 Amazon Bedrock 为核心的新解决方案。解决方案用于实时提供最新信息，以便交通和安全工程师能够了解到街道上所出现的情况，事件发生的地点、时间和原因，以及如何应对。这款新的 Amazon Bedrock 解决方案使用检索增强型生成（RAG），利用超速和车祸事件等历史数据以及拥堵状态和当前天气状况等新近数据，来增强输送给底层基础模型的提示。INRIX 通过使用自己的数据来增强 Amazon Bedrock 中的基础模型，可以快速回答客户提出的复杂问题，例如应如何改变道路才能缓解交通拥堵、尽可能减少事故，如何确定新零售商店的理想位置，甚至如何缓解下一场音乐会的交通和停车问题等等。9第 1 节生成式人工智能数据新兴模式微调使用开箱即用的基础模型时，您必须利用自己的数据来定制模型，从而满足您独特的业务需求。对于领域密集型应用程序，例如技术支持坐席或企业特有的内容创作，微调是一个不错的选择。借助 Amazon Bedrock，您可以安全地使用自己的数据定制基础模型，并使用其它内置工具来构建了解您的业务、数据和客户的应用程序。设想一下，一位服务于领先电子商务初创企业的内容营销经理，需要为即将推出的新手袋系列制作有针对性的全新广告和活动文案。为此，他们向 Amazon Bedrock 提供了一些带标签的示例，这些示例存储在 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）上的数据湖中，其中包含了他们在过去的活动中表现出色的标语，以及相关的产品描述。Amazon Bedrock 针对客户另外各克隆了一套基础模型，只有该客户才能访问到自己的基础模型副本进行模型训练。训练结束后，Amazon Bedrock 会自动为新款手袋生成有效的社交媒体帖文、展示广告和网页文案。模型微调使用特定领域的数据进一步 训练预训练模型知识领域丰富的客服坐席示例：技术支持聊天机器人上下文学习使用特定领域的私有上下文数据 指导预训练模型仅局限于某些领域 的虚拟坐席示例：客服、账单服务训练自己的模型利用特定数据训练出深度了解 特定领域的应用程序分子序列、编程语言 示例：基于特定领域的 数据训练模型10第 1 节上下文学习基础模型是在某个时刻训练的，每次数据集更改时都对其进行微调是不切实际的。一旦完成训练，基础模型就不会再摄取新的知识或数据了。如果需要额外的上下文来解决问题，基础模型也无法找到实时信息，因此也使用不到这样的实时信息。为了提高响应的相关性且更符合上下文，不妨通过上下文学习为基础模型提供数据，这种技术通过提示工程或检索增强型生成（RAG），引导基础模型获取特定领域的上下文数据。许多企业都使用检索增强型生成作为进行上下文学习的主要方法。检索增强型生成有便于您的基础模型使用到初创企业的新数据，从而提供更准确、更相关的响应。检索增强型生成通常使用向量嵌入（即，以数字形式表示的字词、短语或图像）。嵌入会对源文本或图像的语义含义进行编码，这样基础模型就能够更轻松地发现相似向量之间的关系并改善对提示的响应。虽然您可以单独使用上述每种技术，但结合使用微调和检索增强型生成，将会更有助于您利用数据打造出颇具特色的生成式人工智能应用程序。搜索相关信息知识来源为增强上下文而获取的相关信息生成的文字回应提示 查询12查询3提示 查询 增强版上下文大型语言模型端点5411您的数据是使用生成式人工智能应用程序创造价值的关键。因此，使用高质量、相关、易于访问且可供使用的数据来定制模型，也就变得尤为重要。要满足这些基准要求，首先要有强大的数据基础。该基础应包括一组面面俱到、集为一体的数据服务，适用于所有工作负载、应用场景和数据类型，还要包括一些数据治理工具。下面简要概述了该数据基础：面面俱到对于生成式人工智能，您需要存储各种类型的数据，包括非结构化数据、结构化数据、流数据和向量数据，这些数据可用于构建和定制模型，以及为提示添加上下文（无论是否使用检索增强生成）。一套面面俱到的数据服务，将让存储所有这些数据以及大规模查询和分析这些数据成为可能。通常，一套面面俱到的生成式人工智能数据服务都会包括一个耐久性和可扩展性都较高的数据湖。该数据湖用于存储您构建和定制基础模型所需的特定领域数据。多年来，亚马逊云科技一直在通过 Amazon S3、Amazon Glue 和 Amazon Lake Formation 等服务，为客户奠定坚实的数据湖基础，用以存储结构化和非结构化数据。我们的客户已使用 Amazon S3 创建了数十万个数据湖。生成式人工智能的数据基础还包括用于检索增强型生成的高性能知识存储库。亚马逊云科技根据您的应用场景提供了多种选项。例如，NoSQL 数据库可存储对话状态和历史记录，因此聊天机器人可以记住之前的响应。事务型数据库可存储上下文和客户信息，从而能够创建出更加个性化的响应。您还可以使用像 Amazon Kendra 这样的知识存储库，连接到多个结构化和非结构化内容存储库，为您的基础模型提供基于文档的知识来源。或者，您也可以使用具有向量搜索功能的数据库，这些数据库是专为高效存储和检索嵌入而设计的。在现有使用的数据库中使用向量搜索的功能具有一定的优势。例如，无需克服苦学新编程工具、API 和 SDK 这一重困难。您也可以确信，您的现有数据库已在生产环境中经过验证，能够满足可扩展性、可用性、存储和计算方面的要求。而且，当您的向量和业务数据存储在同一个位置时，您的应用程序可以更快地运行，无需担心数据同步或数据移动。亚马逊云科技为许多常用数据存储提供了向量搜索功能，让客户可以在构建生成式人工智能应用程序时享受更大的灵活性。第 2 节为生成式人工智能奠定数据基础12第 2 节面面俱到的数据基础同时涵盖了数据分析和数据存储。您可以使用数据仓库来定制需要最新运营数据的基础模型和应用场景，例如构建基础模型或其它大型语言模型，通过自然语言查询提供有关业务数据的洞察。Amazon Redshift 是一款高速 PB 级数据仓库，其性价比是其它云数据仓库的六倍。1 Amazon Redshift 可与您的许多数据来源集成，包括 Amazon S3 和 Amazon Aurora，因此您将能更全面地诠释自己的数据。集为一体数据整合使您能够全面了解自己的业务，并确保您的生成式人工智能应用程序可以随时访问您的数据。通过亚马逊云科技服务之间的直接集成，我们可以减少和消除常见应用场景中的提取、转换和加载（ETL）流程，这样团队就可以更快地行动。您还可以使用 Amazon Glue（我们的可扩展型无服务器 ETL 和数据整合服务），更轻松地挖掘、准备、移动和整合来自多个来源的数据，以便进行分析和机器学习。亚马逊云科技可连接到数百种数据来源，包括软件即服务、本地和其它云端数据来源，以及来自 300 多家数据提供商的第三方数据来源。“如果无法有效地整合数据、便捷地访问数据，公司就无法对生成式人工智能进行微调，也就无法将这项技术用于更多可能更具变革性的用途。”What every CEO should know about generative AI，McKinsey Digital，2023 年1 Amazon Redshift 性价比13第 2 节数据受到安全保护和妥善治理 在构建生成式人工智能应用程序的整个生命周期中，您的数据都需要受到安全保护和正确治理。亚马逊云科技提供了多种工具来确保数据质量、隐私和访问权限管控，因此您可以将高质量且合规的数据用于生成式人工智能应用程序。使用 Amazon Bedrock，您的所有数据都使用您自己的密钥管理服务（KMS）密钥进行静态加密，这样您就能完全掌控存储和访问数据及定制模型的方式。借助 Amazon PrivateLink，您可以只通过亚马逊云科技网络，将您存储在亚马逊云科技云端的数据传输到 Amazon Bedrock，而无需使用公共互联网。您可以在自己的虚拟私有云（VPC）上定制私有基础模型，这样您的数据就不会泄露，也不会用来训练或定制可供其它初创企业使用的模型。Amazon Titan 基础模型可检测出然后删除您用于定制的数据中的有害内容，拒绝用户输入内容中的不当内容，并过滤掉包含不当内容（例如亵渎或仇恨言论）的模型输出。在本白皮书前面的部分中，我们也讨论了定制基础模型在反映您的特定品牌和增强客户体验，以及根除不准确或不相关内容方面的重要性。尽管量身定制对于应对这些挑战很重要，但以人工监督和反馈的形式进行数据治理也很重要。您需要进行人工干预，来确保所生成的内容能够反映出您希望向世界展示的形象。例如，通过真人反馈方法进行强化学习，您将能够训练基础模型在真人专家的指导下作出决策和采取行动。这些专家会寻找潜在的症结，例如数据中的偏见、数据质量问题和数据缺口，并且保障基础模型符合您的品牌形象、公司准则、道德和政策。14技术固然是生成式人工智能发展的强大推动力，但对于一个要将数据作为战略性资产嵌入初创企业方方面面的数据战略而言，技术只是其中的一个环节。在亚马逊云科技，我们以一种更开阔的现代化视角看待数据战略。一个端到端的数据战略应包括技术、思维方式、人员和流程方面的考虑。综合考虑所有这些方面，才能将数据融入业务和运营的各个方面，为您的团队打造数据驱动型公司铺平道路。思维思维方式是指公司思考和处理数据的方式。初创企业的思维方式反映在信念、价值观和行为上，这三个方面共同塑造了公司的数据驱动型文化以及与该文化相一致的应用场景。传统上，创始人在制定数据战略时所持的思维方式是，数据是构建解决方案的平台和手段。这种观点始终造成 IT 投资与期望获得的业务成效改善不匹配。随着人们对生成式人工智能的兴趣与日俱增，我们发现越来越人都持有这种思维。这种观点的盛行是可以理解的，因为创始人希望将生成式人工智能利用起来，以期保持竞争力。但是，他们首先必须清楚这些应用程序如何帮他们解决问题，或如何使他们的业务脱颖而出。这就需要将生成式人工智能视为一种不断演变，且能够带来实际价值的数据产品。运用这种思维方式，初创企业就会将重点放在客户身上，而不是放在解决方案上，这样您就能够缩小数据计划与业务成果之间的关键差距。第 3 节让思维突破技术范畴 创造竞争优势“将数据作为资产的初创企业，利用数据推动持续创新并从数据中挖掘切实可行的洞察，以便增强客户体验并满足不断产生的客户需求。”Accelerating business value with a modern data strategy，亚马逊云科技，2023 年15第 3 节飞轮理念我们通过飞轮方法协助客户将数据驱动型产品变为现实，满足客户的应用场景需求。这种方法能够让您以更快的速度抓住高价值商机或客户，并打造出把握这些机会的数据产品或体验。一旦飞轮开始旋转，您就能够继续发现更多新应用场景并提供更多产品或体验。飞轮有助于加速转型并创造增量价值。我们将其总结为“大处着眼，小处着手，快速扩展”，并通过以下示例对此进行简要说明：1.互动：与业务和技术 领导层交流，制定出有吸引力的“放眼大局”愿景4.扩展：按照 912 个月的 优先项目路线图 扩大规模2.创建：针对具有挑战性的 业务应用场景，开展生产就绪型 高速产品开发3.积累：在实施云端数据 基础的同时，积累开发数据 产品的经验飞轮转起来实现新的 商业价值举个例子，在线美容零售商 BEAUTY BAY 尽力提供卓越的客户体验，并让其年轻受众随时了解最新时尚趋势。该公司与亚马逊云科技合作伙伴 BJSS 合作开展数字化转型，对其业务的许多方面产生了影响。他们共同对 IT 资产开展 Amazon Well-Architected 审查，对订单管理系统进行了改进，并在亚马逊云科技上构建了云原生数据平台。BJSS 使用“一切皆代码”方法和 Amazon CDK（一种开源软件开发框架，使用您熟悉的编程语言来定义云应用程序资源）来构建数据平台。通过这种方法，平台更加灵活、更易用、维护成本更低、部署速度也更快，从而改善了 IT 团队的创新能力。16第 3 节为员工赋能生成式人工智能（以及一般意义上的人工智能），可以帮助您的团队更快、更有目的性地利用数据。这种转变终将使您的初创企业实现更高的效率和生产力，以及更好的员工和客户体验。例如，Marketing Evolution 在亚马逊云科技云端构建了一个创新型测量和归因解决方案。为了减少耗时的手动流程，Marketing Evolution 开始使用 Amazon Glue，这是一种无服务器数据集成服务，可让您更轻松地挖掘、准备、迁移并集成来自多方来源的数据，以展开分析、机器学习和应用程序开发。通过这些举措，Marketing Evolution 得以削减成本并提高解决方案的效率，加快获得结果的速度并提高了客户的投资回报率。Protium 使用 Amazon Aurora 开发了 Turiya，这是其内部贷款和风险管控堆栈，也是这家初创企业业务的核心。得益于采用亚马逊云科技的平台，Protium 通过 Turiya 得以面向更大的用户群扩展和定制信贷服务。通过基于工作流的模型，团队可以在其平台上加快产品和服务的发布。此外，Protium 现在可以跨渠道进行集成和扩展，同时以经济实惠的方式保持高可用性、性能和合规性。人工智能和机器学习领域的新兴职位生成式人工智能工程师：专门开发生成式人工智能模型和系统，并确保落实，职责范围 包括针对特定应用程序设计、训练、微调和优化模型数据策管人：负责采购、收集、整理各种各样具有代表性且标注正确的高质量 数据集生成式人工智能顾问：提供有关在 各行各业使用生成式人工智能技术的相关专家指导和建议生成式人工智能美术人员：探索生成式人工智能技术用于创意工作中的可能性，从而创作出独特的创新型艺术作品、音乐作品或视觉设计人工智能政策与法规专家：制定政策、指导方针和法规，规范生成式人工智能系统的负责任开发、部署和使用17第 3 节生成式人工智能有助于让更多员工能够利用数据进行创新。为了防止出现障碍和瓶颈，企业必须制定适当的策略，让员工能够更轻松地挖掘、使用、共享和管理数据。传统上，初创企业内的数据传播几乎完全由 IT 部门控制，而端到端数据战略将这一责任转移到了边缘，交给了生成和使用数据的团队。我们常常将这种模式称为现代化数据社区，目前已经有许多客户纷纷开始采用这一模式，助力更多员工作出数据驱动型决策，推动个别领域的业务职能变革。全新的技能和职位生成式人工智能将会催生出许许多多全新的职位，并且将对现有人员提出更高的要求。根据世界经济论坛发布的Future of Jobs Report 2023，大多数需求增长迅猛的职位都是与技术相关的，包括人工智能和机器学习专家，以及数据分析师、数据科学家和信息安全分析师等等。然而，目前人工智能、机器学习和云专业人才的数量极其有限。初创企业通常缺乏一支技能高超的多元化员工队伍，因此无法充分贯彻自己的数据战略。为了确保不断向前迈进，初创企业需要投资于提升现有员工的技能，包括财务或营销等团队的员工，而不是仅仅局限于 IT 部门。对这些团队的员工进行培训，使其具备与数据交互的能力，进而避免遇到瓶颈，让他们在正需之时能够使用到所需的数据产品，用于制定业务决策。提升员工技能是数据战略的重要一环。这些举措是一项投资，而不是某些创始人可能认为的无用负担。同样，借助人工智能/机器学习，您可以更轻松地为技术能力水平各异的员工提供相应的工具，让员工都能够分析数据、汲取洞察和构造叙述。例如，我们的全新生成式人工智能助手 Amazon Q，可协助您在 Amazon QuickSight 中使用自然语言生成总览板，并根据总览板数据创建引人入胜的视觉故事。Amazon Q 还可以协助您使用自然语言创建数据集成管线。例如，您可以要求 Amazon Q“从 S3 读取 JSON 文件，根据accountid进行联接并加载到 DynamoDB”，Amazon Q 将返回一个端到端的数据整合任务来执行此操作。借助 Amazon Q，数据分析师、数据科学家和数据工程师还可以使用 Amazon Redshift 中的生成式人工智能文本转 SQL 功能，来查询数据仓库中的数据，从而提高工作效率。18第 3 节创建新流程或优化现有流程 跟上创新步伐生成式人工智能让人们开始思考“负责任的人工智能”的重要性，并为数据治理增添了新的维度。您仍然必须考虑数据共享、安全和隐私等问题，而且现在您还需要考虑与偏见、道德和虚假信息有关的问题。在上一部分中，我们提到了一些有助于缓解与生成式人工智能相关的常见风险的工具。值得注意的是，如初创企业创始人所知，数据治理的关键与其说是工具选择，不如说是战略制定。数据治理的架构需要支持更广泛的数据和人工智能战略，还需要根据应用场景和业务优先事项逐步实施。我们经常听到创始人抱怨，他们很难体现数据治理计划的商业价值。我们的建议是，创始人可以从一个更广阔的视角看待企业的数据战略并将其与业务优先事项对应起来，这样就能够更好地展现该战略的价值。完善的数据战略很重要，因为这样就能确保数据治理政策与组织结构保持一致。要使用生成式人工智能进行创新和快速行动，您的团队就需要随时都能使用到所需的数据，还需要在符合安全、共享和隐私政策的范围内运作。您需要在不容商榷的原则与自主权和速度之间取得平衡。当您将数据治理视为制定更全面数据战略的推动因素时，就可以实现这种平衡。19总结以全新方式挖潜数据 创造更多价值 我们才刚刚开始探索生成式人工智能的种种可能性，但已经可以感受到这种技术将对几乎所有应用领域、行业和初创企业带来多么大的变化。生成式人工智能提供激动人心的新颖方式，让您可以充分挖潜现有数据并从中获得更多价值。初创企业可以借此开发出新的数据产品和体验，从而提高客户满意度，最终让您的品牌脱颖而出。我们知道，几乎每位创始人都想发掘生成式人工智能的潜力，我们也同样知道，采取正确的后续行动对您取得成功至关重要。与其使用通用型应用程序，不如将重心放在公司的独特之处上，并根据这条思路来指导企业决策。贵公司的独特之处就在于您的数据中。要充分利用您的数据并将其作为战略资产，您就需要制定一项数据战略，该战略不仅要涵盖所使用的技术，还要涵盖思维方式、人员和流程。无论是关于如何构建和定制生成式人工智能应用程序，还是如何赋予团队创新能力，该战略的每个层面都要牢牢地将您的数据作为竞争优势。详细了解如何奠定数据基础，从而通过生成式人工智能抢占竞争优势 了解亚马逊云科技如何助力初创企业轻松构建、扩展并实现生成式人工智能的商业价值 20词汇表生成式人工智能是这样一种人工智能，它通过机器学习技术，在经过大量公开数据的训练之后，使用所学到的模式来创建文本、代码、图像和视频等新内容。基础模型（FM）指基于大量非结构化、未标注数据训练出来的深度学习模型，可直接用于处理各种任务，也可以通过定制调整，使其适合处理特定任务。大型语言模型（LLM）属于基础模型中的一类，可以处理大量非结构化文本并学习字词与字词之间或一部分与另一部分字词之间的关系。正因如此，大型语言模型才能够生成出自然语言文本，执行诸如摘要或知识提取之类的任务。检索增强型生成（RAG）指通过使用上下文和特定领域的数据（例如通过向量数据库）增强提示，从而增加 LLM 的上下文知识并减少事实错误或幻觉的过程。量身定制指通过在较小的已标注数据集上进行短时间训练，以此来调整预训练的基础模型，使其在特定任务中表现得更好的过程。这种额外的训练使模型能够学习和适应较小数据集中的细微差别、术语和特定模式。提示工程是指设计、完善和优化输入提示，从而指导基础模型产生所需（即准确的）输出的过程。2024，Amazon Web Services,Inc.或其关联公司。保留所有权利。

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垦丁：2024生成式人工智能海外合规白皮书-东南亚篇（125页）.pdf

生成式人工智能-海外合规白皮书（东南亚篇）垦丁律师事务所垦丁（新加坡）、WEEE Consulting、Boosterhub 2024年8月撰写人简介 免责声明序言一、新加坡 二）新加坡生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性2.大模型预训练使用公开数据合规 3.数据本地化和数据跨境 4.开发者安全责任 5.内容安全6.生成物知识产权可版性 7.大模型透明度8.用户权利保护一）新加坡生成式人工智能产业及监管1.生成式人工智能在新加坡的发展现状和地位 2.新加坡生成式人工智能监管框架12271010121519252830321 目录二、越南 一）越南生成式人工智能产业及监管1.生成式人工智能在越南的发展现状和地位2.越南生成式人工智能监管框架二）越南生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性2.大模型预训练使用公开数据合规3.数据本地化和跨境数据 4.开发者安全责任5.内容安全6.生成物知识产权可版性7.大模型透明度8.用户权利保护三、泰国 二）泰国生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性2.大模型预训练使用公开数据合规3.数据本地化和跨境数据4.开发者安全责任5.内容安全6.生成物知识产权可版性7.大模型透明度8.用户权利保护一）泰国生成式人工智能产业及监管 1.生成式人工智能在泰国的发展现状和地位2.泰国生成式人工智能监管框架2 目录3536363941414345485052535355625656606262656869707072四、马来西亚一）马来西亚生成式人工智能产业及监管1.生成式人工智能在马来西亚的发展现状和地位2.马来西亚生成式人工智能监管框架二）马来西亚生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性2.大模型预训练使用公开数据合规3.数据本地化和跨境数据4.开发者安全责任5.内容安全6.生成物知识产权可版性7.大模型透明度8.用户权利保护五、印度尼西亚一）印度尼西亚生成式人工智能产业及监管1.生成式人工智能在印度尼西亚的发展现状和地位2.印度尼西亚生成式人工智能监管框架二）印度尼西亚生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性2.大模型预训练使用公开数据合规3.数据本地化和跨境数据4.开发者安全责任 5.内容安全6.生成物知识产权可版性7.大模型透明度8.用户权利保护3 目录7978808383858586738795888893959696989810010010079747476六、菲律宾联系我们一）菲律宾生成式人工智能产业及监管1.生成式人工智能在菲律宾的发展现状和地位2.菲律宾生成式人工智能监管框架二）菲律宾生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性2.大模型预训练使用公开数据合规3.数据本地化和跨境数据4.开发者安全责任5.内容安全6.生成物知识产权可版性7.大模型透明度8.用户权利保护4 目录102107114103103105107107108109110111111112撰写人简介垦丁律师事务所 垦丁律师事务所是由一群在网络法实务领域有丰富经验的律师，于2017年7月共同创设，是一家完全专注于提供“网络法”法律服务的专业律师机构。垦丁律师正在服务或曾经服务的客户包括：腾讯、小米、蚂蚁国际、天猫人工智能、百度、360、星际魅族、虎牙、唯品会、焦点科技等综合和细分市场头部互联网企业。也包括强生、耐克、松下、特斯拉（中国）、smart、上汽大众、OPPO、日立（中国）、传音控股、鹏成新能源等智能制造和新兴产品市场。垦丁所的业务范围涉及平台治理、产品合规、投资并购、数据合规、知识产权、跨境争议解决等等，行业领域涉及综合网络平台、AIGC、NFT/区块链、数字娱乐、智能终端等。未一咨询专注于帮助出海企业解决全球化拓展中的跨文化挑战。创立于2022年，未一咨询提供海外市场调研、品牌建设、市场营销、公共关系、跨文化管理培训等专业服务。创始团队均曾供职于大型跨国科技企业，拥有深耕东南亚、日韩、欧美、大中华等多个市场的经验，深入了解各国文化和市场环境、监管政策、行业动态，服务过从大型跨国企业，到初创公司体量不等的各类客户，为客户量身定制高效的品牌营销策略、提供从高管到核心员工的跨文化培训，帮助更多具有国际化视野和雄心、有潜力领跑未来的企业在复杂多变的环境中找准锚点，扬帆远航，取得更大成功。?Booster HubBooster Hub全速引擎是以全球化服贸为产业核心的创新商业化园区，是中国杭州市综试区的“全球跨境电商DTC品牌创新中心”。Booster Hub全速引擎专注于引进、孵化、服务在全球化市场方向上具备创新和产业优势的企业，围绕全球化的商流、物流、资金流、信息流四个核心服务方向，打造大中小全链路产业生态。除此之外，在垂直市场化产业基金配套、行业媒体矩阵服务、跨境服务商体系对接等方面给予支持。起草人：垦丁新加坡办公室 （按拼音排序）陈梅瑜 何天伦 胡烨 黄帅 黄钰涯 姜正浩 麻策 牟若桃 束司斌 夏律 朱骏超 朱莎 牟若桃顾问：姚雪 罗威 1 撰写人简介和市场环境、监管政策、行业动态，服务过从大型跨国企业，到初创公司体量不等的各类客户，为客户量身定制高效的品牌营销策略、提供从高管到核心员工的跨文化培训，帮助更多具有国际化视野和雄心、有潜力领跑未来的企业在复杂多变的环境中找准锚点，扬帆远航，取得更大成功。Booster HubBooster Hub全速引擎是以全球化服贸为产业核心的创新商业化园区，是中国杭州市综试区的“全球跨境电商DTC品牌创新中心”。Booster Hub全速引擎专注于引进、孵化、服务在全球化市场方向上具备创新和产业优势的企业，围绕全球化的商流、物流、资金流、信息流四个核心服务方向，打造大中小全链路产业生态。除此之外，在垂直市场化产业基金配套、行业媒体矩阵服务、跨境服务商体系对接等方面给予支持。起草人：垦丁新加坡办公室（按拼音排序）陈梅瑜 何天伦 胡烨 黄帅 黄钰涯 姜正浩 麻策 牟若桃 束司斌 夏律 朱骏超 朱莎 顾问：姚雪 罗威 2 撰写人简介免责声明本文章仅代表作者个人观点，仅为提供一般性信息之目的，不应用于替代专业咨询意见。尽管本文章中所包含的信息都是我们于发布之时从我们认为可靠的渠道获得，但鉴于人工智能相关的法律法规变化迅速，司法实践也会依个案实际情况处理，因此不对本文章内容、观点以及建议的准确性、可靠性、时效性以及完整性作任何明确或隐含的保证。本文章仅供企业参考使用，企业切勿依赖，任何仅依照本文全部或者部分内容而做出的决定以及因此造成的后果由行为人自行负责，本文的机构和作者明示不予承担任何责任。在相关法律法规进行变更或更新时亦不会另行通知。3 免责声明序言随着生成式人工智能（Generative AI）技术的迅猛发展，其应用范围已经深入到社会生活的各个角落，从电商、制造、金融服务到教育和娱乐，无一不受到这一前沿技术的影响。生成式人工智能不仅带来了前所未有的创新和效率提升，同时也引发了诸多伦理、政治和经济方面的讨论和挑战。在这一背景下，法律合规的重要性尤为突出，特别是在不同国家和地区，其合规要求各有特色，需要我们深入了解并严格遵守。东南亚作为全球经济快速发展的区域之一，人工智能行业也展现出蓬勃的发展势头。东南亚各国在政治、文化、法律制度等方面具有鲜明的区域特性，因此，在生成式人工智能的应用和发展过程中，合规问题显得尤为重要。不同国家的法律框架、AI合规相关的法规、伦理标准以及政府监管政策等方面都需要特别关注和遵守，以确保技术创新与法律规范的有机结合。东南亚地区经济快速发展，各国在科技创新方面也展现出巨大的潜力。然而，由于各国在政治、经济和文化上的差异，生成式AI的法律监管和合规要求也各不相同。这使得东南亚的AI行业在合规方面面临独特的挑战和要求。通过对东南亚各国生成式AI产业及监管框架的深入分析，本白皮书旨在全面解析东南亚各国在生成式人工智能领域的法律合规要求，帮助企业4 序言和从业者更好地理解和应对这一复杂多变的法律环境。我们将从各国具体的法律法规出发，结合实际案例和应用场景，深入探讨东南亚AI行业的合规特点和应对策略。希望通过本白皮书的研究和分享，能够为广大AI从业者提供有价值的指导和参考，推动生成式人工智能技术在东南亚地区的健康、可持续发展。5 序言第一章、新加坡 二）新加坡生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性2.大模型预训练使用公开数据合规 3.数据本地化和数据跨境 4.开发者安全责任 5.内容安全6.生成物知识产权可版性 7.大模型透明度8.用户权利保护一）新加坡生成式人工智能产业及监管1.生成式人工智能在新加坡的发展现状和地位 2.新加坡生成式人工智能监管框架一）新加坡生成式人工智能产业及监管1.生成式人工智能在新加坡的发展现状和地位1）生成式AI产业政策新加坡在人工智能治理方面采取了部门性的方法，即通过各个行业的监管机构来管理人工智能的使用。这些监管机构主要通过发布非约束性的指南和建议（软法手段）来进行治理，而不是通过强制性的法规（硬法手段）。金融领域新加坡金融管理局是新加坡的中央银行和综合金融监管机构。金融管理局是首个在人工智能治理方面采取行动的部门监管机构。2018年，金融管理局与金融行业共同创建了一套FEAT原则（即公平性Fairness、伦理Ethics、问责Accountability和透明性Transparency），以指导人工智能的负责任使用。2019年，金融管理局宣布与金融行业合作创建Veritas框架，为金融机构提供可验证的方法，将FEAT原则纳入其人工智能和数据分析驱动的解决方案中。FEAT原则和Veritas框架是新加坡国家人工智能战略的一部分，旨在为金融部门的人工智能采用建立一个进步和可信赖的环境。信息通信领域信息通信媒体发展局（IMDA）和个人数据保护委员会（PDPC）是人工智能治理中最活跃的监管机构。自2019年以来，IMDA和PDPC每年都推出了与人工智能治理相关的指南或倡议。2019年，两大机构在达沃斯世界经济论坛年会上发布了首个人工智能治理模型框架。该框架旨在为私营部门组织在部署人工智能解决方案时提供可实施的指导，解决关2 第一章、新加坡医疗卫生领域2021年10月，新加坡卫生部发布了医疗人工智能指南，提高患者对人工智能在医疗中使用的信任。该指南是与卫生科学局和综合健康信息系统（现称为Synapxe）共同完成的，补充了新加坡对人工智能医疗设备监管的空白。键的伦理和治理问题。依据国际隐私专业人员协会（IAPP）的相关报告，2020年，上述两机构更新了该模型框架，发布了第二版，并推出了组织实施和自我评估指南，帮助组织评估其人工智能治理实践与模型框架的匹配程度，还发布了案例汇编，展示了组织如何实施负责任的人工智能治理实践。生成式人工智能评估沙箱新加坡信息通信媒体发展局在2024年2月初与新加坡企业发展局合作启动了生成式人工智能评估沙箱。生成式人工智能评估沙箱将为选中的中小企业提供AIGC解决方案，并根据中小企业提供的反馈结果评估这些解决方案，最终在本地中小企业中推广生成式人工智能应用。AI RudderAI Rudder成立于2019年，是一家领先的对话式AI平台和解决方案提供商，专注于潜在客户生成、客户服务和技术优化。其主要产品包括人工智能语音助手、AI聊天机器人、VoiceGPT等。AI Rudder的技术在金融行业中表现尤为出色，优化了自动语音识别（ASR）模型，提升了客户服务的准确性和效率。AI Rudder的模型支持新加坡当地IP访问。ADVANCE.AI网址：https:/www.advance.ai/2）生成式AI企业案例3 第一章、新加坡ADVANCE.AI成立于2016年，总部位于新加坡，并在全球如中国、印尼、菲律宾、马来西亚等多地设有本地客户支持团队，其母公司是东南亚独角兽Advance Intelligence Group，集团业务覆盖12个市场。该公司利用AI、大数据和云计算技术提供数字化解决方案，主要服务包括人脸识别、活体检测、OCR技术支持的数字身份验证、大数据与机器学习支持的风险管理和信贷评估、企业级数据分析等。ADVANCE.AI 提供混合部署方案，可根据企业实际情况选择合适的方式运行应用程序（本地或云端），支持新加坡当地IP访问。ADVANCE.AI 的大模型本身不提供 Google Trends 功能。如果需要使用 Google Trends 数据，通常需要通过调用 Google Trends API 来实现。科大讯飞（iFLYTEK）网址：https:/ 第一章、新加坡然对话方式理解与执行任务。星火认知大模型支持当地IP访问，未限制其在特定国家或地区的访问权限。字节跳动字节跳动成立于2012年，是一家跨国互联网技术公司，主要产品包括抖音、今日头条、西瓜视频、飞书、剪映等。字节跳动积极拓展新加坡市场，将TikTok业务总部迁至新加坡，并在新加坡设立了SPRING公司，专注于开发和推广AI应用。2023年，字节跳动在海外上线基于云雀大语言模型（现名为“豆包大模型”）创建的AI工具平台“ChitChop”，为用户提供200余种工作、生活场景智能机器人服务。字节跳动推出的豆包大模型支持新加坡当地IP访问。新加坡已然成为东南亚地区最受欢迎的初创企业投资目的地，尤其在人工智能领域。新加坡的人工智能独角兽公司和人工智能初创企业吸引了来自全球各地的投资者。美国投资者积极参与新加坡AI企业的融资活动。根据新加坡经济日报，新加坡已与美国晶片制造商英伟达（Nvidia）达成共识，由英伟达公司帮助、支持和参与新加坡NAIS 2.0，深化双方在AI技术领域的合作，共同创建一个支持11种语言的大语言模型，以发展新加坡本土AI技术，并将在新加坡新建一台超级计算机。其他国家投资该国情况：星火认知大模型本身不直接提供Google Trends功能，但可以通过API集成实现对Google Trends数据的处理和分析。5 第一章、新加坡其他国家如西班牙、印度尼西亚和马来西亚也在新加坡AI领域有一定的投资活动。例如，Bolttech公司还从西班牙和新加坡EDBI获得了3000万美元的投资。此外，新加坡也吸引了来自东南亚其他国家如泰国和越南的企业前来设立研发中心或进行技术合作。在新加坡举行的第十届AWS东盟峰会上，亚马逊云科技（Amazon Web Services，简称AWS）宣布计划从2024年到2028年额外投资120亿新元（约合88.8 亿美元）用于扩展其在新加坡现有的云基础设施，以满足该国对云技术和服务日益增长的客户需求。AWS还宣布了一项名为AWS AI Spring的新计划，以加速AI（包括生成式人工智能）在新加坡的采用。重点将是为公共部门、当地企业、初创企业、社区、研发组织和劳动力开发这些技术。目前AWS已就该计划与新加坡资媒局IMDA签署了一份意向备忘录。6 第一章、新加坡新加坡在其国家人工智能战略（NAIS）中宣布了一个宏伟的目标，就是要走在开发和部署具有可扩展性和影响力的人工智能解决方案的前沿，成为全球人工智能解决方案的开发、测试、部署和扩展的中心。该战略提出了五个“生态系统促进因素”，旨在推动人工智能的应用，其中一个就是为人工智能创造一个“进步和可信”的环境，即在创新和社会风险之间找到平衡点的环境。为了建立这样一个“进步和可信”的环境，新加坡目前对人工智能的监管采用了一种较为宽松和自主的方式。这种方式反映了新加坡对人工智能的两个现实考量。一方面，新加坡政府把人工智能视为促进经济发展和提升国民生活水平的重要战略手段。这就说明了为什么新加坡在监管人工智能方面没有采取过于严厉的措施，以免抑制创新和投资。另一方面，考虑到自身的规模，新加坡意识到，在全球人工智能治理的讨论、框架和法规不断发展的情况下，它可能只能是价格的接受者，而不是价格的制定者。因此，新加坡没有重新制定新的人工智能原则，而是选择“顺应世界的现状，而不是期待世界成为什么样”。1）新加坡政府部门治理总框架2.新加坡生成式人工智能监管框架 用于生成式人工智能模型的治理框架(Model Al Governance Framework for Generative Al，以下简称为“MGF for GenAI”）。人工智能治理示范框架 示范框架（Model Framework）是新加坡在2019年世界经济论坛年会（WEF）上推出的亚洲首个人工智能治理示范框架，作为一个自愿的、非强制性的框架，示范框架旨在指导各组织在大规模部署人工智能解决7 第一章、新加坡方案时做到负责任，而不涉及技术的开发阶段。因为公共部门的人工智能使用受到内部指导方针和人工智能与数据治理工具包的约束，示范框架这一指南主要面向私营部门提供人工智能部署的实用建议。示范框架是一个“活的文档”，会根据技术和社会的变化在未来的版本中不断更新。示范框架也不受技术、行业、规模和业务模式的限制。从内容上看，示范框架遵循两个基本原则，以增强对人工智能的信任和理解：第一，使用人工智能进行决策的组织应该保证决策过程具有可解释性、透明性和公平性；第二，人工智能系统应该以人为本：在设计、开发和使用人工智能时，应该优先考虑保护人类的福祉和安全。该框架把这些指导原则具体化为四个关键领域的可操作实践，这些领域涉及组织的决策和技术的开发过程：(a)内部治理的结构和措施；(b)确定人类在人工智能辅助决策中的参与程度；(c)业务管理；(d)利益相关方的交流和沟通。下图列出了属于每个关键领域的一些建议考虑因素、做法和措施的摘要。8 第一章、新加坡 信息通信媒体发展局（Infocomm Media Development Authority，IMDA）网址：https:/www.imda.gov.sg联系方式： 65 6377 3800 个人数据保护委员会（Personal Data Protection Commission，PDPC）网址：https:/www.pdpc.gov.sg联系方式： 65 6377 3131 金融管理局（Monetary Authority of Singapore，MAS）网址：https:/www.mas.gov.sg联系方式： 65 6225 5577 网络安全局（Cyber Security Agency of Singapore,CSA）网址：https:/www.csa.gov.sg联系方式：1800 2550 000（提供犯罪信息）卫生部（Ministry of Health,MOH）网址：https:/www.moh.gov.sg联系方式： 65 6325 92202）AI领域主要监管机构及其职责（包括网址、联系方式等）9 第一章、新加坡二）新加坡生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性在新加坡的监管框架中，并没有明确针对不同AI产品进行分类并区别监管，但是，我们仍可从新加坡目前的相关法律法规中梳理不同产品类型需侧重满足的监管重点。整体而言，在任何情况下AI产品都应注意遵守新加坡个人数据保护法（PDPA）。此外，对于基础大模型、通用大模型，应侧重于遵守MGF for GenAI中对AI产品的宏观、基础的要求，包括透明度、偏见、问责制等问题。具体到模型应用时，应同时重点关注数据保护问题。对于大模型周边服务，如果为网络安全产品的，应注意新加坡网络安全法的要求。基础大模型是广泛训练的通用AI模型，能够执行多种任务，但并不特定于某一行业或应用场景。这类模型的监管重点在于透明度、数据质量、偏见和歧视以及算法透明度。根据MGF for GenAI的内容，透明度是监管的关键，以确保这些模型的训练数据和算法设计不会导致不公平或歧视性的结果。数据质量同样重要，因为不准确或偏见的数据会导致模型产生错误或有害的决策。为了应对这些挑战，新加坡在MGF for GenAI中强调了透明度和问责制的重要性。通用大模型与基础模型类似，但这些模型经过特定领域的微调，应用于更具体的任务或行业。例如，在医疗领域，通用大模型可以用于诊断疾病或预测患者的治疗效果。在金融领域，这些模型可以用于信用评估或风险管理。通用大模型一方面同样适用基础大模型的监管重点；另一方面，还有通用大模型所在领域特定的应用合规性、隐私保护和数据管理。例如，医疗应用中，监管机构会特别关注模型是否符合医疗法规10 第一章、新加坡模型应用是指具体行业或任务的应用，如医疗诊断AI、金融风险评估AI等。这些应用的监管重点在于安全性、有效性、责任归属以及用户同意和透明度。例如，在医疗诊断中，AI模型的安全性和有效性直接影响到患者的健康和生命，因此监管机构要求这些模型经过严格的测试和验证，确保其诊断结果的准确性和可靠性。同时，明确的责任归属也是监管的重要方面，以确保在出现问题时可以迅速找到责任方并采取相应措施。就此，同样应该重点关注MGF for GenAI中问责制的内容。同样，数据安全保护为该等产品的监管重点，应确保对相关数据的处理符合PDPA。和患者隐私保护的要求；在金融应用中，重点则是模型是否遵守金融监管政策并有效管理风险。另外，数据安全保护为该等产品的监管重点，应确保对相关数据的处理符合PDPA。大模型周边服务，如AI安全等，涉及提供安全保障、监控和优化AI系统等服务。网络安全局(CSA)助理首席执行官 Dan Yock Hau于2024年7月4日表示，人工智能(AI)越来越多地嵌入网络安全解决方案中，以应对不断演变的威胁。新加坡通讯及新闻部高级政务部长 Janil Puthucheary 博士强调了在网络安全工具中带头使用AI的作用。对于该等网络产品，应重点确保遵守新加坡网络安全法的要求（例如，第五部分针对网络安全服务提供商的要求，未经许可，任何人不得提供渗透测试和托管安全运营中心（SOC）监控服务）。11 第一章、新加坡2.大模型预训练使用公开数据合规1）个人信息在构建、训练与评估人工智能系统的过程中，个人数据扮演着至关重要的角色，其目的是使人工智能模型能够从这些数据中汲取用户的行为模式，提炼洞察用户的需求，进而做出精准的推断。根据PDPA对个人信息的保护有较为全面的保护，其规范不仅局限于企业对个人数据的初步采集与使用，更延伸至整个生命周期。因此，如果训练语料中含有新加坡或涉及新加坡居民的个人数据的大模型，使用该等模型的企业务必确保遵守PDPA的规定。2024年3月1日，新加坡个人数据保护委员会（PDPC）发布了关于在人工智能推荐和决策系统中使用个人数据的咨询指南（以下简称指南）。该指南基于PDPA起草发布，虽大部分个人信息使用的要求与PDPA一脉相承，但其强调了在人工智能系统中保护个人隐私和数据安全的重要性，同时确保AI系统的透明度、公平性和可问责性。该指南要求企业在使用人工智能系统的组织应当保持公开透明，并在其书面政策中纳入相关做法和保障措施，以实现公平合理，政策内容提供的详细程度应与风险相称，一般鼓励企业提供更多信息，说明在人工智能系统开发过程中的数据质量和为了保障个人信息安全所采取的管理措施，具体可以包括披露以下信息。a)数据质量：确保训练数据集中个人信息的质量(例如，数据集在市场中的代表性和最近的编制时间)，以提高模型的准确性和性能而采取的措施；b)数据匿名化及访问限制：是否使用匿化数据进行模型开发，如果不是，采取了哪些流程或技术保障措施以限制只有开发人员才能访问个人12 第一章、新加坡信息。另外，值得一提的是新加坡牵头发起的东盟数据匿名化指南（ASEAN Guide on Data Anonymisation）将在2025年发布；c)偏见性评估：在进行偏见性评估时，是否有必要使用个人信息来检查特殊信息(如种族信息或宗教信息)在预训练过程是否被使用，或评估训练数据集的偏见情况；d)测试环境安全及访问限制：如果模型预训练使用了个人信息，企业采取了哪些程序或技术保障措施来确保测试环境的安全并限制测试人员的访问权限；e)数据最小化原则：是否在人工智能系统开发和测试的所有阶段都遵守数据最小化原则等。2）开源数据集除了使用个人信息进行模型训练外，更多的企业会使用市面上已有的开源数据集作为模型训练的主要数据来源，一方面使用开源数据集的可以一定程度上规避知识产权、版权、个人信息等带来的风险，另一方面许多数据集有适用的针对性场景，可能会更加适配所需调试的模型。当人工智能系统训练使用开源数据集时，企业应检查数据集的许可证，确保数据的使用行为遵守其条款和条件。一些开源许可证可能要求数据使用者在再分发数据时保留版权声明，共享相同许可，或在某些情况下提供源代码。目前在训练大模型时较常用到的开源数据集有综合性的数据集，如UCI Machine Learning Repository，该公开数据集包含了数百个数据集，适用于各种机器学习任务，如分类、回归和聚类，还有Kaggle 13 第一章、新加坡Datasets，这一数据集提供了丰富的数据集，涵盖了从图像识别到文本分析等多个领域。也有偏向某一使用场景的开源数据集，如适用于图像处理类大模型的数据集COCO，这一数据集提供了日常物体的图像和详细的注释以及自动驾驶领域常用的开源数据集Waymo Open Dataset用于自动驾驶技术的研究）。还有像Reddit这样与谷歌达成 6000万美元协议，允许其利用其线上讨论帖子训练人工智能模型，形成的数据集Reddit Comments，其中包含了Reddit网站上的评论数据，主要用于文本分析和社交网络研究。14 第一章、新加坡3.数据本地化和数据跨境指南明确了PDPA如何适用于AI系统。指南建议企业在AI系统开发、测试和监控中使用个人数据时，考虑有效性、效益性、合规性和市场性。新加坡的AI数据保护政策：人工智能监管模式框架：新加坡早在2019年便推出了人工智能监管模式框架（Model AI Governance Framework），旨在为AI开发和部署提供指导，确保数据使用的透明度和安全性。AI Verify：2022年，新加坡推出了全球首个人工智能治理测试框架和工具箱AI Verify，用于测试和验证AI系统的安全性和透明度。生成式AI开发安全指南：新加坡计划在2025年初推出针对生成式AI开发者的安全指南，建议开发者向用户透明公开所使用的数据来源、测试结果以及可能涉及的风险和限制，以增强用户对AI产品的信任。隐私增强科技：新加坡政府还支持在AI领域使用隐私增强科技（Privacy Enhancing Technologies），包括通过资讯通信媒体发展局监管沙盒，支持与生成式AI数据使用相关的项目。1）数据本地化AI技术依赖于大规模的数据处理和分析，数据本地化要求可能限制数据的自由流动，影响AI模型的训练和优化。数据本地化是指在本地存储和处理数据的要求，旨在确保数据的主权、安全和隐私。随着AI技术的迅速发展，数据本地化政策对AI应用产生了重要影响。新加坡在数据本地化方面有着明确的法律和政策，以保护数据隐私和确保国家安全。15 第一章、新加坡2）数据跨境数据跨境传输要求根据新加坡个人信息保护法第26条“个人信息跨新加坡国境传输”条款规定：第一，对于跨境传输的数据，机构应当按该法律规定建立个人信息保护标准，确保被传输的数据得到与新加坡法律相等的保护，否则不得进行跨新加坡国境传输。第二，新加坡个人信息保护委员会可以根据机构的申请，通过书面通知豁免机构前述跨境合规义务。第三，可豁免的情形可以由个人信息保护委员会书面说明；豁免不需要在政府公报中公布，并且委员会随时可撤销豁免。第四，新加坡个人信息保护委员会可以随时增加、改变或撤销豁免的具体适用情形。组织须遵守转移限制的义务：组织机构在将个人数据传输至新加坡境外任何地点时，必须遵守PDPA的相关规定。组织不得将个人数据转移到新加坡以外的国家或地区，除非按照PDPA规定的要求，确保被转移的个人数据将获得与PDPA规定的保护标准相当的保护。要做到这一点，该组织必须：确保其将遵守收集、使用和披露个人数据的义务，同时转移的个人数据仍由该组织持有或受其控制；16 第一章、新加坡 确认且保证在新加坡境外的国家或地区的接收人受到法律上可执行的义务的约束，向被转移的个人数据提供至少与PDPA下的保护标准相当的保护。这些 可依法执行的义务 legally enforceable obligations包括根据法律法规、合同或具有约束力的公司规则（BCRs）或任何其他具有法律约束力的文书规定的义务。此外，持有根据个人数据被转移到的国家或地区的法律授予或认可的 特定认证specified certification 的组织将被视为受这些可依法执行的义务约束。根据Personal Data Protection Regulations，特定认证 是指亚太经济合作组织跨境隐私规则（“APEC CBPR”）体系和亚太经济合作组织隐私识别处理（“APEC PRP”）体系下的认证。豁免和特殊情况在某些情况下，如为履行合同所必需、基于个人合法利益或国家利益所需，企业可以在采取合理措施后进行数据跨境传输。此外，匿名处理后的个人数据不作为个人数据对待，可以自由流动。国际合作新加坡积极参与国际协调，通过双边或多边协议推动区域内形成统一的数据跨境流动制度。例如，新加坡加入了APEC主导的跨境隐私规则体系（CBPR），并着手开发与CBPR对接的认证机制数据跨境执法案例例如，某澳大利亚物流公司新加坡主体因未通过签署数据处理协议履行数据跨境传输义务而被处罚。此案例表明，新加坡主体在使用母公司统17 第一章、新加坡总体而言，新加坡的数据跨境政策较为宽松，但监管机构执法活跃，企业需要严格遵守相关规定以避免触及监管红线。一采购的境外供应商系统时，仍需确保自身履行相关义务。18 第一章、新加坡4.开发者安全责任新加坡生成式人工智能治理模型框架虽然不具有法律约束力，但它反映了政府对人工智能开发和部署的期望，并为行业参与者提供了参考标准，鼓励采用合乎道德和透明的人工智能实践。该框架建议从九个维度全面审视生成式人工智能的开发，其中就包括开发者问责制、可信开发和部署、事件报告等开发者安全责任相关的内容。2022年5月25日，新加坡IMDA和PDPC还共同推出了全球首个生成式人工智能治理测试框架和工具包：AI Verify-Project Moonshot，这款工具最初是与来自不同行业和不同规模的公司协商开发的，包括-AWS、DBS银行、谷歌、Meta、微软、新加坡航空公司、NCS（Singtel集团的一部分）/陆路运输管理局、渣打银行、UCARE.AI和X0PA.AI。AI Verify由测试框架、AI验证工具包以及测试报告共同组成。其中测试框架与国际公认的人工智能治理原则、指导方针和框架保持一致，例如来自欧盟、经合组织和新加坡的原则、指导方针和框架，该框架由11项人工智能道德原则和相应的测试标准和测试流程组成。AI Verify是一个人工智能治理测试框架和工具包。通过使用AI Verify，组织能够结合使用技术测试和基于流程的检查来对其AI系统进行自愿自我评估。反过来，该系统帮助公司试图客观和可验证地向利益相关者证明他们的人工智能系统是以负责任和值得信赖的方式实施的。鉴于人工智能测试方法、标准、指标和工具继续发展，人工智能验证目前也处于“最低可行产品”（MVP）阶段。这有两层含义。首先，MVP版本有几个技术限制，以及它可以测试或分析的AI模型或数据集的类型和大小限制。其次，预计AI Verify将随着人工智能测试能力的成熟而发展。19 第一章、新加坡2023年10月31日，新加坡媒体发展局（IMDA）和新加坡AI验证基金会推出了首个生成式人工智能（Gen AI）的评估沙盒，该沙盒推出的测试用例将揭示当前Gen AI评估中的差距项，在特定领域（例如人力资源或安全）和目前不发达的文化特定领域，评估沙盒制定了测试基准，用于评估该特定领域的模型性能。2023年11月，安全人工智能系统开发指南由英国国家网络安全中心（NCSC）和美国网络安全与基础设施安全局（CISA）发布，得到了来20 第一章、新加坡自18个国家的23个国际机构的认可，这其中就包括新加坡网络安全局的参与。该指南将帮助人工智能提供商构建按预期运行的人工智能系统，在需要时可用，并在不向未经授权的方泄露敏感数据的情况下工作。新加坡网络安全局敦促所有利益相关者（包括数据科学家、开发人员、经理、决策者和风险所有者）阅读这些指南，以帮助他们就人工智能系统的设计、开发、运营做出明智的决策。值得注意的是，为在人工智能时代更好地保障个人数据安全，也让使用者能更安心使用AI产品，新加坡在2024年7月宣布，新加坡将推出针对生成式AI开发者的安全指南，旨在将数据透明度和安全性测试，定为AI开发的优先基准和基本要求，新的安全指南也将是新加坡人工智能验证系统AI Verify框架的一部分。2024年7月15日，PDPC还发布了隐私增强技术（PET）：合成数据生成拟议指南，该指南将PET定义为套件工具和技术，允许从数据中处理、分析和提取见解，而不会泄露潜在的个人或商业敏感数据，在指南中PET被分为三类，即数据混淆、加密数据处理和联合分析。数据混淆包括匿名化和假名化、合成数据生成、差异隐私和零知识证明，加密数据处理包括同态加密、多方计算和可信执行环境等技术，而联合分析包括联邦学习和分布式分析。该指南提出了生成合成数据的良好做法，以尽量减少可能的重新识别风险，最终将可能被用于为人工智能（AI）模型生成训练数据集时，用于数据分析和协作以及在软件测试中使用。通过这些应用，合成数据将为金融部门的欺诈检测训练人工智能模型，为研究人工智能偏见而训练人工智能模型，以及为数据分析保护患者数据。安全的开发和部署责任21 第一章、新加坡在开发环节，新加坡指出人工智能开发的安全措施正在迅速发展，模型开发人员和应用程序部署者最适合决定使用什么安全框架。例如，从人类反馈中强化学习（RLHF）等微调技术可以指导模型产生更符合人类偏好和价值观的“更安全”输出。检索增强生成（RAG）和几针学习等技术也通常用于减少幻觉和提高准确性。在部署披露环节，新加坡要求应向下游用户披露相关信息，使他们能够做出更明智的决定。披露领域可能包括使用的数据、培训基础设施、评估结果、缓解措施和安全措施、风险和限制、预期用途和用户数据保护。披露的细节水平可以根据对保护专有信息的透明度进行校准。对于可能构成高风险的模型，例如具有国家安全或社会影响的高级模型，还需要提高政府的透明度。在测试评估大模型阶段，新加坡认为，除了目前的主要基准测试方法（根据问题和答案的数据集测试模型以评估性能和安全）和红色团队（红色团队充当对手用户来“打破”模型并诱发安全、安保和其他违规行为）之外，在生成人工智能方面，需要采取更全面和系统的安全评估方法。行业和部门决策者需要共同改进评估基准和工具，同时保持基线和特定部门要求之间的一致性。模型测试针对模型安全测试，新加坡主要关注两个问题，一是如何标准化测试，二是测试对象的合格性。针对如何标准化测试，新加坡认为在短期内，第三方测试将压缩开发人员自己使用的相同基准和评估集，这需要以标准化的方式进行，以使第三方检测有效，并促进模型之间的有意义的可比性。所以，应更加重视22 第一章、新加坡制定共同的测试基准和方法，而对于更成熟的领域，人工智能测试可以通过ISO/IEC和IEEE等标准组织进行编码，以支持更协调、更稳健的第三方测试。针对测试对象的独立性问题，新加坡认为独立性是确保测试结果客观性和完整性的关键，建立一个合格的第三方测试人员库至关重要，这需要行业机构和政府的共同努力。最终，新加坡可以建立一个认证机制，以确保独立性和能力。这些模型测试的目的是让大模型适应“设计安全”，即通过在系统开发生命周期（SDLC）的每个阶段设计安全性，最大限度地减少系统漏洞，减少攻击面，SDLC的关键阶段包括开发、评估、运营和维护。鉴于生成人工智能的独特性，可能需要进行改进以制定新的安全保障措施，包括数据输入过滤器的布置，即使用输入审核工具检测不安全的提示（例如，阻止恶意代码）。同时也包括使用生成人工智能的数字取证工具，数字取证工具用于调查和分析数字数据（如文件内容），以重建网络安全事件，并帮助增强识别和提取可能隐藏在生成人工智能模型中的恶意代码的能力。事件报告新加坡政府在生成式人工智能治理模型框架中明确指出，事件报告是确保人工智能系统安全和可靠的重要机制。即使有最健全的开发过程和保障措施，人工智能系统也可能出现纰漏。因此，建立结构和流程以进行事件监控和报告是关键。事件报告机制允许及时通知和补救，支持人工智能系统的持续改进。该框架建议实施事件管理系统，以便在发生问题时能够迅速采取行动，确保问题得到及时解决，并防止类似事件再次发生。23 第一章、新加坡此外，事件报告机制还包括对事件的详细记录和分析，以便从中吸取教训，改进系统设计和操作流程。这种做法不仅有助于提高系统的安全性和可靠性，还能增强公众对人工智能技术的信任。新加坡的事件报告机制强调透明度和责任制。通过建立明确的职责范围和报告流程，确保所有相关方在事件发生时能够迅速响应，并采取适当的补救措施。这种机制不仅适用于开发者，还包括使用人工智能系统的各类用户。24 第一章、新加坡5.内容安全在新加坡，伴随生成式人工智能产品和技术的广泛应用，确保内容的安全性以及符合正确的价值观导向成为亟待解决的问题。本章节将基于新加坡的监管框架，结合本土的生成式人工智能产品案例，探讨内容安全中价值观导向等相关问题。1）价值观导向问题避免歧视与偏见新加坡反歧视法严禁任何基于种族、宗教、性别、年龄、国籍、婚姻状况、性取向等因素的歧视行为。在生成式人工智能的内容创作与应用中，必须严格遵循此原则。我们目前并未就新加坡当地的AIGC产品发现涉及歧视的内容安全问题，但在国际上有类似案例。微软于2016年3月在Twitter平台上推出了人工智能聊天机器人Tay。Tay被设定为一个十九岁美国女性，主要目标受众是18岁至24岁的青少年，用户只需在推特上TayandYou就能得到Tay的回复，而Tay也会借此和Twitter上用户的互动学习。但不到24小时，Tay就被用户“教坏”了，成为一个集反犹太、性别歧视、种族歧视于一身的“不良少女”，并发布了95000多条公然带有种族主义、厌女主义和反犹太主义的推文。微软最终终止了该服务并删除了Tay的所有不当发言。维护社会道德与伦理新加坡社会高度重视道德伦理，生成式人工智能生成的内容须符合相关标准，不得生成鼓励暴力、犯罪、欺诈、淫秽、诽谤等违背公序良俗和法律规定的内容。我们目前并未就新加坡当地的AIGC产品发现涉及道德25 第一章、新加坡伦理的内容安全问题，故以假设性案例进行说明。避免内容实质错误与AI幻觉除了歧视偏见与道德伦理问题，生成式人工智能还可能产生内容实质错误与幻觉现象，输出荒谬或有害的内容。这方面在国际有相关案例，2024年5月，谷歌宣布将其最新的AI模型植入了搜索引擎，试图一次性追赶竞争对手微软和OpenAI。然而，这项名为“AI Overview（AI概述）”的AI搜索功能一上线便遭遇了滑铁卢，“建议用户使用胶水将芝士固定在披萨上”“推荐每天至少食用一块小石头获取营养”等一连串荒谬的回答不仅让谷歌十分尴尬，也在网上掀起了轩然大波。建议用户用胶水将芝士固定在披萨上”推荐每天至少食用一块小石头获取营养”建议用户用胶水将芝士固定在披萨上推荐每天至少食用一块小石头获取营养26 第一章、新加坡政府监管与执法新加坡政府相关部门依据人工智能治理模型框架和组织实施和自我评估指南等文件，积极履行监管职责，建立起全方位、多层次的监管体系。政府部门制定了详细的生成式人工智能产品和服务的审核标准与流程，要求企业在产品上市前提交内容审核报告、风险评估报告和合规承诺书等材料。同时，政府定期组织专业人员对市场上的生成式人工智能应用进行抽查和评估，重点检查内容的合法性、公正性、道德性以及准确性，及时发现并处理存在内容实质错误与AI幻觉问题的产品和服务。对于发现的违规行为，政府依据相关法律法规，对涉事企业处以罚款、责令整改、暂停业务甚至吊销营业执照等处罚措施。此外，政府建立了公众举报平台和奖励机制，鼓励社会公众积极参与监督，对举报属实的个人或机构给予一定的奖励和表彰。2）内容审核与监管机制企业自我监管依据生成式人工智能模型管理框架，企业在开发和应用生成式人工智能技术时，需建立全面的内容管理和审核体系。27 第一章、新加坡6.生成物知识产权可版权性新加坡对于AI生成物可版权性的观点是，人类作者是可版权性的前提。在Asia Pacific Publishing Pte Ltd 诉 Pioneers&Leaders(Publishers)Pte Ltd 案中，新加坡上诉法院援引了英国 1911 年版权法和 CDPA 作为暗示人类作者的版权立法的例子，因为它们为作者提供终生及 50 年的版权保护。新加坡上诉法院在 2017 年Global Yellow Pages Ltd 诉 Promedia Directories Pte Ltd案中的一项裁决中，确认了其先前在Asia Pacific Publishing Pte Ltd 诉 Pioneers&Leaders(Publishers)Pte Ltd 案中关于“自然人”要求的意见，同一法院在该裁决中认为，任何文学作品要享有版权，作者的创作必须与“人类智力的运用”有因果联系。上诉法院随后将人类智力定义为“智力努力的运用或脑力劳动的锻炼”，非人类作者则被视为无法提供这一点。此外，在新加坡新的2021 年版权法中，一系列法定条款一起阅读时表明，只有人类个人或自然人才可以成为“作者”：（i）期限条款（第 114 条）期限与一个人的死亡挂钩（即死后 70 年，除非是匿名/假名作品）；（ii）“合格个人”条款（第 77 条）只有作者是合格个人，作品的版权才有效；（iii）连接因素条款（第 109、110 条），阐明了未出版和已出版的作者作品中版权存在的条件；以及（iv）道德权利条款（第 370、386、387 条）其中提到权利本质上是个人权利，以及死亡时权利的转移。一个相关的问题是，在参与该过程的个人中，谁应该被认定为任何人工28 第一章、新加坡智能输出的人类作者例如，编写算法的程序员、训练人工智能系统的程序员以及使用人工智能系统生成输出的程序员。根据案例权威，有两个指导原则。只有创造性的努力才算数首先，在决定谁是作者时，只计算作者创作的努力，不计算为其他目的而付出的努力。新加坡上诉法院最近在Global Yellow Pages Ltd v Promedia Directories Pte Ltd 2017 SGCA 28 案中重申了这一原则。因此，例如，收集训练数据或将其输入人工智能系统的努力不相关。没有合作就没有共同作者其次，如果要确定两个或两个以上的人是共同作者，他们需要进行过合作。Pioneers&Leaders案中强调了这一点。这一要求可能常常被忽视，类似案例是澳大利亚的Acohs Pty Ltd v Ucorp Pty Ltd 2012 FCAFC 16（“Acohs”）一案。在Acohs 案中，上诉人的材料安全数据表（“MSDS”）被发现不受版权保护。MSDS 是使用计算机程序生成的，上诉人的员工在其中输入了特定数据。然后将这些数据与计算机数据库中的信息相结合以生成 MSDS。问题在于，计算机程序是由一名顾问编写的，而他并没有与使用该程序的员工进行沟通。因此，这些人不能被称为共同作者。鉴于无法确定任何作者或共同作者，澳大利亚联邦法院裁定 MSDS 无权获得任何版权保护。如果一家公司开发了 AI 系统，另一家公司对其进行了训练，然后提供给第三家公司使用，那么可以想象，这些不同实体的员工之间可能没有任何沟通。在这种情况下，如果参与各个阶段的两名或多名个人对最终成果做出了创造性贡献，但却是各自为政，这可能意味着最终成果将不享有任何版权保护。29 第一章、新加坡7.大模型透明度新加坡政府认为，适当的透明度水平和清晰明确地向数据主体解释关于用于决策的数据、数据如何影响决策以及对数据主体的后果，有助于促进数据主体对公司使用人工智能的理解，也有助于确保这些系统、应用程序和算法以透明和公平的方式运行，而清晰地解释并不需要暴露知识产权或发布专有源代码。但在AIDA模型应用于某些特殊用途时，应当设定适当的透明度水平而非一味地提高，因为此时过度的透明度水平可能与使用AIDA的目的相违背。名词及定义：人工智能与数据分析（AIDA，Artificial Intelligence and Data Analytics)1）相关文件新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore）2018年11月12日发布了，“在新加坡金融业使用人工智能和数据分析时促进公平、道德、问责和透明度“FEAT的原则”。为提供金融产品和服务的公司提供了一套关于负责任地使用人工智能和数据分析(AIDA)的基本原则。这些原则还有助于公司加强围绕数据管理和使用的内部治理，增强公众对使用 AIDA 的信心和信任。FEAT原则专门在第八章Transparency（透明度）中就大模型透明度的相关问题提供了指导原则。人工智能治理模型框架第二版在正文和附件A中也有提及提升大模型透明度的必要性。30 第一章、新加坡2）基本原则FEAT原则认为虽然提高AIDA公司使用AIDA的透明度可以提高公众对AIDA的理解和信心，但过度的透明度可能会造成混乱或为个人利用或操纵AIDA模型创造意想不到的机会。在确定适当的透明度水平时，必须平衡这些考虑因素。人工智能治理模型框架第二版同样认为，适当的互动和沟通等提高透明度和解释的行为可以在公司和数据主体(包括员工)之间建立和保持开放的关系，从而激发双方之间的信任和信心。FEAT原则提到，数据主体可能会寻求关于用于决策的数据、数据如何影响决策以及对数据主体的后果的明确解释，清晰地解释并不需要暴露知识产权或发布专有源代码。相反，清晰明确的解释可以侧重于促进数据主体对公司使用AIDA的理解。在大模型透明度的体现中清晰的解释可以遵循以下基本原则：1.为了提高公众对AIDA使用的信任感，应主动向数据主体披露AIDA的使用情况。2.在数据主体请求时，向数据主体提供明确的解释，说明使用哪些数据来作出由AIDA驱动的有关数据主体的决策，以及这些数据如何影响决策。3.在数据主体请求时，向数据主体提供明确的解释，说明由AIDA驱动做出的决策可能对他们产生哪些后果。31 第一章、新加坡8.用户权利保护1）用户数据权利：新加坡生成式人工智能中的个人信息权利适用PDPA的要求。首先，PDPA对于用户的同意权（User Consent）有着明确的规定。这种同意应当是：1.明确同意：新加坡的PDPA要求企业在收集、使用或披露个人数据之前，必须获得个人数据主体的明确同意。这种同意必须是自愿的、知情的，并且是在充分理解数据将被如何使用的基础上给出的；2.事先同意：同意必须在数据收集、使用或披露之前获得，不能是事后追认的。3.具体同意：同意应当针对特定的数据收集、使用或披露目的，不能是泛泛的、无针对性的。生成式人工智能的“同意”弹窗则可参考新加坡PDPC发布的ADVISORY GUIDELINES ON USE OF PERSONAL DATA IN AI RECOMMENDATION AND DECISION SYSTEMS第9.6、9.7节：32 第一章、新加坡此外，根据PDPA，还应确保用户访问和更正权、删除权、限制处理权、反对权、数据可携带权、投诉和寻求救济权。33 第一章、新加坡3）透明度和问责制：新加坡金融管理局(MAS)已发布原则，以促进金融领域使用人工智能的公平性、道德、问责制和透明度。2024 年 1 月推出的生成式人工智能模型人工智能治理框架草案，该框架也解决了与生成式人工智能相关的特定风险，并提供了有关问责制、数据完整性、可信开发和部署、事件报告、测试和保证、安全、内容来源、安全和一致性研发以及公共利益人工智能的指南。2）道德和治理框架：模型人工智能治理框架为部署人工智能解决方案时的道德和治理问题提供指导。它强调可解释性、透明度、公平性、福祉和安全等原则。34 第一章、新加坡第二章、越南 一）越南生成式人工智能产业及监管1.生成式人工智能在越南的发展现状和地位2.越南生成式人工智能监管框架二）越南生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性2.大模型预训练使用公开数据合规3.数据本地化和跨境数据 4.开发者安全责任5.内容安全6.生成物知识产权可版性7.大模型透明度8.用户权利保护一）越南生成式人工智能产业及监管1.生成式人工智能在越南的发展现状和地位1）生成式AI产业政策随着越南数字化转型不断深入各个领域，人工智能（AI）产品在越南的公共管理、交通、医疗、银行等行业中都拥有广泛的应用前景。越南擅长的是越南语数字助理，并在图像处理、人体和车牌识别摄像头等方面也有优势。但截至目前，越南并没有形成独立的人工智能法案。A.在2021年1月26日颁布的第127/QD-TTg号总理决定中，越南政府颁布了2030年人工智能研究、发展和应用国家战略，提出了加大人工智能研究、开发和应用力度，目标是到2030年使越南成为东盟领先国家并创立十大知名人工智能品牌，使人工智能成为越南在第四次工业革命时代的一个重要技术产业。B.越南科技部（MoST）提议越南政府在2030年前批准一项关于人工智能（AI）研究、开发和应用的国家战略。2024年2月2日，政府批准了一项国家数据战略，为国内人工智能产业发展奠定基础，并设定了确保全国 100%的国家数据中心、区域数据中心和国家大数据存储与高性能计算中心成功连接的目标。为了实施到2030年的科学、技术和创新发展战略，科技部批准了到2030年的一些国家科学和技术项目。2）生成式AI企业案例活跃在越南的生成式AI企业：36 第二章、越南1.FPT网址：https:/FPT是越南最大的私营通讯技术公司，业务涵盖人工智能、系统集成、软件开发、信息技术服务等多个领域，是越南科技领域的领军企业。FPT AI Mentor是FPT公司推出的企业培训顾问，旨在通过虚拟助手帮助企业提升员工的各项能力。FPT AI Mentor的模型支持越南当地IP访问。其模型不直接支持Google Trends功能，但可以通过集成API或其他工具实现。2.VinBigdata网址：https:/VinBigData是越南领先的人工智能和大数据技术公司，隶属于Vingroup集团，公司成立于Vingroup大数据研究所的科学成果基础上，致力于提供基于大数据和人工智能的先进技术解决方案和产品，在人工智能领域，VinBigData专注于计算机视觉和智能健康领域的人工智能软件解决方案。VinBigData开发的人工智能模型ViGPT向公众开放，支持越南本地IP访问。其他国家投资该国情况越南的数字化转型使其成为国际企业扩展亚洲市场的重要门户，吸引各国投资者进入。37 第二章、越南美国英伟达（NVIDIA）在越南部署多个投资项目，并与越南与中央和地方相关机构合作进行筹备，其中包括建立人工智能研究、开发和培训中心。英伟达还与FPT集团达成全面战略合作，以促进人工智能研究，为越南和全球客户提供服务和解决方案，双方计划建设人工智能工厂，培养高素质人力资源。38 第二章、越南2.越南生成式人工智能监管框架1）越南政府部门治理总框架A.2024年7月2日，越南发布了数字技术产业法（征求意见稿），该法涵盖了数字技术产业活动、数字技术产品和服务在内的数字技术产业。数字技术产业法（征求意见稿）中，越南第一次在法律法规中以专章方式明确了人工智能发展的合规框架。而数字技术产品和服务包括信息技术产品和新技术产品，但不限于人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链、虚拟现实/增强现实，以数字化现实、收集、存储、传输、处理信息和数字数据。B.在信息和通信部的主持下，公众于 2023 年 4 月至 6 月期间就人工智能生命周期国家标准草案提出意见。该草案建立了人工智能开发的生命周期流程，并力求确保人工智能开发安全、合乎道德且透明。它呼吁进行基于风险的评估，以评估和减轻人工智能系统和应用程序的潜在安全风险。C.2022年6月，新保险业务法(Law on Insurance Business)获得通过，允许在保险业务活动中使用技术。越南政府鼓励保险公司使用包括AI在内的技术来销售创新型保险产品和服务。虽然越南尚未采用全面的框架来管理和规范人工智能以及越南对生成式人工智能的监管较为粗糙奔放，但监管趋势为师欧盟，以效欧盟。如越南数字技术产业法根据影响组织、个人健康、合法权益、人员或财产安全的风险等级进行分类（类似于欧盟人工智能法案中的风险分类模式设定）；并规定国家重要信息系统、关键基础设施的安全，以及39 第二章、越南应用管理措施和技术控制风险的范围和影响很大。再如数字技术产业法规定，人工智能生成的数字技术产品必须贴上标识标签，以确保人工智能系统的输出以机器可读和可检测的格式标记为人工生成或操作。上述条款由越南信息和通信部提出关于人工智能生成的数字产品标签的指导。2）AI领域主要监管机构及其职责1.科学技术部网址：http:/www.most.gov.vn联系方式：84-4 394397312.信息和通信部网址：https:/mic.gov.vn联系方式：024 355634613.公安部网址：http:/www.mps.gov.vn联系方式：04 3822660240 第二章、越南二）越南生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性如上文所述，越南尚未采用全面的框架来管理和规范人工智能以及越南对生成式人工智能的监管较为粗糙奔放，但监管趋势为师欧盟，以效欧盟。就越南目前已生效的规定而言，并未对AI产品的监管进行明确的分类规定。基础大模型/通用大模型对于大模型产品，应重点注意遵守数字技术产业法（征求意见稿）、人工智能生命周期国家标准草案中关于大模型的基础要求，如开发安全、合乎道德、透明度等。注意，越南科技部在2030年人工智能研究、发展和应用国家战略中指出，基础大模型必须具有高透明度和可解释性，以确保模型的训练数据和算法设计不会导致不公平或歧视性结果，数据质量是基础大模型监管的关键要素。不准确或有偏见的数据可能导致模型产生错误或有害的决策。因此，确保数据的准确性和公正性是监管的重要内容。另外，对于通用大模型，越南的信息和通信部在其AI发展战略中强调，这类模型的监管需要特别关注领域特定的合规性、隐私保护和数据管理。因此，始终需要关注大模型开发和运营过程中的数据保护问题。模型应用首先需要注意的是，数字技术产业法第83条规定了禁止研发的人工智能产品和技术，包括人工智能基于特定人群（年龄/残疾等）进行行业操控、通过个性化评估形成不利待遇、非监管领域识别或预测个人犯罪的风险、公开网络和视频中处理面部识别、医疗和安全人工智能系统以41 第二章、越南外的情绪分析，以及基于生物特征数据对个人进行分类以推断敏感数据六类。因此，首先应确保研发的AI产品不属于禁止类产品。此外，越南数字技术产业法根据影响组织、个人健康、合法权益、人员或财产安全的风险等级对AI风险进行分类。在研发AI产品时，可以初步评估产品落入何等AI风险等级，以符合相应要求。对于特定行业，如，越南政府鼓励保险公司使用包括AI在内的技术来销售创新型保险产品和服务，鉴于保险业务可能涉及个人健康、财产安全、敏感数据等内容，需要尤为注意符合数据保护法、AI合规方面的要求。42 第二章、越南1).个人信息2023 年 4 月 17 日越南政府颁布了第 13/2023/ND-CP 号个人数据保护法令（Decree Protection of Personal Data，以下简称“PDPD”），这部法规适用于在越南境内处理个人数据的所有组织和个人，该法令强调了数据处理的合法性、透明性和目的性，并要求数据处理者采取适当的管理和技术措施来保护个人数据的安全。其中还提到了“自动个人数据”，自动个人数据处理是通过电子手段进行个人数据处理的一种形式，用于评估、分析和预测特定人员的活动，例如：习惯、兴趣、信任水平、行为、位置、趋势、能力和其他情况。当个人信息用于大模型预训练时应当注意符合PDPD的规定，包括但不限于以下内容：有效同意在收集和使用个人数据之前，除非法律另有规定，否则必须获得数据主体的有效同意。同意必须是明确的、自愿的，并且数据主体应该能够轻松地撤销同意。将用户信息投入大模型预训练，应当获得用户的明确同意。敏感个人数据处理对于敏感个人数据（如种族、宗教信仰、政治观点、健康状况等）的处理，通常需要更严格的同意标准和保护措施。注意，若将种族、宗教信仰、政治观点、健康信息等信息数据投入算法预训练的，应当在算法研发设计中，实施词汇转移和阻止词过滤等引导解码策略，避免因个性化差别待遇、内容安全和越南当地的禁忌事项而产生相应纠纷。数据保留期限必须设定合理的数据保留期限，并在不再需要时删除或匿名化数据。若将用户的个人信息投入大模型预训练建议应当匿名化处理。A reasonable data retention period must be set,and data should be deleted or anonymized when no longer needed.If users personal information is used in large model pre-training,it is recommended that the data be anonymized.(2).公开数据集(2).Public datasets数字技术产业法中专门章节对数字技术产业法中的数字数据管理和利用进行了详细说明。该法规明确鼓励企业按照法律规定发展数字数据市场、交易所及数字数据定价活动，并支持开发样本数据集以促进数字技术产品和服务的开发活动。此外，如果国家有内部数据集成的相关政策，该法规也允许组织和个人访问国家机构的开放数据。The management and utilization of digital data in the digital technology industry are detailed in specialized chapters of the Law on Digital Technology Industry.The law explicitly encourages enterprises to develop digital data market,exchange and digital data pricing activities in accordance with legal provisions,and supports the development of sample datasets to facilitate the development of digital technology products and services.In addition,the law also allows organizations and individuals to access open data of national institutions if the country has a policy for internal data integration.数字技术产业法还对输入数据作出了明确规定：输入的数字数据应为非个人信息，或是已按照法规标准去标识化的数字数据，或者符合数据法律规定的个人信息。未来，越南可能会对训练数据集实行统一化的交易管理，这将一定程度上保障数据集的质量与合规性，同时促进数据的合理使用和流通。The Law on Digital Technology Industry also specifies that input data should be non-personal information,or digital data that has been de-identified in accordance with regulatory standards,or personal information that complies with data legal provisions.In the future,Vietnam may implement unified transaction management for training datasets,which will to some extent ensure the quality and compliance of datasets,while promoting the rational use and circulation of data.3.数据本地化和跨境数据3.Data localization and cross-border data 越南宪法中规定了隐私权和个人秘密权（personal secrets right）。以及政府颁布的第 13/2023/ND-CP 号个人数据保护法令（PDPD），该法令已经于2023 年 7 月 1 日正式生效。The privacy right and personal secrets right are stipulated in the Constitution of Vietnam.On April 17,2023,the Government issued Decree 13/2023/ND-CP on Protection of Personal Data,which officially came into effect on July 1,2023.与此同时，越南关于数据保护的法律规定也散见于其他法律中，例如At the same time,Vietnams legal provisions on data protection are also scattered in other laws,such as越南第86/2015/QH13号网络信息安全法（Law on Cyber Information Security,以下简称“LCS”）;且No.86/2015/QH13 Law on Cyber Information Security(hereinafter referred to as LCS)and第 24/2018/QH14 号网络安全法（以下简称“网络安全法”）No.24/2018/QH14 Law on Cybersecurity (hereinafter referred to as Law on Cybersecurity)以上其他法律规定了关于个人数据保护的相关条款。LCS和网络安全法，提供了基本的数据传输原则，包括个人信息的传输需要数据主体的同意等。The above laws provide relevant provisions on personal data protection.LCS and Cybersecurity Law provide basic data transfer principles,including the need for data subject consent for the transfer of personal information.此外，越南是多项国际数据传输协议的缔约方，包括APEC 隐私框架和东盟个人数据保护框架。In addition,Vietnam is a contracting party to a number of international data transfer agreements,including the APEC Privacy Framework and the ASEAN Personal Data Protection Framework.目前，越南的数据保护监管机构为公共安全部（Ministry of Public Security，以下简称“MPS”）。国防部、信息通信部、科技部等其他部委将对MPS的决定提出意见。Currently,Vietnams data protection regulator is the Ministry of Public Security(MPS).The Ministry of National Defense,the Ministry of Information and Communications and MOST will comment on MPSs decision.A.数据本地化A.Data localization在越南开展AI相关业务，在一定条件下可能需要遵守越南网络安全法等相关法律规定的数据本地化和当地机构设立义务要求。Conducting AI-related business in Vietnam may require compliance,under certain conditions,with data localization stipulated in Vietnams Cybersecurity Law and other relevant laws and obligations established by local institutions.规范数据定义Regulate the definition of data53号令对网络安全法引入的“数据本地化”和“强制性物理设施”要求提供了重要指导和澄清，53号令规范以下数据（“规范数据”）：Decree No.53 provides important guidance and clarification on the requirements of data localization and compulsory physical facilities introduced by Law on Cybersecurity.Decree No.53 regulates the following data(regulated data):越南用户的个人数据；Personal data of Vietnamese users;越南用户创建的数据，包括帐户名称、使用时间、信用卡信息、电子邮件地址、IP 地址、最近注销和注册电话号码；和Data created by Vietnamese users,including account name,usage time,credit card information,email address,IP address,recently canceled and registered phone numbers;and与越南用户与用户的朋友或与用户互动的其他人的关系有关的数据。（53号令，第26.1条）Data on relationships of service users in Vietnam:friends and groups such users have connected or interacted with.(Decree No.53,Article 26.1)B.数据跨境B.Data cross-border根据越南信息技术法第21条的规定，可以出于以下目的传输数据：According to Article 21 of Vietnams Information Technology Law,data may be transmitted for the following purposes:签订、修改或实施网络环境中信息、产品或服务的使用合同；Sign,modify or implement contracts for the use of information,products or services in the network environment;计算在网络环境中使用信息、产品或服务的价格和费用；Calculate the price and cost of using information,products or services in the network environment;履行信息技术法规定的其他义务。Fulfill other obligations under the Information Technology Law.2013年5月16日越南政府关于电子商务的第52/2013/ND-CP号法令规定，从电商平台用户收集个人数据的组织可以将此类数据传输给第三方，如果此类传输的目的是：On May 16,2013,the Vietnamese governments Decree No.52/2013/ND-CP on E-commerce stipulated that organizations collecting personal data from e-commerce platform users could transfer such data to third parties if the purpose of transfer is:根据数据主体的要求提供服务或产品；Providing services or products according to the requirements of the data subject;履行法律规定的其他义务。Fulfill other obligations stipulated by law.越南2013年7月15日关于互联网服务和在线信息的管理、提供和使用的第72/2013/ND-CP号法令规定，提供基于互联网的服务的组织可以传输服务用户的个人数据：On July 15,2013,Vietnams Decree No.72/2013/ND-CP on the Management,Provision and Use of Internet Services and Online Information stipulated that organizations providing Internet-based services may transmit the personal data of service users:根据与另一组织的协议，以开具发票、准备凭证或防止用户逃避合同义务；Under an agreement with another organization,for the purpose of invoicing,preparing vouchers or preventing the user from avoiding contractual obligations;应国家主管部门的要求。At the request of national authorities.但是，属于国家秘密的信息，必须经主管机关批准后，方可传输。However,information classified as state secrets may only be transmitted with the approval of the competent authority.目前，越南数据保护法律暂时没有规定数据传输协议/标准合同条款、白名单和国际条约等跨境传输解决方案。At present,Vietnams data protection laws do not provide for cross-border transfer solutions such as data transfer agreements/standard contractual clauses,white lists and international treaties.数据跨境传输条件：Conditions for data cross-border transfer:数据传输方需进行个人数据跨境传输影响评估（TIA），评估内容包括传输方和接收方的详细信息、传输目的、数据类型、保护措施等。The data transfer party shall conduct a personal data cross-border transfer impact assessment(TIA),which includes the details of the transfer party and the receiver,the purpose of transfer,the types of data,and protection measures.评估档案需在处理个人数据之日起60天内提交给越南公安部，并接受事后监管。The assessment file shall be submitted to the Ministry of Public Security(MPS)of Vietnam within 60 days from the date of processing personal data and subject to post regulation.数据输出方需在传输完成后通知公安部相关信息，并在档案内容发生变化时进行更新。The data transfer party shall notify the MPS of relevant information after the transmission is completed,and update it when the file content changes.特殊情况下，公安部可要求停止向境外传输个人数据，如数据用于危害国家安全或未遵守评估档案更新规定等。Under special circumstances,the MPS may require the cessation of the transmission of personal data outside the country,such as the data being used to endanger national security or failing to comply with the regulations on updating assessment files.综上所述，越南的数据跨境传输要求较为严格，在越南进行AI相关业务可能需要进行详细的影响评估并提交给监管部门，同时,在某些特定条件下还需遵守本地化存储要求。To sum up,Vietnam has relatively strict requirements for data cross-border transfer.Conducting AI-related business in Vietnam may require a detailed impact assessment and submission to regulators,as well as compliance with localized storage requirements,under certain conditions.2.大模型预训练使用公开数据合规43 第二章、越南必须设定合理的数据保留期限，并在不再需要时删除或匿名化数据。若将用户的个人信息投入大模型预训练建议应当匿名化处理。(2).公开数据集数字技术产业法中专门章节对数字技术产业法中的数字数据管理和利用进行了详细说明。该法规明确鼓励企业按照法律规定发展数字数据市场、交易所及数字数据定价活动，并支持开发样本数据集以促进数字技术产品和服务的开发活动。此外，如果国家有内部数据集成的相关政策，该法规也允许组织和个人访问国家机构的开放数据。数字技术产业法还对输入数据作出了明确规定：输入的数字数据应为非个人信息，或是已按照法规标准去标识化的数字数据，或者符合数据法律规定的个人信息。未来，越南可能会对训练数据集实行统一化的交易管理，这将一定程度上保障数据集的质量与合规性，同时促进数据的合理使用和流通。44 第二章、越南越南宪法中规定了隐私权和个人秘密权（personal secrets right）。以及政府颁布的第 13/2023/ND-CP 号个人数据保护法令（PDPD），该法令已经于2023 年 7 月 1 日正式生效。与此同时，越南关于数据保护的法律规定也散见于其他法律中，例如越南第86/2015/QH13号网络信息安全法（Law on Cyber Information Security,以下简称“LCS”）;第 24/2018/QH14 号网络安全法（以下简称“网络安全法”）以上其他法律规定了关于个人数据保护的相关条款。LCS和网络安全法，提供了基本的数据传输原则，包括个人信息的传输需要数据主体的同意等。此外，越南是多项国际数据传输协议的缔约方，包括APEC 隐私框架和东盟个人数据保护框架。目前，越南的数据保护监管机构为公共安全部（Ministry of Public Security，以下简称“MPS”）。国防部、信息通信部、科技部等其他部委将对MPS的决定提出意见。A.数据本地化在越南开展AI相关业务，在一定条件下可能需要遵守越南网络安全法等相关法律规定的数据本地化和当地机构设立义务要求。3.数据本地化和跨境数据45 第二章、越南规范数据定义：53号令对网络安全法引入的“数据本地化”和“强制性物理设施”要求提供了重要指导和澄清，53号令规范以下数据（“规范数据”）：越南用户的个人数据；越南用户创建的数据，包括帐户名称、使用时间、信用卡信息、电子邮件地址、IP 地址、最近注销和注册电话号码；与越南用户与用户的朋友或与用户互动的其他人的关系有关的数据。（53号令，第26.1条）B.数据跨境根据越南信息技术法第21条的规定，可以出于以下目的传输数据：签订、修改或实施网络环境中信息、产品或服务的使用合同；计算在网络环境中使用信息、产品或服务的价格和费用；履行信息技术法规定的其他义务。2013年5月16日越南政府关于电子商务的第52/2013/ND-CP号法令规定，从电商平台用户收集个人数据的组织可以将此类数据传输给第三方，如果此类传输的目的是：根据数据主体的要求提供服务或产品；履行法律规定的其他义务。越南2013年7月15日关于互联网服务和在线信息的管理、提供和使用的第72/2013/ND-CP号法令规定，提供基于互联网的服务的组织可以传输服务用户的个人数据：46 第二章、越南根据与另一组织的协议，以开具发票、准备凭证或防止用户逃避合同义务；应国家主管部门的要求。但是，属于国家秘密的信息，必须经主管机关批准后，方可传输。目前，越南数据保护法律暂时没有规定数据传输协议/标准合同条款、白名单和国际条约等跨境传输解决方案。数据跨境传输条件：数据传输方需进行个人数据跨境传输影响评估（TIA），评估内容包括传输方和接收方的详细信息、传输目的、数据类型、保护措施等。评估档案需在处理个人数据之日起60天内提交给越南公安部，并接受事后监管。数据输出方需在传输完成后通知公安部相关信息，并在档案内容发生变化时进行更新。特殊情况下，公安部可要求停止向境外传输个人数据，如数据用于危害国家安全或未遵守评估档案更新规定等。综上所述，越南的数据跨境传输要求较为严格，在越南进行AI相关业务可能需要进行详细的影响评估并提交给监管部门，同时,在某些特定条件下还需遵守本地化存储要求。47 第二章、越南4.开发者安全责任针对人工智能系统开发者安全责任，越南目前暂未制定专门法规予以规制。在越南第 24/2018/QH14 号网络安全法“第四十一条 网络空间服务企业的责任”中对在越南提供网络空间服务的企业负有的网络安全保护责任。在第 13/2023/ND-CP 号个人数据保护法令的第三十八、三十九条中列明的个人数据控制者的责任、个人数据处理方的责任。为了研究并采取措施以减少在开发和使用人工智能过程中可能产生的风险，并在经济、伦理和法律因素之间取得平衡，越南科技部在2024 年 6 月 11 日签发了第 1290/QD-BKHCN 号决定，并随该决定一同发布了负责任人工智能系统研究与开发原则指南1.0版（“人工智能开发指南”），为开发者研究和开发负责任的人工智能(AI)系统提供一系列的原则指导。越南科技部在人工智能开发指南中提出了负责任的人工智能发展的九项基本原则，包括：合作创新、透明度、可控性、安全保障、安全性、隐私保护、尊重人权、用户支持和问责制。人工智能开发指南中指出，开发者针对可能影响用户或相关第三方生命、安全、隐私或财产的人工智能系统，需要注意系统输入和输出的明确性以及基于所应用技术特性和使用方式的可解释性，以确保用户在内的社会信任。开发者还需要确保人工智能系统的可控性。首先，开发者需要进行事先评估与人工智能系统控制能力相关的风险（评估系统是否满足相关技术要求和标准）。评估风险的一种方法是在实验室或已采取安全保障措施的测试环境中进行测试，然后再实际应用。此外，为确保人工智能系统的可控性，开发者还需要注意系统监控（有评估/监控工具或根据用户反馈进行调整/更新）和应对措施（如系统断开、断网等），这些措施可以由人类或其他可靠的人工智能系统执行。According to the Guide,for AI systems that may affect the life,safety,privacy or property of users or related third parties,developers need to pay attention to the clarity of system input and output,as well as the explainability based on the characteristics and usage of the applied technology,so as to ensure social trust among users.Developers also need to ensure the controllability of AI systems.First,developers need to assess in advance the risks associated with the controllability of the AI system(whether the system meets the relevant technical requirements and standards).One way to assess the risks is to test the system in a laboratory or in a test environment where security measures has been taken,and then apply it in practice.In addition,in order to ensure the controllability of AI systems,developers should also pay attention to system monitoring(with assessment/monitoring tools or adjustments/updates based on user feedback)and countermeasures(such as system disconnection),which can be implemented by humans or other reliable AI systems.关于人工智能系统的安全保障，开发者需要确保人工智能系统不会对用户或第三方的生命、安全或财产造成损害。对于这一问题，越南科技部原则上鼓励开发者参考相关国际标准，但同时提出了以下几点注意事项，特别是由于人工智能系统训练过程中的输出或程序变化：（1）进行事先评估，以识别和减少与系统安全相关的风险；（2）在人工智能系统开发的各个阶段，采取有效措施确保内在安全（减少风险因素，如设备的能量水平）和功能安全（通过使用附加控制设备减少风险，如发生故障时自动停止）；（3）向相关方解释系统设计者的意图和适用性；（4）对用户和第三方的生命、安全或财产进行安全评估（例如，优先考虑保护人类生命、安全、财产的设计思路）。Regarding the security assurance of AI systems,developers need to ensure that AI systems will not cause damage to the life,safety or property of users or third parties.For this issue,the MOST encourages developers to refer to relevant international standards,but at the same time,it puts forward the following precautions,especially due to the output or program changes during the training process of AI systems:(1)Conduct an assessment in advance to identify and reduce risks related to system security;(2)Effective measures shall be taken to ensure internal safety(reducing risk factors,such as the energy level of the equipment)and functional safety(reducing risks by using additional control equipment,such as automatic shutdown in case of failure)at all stages of AI system development;(3)Explain the intention and applicability of the system designer to interested parties;(4)Conduct a safety assessment of the life,safety,or property of users and third parties(e.g.,prioritize design ideas that protect human life,safety,and property).同时，开发者还需要注意人工智能系统的安全性。除了遵守专业机构和权威机构的相关文件、指导和信息安全措施外，开发者还需注意以下几点，特别是人工智能系统在训练过程中产生的输出或程序变更：（1）需要关注系统的可靠性（即是否能按预期运行且不被非法第三方干扰）和抵御攻击或物理事故的能力。确保人工智能系统的安全性、完整性，以及与人工智能系统信息安全性相关的必要信息的可用性；（2）进行事前评估，以识别和控制与人工智能系统安全相关的风险；（3）在人工智能系统开发过程中，采取必要措施以保持安全性，基于所应用技术的特点（设计时的安全性）。At the same time,developers also need to pay attention to the security of AI systems.In addition to complying with relevant documents,guidance and information security measures of professional institutions and authorities,developers need to pay attention to the following points,especially the output or program changes during the training process of AI systems:(1)Attention should be paid to the reliability of the system(that is,whether it can operate as expected and not be interfered by illegal third parties)and the ability to resist attacks or physical accidents.Ensure the security and integrity of AI systems,and the availability of necessary information related to the information security of AI systems;(2)Conduct an assessment in advance to identify and control risks associated with the security of AI systems;(3)In the process of developing AI systems,necessary measures should be taken to maintain their security based on the characteristics of the applied technology(security during design).5.内容安全 5.Content security 相关法规及监管Relevant laws and regulations越南政府在制定相关法律法规和指导方针时，特别强调了生成式人工智能产品的内容安全问题。具体来说：The Vietnamese government has placed particular emphasis on the content security of generative AI products when formulating relevant laws,regulations and guidelines.Specifically:人工智能开发指南 中明确要求开发者确保人工智能系统不会侵犯用户或第三方的隐私权。该指南还强调开发者在开发与人类相关的人工智能系统时应特别关注尊重相关个人的人权和尊严。此外，开发者需采取预防措施，确保人工智能系统不会违反越南基本原则中的人类价值和社会道德。The Guide explicitly requires developers to ensure that AI systems do not infringe upon the privacy right of users or third parties.The Guidelines also emphasize that developers should pay special attention to respecting the human rights and dignity of the individuals concerned when developing AI systems related to human beings.In addition,developers need to take precautions to ensure that AI systems do not violate human values and social morality in Vietnams fundamental principles数字技术产业法（征求意见稿）中提出国家鼓励企业、组织和个人开发、提供、部署和使用可靠的、以人为本的人工智能系统，并要求对人工智能系统按照对“组织、个人健康、合法权益、人身或者财产安全”影响的风险程度进行分类。该草案还规定了个人智能生成物的可识别性要求，即由人工智能创造的数字技术产品必须带有识别标签，以确保人工智能系统的输出以人工创建或操纵的机器可读和可检测的格式进行标记。The draft Law on Digital Technology Industry proposes that the state encourages enterprises,organizations and individuals to develop,provide,deploy and use reliable and people-oriented AI systems,and requires that AI systems be classified according to the risk degree of their impact on organizations,personal health,legitimate rights and interests,personal or property safety.The draft also stipulates requirements for the identifiability of AI generated content,that is,digital technology products created by AI must bear identification tags to ensure that the output of the AI system is marked in a machine-readable and detectable format created or manipulated manually.人工智能生命周期国家标准草案提出了人工智能开发的生命周期流程，并力求确保人工智能开发安全、合乎道德且透明。该草案呼吁进行基于风险的评估，以评估和减轻人工智能系统和应用程序的潜在安全风险。The draft National Standard on Artificial Intelligence Life Cycle Processes and Quality Requirements proposes the life cycle processes of AI development and seeks to ensure that AI development is safe,ethical and transparent.The draft calls for a risk-based assessment to evaluate and mitigate potential security risks of AI systems and applications.虽然目前尚未发现具体的监管案例，但从上述法律法规和指导方针中可以看出越南政府对于人工智能产品内容安全的高度关注。越南政府希望通过建立相应的监管框架来确保人工智能技术的健康发展，并平衡商业利益与消费者权益。Although no specific regulation cases have been found yet,it can be seen from the above laws,regulations and guidelines that the Vietnamese government pays great attention to the content security of AI products.The Vietnamese government hopes to ensure the healthy development of AI technology and balance commercial interests and consumer rights by establishing a corresponding regulatory framework.6.生成物知识产权可版权性 6.The copyrightability of intellectual property of generated content 越南对于AI生成物可版权性暂无定论。Vietnam has had no definite conclusion yet on the copyrightability of AI generated content.根据2021年出台的2030年人工智能研究、发展和应用国家战略，越南计划在2030年之前制定与人工智能相关的知识产权的附加法律文件。According to the National Strategy for Research,Development and Application of AI by 2030 issued in 2021,Vietnam plans to formulate additional legal documents on intellectual property related to AI before 2030.根据越南知识产权法第 143条，作品必须由作者通过智力劳动直接创作，不得抄袭他人作品。实际上，为了确保越南版权保护的质量，作品必须具有原创性(即作者自己的智力创作)和创造性(即足够的智力创造力)。版权自作品被固定在有形媒介之时起就存在(无论其内容、质量、形式、模式和语言，也无论该作品是否已出版或注册)，只要它符合独创性要求(这意味着它是独立创作的，不是抄袭别人的作品，并且表现出了一点创造力。）According to Article 143 of the Intellectual Property Law of Vietnam,works must be directly created by the author through intellectual labor,and the author shall not plagiarize others works.In fact,in order to ensure the quality of copyright protection in Vietnam,works must be original(i.e.the authors own intellectual creation)and creative(i.e.sufficient intellectual creativity).Copyright exists from the moment a work is fixed in a tangible medium(regardless of its content,quality,form,mode and language,and regardless of whether the work has been published or registered),provided it meets the requirements of originality(meaning that it is independently created,is not copied from others works,and shows a modicum of creativity).暂未检索到越南关于AI生成物可版权性相关的案例及新闻。No cases or news related to the copyrightability of AI generated content in Vietnam have been retrieved yet.我们认为，越南知识产权法也强调了作为作者的“人”的存在，以及人的原创性和创造力，可参考新加坡当前对于该问题的态度。We believe that Vietnams Intellectual Property Law also emphasizes the existence of the person as the author,as well as the originality and creativity of the person,and we can refer to Singapores current attitude towards this issue.7.大模型透明度 7.Transparency of large model 2023 年 4 月 20 日，信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准草案征求公众意见。该草案提及了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求。但暂时未提出为实现透明度这一目标更详细的要求。On April 20,2023,the Ministry of Information and Communications(MIC)sought public comments on the draft National Standards for AI and Big Data.The draft mentions the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules,and puts forward quality requirements for AI security,privacy and ethics.However,no more detailed requirements for achieving the goal of transparency have been proposed for the time being.8.用户权利保护8.User rights protection 越南积极制定AI指导方针和原则，并高度重视用户权利。以下是越南人工智能用户权利的要点：Vietnam actively develops AI guidelines and principles and attaches great importance to user rights.The following are key points for AI user rights in Vietnam:1.用户数据权利及安全：1.User data rights and safety:科技部(MOST)发布了优先考虑用户安全和隐私的指导方针。这些指导方针强调，人工智能系统不得直接或间接损害用户或第三方。开发人员必须确保人工智能系统的安全性、可靠性和物理完整性，同时保护用户隐私，包括保护空间隐私、个人数据和通信机密性。此外，数据法草案概述了禁止的人工智能行为，包括用于根据敏感标准评估或分类个人的系统。MOST issued guidelines that prioritize user security and privacy.These guidelines emphasize that AI systems must not directly or indirectly harm users or third parties.Developers must ensure the security,reliability,and physical integrity of AI systems while protecting user privacy,including space privacy,personal data,and the confidentiality of communications.In addition,the draft Digital Act outlines prohibited AI practices,including systems for assessing or classifying individuals based on sensitive criteria.2.生成内容安全：2.Generated content security:越南第 24/2018/QH14 号网络安全法，要求平台所有者根据网络安全机构的要求预防、检测和删除有害内容。这项法律体现了针对人工智能生成内容的互联网审查法规日益增多的趋势。Cybersecurity Lawof Vietnam No.24/2018/QH14 requires platform owners to prevent,detect and delete harmful content according to the requirements of cybersecurity agencies.The law reflects the growing trend of Internet censorship regulations for AI generated content.3.透明度和问责制：3.Transparency and accountability:信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准详细说明了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求，高度强调对利益相关者的问责制和对用户的支持。The Ministry of Information and Communications(MIC)specified the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules and put forward quality requirements for AI security,privacy and ethics,with a high emphasis on accountability for stakeholders and support for users,in accordance with the National Standards for AI and Big Data.4.反歧视：4.Anti-discrimination:指南提倡尊重人权和尊严。开发人员应采取措施防止因训练数据存在偏见而导致的歧视或不公平。道德规范对于最大限度地发挥人工智能应用的优势和减少其危害至关重要。The guidelines advocate respect for human rights and dignity.Developers should take steps to prevent discrimination or unfairness caused by the biased training data.Ethical standards are essential to maximize the benefits of AI applications and minimize their harm.48 第二章、越南保人工智能系统的可控性，开发者还需要注意系统监控（有评估/监控工具或根据用户反馈进行调整/更新）和应对措施（如系统断开、断网等），这些措施可以由人类或其他可靠的人工智能系统执行。关于人工智能系统的安全保障，开发者需要确保人工智能系统不会对用户或第三方的生命、安全或财产造成损害。对于这一问题，越南科技部原则上鼓励开发者参考相关国际标准，但同时提出了以下几点注意事项，特别是由于人工智能系统训练过程中的输出或程序变化：1）进行事先评估，以识别和减少与系统安全相关的风险；2）在人工智能系统开发的各个阶段，采取有效措施确保内在安全（减少风险因素，如设备的能量水平）和功能安全（通过使用附加控制设备减少风险，如发生故障时自动停止）；3）向相关方解释系统设计者的意图和适用性；4）对用户和第三方的生命、安全或财产进行安全评估（例如，优先考虑保护人类生命、安全、财产的设计思路）。同时，开发者还需要注意人工智能系统的安全性。除了遵守专业机构和权威机构的相关文件、指导和信息安全措施外，开发者还需注意以下几点，特别是人工智能系统在训练过程中产生的输出或程序变更：（1）需要关注系统的可靠性（即是否能按预期运行且不被非法第三方干扰）和抵御攻击或物理事故的能力。确保人工智能系统的安全性、完整性，以及与人工智能系统信息安全性相关的必要信息的可用性；（2）进行事前评估，以识别和控制与人工智能系统安全相关的风险；（3）在人工智能系统开发过程中，采取必要措施以保持安全性，基于所应用技术的特点（设计时的安全性）。At the same time,developers also need to pay attention to the security of AI systems.In addition to complying with relevant documents,guidance and information security measures of professional institutions and authorities,developers need to pay attention to the following points,especially the output or program changes during the training process of AI systems:(1)Attention should be paid to the reliability of the system(that is,whether it can operate as expected and not be interfered by illegal third parties)and the ability to resist attacks or physical accidents.Ensure the security and integrity of AI systems,and the availability of necessary information related to the information security of AI systems;(2)Conduct an assessment in advance to identify and control risks associated with the security of AI systems;(3)In the process of developing AI systems,necessary measures should be taken to maintain their security based on the characteristics of the applied technology(security during design).5.内容安全 5.Content security 相关法规及监管Relevant laws and regulations越南政府在制定相关法律法规和指导方针时，特别强调了生成式人工智能产品的内容安全问题。具体来说：The Vietnamese government has placed particular emphasis on the content security of generative AI products when formulating relevant laws,regulations and guidelines.Specifically:人工智能开发指南 中明确要求开发者确保人工智能系统不会侵犯用户或第三方的隐私权。该指南还强调开发者在开发与人类相关的人工智能系统时应特别关注尊重相关个人的人权和尊严。此外，开发者需采取预防措施，确保人工智能系统不会违反越南基本原则中的人类价值和社会道德。The Guide explicitly requires developers to ensure that AI systems do not infringe upon the privacy right of users or third parties.The Guidelines also emphasize that developers should pay special attention to respecting the human rights and dignity of the individuals concerned when developing AI systems related to human beings.In addition,developers need to take precautions to ensure that AI systems do not violate human values and social morality in Vietnams fundamental principles数字技术产业法（征求意见稿）中提出国家鼓励企业、组织和个人开发、提供、部署和使用可靠的、以人为本的人工智能系统，并要求对人工智能系统按照对“组织、个人健康、合法权益、人身或者财产安全”影响的风险程度进行分类。该草案还规定了个人智能生成物的可识别性要求，即由人工智能创造的数字技术产品必须带有识别标签，以确保人工智能系统的输出以人工创建或操纵的机器可读和可检测的格式进行标记。The draft Law on Digital Technology Industry proposes that the state encourages enterprises,organizations and individuals to develop,provide,deploy and use reliable and people-oriented AI systems,and requires that AI systems be classified according to the risk degree of their impact on organizations,personal health,legitimate rights and interests,personal or property safety.The draft also stipulates requirements for the identifiability of AI generated content,that is,digital technology products created by AI must bear identification tags to ensure that the output of the AI system is marked in a machine-readable and detectable format created or manipulated manually.人工智能生命周期国家标准草案提出了人工智能开发的生命周期流程，并力求确保人工智能开发安全、合乎道德且透明。该草案呼吁进行基于风险的评估，以评估和减轻人工智能系统和应用程序的潜在安全风险。The draft National Standard on Artificial Intelligence Life Cycle Processes and Quality Requirements proposes the life cycle processes of AI development and seeks to ensure that AI development is safe,ethical and transparent.The draft calls for a risk-based assessment to evaluate and mitigate potential security risks of AI systems and applications.虽然目前尚未发现具体的监管案例，但从上述法律法规和指导方针中可以看出越南政府对于人工智能产品内容安全的高度关注。越南政府希望通过建立相应的监管框架来确保人工智能技术的健康发展，并平衡商业利益与消费者权益。Although no specific regulation cases have been found yet,it can be seen from the above laws,regulations and guidelines that the Vietnamese government pays great attention to the content security of AI products.The Vietnamese government hopes to ensure the healthy development of AI technology and balance commercial interests and consumer rights by establishing a corresponding regulatory framework.6.生成物知识产权可版权性 6.The copyrightability of intellectual property of generated content 越南对于AI生成物可版权性暂无定论。Vietnam has had no definite conclusion yet on the copyrightability of AI generated content.根据2021年出台的2030年人工智能研究、发展和应用国家战略，越南计划在2030年之前制定与人工智能相关的知识产权的附加法律文件。According to the National Strategy for Research,Development and Application of AI by 2030 issued in 2021,Vietnam plans to formulate additional legal documents on intellectual property related to AI before 2030.根据越南知识产权法第 143条，作品必须由作者通过智力劳动直接创作，不得抄袭他人作品。实际上，为了确保越南版权保护的质量，作品必须具有原创性(即作者自己的智力创作)和创造性(即足够的智力创造力)。版权自作品被固定在有形媒介之时起就存在(无论其内容、质量、形式、模式和语言，也无论该作品是否已出版或注册)，只要它符合独创性要求(这意味着它是独立创作的，不是抄袭别人的作品，并且表现出了一点创造力。）According to Article 143 of the Intellectual Property Law of Vietnam,works must be directly created by the author through intellectual labor,and the author shall not plagiarize others works.In fact,in order to ensure the quality of copyright protection in Vietnam,works must be original(i.e.the authors own intellectual creation)and creative(i.e.sufficient intellectual creativity).Copyright exists from the moment a work is fixed in a tangible medium(regardless of its content,quality,form,mode and language,and regardless of whether the work has been published or registered),provided it meets the requirements of originality(meaning that it is independently created,is not copied from others works,and shows a modicum of creativity).暂未检索到越南关于AI生成物可版权性相关的案例及新闻。No cases or news related to the copyrightability of AI generated content in Vietnam have been retrieved yet.我们认为，越南知识产权法也强调了作为作者的“人”的存在，以及人的原创性和创造力，可参考新加坡当前对于该问题的态度。We believe that Vietnams Intellectual Property Law also emphasizes the existence of the person as the author,as well as the originality and creativity of the person,and we can refer to Singapores current attitude towards this issue.7.大模型透明度 7.Transparency of large model 2023 年 4 月 20 日，信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准草案征求公众意见。该草案提及了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求。但暂时未提出为实现透明度这一目标更详细的要求。On April 20,2023,the Ministry of Information and Communications(MIC)sought public comments on the draft National Standards for AI and Big Data.The draft mentions the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules,and puts forward quality requirements for AI security,privacy and ethics.However,no more detailed requirements for achieving the goal of transparency have been proposed for the time being.8.用户权利保护8.User rights protection 越南积极制定AI指导方针和原则，并高度重视用户权利。以下是越南人工智能用户权利的要点：Vietnam actively develops AI guidelines and principles and attaches great importance to user rights.The following are key points for AI user rights in Vietnam:1.用户数据权利及安全：1.User data rights and safety:科技部(MOST)发布了优先考虑用户安全和隐私的指导方针。这些指导方针强调，人工智能系统不得直接或间接损害用户或第三方。开发人员必须确保人工智能系统的安全性、可靠性和物理完整性，同时保护用户隐私，包括保护空间隐私、个人数据和通信机密性。此外，数据法草案概述了禁止的人工智能行为，包括用于根据敏感标准评估或分类个人的系统。MOST issued guidelines that prioritize user security and privacy.These guidelines emphasize that AI systems must not directly or indirectly harm users or third parties.Developers must ensure the security,reliability,and physical integrity of AI systems while protecting user privacy,including space privacy,personal data,and the confidentiality of communications.In addition,the draft Digital Act outlines prohibited AI practices,including systems for assessing or classifying individuals based on sensitive criteria.2.生成内容安全：2.Generated content security:越南第 24/2018/QH14 号网络安全法，要求平台所有者根据网络安全机构的要求预防、检测和删除有害内容。这项法律体现了针对人工智能生成内容的互联网审查法规日益增多的趋势。Cybersecurity Lawof Vietnam No.24/2018/QH14 requires platform owners to prevent,detect and delete harmful content according to the requirements of cybersecurity agencies.The law reflects the growing trend of Internet censorship regulations for AI generated content.3.透明度和问责制：3.Transparency and accountability:信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准详细说明了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求，高度强调对利益相关者的问责制和对用户的支持。The Ministry of Information and Communications(MIC)specified the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules and put forward quality requirements for AI security,privacy and ethics,with a high emphasis on accountability for stakeholders and support for users,in accordance with the National Standards for AI and Big Data.4.反歧视：4.Anti-discrimination:指南提倡尊重人权和尊严。开发人员应采取措施防止因训练数据存在偏见而导致的歧视或不公平。道德规范对于最大限度地发挥人工智能应用的优势和减少其危害至关重要。The guidelines advocate respect for human rights and dignity.Developers should take steps to prevent discrimination or unfairness caused by the biased training data.Ethical standards are essential to maximize the benefits of AI applications and minimize their harm.49 第二章、越南相关法规及监管越南政府在制定相关法律法规和指导方针时，特别强调了生成式人工智能产品的内容安全问题。具体来说：人工智能开发指南 中明确要求开发者确保人工智能系统不会侵犯用户或第三方的隐私权。该指南还强调开发者在开发与人类相关的人工智能系统时应特别关注尊重相关个人的人权和尊严。此外，开发者需采取预防措施，确保人工智能系统不会违反越南基本原则中的人类价值和社会道德。数字技术产业法（征求意见稿）中提出国家鼓励企业、组织和个人开发、提供、部署和使用可靠的、以人为本的人工智能系统，并要求对人工智能系统按照对“组织、个人健康、合法权益、人身或者财产安全”影响的风险程度进行分类。该草案还规定了个人智能生成物的可识别性要求，即由人工智能创造的数字技术产品必须带有识别标签，以确保人工智能系统的输出以人工创建或操纵的机器可读和可检测的格式进行标记。人工智能生命周期国家标准草案提出了人工智能开发的生命周期流程，并力求确保人工智能开发安全、合乎道德且透明。该草案呼吁进行基于风险的评估，以评估和减轻人工智能系统和应用程序的潜在安全风险。虽然目前尚未发现具体的监管案例，但从上述法律法规和指导方针中可以看出越南政府对于人工智能产品内容安全的高度关注。越南政府希望通过建立相应的监管框架来确保人工智能技术的健康发展，并平衡商业利益与消费者权益。Although no specific regulation cases have been found yet,it can be seen from the above laws,regulations and guidelines that the Vietnamese government pays great attention to the content security of AI products.The Vietnamese government hopes to ensure the healthy development of AI technology and balance commercial interests and consumer rights by establishing a corresponding regulatory framework.6.生成物知识产权可版权性 6.The copyrightability of intellectual property of generated content 越南对于AI生成物可版权性暂无定论。Vietnam has had no definite conclusion yet on the copyrightability of AI generated content.根据2021年出台的2030年人工智能研究、发展和应用国家战略，越南计划在2030年之前制定与人工智能相关的知识产权的附加法律文件。According to the National Strategy for Research,Development and Application of AI by 2030 issued in 2021,Vietnam plans to formulate additional legal documents on intellectual property related to AI before 2030.根据越南知识产权法第 143条，作品必须由作者通过智力劳动直接创作，不得抄袭他人作品。实际上，为了确保越南版权保护的质量，作品必须具有原创性(即作者自己的智力创作)和创造性(即足够的智力创造力)。版权自作品被固定在有形媒介之时起就存在(无论其内容、质量、形式、模式和语言，也无论该作品是否已出版或注册)，只要它符合独创性要求(这意味着它是独立创作的，不是抄袭别人的作品，并且表现出了一点创造力。）According to Article 143 of the Intellectual Property Law of Vietnam,works must be directly created by the author through intellectual labor,and the author shall not plagiarize others works.In fact,in order to ensure the quality of copyright protection in Vietnam,works must be original(i.e.the authors own intellectual creation)and creative(i.e.sufficient intellectual creativity).Copyright exists from the moment a work is fixed in a tangible medium(regardless of its content,quality,form,mode and language,and regardless of whether the work has been published or registered),provided it meets the requirements of originality(meaning that it is independently created,is not copied from others works,and shows a modicum of creativity).暂未检索到越南关于AI生成物可版权性相关的案例及新闻。No cases or news related to the copyrightability of AI generated content in Vietnam have been retrieved yet.我们认为，越南知识产权法也强调了作为作者的“人”的存在，以及人的原创性和创造力，可参考新加坡当前对于该问题的态度。We believe that Vietnams Intellectual Property Law also emphasizes the existence of the person as the author,as well as the originality and creativity of the person,and we can refer to Singapores current attitude towards this issue.7.大模型透明度 7.Transparency of large model 2023 年 4 月 20 日，信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准草案征求公众意见。该草案提及了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求。但暂时未提出为实现透明度这一目标更详细的要求。On April 20,2023,the Ministry of Information and Communications(MIC)sought public comments on the draft National Standards for AI and Big Data.The draft mentions the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules,and puts forward quality requirements for AI security,privacy and ethics.However,no more detailed requirements for achieving the goal of transparency have been proposed for the time being.8.用户权利保护8.User rights protection 越南积极制定AI指导方针和原则，并高度重视用户权利。以下是越南人工智能用户权利的要点：Vietnam actively develops AI guidelines and principles and attaches great importance to user rights.The following are key points for AI user rights in Vietnam:1.用户数据权利及安全：1.User data rights and safety:科技部(MOST)发布了优先考虑用户安全和隐私的指导方针。这些指导方针强调，人工智能系统不得直接或间接损害用户或第三方。开发人员必须确保人工智能系统的安全性、可靠性和物理完整性，同时保护用户隐私，包括保护空间隐私、个人数据和通信机密性。此外，数据法草案概述了禁止的人工智能行为，包括用于根据敏感标准评估或分类个人的系统。MOST issued guidelines that prioritize user security and privacy.These guidelines emphasize that AI systems must not directly or indirectly harm users or third parties.Developers must ensure the security,reliability,and physical integrity of AI systems while protecting user privacy,including space privacy,personal data,and the confidentiality of communications.In addition,the draft Digital Act outlines prohibited AI practices,including systems for assessing or classifying individuals based on sensitive criteria.2.生成内容安全：2.Generated content security:越南第 24/2018/QH14 号网络安全法，要求平台所有者根据网络安全机构的要求预防、检测和删除有害内容。这项法律体现了针对人工智能生成内容的互联网审查法规日益增多的趋势。Cybersecurity Lawof Vietnam No.24/2018/QH14 requires platform owners to prevent,detect and delete harmful content according to the requirements of cybersecurity agencies.The law reflects the growing trend of Internet censorship regulations for AI generated content.3.透明度和问责制：3.Transparency and accountability:信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准详细说明了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求，高度强调对利益相关者的问责制和对用户的支持。The Ministry of Information and Communications(MIC)specified the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules and put forward quality requirements for AI security,privacy and ethics,with a high emphasis on accountability for stakeholders and support for users,in accordance with the National Standards for AI and Big Data.4.反歧视：4.Anti-discrimination:指南提倡尊重人权和尊严。开发人员应采取措施防止因训练数据存在偏见而导致的歧视或不公平。道德规范对于最大限度地发挥人工智能应用的优势和减少其危害至关重要。The guidelines advocate respect for human rights and dignity.Developers should take steps to prevent discrimination or unfairness caused by the biased training data.Ethical standards are essential to maximize the benefits of AI applications and minimize their harm.5.内容安全 50 第二章、越南以看出越南政府对于人工智能产品内容安全的高度关注。越南政府希望通过建立相应的监管框架来确保人工智能技术的健康发展，并平衡商业利益与消费者权益。6.生成物知识产权可版权性 6.The copyrightability of intellectual property of generated content 越南对于AI生成物可版权性暂无定论。Vietnam has had no definite conclusion yet on the copyrightability of AI generated content.根据2021年出台的2030年人工智能研究、发展和应用国家战略，越南计划在2030年之前制定与人工智能相关的知识产权的附加法律文件。According to the National Strategy for Research,Development and Application of AI by 2030 issued in 2021,Vietnam plans to formulate additional legal documents on intellectual property related to AI before 2030.根据越南知识产权法第 143条，作品必须由作者通过智力劳动直接创作，不得抄袭他人作品。实际上，为了确保越南版权保护的质量，作品必须具有原创性(即作者自己的智力创作)和创造性(即足够的智力创造力)。版权自作品被固定在有形媒介之时起就存在(无论其内容、质量、形式、模式和语言，也无论该作品是否已出版或注册)，只要它符合独创性要求(这意味着它是独立创作的，不是抄袭别人的作品，并且表现出了一点创造力。）According to Article 143 of the Intellectual Property Law of Vietnam,works must be directly created by the author through intellectual labor,and the author shall not plagiarize others works.In fact,in order to ensure the quality of copyright protection in Vietnam,works must be original(i.e.the authors own intellectual creation)and creative(i.e.sufficient intellectual creativity).Copyright exists from the moment a work is fixed in a tangible medium(regardless of its content,quality,form,mode and language,and regardless of whether the work has been published or registered),provided it meets the requirements of originality(meaning that it is independently created,is not copied from others works,and shows a modicum of creativity).暂未检索到越南关于AI生成物可版权性相关的案例及新闻。No cases or news related to the copyrightability of AI generated content in Vietnam have been retrieved yet.我们认为，越南知识产权法也强调了作为作者的“人”的存在，以及人的原创性和创造力，可参考新加坡当前对于该问题的态度。We believe that Vietnams Intellectual Property Law also emphasizes the existence of the person as the author,as well as the originality and creativity of the person,and we can refer to Singapores current attitude towards this issue.7.大模型透明度 7.Transparency of large model 2023 年 4 月 20 日，信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准草案征求公众意见。该草案提及了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求。但暂时未提出为实现透明度这一目标更详细的要求。On April 20,2023,the Ministry of Information and Communications(MIC)sought public comments on the draft National Standards for AI and Big Data.The draft mentions the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules,and puts forward quality requirements for AI security,privacy and ethics.However,no more detailed requirements for achieving the goal of transparency have been proposed for the time being.8.用户权利保护8.User rights protection 越南积极制定AI指导方针和原则，并高度重视用户权利。以下是越南人工智能用户权利的要点：Vietnam actively develops AI guidelines and principles and attaches great importance to user rights.The following are key points for AI user rights in Vietnam:1.用户数据权利及安全：1.User data rights and safety:科技部(MOST)发布了优先考虑用户安全和隐私的指导方针。这些指导方针强调，人工智能系统不得直接或间接损害用户或第三方。开发人员必须确保人工智能系统的安全性、可靠性和物理完整性，同时保护用户隐私，包括保护空间隐私、个人数据和通信机密性。此外，数据法草案概述了禁止的人工智能行为，包括用于根据敏感标准评估或分类个人的系统。MOST issued guidelines that prioritize user security and privacy.These guidelines emphasize that AI systems must not directly or indirectly harm users or third parties.Developers must ensure the security,reliability,and physical integrity of AI systems while protecting user privacy,including space privacy,personal data,and the confidentiality of communications.In addition,the draft Digital Act outlines prohibited AI practices,including systems for assessing or classifying individuals based on sensitive criteria.2.生成内容安全：2.Generated content security:越南第 24/2018/QH14 号网络安全法，要求平台所有者根据网络安全机构的要求预防、检测和删除有害内容。这项法律体现了针对人工智能生成内容的互联网审查法规日益增多的趋势。Cybersecurity Lawof Vietnam No.24/2018/QH14 requires platform owners to prevent,detect and delete harmful content according to the requirements of cybersecurity agencies.The law reflects the growing trend of Internet censorship regulations for AI generated content.3.透明度和问责制：3.Transparency and accountability:信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准详细说明了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求，高度强调对利益相关者的问责制和对用户的支持。The Ministry of Information and Communications(MIC)specified the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules and put forward quality requirements for AI security,privacy and ethics,with a high emphasis on accountability for stakeholders and support for users,in accordance with the National Standards for AI and Big Data.4.反歧视：4.Anti-discrimination:指南提倡尊重人权和尊严。开发人员应采取措施防止因训练数据存在偏见而导致的歧视或不公平。道德规范对于最大限度地发挥人工智能应用的优势和减少其危害至关重要。The guidelines advocate respect for human rights and dignity.Developers should take steps to prevent discrimination or unfairness caused by the biased training data.Ethical standards are essential to maximize the benefits of AI applications and minimize their harm.51 第二章、越南越南对于AI生成物可版权性暂无定论。根据2021年出台的2030年人工智能研究、发展和应用国家战略，越南计划在2030年之前制定与人工智能相关的知识产权的附加法律文件。根据越南知识产权法第 143条，作品必须由作者通过智力劳动直接创作，不得抄袭他人作品。实际上，为了确保越南版权保护的质量，作品必须具有原创性(即作者自己的智力创作)和创造性(即足够的智力创造力)。版权自作品被固定在有形媒介之时起就存在(无论其内容、质量、形式、模式和语言，也无论该作品是否已出版或注册)，只要它符合独创性要求(这意味着它是独立创作的，不是抄袭别人的作品，并且表现出了一点创造力。）暂未检索到越南关于AI生成物可版权性相关的案例及新闻。我们认为，越南知识产权法也强调了作为作者的“人”的存在，以及人的原创性和创造力，可参考新加坡当前对于该问题的态度。7.大模型透明度 7.Transparency of large model 2023 年 4 月 20 日，信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准草案征求公众意见。该草案提及了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求。但暂时未提出为实现透明度这一目标更详细的要求。8.用户权利保护8.User rights protection 越南积极制定AI指导方针和原则，并高度重视用户权利。以下是越南人工智能用户权利的要点：Vietnam actively develops AI guidelines and principles and attaches great importance to user rights.The following are key points for AI user rights in Vietnam:1.用户数据权利及安全：1.User data rights and safety:科技部(MOST)发布了优先考虑用户安全和隐私的指导方针。这些指导方针强调，人工智能系统不得直接或间接损害用户或第三方。开发人员必须确保人工智能系统的安全性、可靠性和物理完整性，同时保护用户隐私，包括保护空间隐私、个人数据和通信机密性。此外，数据法草案概述了禁止的人工智能行为，包括用于根据敏感标准评估或分类个人的系统。MOST issued guidelines that prioritize user security and privacy.These guidelines emphasize that AI systems must not directly or indirectly harm users or third parties.Developers must ensure the security,reliability,and physical integrity of AI systems while protecting user privacy,including space privacy,personal data,and the confidentiality of communications.In addition,the draft Digital Act outlines prohibited AI practices,including systems for assessing or classifying individuals based on sensitive criteria.2.生成内容安全：2.Generated content security:越南第 24/2018/QH14 号网络安全法，要求平台所有者根据网络安全机构的要求预防、检测和删除有害内容。这项法律体现了针对人工智能生成内容的互联网审查法规日益增多的趋势。Cybersecurity Lawof Vietnam No.24/2018/QH14 requires platform owners to prevent,detect and delete harmful content according to the requirements of cybersecurity agencies.The law reflects the growing trend of Internet censorship regulations for AI generated content.3.透明度和问责制：3.Transparency and accountability:信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准详细说明了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求，高度强调对利益相关者的问责制和对用户的支持。The Ministry of Information and Communications(MIC)specified the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules and put forward quality requirements for AI security,privacy and ethics,with a high emphasis on accountability for stakeholders and support for users,in accordance with the National Standards for AI and Big Data.4.反歧视：4.Anti-discrimination:指南提倡尊重人权和尊严。开发人员应采取措施防止因训练数据存在偏见而导致的歧视或不公平。道德规范对于最大限度地发挥人工智能应用的优势和减少其危害至关重要。The guidelines advocate respect for human rights and dignity.Developers should take steps to prevent discrimination or unfairness caused by the biased training data.Ethical standards are essential to maximize the benefits of AI applications and minimize their harm.6.生成物知识产权可版权性 52 第二章、越南2023 年 4 月 20 日，信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准草案征求公众意见。该草案提及了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求。但暂时未提出为实现透明度这一目标更详细的要求。8.用户权利保护8.User rights protection 越南积极制定AI指导方针和原则，并高度重视用户权利。以下是越南人工智能用户权利的要点：Vietnam actively develops AI guidelines and principles and attaches great importance to user rights.The following are key points for AI user rights in Vietnam:1.用户数据权利及安全：1.User data rights and safety:科技部(MOST)发布了优先考虑用户安全和隐私的指导方针。这些指导方针强调，人工智能系统不得直接或间接损害用户或第三方。开发人员必须确保人工智能系统的安全性、可靠性和物理完整性，同时保护用户隐私，包括保护空间隐私、个人数据和通信机密性。此外，数据法草案概述了禁止的人工智能行为，包括用于根据敏感标准评估或分类个人的系统。MOST issued guidelines that prioritize user security and privacy.These guidelines emphasize that AI systems must not directly or indirectly harm users or third parties.Developers must ensure the security,reliability,and physical integrity of AI systems while protecting user privacy,including space privacy,personal data,and the confidentiality of communications.In addition,the draft Digital Act outlines prohibited AI practices,including systems for assessing or classifying individuals based on sensitive criteria.2.生成内容安全：2.Generated content security:越南第 24/2018/QH14 号网络安全法，要求平台所有者根据网络安全机构的要求预防、检测和删除有害内容。这项法律体现了针对人工智能生成内容的互联网审查法规日益增多的趋势。Cybersecurity Lawof Vietnam No.24/2018/QH14 requires platform owners to prevent,detect and delete harmful content according to the requirements of cybersecurity agencies.The law reflects the growing trend of Internet censorship regulations for AI generated content.3.透明度和问责制：3.Transparency and accountability:信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准详细说明了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求，高度强调对利益相关者的问责制和对用户的支持。The Ministry of Information and Communications(MIC)specified the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules and put forward quality requirements for AI security,privacy and ethics,with a high emphasis on accountability for stakeholders and support for users,in accordance with the National Standards for AI and Big Data.4.反歧视：4.Anti-discrimination:指南提倡尊重人权和尊严。开发人员应采取措施防止因训练数据存在偏见而导致的歧视或不公平。道德规范对于最大限度地发挥人工智能应用的优势和减少其危害至关重要。The guidelines advocate respect for human rights and dignity.Developers should take steps to prevent discrimination or unfairness caused by the biased training data.Ethical standards are essential to maximize the benefits of AI applications and minimize their harm.7.大模型透明度 8.用户权利保护 越南积极制定AI指导方针和原则，并高度重视用户权利。以下是越南人工智能用户权利的要点：1.用户数据权利及安全：科技部(MOST)发布了优先考虑用户安全和隐私的指导方针。这些指导方针强调，人工智能系统不得直接或间接损害用户或第三方。开发人员必须确保人工智能系统的安全性、可靠性和物理完整性，同时保护用户隐私，包括保护空间隐私、个人数据和通信机密性。此外，数据法草案概述了禁止的人工智能行为，包括用于根据敏感标准评估或分类个人的系统。2.生成内容安全：越南第 24/2018/QH14 号网络安全法，要求平台所有者根据网络安全机构的要求预防、检测和删除有害内容。这项法律体现了针对人工智能生成内容的互联网审查法规日益增多的趋势。3.透明度和问责制：3.Transparency and accountability:信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准详细说明了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求，高度强调对利益相关者的问责制和对用户的支持。The Ministry of Information and Communications(MIC)specified the goal of establishing quality assurance and transparency for AI modules and put forward quality requirements for AI security,privacy and ethics,with a high emphasis on accountability for stakeholders and support for users,in accordance with the National Standards for AI and Big Data.4.反歧视：4.Anti-discrimination:指南提倡尊重人权和尊严。开发人员应采取措施防止因训练数据存在偏见而导致的歧视或不公平。道德规范对于最大限度地发挥人工智能应用的优势和减少其危害至关重要。The guidelines advocate respect for human rights and dignity.Developers should take steps to prevent discrimination or unfairness caused by the biased training data.Ethical standards are essential to maximize the benefits of AI applications and minimize their harm.53 第二章、越南3.透明度和问责制：信息和通信部(MIC)就人工智能和大数据国家标准详细说明了建立人工智能模块质量保证和透明度的目标，提出了人工智能安全、隐私和道德方面的质量要求，高度强调对利益相关者的问责制和对用户的支持。4.反歧视：指南提倡尊重人权和尊严。开发人员应采取措施防止因训练数据存在偏见而导致的歧视或不公平。道德规范对于最大限度地发挥人工智能应用的优势和减少其危害至关重要。54 第二章、越南第三章、泰国 二）泰国生成式人工智能合规核心问题1.基础模型和AI产品关系及定性2.大模型预训练使用公开数据合规3.数据本地化和跨境数据4.开发者安全责任5.内容安全6.生成物知识产权可版性7.大模型透明度8.用户权利保护一）泰国生成式人工智能产业及监管 1.生成式人工智能在泰国的发展现状和地位2.泰国生成式人工智能监管框架一）泰国生成式人工智能产业及监管1）生成式AI产业政策自2022年起，泰国高等教育与科研创新部（MHESI）启动国家人工智能发展计划，同时还打造了相关创新成果，如OpenThaiGPT这样一款泰语聊天机器人，以及编写泰国首本人工智能伦理指南书。泰国高等教育与科研创新部（MHESI）联合泰国数字经济与社会部（DE）牵头启动6个项目，以推动泰国国家人工智能发展战略第二阶段（2024-2027）全方位落地实施。2024年开年，泰国高等教育与科研创新部（MHESI）联合泰国数字经济与社会部（DE），讨论了泰国国家人工智能发展战略第二阶段（2024-2027）驱动下的试点项目（草案），拟定了6个重点项目，以此来推动泰国人工智能全方位落地实施。ETDA 关于人工智能创新测试中心（沙盒）的公告草案和ETDA 关于使用人工智能系统的风险评估的公告草案（均发布于2023 年 7 月 18 日）。除了国家行动计划外，泰国电子交易发展局就人工智能沙盒和人工智能风险评估通知草案以及促进国家人工智能创新法案草案举行了公众咨询（已于 2023 年 8 月结束）。该机构预计将继续关注人工智能，并可能提出更多法规和指导方针草案供公众咨询。在公共部门，数字政府机构已为政府服务推出了人工智能框架，并就公共部门的人工智能伦理提出了政策建议，为政府采用人工智能做好准备。然而，政府机构对在其运营中使用人工智能仍持谨慎态度。ETDA Draft Announcement on AI Innovation Testing Center(Sandbox),ETDA Draft Announcement on Risk Assessment of the Use of AI Systems (Both were issued on July 18,2023).In addition to the National Action Plan,the Electronic Transactions Development Council of Thailand held a public consultation(which ended in August 2023)on the draft AI Sandbox and AI Risk Assessment Notification,as well as the national Draft of the Act on the Promotion and Support of National Artificial Intelligence Innovation.The council is expected to continue focusing on AI and may propose more draft regulations and guidelines for public consultation.In the public sector,digital government organs have introduced an AI framework for government services and put forward policy recommendations on AI ethics,in preparation for government adoption of AI.However,government organs remain cautious about using AI in their operations.（2）生成式AI企业案例(2)Generative AI company cases 活跃在泰国的生成式AI企业：Generative AI companies operating in Thailand Amity Solutions Amity Solutions网址：https:/ Solutions是一家位于泰国曼谷的软件服务提供商。自2012年成立以来，Amity Solutions逐步发展成为泰国领先的人工智能SaaS提供商。其核心产品包括企业聊天机器人平台Amity Bots、语音机器人平台Amity Voice、以及企业员工协作平台Eko等。自2023年初以来，Amity Solutions已将其主要重心转向生成式AI应用程序和解决方案的开发和构建。Amity Solutions is a software service provider located in Bangkok,Thailand.Since its establishment in 2012,Amity Solutions has gradually developed into Thailands leading AI SaaS provider.Its core products include the enterprise chatbot platform Amity Bots,the voice robot platform Amity Voice,and the enterprise employee collaboration platform Eko.Since the beginning of 2023,Amity Solutions has shifted its primary focus to developing and constructing generative AI applications and Solutions.华为云（Huawei Cloud）Huawei Cloud 华为云通过其AI原生数据库GaussDB及先锋计划，助力泰国的数字化转型。华为在曼谷举办了2024华为云数据库泰国峰会，展示了GaussDB解决方案，并推出了GaussDB先锋计划，以促进泰国数据库技术的创新应用。华为云还在泰国发布了GaussDB(DWS)3.0，新一代云原生数据仓库，进一步推动泰国的AI和数字化基础设施发展。Huawei Cloud helps digital transformation in Thailand through its AI native database GaussDB and pioneer program.Huawei hosted the 2024 Huawei Cloud Database Thailand Summit in Bangkok,showcased GaussDB solutions,and launched the GaussDB Pioneer Program to promote Thailands innovative database technology application.Huawei Cloud has also released GaussDB(DWS)3.0 in Thailand,a new generation of cloud-native data warehouse,further promoting the development of AI and digitalization infrastructure in Thailand.阿里云Alibaba Cloud阿里巴巴集团旗下阿里云宣布将在包括泰国在内的全球多个国家投资新建数据中心，重点布局AI基础设施。同时，阿里云AI技术将首次“出海”。阿里云宣布，大模型服务平台百炼国际版即将上线，提供一站式、全托管的大模型定制与应用服务；阿里云最新版基座模型通义千问2.5将通过百炼平台提供API。Alibaba Cloud,a subsidiary of Alibaba Group,has announced it will invest in and construct new data centers in many countries worldwide,including Thailand,focusing on strategically deploying AI infrastructure.At the same time,Alibaba Clouds AI technology will venture overseas for the first time.Alibaba Cloud has announced that Model Studio International,a large model service platform,will be launched soon,providing one-stop,fully managed large model customization and application services;Alibaba Clouds latest foundational model,Tongyi Qianwen 2.5,will offer API access via the Model Studio platform.阿里巴巴集团旗下阿里大文娱集团与泰国T&B环球媒体集团联合举办了数字人产品“禄小斋”，这是中国企业为海外市场打造的首个超写实大模型数字人。大文娱团队通过运用AI技术和数字人技术，从外形到交互都力争接近真人。在虚实互动上，禄小斋接入“通义星辰”大模型，可以开放式回答各类问题。Alibaba Culture and Entertainment Group,a subsidiary of Alibaba Group,and Thailands T&B Global Media Group jointly launched the digital human product LuLu,the first hyper-realistic large model digital human created by a Chinese company for the overseas market.The Culture and Entertainment Group used AI technology and digital human technology to strive to make everything from appearance to interaction as close to real people as possible.Regarding virtual-reality interaction,LuLu connected to the Tongyi Xingchen large model,allowing her to answer all kinds of questions openly.其他国家投资该国情况Foreign investments in Thailand泰国基于其高质量基础设施、极具吸引力的激励措施等优势吸引了全球多个国家前来投资。Thailand has attracted investments from many countries worldwide based on its advantages,such as high-quality infrastructure and attractive incentives.亚马逊网络服务（AWS）作为行业领头羊，宣布将斥资高达 2000 亿泰铢在泰国开发数据中心，其中 250 亿泰铢将用于建设三个设施。AWS计划到2037年在泰国投资建设价值超过1900亿泰铢的数据中心，以推动泰国的数字化转型进程。AWS泰国国家总监瓦特森表示，AWS亚太（曼谷）区域将于2025年初在泰国设立，预计到2037年投资额将超过1900亿泰铢。在人工智能人才培养方面，自2017年以来，AWS已为50,000多名泰国人提供了云技能培训，计划2026年培训人数达到100,000 人。As an industry leader,Amazon Web Services(AWS)announced that it will invest up to THB200 billion to develop data centers in Thailand,of which THB25 billion will be used to build three facilities.AWS plans to invest more than THB190 billion in data centers in Thailand by 2037 to drive Thailands digital transformation.Watson,the Director of AWS Thailand,has announced that the AWS Asia Pacific(Bangkok)Region will be established in Thailand by early 2025,and the investments are expected to exceed THB190 billion by 2037.In terms of AI talent training,AWS has provided cloud skills training to more than 50,000 Thais since 2017,and the company aims to expand this reach to 100,000 individuals by the year 2026.微软首席执行官萨蒂亚纳德拉宣布在泰国投资创建第一个区域数据中心，以促进云端和人工智能（AI）基础设施的发展，并承诺为超过10万泰国人提供人工智能培训以开发技术。微软是继亚马逊和谷歌之后又一家在泰国建设新的云计算和人工智能基础设施的美国科技巨头。Satya Nadella,CEO of Microsoft,has announced an investment in Thailand to create the first regional data center to promote the development of cloud and AI(AI)infrastructure and pledged to provide AI training to more than 100,000 Thais to develop the technology.Microsoft is the latest American tech giant to build new cloud computing and AI infrastructure in Thailand,following Amazon and Google.此外，其他获得泰国投资委员会投资激励的公司也承诺在泰国进行巨额投资。澳大利亚的NextDC宣布投资预算137亿泰铢，新加坡的STT GDC承诺投资45亿泰铢，新加坡的Evolution Data Center承诺投资40亿泰铢，美国Supernap（Switch）承诺投资30亿泰铢，日本Telehouse承诺投资27亿泰铢，香港One Asia承诺投资20亿泰铢。Furthermore,numerous other companies that have received investment incentives from the Thailand Board of Investment(BOI)have also pledged to make significant investments in Thailand.Australias NextDC announced an investment budget of THB13.7 billion,Singapores STT GDC pledged an investment of THB4.5 billion,Singapores Evolution Data Center committed to investing THB4 billion,US Supernap(Switch)promised an investment of THB3 billion,Japans Telehouse pledged an investment of THB2.7 billion,and Hong Kongs One Asia committed to investing THB2 billion.2.泰国生成式人工智能监管框架2.Regulatory framework for generative AI in Thailand（1）泰国政府部门治理总框架(1)General framework of government governance in Thailand 泰国目前暂无AI和机器学习专项法律。泰国有意进行监管，但方式尚待确定。据曼谷邮报报道，泰国国家数字经济与社会委员会秘书长普查坦表示，该委员会已制定人工智能道德准则。数字经济促进小组将研究起草人工智能法规，对违反人工智能道德的行为者进行强制执行。2024年6月14日，泰国国家数字经济和社会委员会办公室宣布，已指示泰国电子交易发展局（ETDA）制定人工智能监管立法。在制定法规的同时，ETDA 正在审查欧盟人工智能法案等先例是否适用于泰国，同时考虑到欧盟和泰国之间不同的文化规范和价值观。There is currently no special law on AI and machine learning in Thailand.Thailand is interested in regulation,but the method has yet to be determined.According to the Bangkok Post,Surveen Saphan,secretary-general of the National Digital Economy and Society Commission of Thailand,said the committee had developed the AI Ethics Guideline.The digital economy promotion team will study and draft AI regulations to enforce penalties against violators of AI ethics.On June 14,2024,the Office of the National Digital Economy and Society Commission of Thailand announced that it had instructed Thailands Electronic Transactions Development Agency(ETDA)to develop AI regulation legislation.While developing the regulations,ETDA is reviewing whether precedents such as the European Unions Artificial Intelligence Act are applicable to Thailand,taking into account the different cultural norms and values between the European Union and Thailand.2022年，泰国政府部门开始研究多个司法管辖区在监管人工智能方面的监管发展和方法，结果两个不同的监管机构提出了两份不同的立法草案。两部法律草案对人工智能监管的目标各不相同：人工智能皇家法令草案建议制定更严格的规则，而人工智能法案草案则倾向于在保护消费者的同时促进人工智能发展。然而，在人工智能立法的这些阶段，他们的立法计划仍不确定。In 2022,the Thai government departments started to study the regulatory developments and approaches to regulating AI in multiple jurisdictions,and two different regulatory bodies proposed two different drafts of legislation.The two draft laws differ in their objectives for AI regulation:the Draft Royal Decree on AI proposes stricter rules.At the same time,the Draft Artificial Intelligence Act favors the development of AI while protecting consumers.However,their legislative plans remain uncertain at these stages of AI legislation.关于使用人工智能系统的商业运营的皇家法令草案（AI 皇家法令草案）于 2022 年底由国家数字经济和社会委员会（ONDE）办公室在公开听证会上首次提出。它将根据电子交易法 BE 2544(2001)（ETA）颁布，该法案赋予发布此类法令的权力。Draft Royal Decree on Business Operations that Use Artificial Intelligence Systems(Draft Royal Decree on AI).It was first proposed by the Office of the National Digital Economy and Society Commission(ONDE)at a public hearing in late 2022.It will be enacted under the Electronic Transactions Act BE 2544(2001)(ETA),which gives the power to issue such decrees.泰国促进和支持人工智能创新法案（草案）(2023年7月18日)。Draft Act on the Promotion and Support of AI Innovations in Thailand(Draft)(July 18,2023)泰国促进和支持人工智能创新法案草案（AI 法案草案）于 2023 年初由电子交易发展局(ETDA)首次提出，随后于 2023 年中期进行了更新并再次公开听证。与 AI 皇家法令草案不同，AI 法案草案旨在作为一项单独的法案颁布，不受 ETA 约束。Draft Act on the Promotion and Support of AI Innovations in Thailand(Draft AI Act)was first proposed by the Electronic Transactions Development Authority(ETDA)in early 2023.It was subsequently updated and again put to a public hearing in mid-2023.Unlike the Draft Royal Decree on AI,the Draft AI Act is intended to be enacted separately and not subject to the ETA.政府管理和服务人工智能（2019 年 11 月）AI for Government Administration and Services(November 2019)人工智能政府框架（2019 年 12 月）AI Government Framework(December 2019)（2）AI领域主要监管机构及其职责(2)Primary regulators and their responsibilities in the AI field 国家数字经济和社会部（MDES）Ministry of Digital Economy and Society(MDES)网址：https:/www.mdes.go.th/homeWebsite:https:/www.mdes.go.th/home联系方式：02-141-6747Contact information:02-141-6747泰国数字经济促进局（Digital Economy Promotion Agency，DEPA）Thailands Digital Economy Promotion Agency(DEPA)网址：https:/www.depa.or.th/th/Website:https:/www.depa.or.th/th/联系方式： 66 2026 2333Contact information: 66 2026 2333电子交易发展机构（Electronic Transactions Development Agency，ETDA）Electronic Transactions Development Agency(ETDA)网址:https:/www.etda.or.th/en/Website:https:/www.etda.or.th/en/联系方式：02 123 1234Contact information:02 123 12341.生成式人工智能在泰国的发展现状和地位56 第三章、泰国2）生成式AI企业案例活跃在泰国的生成式AI企业：Amity Solutions网址：https:/ Solutions是一家位于泰国曼谷的软件服务提供商。自2012年成立以来，Amity Solutions逐步发展成为泰国领先的人工智能SaaS提供商。其核心产品包括企业聊天机器人平台Amity Bots、语音机器人平台Amity Voice、以及企业员工协作平台Eko等。自2023年初以来，Amity Solutions已将其主要重心转向生成式AI应用程序和解决方案的开发和构建。华为云（Huawei Cloud）华为云通过其AI原生数据库GaussDB及先锋计划，助力泰国的数字化转型。华为在曼谷举办了2024华为云数据库泰国峰会，展示了GaussDB解决方案，并推出了GaussDB先锋计划，以促进泰国数据库技术的创新应用。华为云还在泰国发布了GaussDB(DWS)3.0，新一代云原生数据仓库，进一步推动泰国的AI和数字化基础设施发展。阿里云阿里巴巴集团旗下阿里云宣布将在包括泰国在内的全球多个国家投资新建数据中心，重点布局AI基础设施。同时，阿里云AI技术将首次“出海”。阿里云宣布，大模型服务平台百炼国际版即将上线，提供一站式、全托管的大模型定制与应用服务；阿里云最新版基座模型通义千问2.5将通过百炼平台提供API。阿里巴巴集团旗下阿里大文娱集团与泰国T&B环球媒体集团联合举办了数字人产品“禄小斋”，这是中国企业为海外市场打造的首个超写实大模型数字人。大文娱团队通过运用AI技术和数字人技术，从外形到交互都力争接近真人。在虚实互动上，禄小斋接入“通义星辰”大模型，可以开放式回答各类问题。Alibaba Culture and Entertainment Group,a subsidiary of Alibaba Group,and Thailands T&B Global Media Group jointly launched the digital human product LuLu,the first hyper-realistic large model digital human created by a Chinese company for the overseas market.The Culture and Entertainment Group used AI technology and digital human technology to strive to make everything from appearance to interaction as close to real people as possible.Regarding virtual-reality interaction,LuLu connected to the Tongyi Xingchen large model,allowing her to answer all kinds of questions openly.其他国家投资该国情况Foreign investments in Thailand泰国基于其高质量基础设施、极具吸引力的激励措施等优势吸引了全球多个国家前来投资。Thailand has attracted investments from many countries worldwide based on its advantages,such as high-quality infrastructure and attractive incentives.亚马逊网络服务（AWS）作为行业领头羊，宣布将斥资高达 2000 亿泰铢在泰国开发数据中心，其中 250 亿泰铢将用于建设三个设施。AWS计划到2037年在泰国投资建设价值超过1900亿泰铢的数据中心，以推动泰国的数字化转型进程。AWS泰国国家总监瓦特森表示，AWS亚太（曼谷）区域将于2025年初在泰国设立，预计到2037年投资额将超过1900亿泰铢。在人工智能人才培养方面，自2017年以来，AWS已为50,000多名泰国人提供了云技能培训，计划2026年培训人数达到100,000 人。As an industry leader,Amazon Web Services(AWS)announced that it will invest up to THB200 billion to develop data centers in Thailand,of which THB25 billion will be used to build three facilities.AWS plans to invest more than THB190 billion in data centers in Thailand by 2037 to drive Thailands digital transformation.Watson,the Director of AWS Thailand,has announced that the AWS Asia Pacific(Bangkok)Region will be established in Thailand by early 2025,and the investments are expected to exceed THB190 billion by 2037.In terms of AI talent training,AWS has provided cloud skills training to more than 50,000 Thais since 2017,and the company aims to expand this reach to 100,000 individuals by the year 2026.微软首席执行官萨蒂亚纳德拉宣布在泰国投资创建第一个区域数据中心，以促进云端和人工智能（AI）基础设施的发展，并承诺为超过10万泰国人提供人工智能培训以开发技术。微软是继亚马逊和谷歌之后又一家在泰国建设新的云计算和人工智能基础设施的美国科技巨头。Satya Nadella,CEO of Microsoft,has announced an investment in Thailand to create the first regional data center to promote the development of cloud and AI(AI)infrastructure and pledged to provide AI training to more than 100,000 Thais to develop the technology.Microsoft is the latest American tech giant to build new cloud computing and AI infrastructure in Thailand,following Amazon and Google.此外，其他获得泰国投资委员会投资激励的公司也承诺在泰国进行巨额投资。澳大利亚的NextDC宣布投资预算137亿泰铢，新加坡的STT GDC承诺投资45亿泰铢，新加坡的Evolution Data Center承诺投资40亿泰铢，美国Supernap（Switch）承诺投资30亿泰铢，日本Telehouse承诺投资27亿泰铢，香港One Asia承诺投资20亿泰铢。Furthermore,numerous other companies that have received investment incentives from the Thailand Board of Investment(BOI)have also pledged to make significant investments in Thailand.Australias NextDC announced an investment budget of THB13.7 billion,Singapores STT GDC pledged an investment of THB4.5 billion,Singapores Evolution Data Center committed to investing THB4 billion,US Supernap(Switch)promised an investment of THB3 billion,Japans Telehouse pledged an investment of THB2.7 billion,and Hong Kongs One Asia committed to investing THB2 billion.2.泰国生成式人工智能监管框架2.Regulatory framework for generative AI in Thailand（1）泰国政府部门治理总框架(1)General framework of government governance in Thailand 泰国目前暂无AI和机器学习专项法律。泰国有意进行监管，但方式尚待确定。据曼谷邮报报道，泰国国家数字经济与社会委员会秘书长普查坦表示，该委员会已制定人工智能道德准则。数字经济促进小组将研究起草人工智能法规，对违反人工智能道德的行为者进行强制执行。2024年6月14日，泰国国家数字经济和社会委员会办公室宣布，已指示泰国电子交易发展局（ETDA）制定人工智能监管立法。在制定法规的同时，ETDA 正在审查欧盟人工智能法案等先例是否适用于泰国，同时考虑到欧盟和泰国之间不同的文化规范和价值观。There is currently no special law on AI and machine learning in Thailand.Thailand is interested in regulation,but the method has yet to be determined.According to the Bangkok Post,Surveen Saphan,secretary-general of the National Digital Economy and Society Commission of Thailand,said the committee had developed the AI Ethics Guideline.The digital economy promotion team will study and draft AI regulations to enforce penalties against violators of AI ethics.On June 14,2024,the Office of the National Digital Economy and Society Commission of Thailand announced that it had instructed Thailands Electronic Transactions Development Agency(ETDA)to develop AI regulation legislation.While developing the regulations,ETDA is reviewing whether precedents such as the European Unions Artificial Intelligence Act are applicable to Thailand,taking into account the different cultural norms and values between the European Union and Thailand.2022年，泰国政府部门开始研究多个司法管辖区在监管人工智能方面的监管发展和方法，结果两个不同的监管机构提出了两份不同的立法草案。两部法律草案对人工智能监管的目标各不相同：人工智能皇家法令草案建议制定更严格的规则，而人工智能法案草案则倾向于在保护消费者的同时促进人工智能发展。然而，在人工智能立法的这些阶段，他们的立法计划仍不确定。In 2022,the Thai government departments started to study the regulatory developments and approaches to regulating AI in multiple jurisdictions,and two different regulatory bodies proposed two different drafts of legislation.The two draft laws differ in their objectives for AI regulation:the Draft Royal Decree on AI proposes stricter rules.At the same time,the Draft Artificial Intelligence Act favors the development of AI while protecting consumers.However,their legislative plans remain uncertain at these stages of AI legislation.关于使用人工智能系统的商业运营的皇家法令草案（AI 皇家法令草案）于 2022 年底由国家数字经济和社会委员会（ONDE）办公室在公开听证会上首次提出。它将根据电子交易法 BE 2544(2001)（ETA）颁布，该法案赋予发布此类法令的权力。Draft Royal Decree on Business Operations that Use Artificial Intelligence Systems(Draft Royal Decree on AI).It was first proposed by the Office of the National Digital Economy and Society Commission(ONDE)at a public hearing in late 2022.It will be enacted under the Electronic Transactions Act BE 2544(2001)(ETA),which gives the power to issue such decrees.泰国促进和支持人工智能创新法案（草案）(2023年7月18日)。Draft Act on the Promotion and Support of AI Innovations in Thailand(Draft)(July 18,2023)泰国促进和支持人工智能创新法案草案（AI 法案草案）于 2023 年初由电子交易发展局(ETDA)首次提出，随后于 2023 年中期进行了更新并再次公开听证。与 AI 皇家法令草案不同，AI 法案草案旨在作为一项单独的法案颁布，不受 ETA 约束。Draft Act on the Promotion and Support of AI Innovations in Thailand(Draft AI Act)was first proposed by the Electronic Transactions Development Authority(ETDA)in early 2023.It was subsequently updated and again put to a public hearing in mid-2023.Unlike the Draft Royal Decree on AI,the Draft AI Act is intended to be enacted separately and not subject to the ETA.政府管理和服务人工智能（2019 年 11 月）AI for Government Administration and Services(November 2019)人工智能政府框架（2019 年 12 月）AI Government Framework(December 2019)（2）AI领域主要监管机构及其职责(2)Primary regulators and their responsibilities in the AI field 国家数字经济和社会部（MDES）Ministry of Digital Economy and Society(MDES)网址：https:/www.mdes.go.th/homeWebsite:https:/www.mdes.go.th/home联系方式：02-141-6747Contact information:02-141-6747泰国数字经济促进局（Digital Economy Promotion Agency，DEPA）Thailands Digital Economy Promotion Agency(DEPA)网址：https:/www.depa.or.th/th/Website:https:/www.depa.or.th/th/联系方式： 66 2026 2333Contact information: 66 2026 2333电子交易发展机构（Electronic Transactions Development Agency，ETDA）Electronic Transactions Development Agency(ETDA)网址:https:/www.etda.or.th/en/Website:https:/www.etda.or.th/en/联系方式：02 123 1234Contact information:02 123 123457 第三章、泰国阿里巴巴集团旗下阿里大文娱集团与泰国T&B环球媒体集团联合举办了数字人产品“禄小斋”，这是中国企业为海外市场打造的首个超写实大模型数字人。大文娱团队通过运用AI技术和数字人技术，从外形到交互都力争接近真人。在虚实互动上，禄小斋接入“通义星辰”大模型，可以开放式回答各类问题。其他国家投资该国情况泰国基于其高质量基础设施、极具吸引力的激励措施等优势吸引了全球多个国家前来投资。亚马逊网络服务（AWS）作为行业领头羊，宣布将斥资高达 2000 亿泰铢在泰国开发数据中心，其中 250 亿泰铢将用于建设三个设施。AWS计划到2037年在泰国投资建设价值超过1900亿泰铢的数据中心，以推动泰国的数字化转型进程。AWS泰国国家总监瓦特森表示，AWS亚太（曼谷）区域将于2025年初在泰国设立，预计到2037年投资额将超过1900亿泰铢。在人工智能人才培养方面，自2017年以来，AWS已为50,000多名泰国人提供了云技能培训，计划2026年培训人数达到100,000 人。微软首席执行官萨蒂亚纳德拉宣布在泰国投资创建第一个区域数据中心，以促进云端和人工智能（AI）基础设施的发展，并承诺为超过10万泰国人提供人工智能培训以开发技术。微软是继亚马逊和谷歌之后又一家在泰国建设新的云计算和人工智能基础设施的美国科技巨头。此外，其他获得泰国投资委员会投资激励的公司也承诺在泰国进行巨额投资。澳大利亚的NextDC宣布投资预算137亿泰铢，新加坡的STT GDC承诺投资45亿泰铢，新加坡的Evolution Data Center承诺投资40亿泰铢，美国Supernap（Switch）承诺投资30亿泰铢，日本Telehouse承诺投资27亿泰铢，香港One Asia承诺投资20亿泰铢。Furthermore,numerous other companies that have received investment incentives from the Thailand Board of Investment(BOI)have also pledged to make significant investments in Thailand.Australias NextDC announced an investment budget of THB13.7 billion,Singapores STT GDC pledged an investment of THB4.5 billion,Singapores Evolution Data Center committed to investing THB4 billion,US Supernap(Switch)promised an investment of THB3 billion,Japans Telehouse pledged an investment of THB2.7 billion,and Hong Kongs One Asia committed to investing THB2 billion.2.泰国生成式人工智能监管框架2.Regulatory framework for generative AI in Thailand（1）泰国政府部门治理总框架(1)General framework of government governance in Thailand 泰国目前暂无AI和机器学习专项法律。泰国有意进行监管，但方式尚待确定。据曼谷邮报报道，泰国国家数字经济与社会委员会秘书长普查坦表示，该委员会已制定人工智能道德准则。数字经济促进小组将研究起草人工智能法规，对违反人工智能道德的行为者进行强制执行。2024年6月14日，泰国国家数字经济和社会委员会办公室宣布，已指示泰国电子交易发展局（ETDA）制定人工智能监管立法。在制定法规的同时，ETDA 正在审查欧盟人工智能法案等先例是否适用于泰国，同时考虑到欧盟和泰国之间不同的文化规范和价值观。There is currently no special law on AI and machine learning in Thailand.Thailand is interested in regulation,but the method has yet to be determined.According to the Bangkok Post,Surveen Saphan,secretary-general of the National Digital Economy and Society Commission of Thailand,said the committee had developed the AI Ethics Guideline.The digital economy promotion team will study and draft AI regulations to enforce penalties against violators of AI ethics.On June 14,2024,the Office of the National Digital Economy and Society Commission of Thailand announced that it had instructed Thailands Electronic Transactions Development Agency(ETDA)to develop AI regulation legislation.While developing the regulations,ETDA is reviewing whether precedents such as the European Unions Artificial Intelligence Act are applicable to Thailand,taking into account the different cultural norms and values between the European Union and Thailand.2022年，泰国政府部门开始研究多个司法管辖区在监管人工智能方面的监管发展和方法，结果两个不同的监管机构提出了两份不同的立法草案。两部法律草案对人工智能监管的目标各不相同：人工智能皇家法令草案建议制定更严格的规则，而人工智能法案草案则倾向于在保护消费者的同时促进人工智能发展。然而，在人工智能立法的这些阶段，他们的立法计划仍不确定。In 2022,the Thai government departments started to study the regulatory developments and approaches to regulating AI in multiple jurisdictions,and two different regulatory bodies proposed two different drafts of legislation.The two draft laws differ in their objectives for AI regulation:the Draft Royal Decree on AI proposes stricter rules.At the same time,the Draft Artificial Intelligence Act favors the development of AI while protecting consumers.However,their legislative plans remain uncertain at these stages of AI legislation.关于使用人工智能系统的商业运营的皇家法令草案（AI 皇家法令草案）于 2022 年底由国家数字经济和社会委员会（ONDE）办公室在公开听证会上首次提出。它将根据电子交易法 BE 2544(2001)（ETA）颁布，该法案赋予发布此类法令的权力。Draft Royal Decree on Business Operations that Use Artificial Intelligence Systems(Draft Royal Decree on AI).It was first proposed by the Office of the National Digital Economy and Society Commission(ONDE)at a public hearing in late 2022.It will be enacted under the Electronic Transactions Act BE 2544(2001)(ETA),which gives the power to issue such decrees.泰国促进和支持人工智能创新法案（草案）(2023年7月18日)。Draft Act on the Promotion and Support of AI Innovations in Thailand(Draft)(July 18,2023)泰国促进和支持人工智能创新法案草案（AI 法案草案）于 2023 年初由电子交易发展局(ETDA)首次提出，随后于 2023 年中期进行了更新并再次公开听证。与 AI 皇家法令草案不同，AI 法案草案旨在作为一项单独的法案颁布，不受 ETA 约束。Draft Act on the Promotion and Support of AI Innovations in Thailand(Draft AI Act)was first proposed by the Electronic Transactions Development Authority(ETDA)in early 2023.It was subsequently updated and again put to a public hearing in mid-2023.Unlike the Draft Royal Decree on AI,the Draft AI Act is intended to be enacted separately and not subject to the ETA.政府管理和服务人工智能（2019 年 11 月）AI for Government Administration and Services(November 2019)人工智能政府框架（2019 年 12 月）AI Government Framework(December 2019)（2）AI领域主要监管机构及其职责(2)Primary regulators and their responsibilities in the AI field 国家数字经济和社会部（MDES）Ministry of Digital Economy and Society(MDES)网址：https:/www.mdes.go.th/homeWebsite:https:/www.mdes.go.th/home联系方式：02-141-6747Contact information:02-141-6747泰国数字经济促进局（Digital Economy Promotion Agency，DEPA）Thailands Digital Economy Promotion Agency(DEPA)网址：https:/www.depa.or.th/th/Website:https:/www.depa.or.th/th/联系方式： 66 2026 2333Contact information: 66 2026 2333电子交易发展机构（Electronic Transactions Development Agency，ETDA）Electronic Transactions Development Agency(ETDA)网址:https:/www.etda.or.th/en/Website:https:/www.etda.or.th/en/联系方式：02 123 1234Contact information:02 123 123458 第三章、泰国承诺投资45亿泰铢，新加坡的Evolution Data Center承诺投资40亿泰铢，美国Supernap（Switch）承诺投资30亿泰铢，日本Telehouse承诺投资27亿泰铢，香港One Asia承诺投资20亿泰铢。2.泰国生成式人工智能监管框架2.Regulatory framework for generative AI in Thailand（1）泰国政府部门治理总框架(1)General framework of government governance in Thailand 泰国目前暂无AI和机器学习专项法律。泰国有意进行监管，但方式尚待确定。据曼谷邮报报道，泰国国家数字经济与社会委员会秘书长普查坦表示，该委员会已制定人工智能道德准则。数字经济促进小组将研究起草人工智能法规，对违反人工智能道德的行为者进行强制执行。2024年6月14日，泰国国家数字经济和社会委员会办公室宣布，已指示泰国电子交易发展局（ETDA）制定人工智能监管立法。在制定法规的同时，ETDA 正在审查欧盟人工智能法案等先例是否适用于泰国，同时考虑到欧盟和泰国之间不同的文化规范和价值观。There is currently no special law on AI and machine learning in Thailand.Thailand is interested in regulation,but the method has yet to be determined.According to the Bangkok Post,Surveen Saphan,secretary-general of the National Digital Economy and Society Commission of Thailand,said the committee had developed the AI Ethics Guideline.The digital economy promotion team will study and draft AI regulations to enforce penalties against violators of AI ethics.On June 14,2024,the Office of the National Digital Economy and Society Commission of Thailand announced that it had instructed Thailands Electronic Transactions Development Agency(ETDA)to develop AI regulation legislation.While developing the regulations,ETDA is reviewing whether precedents such as the European Unions Artificial Intelligence Act are applicable to Thailand,taking into account the different cultural norms and values between the European Union and Thailand.2022年，泰国政府部门开始研究多个司法管辖区在监管人工智能方面的监管发展和方法，结果两个不同的监管机构提出了两份不同的立法草案。两部法律草案对人工智能监管的目标各不相同：人工智能皇家法令草案建议制定更严格的规则，而人工智能法案草案则倾向于在保护消费者的同时促进人工智能发展。然而，在人工智能立法的这些阶段，他们的立法计划仍不确定。In 2022,the Thai government departments started to study the regulatory developments and approaches to regulating AI in multiple jurisdictions,and two different regulatory bodies proposed two different drafts of legislation.The two draft laws differ in their objectives for AI regulation:the Draft Royal Decree on AI proposes stricter rules.At the same time,the Draft Artificial Intelligence Act favors the development of AI while protecting consumers.However,their legislative plans remain uncertain at these stages of AI legislation.关于使用人工智能系统的商业运营的皇家法令草案（AI 皇家法令草案）于 2022 年底由国家数字经济和社会委员会（ONDE）办公室在公开听证会上首次提出。它将根据电子交易法 BE 2544(2001)（ETA）颁布，该法案赋予发布此类法令的权力。Draft Royal Decree on Business Operations that Use Artificial Intelligence Systems(Draft Royal Decree on AI).It was first proposed by the Office of the National Digital Economy and Society Commission(ONDE)at a public hearing in late 2022.It will be enacted under the Electronic Transactions Act BE 2544(2001)(ETA),which gives the power to issue such decrees.泰国促进和支持人工智能创新法案（草案）(2023年7月18日)。Draft Act on the Promotion and Support of AI Innovations in Thailand(Draft)(July 18,2023)泰国促进和支持人工智能创新法案草案（AI 法案草案）于 2023 年初由电子交易发展局(ETDA)首次提出，随后于 2023 年中期进行了更新并再次公开听证。与 AI 皇家法令草案不同，AI 法案草案旨在作为一项单独的法案颁布，不受 ETA 约束。Draft Act on the Promotion and Support of AI Innovations in Thailand(Draft AI Act)was first proposed by the Electronic Transactions Development Authority(ETDA)in early 2023.It was subsequently updated and again put to a public hearing in mid-2023.Unlike the Draft Royal Decree on AI,the Draft AI Act is intended to be enacted separately and not subject to the ETA.政府管理和服务人工智能（2019 年 11 月）AI for Government Administration and Services(November 2019)人工智能政府框架（2019 年 12 月）AI Government Framework(December 2019)（2）AI领域主要监管机构及其职责(2)Primary regulators and their responsibilities in the AI field 国家数字经济和社会部（MDES）Ministry of Digital Economy and Society(MDES)网址：https:/www.mdes.go.th/homeWebsite:https:/www.mdes.go.th/home联系方式：02-141-6747Contact information:02-141-6747泰国数字经济促进局（Digital Economy Promotion Agency，DEPA）Thailands Digital Economy Promotion Agency(DEPA)网址：https:/www.depa.or.th/th/Website:https:/www.depa.or.th/th/联系方式： 66 2026 2333Contact information: 66 2026 2333电子交易发展机构（Electronic Transactions Development Agency，ETDA）Electronic Transactions Development Agency(ETDA)网址:https:/www.etda.or.th/en/Website:https:/www.etda.or.th/en/联系方式：02 123 1234Contact information:02 123 123459 第三章、泰国1）泰国政府部门治理总框架泰国目前暂无AI和机器学习专项法律。泰国有意进行监管，但方式尚待确定。据曼谷邮报报道，泰国国家数字经济与社会委员会秘书长普查坦表示，该委员会已制定人工智能道德准则。数字经济促进小组将研究起草人工智能法规，对违反人工智能道德的行为者进行强制执行。2024年6月14日，泰国国家数字经济和社会委员会办公室宣布，已指示泰国电子交易发展局（ETDA）制定人工智能监管立法。在制定法规的同时，ETDA 正在审查欧盟人工智能法案等先例是否适用于泰国，同时考虑到欧盟和泰国之间不同的文化规范和价值观。2022年，泰国政府部门开始研究多个司法管辖区在监管人工智能方面的监管发展和方法，结果两个不同的监管机构提出了两份不同的立法草案。两部法律草案对人工智能监管的目标各不相同：人工智能皇家法令草案建议制定更严格的规则，而人工智能法案草案则倾向于在保护消费者的同时促进人工智能发展。然而，在人工智能立法的这些阶段，他们的立法计划仍不确定。关于使用人工智能系统的商业运营的皇家法令草案（AI 皇家法令草案）于 2022 年底由国家数字经济和社会委员会（ONDE）办公室在公开听证会上首次提出。它将根据电子交易法 BE 2544(2001)（ETA）颁布，该法案赋予发布此类法令的权力。泰国促进和支持人工智能创新法案（草案）(2023年7月18日)。泰国促进和支持人工智能创新法案草案（AI 法案草案）于 2023 年初由电子交易发展局(ETDA)首次提出，随后于 2023 年中期进行了更新并再次公开听证。与 AI 皇家法令草案不同，AI 法案草案旨在作为一项单独的法案颁布，不受 ETA 约束。Draft Act on the Promotion and Support of AI Innovations in Thailand(Draft AI Act)was first proposed by the Electronic Transactions Development Authority(ETDA)in early 2023.It was subsequently updated and again put to a public hearing in mid-2023.Unlike the Draft Royal Decree on AI,the Draft AI Act is intended to be enacted separately and not subject to the ETA.政府管理和服务人工智能（2019 年 11 月）AI for Government Administration and Services(November 2019)人工智能政府框架（2019 年 12 月）AI Government Framework(December 2019)（2）AI领域主要监管机构及其职责(2)Primary regulators and their responsibilities in the AI field 国家数字经济和社会部（MDES）Ministry of Digital Economy and Society(MDES)网址：https:/www.mdes.go.th/homeWebsi

2024-08-26 125页 5星级

艾瑞咨询：2024年中国AI+教育行业发展研究报告（69页）.pdf

2024 iResearch Inc.2024年人工智能 教育行业发展研究报告教无定法，AI育才部门：企服研究三组署名：杭静 张滕月2前言PREFACE在人类文明的长河中，教育作为知识与智慧传承的基石，几千年来始终保持着人与人之间言传身教的形式。若把教育看作一个产业，不难发现其本质上是一个强烈依赖人力资本的人力密集型产业。也因此，人力因素成为限制教育规模化与个性化双向发展的核心因素，而AI技术正是能够突破这一局限的重要变量，其强大的数据处理与学习能力，不仅能够在精细化辅导、个性化学习路径规划等方面为学生提供前所未有的支持，还能够在教师日常工作中发挥重要作用，从多个维度促进教育质量与效率的提升。随着AI技术由弱转强，其在教育中的应用前景更加广阔，预示着未来AI技术能够在教育场景中发挥更大的作用及影响。自2019年中国AI 教育行业发展研究报告发布至今，中国AI 教育行业迎来了技术与市场的双重变革。一方面，AI技术的持续进步，催生了众多新兴教育产品与服务，产品形态日益丰富。尤其是AIGC（生成式人工智能内容创作）的兴起，为教育行业带来了更多的想象力与可能性，新的探索层出不穷。另一方面，教育环境与政策不断变化，市场挑战与机遇并存。在此背景下，深入剖析当前AI 教育的应用场景、产品模式、发展成熟度及商业落地情况，显得尤为迫切。本报告旨在全面审视AI 教育的最新动态，分析行业发展背景、应用成熟度及商业模式，以期为行业内外提供有价值的参考与启示。教无定法，AI育才3摘要ABSTRACT 挖掘深度：关注知识学习本身以外，思维培养、个性发展、心理健康等多维度的发展。拓展宽度：拓宽AI技术在职业教育、企业培训等场景的应用，同时国内企业可基于教育或技术层面的考量选择不同的出海思路。保持思考：在关注与挖掘人工智能技术在教育领域发展前景的同时，我们还需要关注信息安全、过度依赖人工智能、模糊教育本质等问题的出现。行业发展思考 目前我国在教育侧与技术侧的发展均为AI 教育提供了较为良好的软硬件基础，在此背景下AI技术的赋能将有望打破“不可能三角”挑战，实现教育过程中对个性化的追求。政策方面，我国已在AI 教育领域布局多年；资本方面，AI 教育相关投融资情况逐渐回暖，且投融资轮次更加丰富；从用户角度，家长和成人学习者积极拥抱AI技术在教育中的应用。B端AI 教育市场发展向好：2023年B端AI 教育市场规模约为213亿元，未来三年的增长预计保持超过20%的复合增长率。C端AI 教育市场空间广阔：2023年C端教育智能硬件市场规模约为512亿元，AI贡献率约为11%；2023年C端在线教育市场规模2628亿元，AI贡献率约为7%。基础教育阶段应用成熟度最高，高等教育学段和语言学习应用紧随其后。SMSSMS中国发展背景 纵观全球AI 教育产业的发展历程，AI技术变革推动全球AI 教育发展，个性化教与学逐步成为现实。政策方面，UNESCO及全球各国政府共同关注AI 教育的机遇及风险；社会方面，大模型技术的突破让全球公众及学术界对AI 教育产生极高关注；资本方面，全球资本长期关注AI 教育行业。在此浪潮之下，技术公司不断突破技术上限，拓展教育应用的想象空间；特殊教育、职业教育等领域教育公司积极引入AI功能，拓展AI惠及的人群类型。全球发展概览当前，AI 教育产品服务模式均展现出相对稳定的态势，AI大模型的应用主要聚焦于功能层面的优化迭代与解决方案效果的提升。校内场景的AI 教育应用以软硬件一体装配、软件系统部署、单次服务购买为主要服务模式。典型玩家多数为原教育信息化厂商，科技厂商优先选择从新兴应用场景切入赛道。校外场景的AI 教育应用以嵌入学习工具APP及智能硬件中为主，学习机是主要搭载AI 教育的产品形态。中国产品应用实践4目 录CONTENTS01全球发展概览Overview of Global Development02中国发展背景Chinas Development Background04中国企业标杆案例Chinese Enterprise Case Study05行业发展思考Industry Development Thinking03中国产品应用实践Chinese Product Application Practice5全球发展概览Overview of Global Development0162024.8 iResearch I教学环节研究范围聚焦人工智能技术在教育“教学、学习、测评、管理”各环节的应用随数字技术的发展，通过人工智能（AI）、大数据、ICT等技术加持教育教学以提升教育质量、促进教育公平已成为教育界的共识。本报告将主要聚焦AI技术对教育教学的赋能作用这一主题，重点关注AI技术在“教学、学习、测评、管理”等各教育环节中的应用。因此，本报告中“人工智能 教育”（后文简称：AI 教育）指人工智能技术在教育教学中的应用。其中，人工智能技术包含但不限于机器学习、人工智能大模型、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱、智能语音等技术。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。“人工智能 教育”概念界定提高教育质量，实现因材施教促进教育公平，扩大优质教育资源规模推动减负增效，提升教学效率机器学习人工智能大模型自然语言处理计算机视觉知识图谱智能语音实现支持赋能教研支持精准教学作业批改教师助手学习环节智能助教精准学习口语陪练拍照搜题测评环节智能阅卷英语听说理化生实验体育测评管理环节智慧校园决策支持校园安防智能排课教师学生学校家长行政部门及政府教育目标教育主体教育应用AI技术72024.8 iResearch I全球AI 教育发展历程AI技术变革推动全球AI 教育发展，个性化教与学逐步成为现实纵观全球AI 教育产业的发展历程，不难发现其发展受AI技术变革影响明显。在AI 教育走过漫长的萌芽及摸索期时，深度学习技术的突破发展推动AI开启商业化之路，AI 教育也随之进入产业期。近两年间，随大数据、云计算等技术的提升，大规模语言模型急速发展，ChatGPT、Stable Diffusion、Gemini等通用大模型争相发布，MathGPT、子曰等教育垂类模型也相继问世。在大模型加持下的AI 教育产业再次迸发生机，帮助师生大幅提升教学效率，推动大规模的因材施教逐步落地。来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。195419561960196519701973推理期将逻辑推理能力赋予计算机系统知识期总结人类知识教授给计算机系统19821992 19962006201220142016201920222023新行为主义学习理论创始人斯金纳发表了题为学习的科学和教学艺术，推动了程序教学运动的发展达特茅斯会议诞生了人工智能学科世界上第一个计算机辅助教学系统PLATO系统诞生DENDRAL-世界上第一例成功的专家系统的诞生提出智能型计算机辅助教学系统的构想提出智能教学系统框架提出智能导师系统概念提出智能授导系统第一个自适应教学系统问世Hinton发表深度学习的Nature文章CNN超第二名十个百分点夺冠ImageNet麻省理工学院研发社交技能训练系统MACHAlphaGo战胜人类顶尖围棋选手首届国际人工智能与教育大会在北京召开ChatGPT引发海内外生成式大模型研发浪潮，多家教企上线智能助教MathGPT、子曰等教育大模型发布机器学习期计算机从数据中学习算法深度学习在语音、图像、文本领域大获成功人工智能大模型与教育的结合更加紧密诞生期摸索期产业期2024GPT-4o、LearnLM发布，多模态实时交互成为现实，模型首先关注教育应用全球AI 教育发展历程82024.8 iResearch I全球政策关注国际组织及各国政府共同关注AI 教育的机遇及风险站在国际组织及各国政府的角度上，AI技术的发展一方面带来了新的机遇，另一方面也带来了一系列风险及挑战。世界范围内，UNESCO长期关注AI技术对教育领域可能带来的变革及影响，并在2023年特别关注生成式人工智能技术与教育领域的结合，并提出相关监管建议及促进应用策略。随着生成式人工智能技术的突飞猛进式发展，其对教育领域深度影响受到各国政府的高注关注。2023年以来，各国政府陆续发布政策法案用以指导和规范生成式人工智能技术，能够在保障道德准则和隐私安全前提下得以有效应用。来源：UNESCO、美国教育部官网、欧洲议会官网、日本文部科学省官网、英国教育部官网、澳洲教育部官网、加拿大网络安全中心、斯里兰卡政府官网等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。世界范围2017年 UNESCO2017青岛声明：利用信息通信技术实现2030年教育的实施策略关注到人工智能技术可能带来的变化，呼吁各国利用新兴技术改造教育体系。2019年 UNESCO北京共识人工智能与教育关注到人工智能将带来教育机遇和挑战，提出系列行动计划建议。2021年 UNESCO 人工智能与教育：政策制定者指南认可人工智能有望解决部分教育痛点，并提出具体政策制定建议。2023年 UNESCO 教育和研究中的生成式人工智能指南关注生成式人工智能对教育的影响，提出监管建议及促进创造性应用策略。2021年 OECD OECD2021数字教育展望展望了通过人工智能、区块链及机器人技术改变教育的方式。美国2024年 教育技术办公室国家教育技术计划2024为解决数字使用、数字设计、数字访问鸿沟问题提供可行建议。提及新兴的人工智能技术可能会带来隐私问题。英国2023年 教育部生成式人工智能在教育中的应用阐述生成式人工智能为教育部门带来的机遇及挑战，提出有效利用人工智能的建议。欧盟2024年 欧洲议会人工智能法案将用于包含教育和职业培训的人工智能系统归入高风险范围，并明确了其安全义务。日本2023年 文部科学省关于生成式AI在大学和高专教学方面的处理初等中等教育阶段生成式AI使用暂行指南包含生成式人工智能的应用方向及注意事项，为初等、中等学校以及大学和高专提供参考。澳大利亚2023年 教育部澳大利亚学校生成式人工智能框架提出6项指导原则，以指导各方以有益于学生、学校和社会的方式负责任和合乎道德地使用生成式人工智能工具。加拿大2023年 加拿大网络安全中心生成式人工智能使用指南提及生成式人工智能可以让教育工作者为学生量身定制个性化的学习计划，以满足他们的个人表现、需求和兴趣。斯里兰卡2023年 内阁小组委员会2023年-2033年国家教育政策框架（草案）政策目标涵盖：人工智能等工具用于促进学习者和教育者协作交流，用于评估和改善学习。提及使用相关工具时需注意道德准则及数据隐私安全问题。国家/地区范围2023年 教育技术办公室人工智能与教与学的未来：见解与建议描述了利用人工智能改善教育的机会及将出现的挑战，并提出指导政策制定的建议。全球AI 教育相关政策及倡导92024.8 iResearch I2024.8 iResearch I来源：Google Trends，数字代表相对于图表中2019年-2024年间最高点的搜索热度，热度最高的字词得100分，热度是前者一半的字词得50分，没有足够数据的字词得0分，动态数据查询时间为2024年6月初，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：ScienceDirect数据库，动态数据查询时间为2024年6月初，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。全球社会关注生成式AI技术突破，引领“AI 教育”课题再次成为全球焦点2022年11月，OpenAI推出了ChatGPT，这一突破性大语言模型凭借其卓越的文本处理和生成能力，迅速引发全球关注。自此高速发展的生成式AI技术进入了一个新纪元，成为各行各业热议的焦点。在众多领域中，教育界对这项技术的应用前景尤为关切学习者、教育工作者、教育研究人员和政策制定者积极研究并探讨这项技术给教育带来的新的可能性以及长足影响。2019-2024年AI 教育相关词条谷歌搜索趋势2014-2024年ScienceDirect数据库中AI 教育相关文献数量01020304050607080901002019/6/22019/8/252019/11/172020/2/92020/5/32020/7/262020/10/182021/1/102021/4/42021/6/272021/9/192021/12/122022/3/62022/5/292022/8/212022/11/132023/2/52023/4/302023/7/232023/10/152024/1/72024/3/31“AI Education”的谷歌搜索热度“ChatGPT Education”的谷歌搜索热度2022/12/412481500 15261868218526973785489662128824867313271925396514425836111252400“AI Education”相关文献数量（个）“Generative AI Education”相关文献数量（个）102024.8 iResearch I2024.8 iResearch I来源：海外融资数据来源于dealroom；中国融资数据根据烯牛数据、IT桔子数据、dealroom数据整理，其中未披露金额融资事件未纳入融资金额统计范围，数亿元、数千万、数百万按照3亿、3000万、300万核算，近千亿、千亿级按照1000万核算，汇率按照当年人民币兑美元平均汇率折算，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：海外融资数据来源于dealroom；中国融资数据根据烯牛数据、IT桔子数据、dealroom数据整理，其中未披露金额融资事件未纳入融资金额统计范围，数亿元、数千万、数百万按照3亿、3000万、300万核算，近千亿、千亿级按照1000万核算，汇率按照当年人民币兑美元平均汇率折算，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。全球资本关注受生成式AI热度影响，近两年间的AI 教育领域的投融资态势趋稳全球资本长期关注AI 教育行业，2020年的全球AI 教育融资规模达65.9亿美元，其中约59.9亿美元融资均是来源于中国地区标的的融资事件。随中国“双减”政策影响以及全球投融资趋冷态势影响，2020年2022年间AI 教育融资规模经历了2轮下降。此后，生成式AI在2023年后开始急速发展，一定程度上抵消了全球的投融资悲观情绪，近两年间AI 教育领域的投融资态势趋稳。从地区分布来看，美国仍然是AI 教育投融资事件发生最为火热的地区，欧洲地区和中国紧随其后。2020年-2024年H1全球AI 教育融资规模及次数5.914.45.26.82.559.92.00.90.70.3246231156164802020年2021年2022年2023年2024年H1海外融资规模（亿美元）中国融资规模（亿美元）全球融资事件次数（次）2024年H1全球AI 教育融资事件地区分布41.31.3.8%6.3%6.3%1.3%美国欧洲中国亚洲其他地区世界其他地区未披露来源于中国教育行业投融资规模下滑，海外投融资趋势依然向好来源于全球投融资趋冷态势影响160（全年预测值）112024.8 iResearch I全球前沿探索（1/2）OpenAI突破多模态交互、情感理解等技术上限，逐步探索高教等场景在全球政府、社会、资本的高度关注下，AI技术不断突破已有上限，并拓展教育应用想象空间。以Open AI为例，其于2024年5月推出GPT-4o，实现了更快的响应速度，更优秀的多模态交互能力，更细腻的情感理解能力和更高的性能与更低的运行成本。同年6月，Open AI推出专为高校场景设计的GPT-edu，为学生与教师提供个性化的服务，可灵活应用于学习、教学、科研等细分场景，并且为教育场景提供定制化功能，如更高级别的数据安全控制，模型微调合作许可等。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。OpenAI突破技术上限拓展教育应用想象技术能力突破更快的响应速度：GPT-4o平均响应速度比GPT-4提升了约20-30%。GPT-4o对音频输入的响应时间最快为232ms，平均320ms，与人类在对话中的反应速度相近，提供了更即时的互动体验更优秀的多模态交互能力：文本、视觉、音频的输入和输出均由同一神经网络处理，在此之前是由3个独立模型组成，成功缩短跨模态交互时间，且提供更自然的互动体验更细腻的情感理解与输出：可感受文本、语音中的细微情感差异，并基于情感作出适当回应，如输出笑声、歌声或表达情感，提供更类人的交互体验真实落地案例GPT-edu简介：OpenAI基于GPT-4o专为高校设计的产品，利用大模型为学生提供个性化的学习体验，具备强大的文本理解、代码编写及数学计算能力更高的性能与更低的运行成本：在处理英语文本和代码方面，GPT-4o的性能与GPT-4 Turbo相当，但在处理非英语文本时有显著改进，运行速度更快，使用API的成本降低50%学习侧：根据学生学习进度与理解能力，个性化辅导教学侧：提供教学策略建议，教学中实时分析学生数据科研侧：辅助撰写自助申请等，提高研究效率基本功能数据安全：强化消息限制，承诺GPT-edu的数据与对话不用于训练模型，并允许大学构建定制版GPTs模型微调：与高校合作后可根据研究领域进行模型微调，如医学领域药物致死研究、语言学习辅助能力等定制功能122024.8 iResearch IAI功能全球前沿探索（2/2）特殊教育、职业教育积极引入AI功能，拓展AI惠及人群类型回归到教育价值本身，AI技术对教育的加持应关注到各类群体的教育需求。如在我国国内较少有所应用的特殊教育领域，以Classworks为例，其推出了人工智能助手Wittly，利用生成式AI为学生提供量身定制的解释与支持的同时，通过无开放式问答的方式尽量消除不适当对话的风险。在职业教育领域，zSpace也已通过引入人工智能学习助手，为实训学习加入实时交互功能与职业生涯指导等功能。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。多领域教育公司通过融合AI优化自身应用能力企业简介Classworks成立于2003年，面向K12特殊教育和分级干预平台，分析学生数据提供循证（evidence-based）学习路径能力2024年6月推出人工智能个性化学习助手Wittly功能介绍差异化教学：利用生成式AI为每个学生量身定制解释和支持，以适应其学习风格和偏好语言提升教师工作效率：借助AI为学生提供即使解释和指导，让教师专注于小组教学与个性化支持特殊性无开放式问答：学生与Wittly互动时，需要从预先创建的回答中选择，以表明差异化的指导是否有所帮助，或是否需要进一步指导，消除不适当对话的风险特殊教育（学生点击预设答案后，互动将继续）职业教育实时交互：精选符合学生需求的内容实时集成在交互学习过程中，丰富学习体验职业教练：为学生个性化提供职业生涯的建议指导企业简介zSpace提供交互式立体裸眼3D学习体验，专注于美国K12职业与技术教育领域，如汽车工程/维修、健康科学、Unity3D软件编程和先进制造等领域培训2024年7月推出人工智能学习助手zSpace AI（学生基于笔记本电脑、外设摄像头、触控笔实现裸眼3D互动示意图）13中国发展背景Chinas Development Background02142024.8 iResearch I中国教育行业全景图来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。中国教育体系全景图校内学历教育校外非学历教育学前教育基础教育高等教育职业教育教育信息化中小学教育信息化高等学校教育信息化职业院校教育信息化幼儿园教育信息化产教融合中小学课后服务培训服务K12素质教育早幼教职业培训升学考试服务成人兴趣培训高中学科教育成人语言培训教育内容在线教育工具与平台智能教育硬件与教育用品儿童数字内容成人数字内容中国教育体系主要分为校内学历教育及校外非学历培训，本报告将跟随这一体系，主要从校内、校外两方面展开对中国AI 教育产业的分析产教融合152024.8 iResearch I教育侧背景：中国教育信息化发展教育信息化发展20余年，为AI赋能教育奠定软硬件设备与交互能力基础在教育总体战略的变迁和发展下，我国的教育信息化已走过20余年的历程。2000年我国将教育信息化纳入战略规划，教育信息化正式进入酝酿期。2012年教育信息化进入1.0时代，该阶段侧重于宽带接入等基本教学环境的硬件建设，为2.0时代的信息与资源互通、资源平台建设、乃至教育数字化阶段的技术溢出效应奠定良好基础。2022年初，教育部启动实施国家教育数字化战略行动，2024年全国教育工作会议强调开辟教育数字化新赛道。信息化到数字化的转变过程不仅意味着信息技术更深入、全面的运用，更是让教育与技术真正产生交互，释放数字技术对教育高质量发展的放大、叠加、倍增、持续溢出效应，同时为进一步的AI技术赋能教育提供良好的发展基础与交互土壤。来源：政府官方网站公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。教育信息化发展历程酝酿期教育信息化1.0阶段2000-2012年特征国务院及教育部分别出台纲领性文件，将教育信息化纳入战略规划关键政策2004年3月，国务院批准了2003-2007年教育振兴行动计划，将教育信息化建设工程列为六大工程之一教育信息化十年发展规划（2011-2020 年2012-2018年特征侧重于各级各类学校的宽带接入及网络条件下的基本教学环境等硬件建设。部分先进地区和学校开展硬件基础上的资源平台建设关键政策开展 2014 年度“一师一优课、一课一名师”活动的通知关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见教育信息化“十三五”规划新一代人工智能发展规划特征注重信息、资源的互联互通，注重师生信息素养提升，注重资源平台建设关键政策中小学数字校园建设规范（试行）智 慧 校 园 总 体 框 架（GBT36342-2018）教育部关于加强网络学习空间建设与应用的指导意见教育信息化2.0阶段全面实施国家教育数字化战略行动2018-2022年2022-至今特征将诸多典型应用、资源内容进行有效串联集成，释放数字技术对教育高质量发展的放大、叠加、倍增、持续溢出效应关键政策2024年全国教育工作会议强调不断开辟教育数字化新赛道，坚持应用为王走集成化道路，以智能化赋能教育治理，拓展国际化新空间，引领教育变革创新标志性事件首次明确提出“三通两平台”概念，教育信息化进入1.0时代标志性事件出台教育信息化 2.0 行动计划，首次提出“三全两高一大”概念，教育信息化进入2.0时代标志性事件提出“联结为先、内容为本、合作为要”的3C理念，集成上线国家智慧教育公共服务平台，全面实施国家教育数字化战略行动162024.8 iResearch I教育侧背景：中国校外数字教育产业发展校外数字教育产业的演变推动校外AI 教育发展，当前处于转型期注：本报告中校外数字教育产业包含在线课程、在线学习工具、智能教育硬件等子产业。来源：2020年中国在线教育行业研究报告，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。中国校外数字教育产业发展历程起步期成长期爆发期转型期萌芽与初探初步产业化快速发展重塑格局，多元发展互联网走向普及，移动互联网初兴；同时，1999年起高考扩招，校外培训需求逐步爆发，中国C端数字教育产业进入起步期。教学软件、在线课程及智能教育硬件等产品形态初现。随网络基础条件提升，在线产品从图文形式开始向录播视频升级；硬件侧则开始进行多样化的产品模式探索。云服务发展、带宽扩容、4G网络和智能终端普及，在线教育迎来资本热潮，开始步入产业化阶段。多样化的产品服务形式出现，AI技术开始发力，从学科教育、素质教育、软硬件产品多角度出发入局。2020年疫情催化下，教育在线化率由13%飞升至23%，推动软硬件服务热潮，融资金额不断攀升。AI 教育更加积极的探索，智慧小猿、口语测评及学科启蒙领域，教育 AI实践成熟。2021年“双减”政策落地，在线K12教培行业规范化发展，原K12在线教培厂商尝试多元转型。C端数字教育赛道格局重塑，资本关注步入冷静期。2023年AI大模型热潮再次推升数字教育热潮，软硬件产品服务模式进一步创新迭代。1999年2013年2019年2021年至今 沪江网成立；诺亚舟推出电子词典 新 东 方赴 美 上市 网 易 有道 推 出有 道 词典 新 东 方在 线 成立 读 书 郎推 出 点读机 学而思网校上线 洪恩点读笔、火火兔故事机、读书郎学生平板推出 VIPKID、流利说、猿题库上线 360智能手表、小叶子智能钢琴推出 编程猫获大额融资，红黄蓝、无忧教育等集中赴美上市 有道词典笔、阿尔法蛋机器人等被推出 有道、跟谁学、新东方在线集中上市 讯飞推出AI学习机 作业帮、猿辅导获大额融资 腾讯智能教育本、大力智能作业灯被推出 MathGPT、子曰等教育大模型发布 星火大模型搭载讯飞AI学习机，好未来学习机搭载MathGPT 好未来布局素质教育、教育科技等方向；高途重点发展K9素养、成人教育、海外留学等业务 有道AI学习机、小度学习机被推出172024.8 iResearch I技术侧背景：中国AI产业发展现状（1/2）我国AI产业发展态势向好，预示AI 教育将迎来更广阔的发展前景站在AI技术产业发展维度，2023年中国人工智能产业规模已达到2137亿元，在大模型架构的加速下，2028年中国人工智能产业规模将达到8110亿元。其中，大模型在语言语音模态规模加成最为显著，未来大语言模型、语音大模型的产品门槛与应用成本将逐步降低。这一产业发展态势将利好AI技术在教育领域的应用，尤其AI语言语音模态与教育的结合将更具想象空间。站在产品维度，纵然生成式AI产品的出现重新引发了产学研界对AI的关注，然而AI的技术跃升并未达到无所不能的地步，以AI驱动的原生生态尚未出现，AI原生应用带来的教育供给端生产重构，及教育用户端的流量洗牌值得期待。注：中国人工智能产业规模口径包括中国AI芯片市场规模、AI基础数据服务规模、计算机视觉市场规模、对话式AI与智能语音市场规模、NLP市场规模、知识图谱市场规模。来源：引用自艾瑞咨询2023年中国人工智能产业研究报告(VI)中国人工智能产业规模及产业模态分布中国人工智能产品演进形态分析138916211687209326203293409249556104170621372800376249326251811020202021202220232024E2025E2026E2027E2028E中国人工智能产业加速前规模（亿元）中国人工智能产业加速后规模（亿元）大模型架构加速人工智能技术变现点2020-2028年中国人工智能产业规模2023年与2028年中国人工智能产业模态分布变化计算机视觉模态（图像识别、图像生成）语言语音模态（对话式AI、智能语音、NLP文本、知识图谱）数据模态（机器学习产品）AI功能替代原有组件新增加AI组件使用AI来控制已有组件AI赋能产品AI原生产品以AI能力运行产品系统重构B端生产系统重构C端流量生态原本产品形态抢占用户心智原生应用思维：摆脱传统软件架构，以AI视角借助全新技术框架构建渗透软硬件生成式AI的技术变革，在媒体、资本、厂商的影响宣传下，仿佛被打造成“无所不能”的形象，然而从B端和C端实际落脚点出发，AI产品方案落地仍需严谨方法论及场景结合。AI带来的新一轮认知GAP2023年2028年62.1%.2.6I.67.4.02024.8 iResearch I技术侧背景：中国AI产业发展现状（2/2）我国AI产业发展位于第一梯队，教育在大模型落地领域中位居前列根据全球人工智能创新指数报告，中国的人工智能创新指数连续三年保持全球第二水平，持续位于人工智能产业发展的第一梯队。在全球生成式AI产业竞争中，我国与美国也为头部竞争关系，从基础层到应用层全栈组合拳拉锯发展。随着两国在基础层和应用层的不断突破，AI技术在教育领域的应用将更加广泛和深入。聚焦国内生成式AI产业，根据艾瑞不完全统计，截至2023年底，中国行业大模型率先落地医疗与金融领域，科研、教育大模型紧追其后。这预示着AI技术将会进一步赋能教育，提升教学效率和质量，实现个性化教学和精准学习。来源：引用自艾瑞咨询2023年中国人工智能产业研究报告(VI)美国中国欧洲印度起步早，重视人工智能技术发展，走在生成式AI产业浪潮前列，全球范围内占位基础层以英伟达为代表与模型层以Open AI为代表的头部厂商，不断丰富工具层及应用层的落地发展。着重技术创新追赶，由下到上打造从基础层到应用层的全栈自主能力，应用层及工具层生态活跃，模型层及基础层的技术能力相较于美国仍有代际差距。欧洲地域分散，基座模型研发集中在英国、法国等国家。总体来看，在AI大模型方面，欧洲或更多扮演一个应用者角色，即通过接入各国大模型基座的API能力来开发应用。法国、德国、英国等国家在支出和采用方面处于领先地位印度对生成式AI充满期待，人工智能相关课程需求及社区开发者数量大幅增长，与海外英伟达等厂商展开合作建设算力资源及基础设施，重点发力模型层与应用层产业发展。资源限制渠道限制基础资源提供基础资源提供资金提供头部竞争关系全球生成式AI产业洞察21.9.8%6.0%5.3%5.3%4.5%4.2%4.2%3.8%3.8%3.0%3.0%2.6%2.6%2.3%1.9%1.9%1.5%1.5%1.5%1.5%1.5%1.1%1.1%1.1%医疗医药金融科研教育政务法律工业营销创作媒体企业服务编程其他安全交通运输端侧电商客服矿山通信文旅运维自动驾驶车载农业心理截至2023年底行业大模型分布情况行业大模型率先落地领域与内容、交互场景高度相关。192024.8 iResearch I为什么要关注AI 教育我国教育仍面临“不可能三角”挑战，AI技术的赋能将有望打破这一挑战当前，我国仍然面临着传统教育领域的“不可能三角”挑战：即在规模化、公平化与个性化之间寻求平衡的难度。现阶段我国教育体系在规模化与公平化上已取得显著成就，但在实现个性化教育的道路上仍有待提升。而AI技术作为模拟人类智能、辅助决策并具备部分替代人力、拓宽人力边界的数字化工具，为这一挑战带来了转机。通过深度融合AI技术于教育教学之中，赋能教学主体、教学载体、学习主体，从而提升普惠教育下的基本教学质量，并实现教育过程中对个性化的追求，逐步打破传统教育领域的“不可能三角”。再纵观我国教育体系与AI产业的发展，校内外教育体系均经历20余年的信息化变革之路，我国AI产业发展态势向好，国际竞争力稳居前列，教育与技术领域均已为AI 教育的发展奠定了基础。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。传统教育领域“不可能三角”规模化重点强调教育可覆盖区域的广泛程度公平化重点强调可提供教育质量的公平程度个性化重点强调教育对不同学生个体的针对性程度现阶段已基本达成截至2022年底，我国义务教育巩固率达95.5%现阶段难以实现人工智能（AI）技术助力打破“不可能三角”现阶段难以实现AI技术加持下的教育教学教学主体教学载体学习主体 更优秀的教学资源：如借助平台积累并分析已有优质资源 更高效的教研：如快速大量获取积累资源 更高的教学水平：如多元化教学培训 更便捷的教学管理：如智能分析校园 更优质的教学反馈：如课堂实时反馈 更个性的学生评价：如个性化分析学生 更个性的学习内容：如个性化推送有待加强学习内容 更多维的成长发展：如重视学习、身体、心理多维发展情况打破“不可能三角”202024.8 iResearch IAI 教育发展：政策关注政策持续关注，推动人工智能在各教育阶段、各教育环节中应用落地站在国家战略的角度，我国早有在AI 教育领域的政策布局，并早已为中小学及高等学校等阶段的教学、管理、评价、师资培养提供了政策指导。今年，政府工作报告从国家层面中提点了AI技术及其应用在未来一年发展中的重要性。教育部也在今年积极动作，推动AI技术在教育领域的广泛应用和深度融合，这将进一步利好我国AI 教育的发展。来源：教育部、人民政府网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。AI 教育相关政策及动态汇总时间发文机构政策文件主要内容解读2024.03国务院政府工作报告提及深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能 ”行动；并要求加强高质量教育体系建设，其中包含要求大力发展数字教育从国家战略层面关注“人工智能 ”以及数字教育2023.12教育部教育部关于全面实施学校美育浸润行动的通知鼓励有条件的地方利用人工智能等技术活化教学内容、创新教学方式、丰富艺术体验、改进评价过程提供人工智能技术在教育多领域、多学科、多环节的具体应用支持2023.05教育部办公厅基础教育课程教学改革深化行动方案利用人工智能等技术加强教学过程性与增值性评价，助推教师队伍建设2023.05教育部等十八部门关于加强新时代中小学科学教育工作的意见提及探索利用人工智能、虚拟现实等技术手段改进和强化实验教学2022.11教育部办公厅关于开展信息技术支撑学生综合素质评价试点工作的通知用5年左右的时间，创新评价工具，利用人工智能、大数据等技术，探索开展学生各年级学习成长情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价2022.08教育部关于推进新时代普通高等学校学历继续教育改革的实施意见推动办学管理智慧化。其中提及，主办高校要充分运用大数据、人工智能等技术手段，创新高等学历继续教育办学管理方式，提高办学管理的数字化智能化水平2022.04教育部等八部门新时代基础教育强师计划探索人工智能助推教师管理优化、教师教育改革、教育教学方法创新、教育精准帮扶的新路径和新模式，逐步在全国推广使用2021.07教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见要求坚持创新引领的基本原则，要求深入应用5G、人工智能、大数据等新一代信息技术，推动教育数字转型。并在重点方向里提及在数字资源、基础设施、教学应用等方面利用人工智能技术2019.02中共中央、国务院中国教育现代化2035要求建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台在国家战略层面布局智能教育，为人工智能技术在教育系统的应用提供政策支持2018.04教育部教育信息化2.0行动计划提出大力推进智能教育，开展以学习者为中心的智能化教学支持环境建设，推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用2017.07国务院新一代人工智能发展规划提出三步走发展人工智能的战略目标，规划第二步到2025年智能社会建设取得积极进展。并提出发展智能教育，开展智能校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用2024.07教育部部长怀进鹏在中共中央新闻发布会上表示：大力推进智慧校园建设，打造中国版人工智能教育大模型。2024.04教育部公布首批18个“人工智能 高等教育”应用场景典型案例。2024.03教育部部长怀进鹏于3月9日记者会上表示未来将把人工智能技术深入到教育教学和管理全过程、全环节。同月，教育部启动人工智能赋能教育行动。2024年教育部相关动态212024.8 iResearch IAI 教育发展：资本复苏AI 教育相关投融资情况开始缓慢回暖，但同时谨慎于中后期轮次投资站在资本关注角度，AI大模型的出现烧了一把火，一定程度上重燃了资本市场对于AI 教育行业的信心，近三年间AI 教育相关投融资事件数呈上升趋势。虽然我国AI 教育行业已发展多年，但资本市场仍出于对政策、经济环境等因素的考量，更倾向于进行早期投资及战投和收购，而对大额、中后期的投资较为谨慎。业内商业模式较为成熟的企业仍较难从资本市场直接获得大笔融资；而初创公司或可能在发展初期获得资本市场的雪中送炭，或可能吸引到产业链横、纵向的大企业的注资，成为其战略布局的一部分。来源：艾瑞咨询研究院根据烯牛数据、IT桔子数据、dealroom数据整理，其中未披露金额融资事件未纳入融资金额统计范围，数亿元、数千万、数百万按照3亿、3000万、300万核算，近千亿、千亿级按照1000万核算。汇率按照当年人民币兑美元平均汇率折算。2020年-2024年H1中国AI 教育相关投融资事件统计2020年-2024年H1中国AI 教育融资规模及次数413.412.96.05.22.32918710112020年2021年2022年2023年2024年H1融资规模（亿元）融资事件次数（次）2022年-2024年H1中国AI 教育投融资事件轮次分布28.60.0E.5B.9.0%9.1.3 .0.3 .0.3.0%9.1.0%9.1 22年2023年2024年H1种子及天使轮Pre-A轮及A轮B轮C轮股权投资战略投资相比2022年，投融资事件轮次更加丰富，开始吸引战略投资者关注此外，投资轮次仍主要集中在早期，资本对于中后期融资仍然谨慎403.5亿元来源于对猿辅导及作业帮2家公司的大额EH轮融资。此外剩余融资规模与2021年水平较为持平。22（全年预测值）222024.8 iResearch IAI 教育发展：用户关注家长与成人学习者积极拥抱AI技术对教育的影响，利好产业端发展站在微观用户视角，家长与成人学习者积极拥抱AI浪潮对教育教学的影响。他们认同AI技术应尽快应用于教育中，也认同AI技术能够促进教育产品升级，提升学习效率。用户的积极心态也进而指导了他们的购买决策，推动其更倾向于选择带有AI大模型的教育软硬件。用户对AI 教育的拥抱态度也将利好AI 教育软硬件产业的发展，并将有助于推动教育行业智能化升级，从而为学习者提供更加高效、个性化的学习体验。来源：教育用户群体N=1000，艾瑞于2024年6月调研获取。艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。教育用户关于AI 教育的观点观点：AI技术应该尽快应用在教育中63.3h.12.1(.7%4.6%3.2%孩子教育成人教育同意很难说不同意观点：AI能促进教育软硬件的升级迭代，提升学习效率73.7s.0#.9$.5%2.4%2.5%教育硬件教育软件同意很难说不同意问题：相比传统教育硬件，是否更倾向带有AI大模型等的硬件58.8i.53.3.9%7.9%2.6%孩子的教育硬件成人的教育硬件倾向AI大模型的硬件现在很难说倾向传统的硬件问题：相比传统教育硬件，是否更倾向带有AI大模型等的软件56.3e.65.2).9%8.5%4.5%孩子的教育软件成人的教育软件倾向AI大模型的软件现在很难说倾向传统的软件232024.8 iResearch IB端市场规模2023年AI 教育B端市场规模约为213亿，预计2027年将达到约476亿元随着我国于2022年全面开始实施国家教育数字化战略行动，包含AI技术在内的数字技术在幼儿教育、小初高基础教育、高等教育、职业教育等各学段教育中发挥的价值持续放大，技术与教育各环节的融合也愈发紧密。截至2023年，我国AI 教育B端市场规模约为213亿元。未来3年内，随着AI大模型等技术的进一步成熟，学校、企业等B端用户的相关教育需求将得到进一步满足，市场规模的增长预计将保持超过20%的复合增长率，应用范围也逐渐从基础教育更多的拓展至幼儿教育、高等教育、职业教育、社会企业培训等领域。注释：B端客户主要涵盖采买了教育相关服务的学校和教育机构。B端市场规模测算范围主要涵盖幼儿教育、小初高基础教育、高等教育、职业教育。以小初高阶段为例简述市场规模测算逻辑，小初高阶段AI 教育B端市场规模=年度人均教育经费*教育信息化经费比例*AI贡献率。来源：艾瑞咨询研究院根据专家访谈、公开资料及自由模型统计核算及绘制。1421561812132633244054777.9%9.9.4.4#.3#.4%.0.7%-150.0%-130.0%-110.0%-90.0%-70.0%-50.0%-30.0%-10.0.00.00020030040050060070080020202021202220232024e2025e2026e2027e市场规模（亿元）同比增速（%）2020-2027年中国AI 教育B端市场规模CAGR=22$2024.8 iResearch I2523574325125756326917631.0B.0 .8.7.2%9.9%9.4.4 2020212022202320242025e2026e2027e市场规模（亿元）同比增速（%）2024eC端市场空间及AI贡献率-智能硬件端2023年教育智能硬件市场规模512亿，AI贡献率11 23年中国教育智能硬件市场规模约为512亿元，在头部厂商的AI技术布局应用下，预计2023年硬件端AI技术的贡献率约为11%。AI技术的嵌入带来教育智能硬件可观的销量增长，艾瑞判断，随着技术应用的继续深化，预计2027年教育智能硬件端的AI贡献率或将上升至37%。注释：C端用户主要指普通学习者。来源：消费级教育智能硬件市场规模来源艾瑞咨询2024年中国教育智能硬件行业报告，AI贡献率为艾瑞根据专家访谈及公开资料推算得到，口径为在公司营收/市场规模中AI技术的贡献占比。艾瑞咨询研究院根据专家访谈、公开资料及自由模型统计核算及绘制。2020-2027年中国消费级教育智能硬件市场规模及AI贡献率11 23年C端教育智能硬件市场规模AI贡献率37 27年C端教育智能硬件市场规模AI贡献率252024.8 iResearch IC端市场空间及AI贡献率-内容服务端2023年在线教育市场规模2628亿，AI贡献率7%，市场空间广阔据艾瑞估算，2023年中国在线教育市场的规模达2628亿元，AI贡献率约在7%左右。AI技术对于在线教育市场的影响主要体现在学习软件的功能迭代及教师效率提升等方面。随着AI技术的不断突破与创新，行业内头部厂商为进一步降本增效，将更积极地推动AI相关应用的落地实施。预计到2027年，AI在在线教育市场中的贡献率将攀升至16%左右。注释：C端用户主要指普通学习者。在线教育市场规模测算口径包含C端低幼及小初高阶段、高等教育阶段、职业教育、成人语言及通识教育的教育内容与课程等各种服务模式。AI贡献率为艾瑞根据专家访谈及公开资料推算得到，口径为在公司营收/市场规模中AI技术的贡献占比。来源：艾瑞咨询研究院根据专家访谈、公开资料及自由模型统计核算及绘制。2573294623192628292035.5.5%-21.3.3.1%-300.0%-250.0%-200.0%-150.0%-100.0%-50.0%0.000100015002000250030003500400020202021202220232024e市场规模（亿元）同比增速（%）2020-2024年中国在线教育市场规模及AI贡献率7 23年C端在线教育市场规模AI贡献率16 27年C端在线教育市场规模AI贡献率262024.8 iResearch IAI 教育产业图谱注释：排名不分先后。来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。基础服务2024年AI 教育产业图谱智能云IT设施通信服务数据服务OEM/ODM/整体解决方案服务商学校、教育机构等2B端解决方案2C端解决方案基础教育精准教学智慧测评智能管理智慧教学智慧教室理化生实验智慧体育英语听说自动评阅考试管理校园安全职业教育实操实训高等教育教学管理助手科研助手校园安全（清华大学AI助教）（北京理工大学）（华中师范大学）机器学习AI技术知识图谱机器视觉自然语言处理智能语音学前教育通用大模型智能硬件教育软件学习平板词典笔错题打印机早教故事机点读笔教育电子纸听力宝智能乐器拍照搜题智能口语学习AI作文批改素质教育AI高考志愿职业培训儿童启蒙儿童智能手表教育大模型学习者272024.8 iResearch IAI 教育发展：各教育环节发展成熟度AI 教育已在校内外多点应用，其中中小学教育应用已步入高成熟度阶段在政策、资本、用户关注等多方推动下，AI 教育已在校内外多点落地应用。从学段维度来看，中小学阶段在校内外场景中均为应用成熟度最高的阶段。在校内场景中，考试测评应用成熟度最高，其次是教学应用；在校外场景中，居家学习已达到高成熟度阶段。此外，语言学习应用整体成熟度也较高，该场景对多模态数据要求相对较低，且学习标准较为统一。相对中小学阶段，成年人教育阶段、早幼教阶段的AI 教育应用成熟度则相对较低，这主要来源于成年人教育内容及目标多样化，高校学科知识图谱构建难度大、职教及兴趣培训知识点分散，模型构建难度大等原因。注释：B端“管理”场景下，不包含“安防”这一细分应用。来源：通过专家问卷法，结合专家访谈及公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。图例成熟度高成熟度低成熟度高成熟度低校内场景学前教育基础教育高等教育企业培训儿童启蒙教学考试测评管理教学科研管理实训企业培训校外场景早幼教中小学教育成年人教育语言学习早幼教居家学习升学指导素质教育升学指导兴趣培训职业教育语言学习数据规模及质量算法成熟度商业化水平教育场景效果提升程度整体成熟度2024年AI 教育各环节发展成熟度28中国产品应用实践Chinese Product Application Practice03292024.8 iResearch IAI 教育发展：走在前列的产品应用本章将从校内、校外两类场景出发，选取较为成熟应用进行分析来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。校内场景应用自动评阅精准教学理化生实验听说考试体育测评校外场景应用精准学习口语测评作文测评拍照搜题HELLO!IM CHATBOT.CAN I HELP YOU?HELLO CHATBOT!YES PLEASE:)不同应用场景中典型场景应用概览30校内场景应用312024.8 iResearch I校内场景应用商业模式总览软硬件一体装配、软件系统部署、单次服务购买为主要服务模式。典型玩家多数为原教育信息化厂商，科技厂商优先选择从新兴应用场景切入赛道来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。不同应用场景中典型玩家类型数量分布情况概览自动评阅听说考试理化生实验体育测评精准教学教育信息化厂商科技厂商在线教育厂商其他厂商传统应用场景传统应用场景新兴应用场景校内AI 教育应用很大程度上源于教育信息化，因此目前存在最多数量的玩家是原教育信息化厂商，其在传统应用场景中优势尤为明显科技厂商主要从近些年由政策推动而出现的新兴应用场景中切入赛道校内学习场景下校内解决方案概览理化生实验听说考试自动评阅高利害场景：主要为中高考场景，单次服务购买制为主低利害场景：视需求方扫描仪等硬件配备情况，可选择软硬件一体或纯软件购买体育测评（半）室内场景：常见便携式测试站或一体机设备室外场景：常见分布式建设方案，将整个操场改造为智慧操场精准教学硬件为基础搭载软件：在智慧白板等原有硬件基础上，搭载或更新软件功能软件系统单独进校：提供单点功能软件，或全流程功能软件考试场景：在中高考听说正考及模考场景，按人头收取考务费教学场景：针对学校提供软件系统、或提供配套硬件，按项目制收费全面部署：全面装配实验室，收取整间建设费用独立部署：仅部署核心智能教考设备，收取建设教考设备费用送考到校：每次考试租售便携式设备，每次考试收取考务费322024.8 iResearch I应用分析-自动评阅（1/2）扫描、数据预处理与主观题评分为核心环节，AIGC拓展题型与提升准确性自动评阅主要分为四大核心流程：首要步骤是试卷的电子化转换，即将纸质试卷扫描为电子图像，并实现客观题的自动评分。其次是主观题数据的预处理，其核心环节是对文本的识别与转换。而后是主观题的评分环节，其核心在于生成评分模型后实现主观题评分，不同利害场景对评阅精度的要求各异。最后一步则是对所有评阅数据进行汇总与数据分析。受技术所限，当前中英作文领域的自动评阅较为成熟，文、理科大题均只能覆盖较低年级，未来有望通过技术提升及模型优化，进一步拓宽覆盖年级、科目与题型。注释：定标样本指“专家评分样本，且分数段分布符合真实情境下的样本分布情况”。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究及绘制。自动评阅关键环节梳理与主观题自动评阅覆盖范围Step 1试卷扫描及客观题评分Step 2主观题数据预处理Step 3主观题评分Step 4结果汇总与数据分析高利害考试场景评分模型生成：基于定标样本提取评分特征，根据神经网络等算法形成当次考试的精准评分模型主观题智能评分：基于所有待评分试卷提取评分特征，并通过评分模型实现主观题智能评分手写识别：电子图像中的文本信息转化为计算机可识别字符及数值信息可疑试卷检测：检出高相似度试卷、空白试卷、乱涂乱画试卷等低利害日常场景评分模型生成：基于题库积累，训练日常通用评分模型主观题智能评分：基于模型对题意、解题逻辑的理解，实现主观题智能评分(评阅精准性需求存在不同，衍生出高、低利害不同场景)自动评测技术实现难度低高 中文作文：模型训练资源积累多，可支持评测维度较多 英文作文：非母语语言，评测关注维度、模型训练资源积累、AI可支持评测维度均较少中英作文 覆盖范围：主要包含历史、地理、政治等范围 教育学段：可用于基础教育、高等教育、成人教育等阶段 随年龄升高，测评严格性有所下降，AI使用率有所升高文科简答 覆盖范围：主要包含物理、化学、生物等范围 教育学段：受限于人工智能技术的逻辑推理能力，目前常用于小学、初中等较低学段理科大题自定评阅关键环节梳理主观题自动评阅能力分析扫描环节：纸质文件转为电子图像，并进行图像校正、智能切割、空白卷剔除客观题评分：捕捉由试卷反射回的光信号，通过光电信号转换实现客观题评分332024.8 iResearch I应用分析-自动评阅（2/2）产品买断与服务购买为主要商业模式，场景利害性决定AI评阅介入程度自动评阅功能的应用场景可分为高利害与低利害场景，其中高利害场景主要指中高考场景，该场景中科大讯飞、海云天等企业为主要玩家；低利害场景主要指区域联考、校内日常考试等日常场景，科大讯飞、佳发教育等企业为主要玩家。产品买断与服务购买为典型商业模式，其中产品买断可应用于所有场景中，主要涵盖软硬件一体化打包售卖和软件单独售卖等方式；服务购买主要应用于中高考场景下，企业为考试院等服务需求方提供硬件搭建、阅卷需求匹配、试卷扫描等全流程服务。目前所有细分场景下均可实现客观题的完全自动评测，主观题的AI介入程度取决于应用场景的利害性与评阅要求的严谨性。来源：结合专家访谈、公司财报等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。自动评阅功能在不同场景下的应用情况高利害场景（政府端为主）低利害场景（校园端为主）细分场景高考中考区域联考校内日常考试日常作业商业模式产品买断制（适用于所有场景）软硬件一体化：扫描设备等硬件与评阅软件，打包售卖给考试院、校方等服务需求方 软件单独售卖：仅售卖评阅软件，并与服务需求方原有扫描仪等硬件设备进行关联匹配服务购买制（常适用于中高考）全流程服务：考试院等服务需求方提供物理空间场所，企业提供驻场全流程服务，如扫描设备的硬件搭建，阅卷需求的软件匹配，试卷扫描与实时问题处理等服务 收费标准主要取决于试卷张数典型玩家高考中考开始出现规模较小的地方性公司进入赛道日常整体概况随评阅场景利害性下降，评阅严谨性越来越低，主观题AI介入程度越来越高 客观题：主要涵盖选择题填涂、填空题等题型，目前所有场景下均可实现纯AI测评 主观题：高利害场景下，目前以人工阅卷为主，AI测评为辅，主要覆盖中英作文；低利害场景下，小学学段的各种主观题型均可在技术层面实现纯AI测评，初中及以上学段以中英作文为主，理综、文综评测准确度有待提升342024.8 iResearch I专家标定语音数据集，AI通过机器学习学习标准，人工二次核准。专用耳麦采集答题录音，智能音质检测技术实时检测语音数据质量。应用分析-听说考试（1/2）随着新高考改革，当前已有越来越多的省市开始将英语听说考试纳入中高考范围内，其中智能口语测评系统也已参与多省市的英语听说考试批改，从而解决传统语言类考试人工评分组织难度大、测评结果受主观影响大等问题。从考评题型来看，目前中高考考试中智能测评题目类型以朗读、复述、问答等封闭式或半开放式题型为主，随自然语言处理及生成等技术发展，未来语音测评精度将进一步提升，在更远的未来测评题目将可能延伸至开放类题目；从测评流程来看，目前中高考考试仍以机器 人工背对背双测评的模式为主。来源：智能技术赋能教育评价、专家访谈，艾瑞咨询研究院根自主研究及绘制。考评题型英语听说考试AI考评题型及测评流程封闭及半开放题目测评技术成熟，自由对话、表达等测评技术有待发展考察考生听取信息、记录信息、询问信息、话题知识及对情景的理解、组织文端的语篇能力和表达过程中的策略能力智能测评流程数据采集模型训练从准确度、语速、流利度、语调等维度综合评分，通常需要人工二评及专家复核。出具语言能力测评报告，并支持会放录音和播放标准答案。智能评分报告生成朗读单词、句子、短文朗读听短文模仿朗读复述听短文转述/复述问答提问、简答听短文/独白简答考察考生语音语调、准确度、流利度、完整性、模仿能力特征在中高考等考试中，仍以封闭式和半开放式题型为主测评维度和实际交流有一定的出入。发展大模型的发展下，当前测评精度已有提升。随技术提升，远期的未来或可以实现在给定场景下的、自由对话式的开放式测评。特征智能阅卷系统在中高考等考试中的测评效果已较为稳定，但其评分效果仍取决于前期学习是否到位。为保证准确性及安全性，目前仍以一人加一机的评分模式为主。发展随测评技术发展，未来或将探讨采取双机评 人工仲裁的模式，以提升考试评分的客观性及考评效率。352024.8 iResearch I应用分析-听说考试（2/2）听说考试AI测评的市场远没有达到饱和的状态，未来市场仍有一定的发展空间，但新高考改革已进行多年，目前市场的增速已有所放缓。当前市场集中度较高，在正考场景下CR1达到90%的水平。由于学校模考、教学非常看重“中高考同源测评技术”，率先占领区域考试场景的厂商更易在校内教学场景中占据一席之地，并以此为基础影响学生购买练习产品。由听说考试需求延申出的自主练习场景，应用的采购者也因此从区域或学校端转变为学生端，形成了服务C端学生的市场。因此在C端服务中，CR2也已达到80%的水平。当前市场中，讯飞、听说科技已在这一领域深耕多年，佳发教育随后入局，此外希望进入市场的厂商类型丰富，C端也已有更多软硬件产品开始植入英语听说模考练习功能，在竞争之下，艾瑞预估未来校内、校外两端市场的集中度均将下降。来源：市场集中度数据来源于专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。以考促学，收费模式以收取考务费及服务费为主，市场集中度较高CR1=90%CR2=80% 以考促学中高考英语听说统考学校AI听说课堂及模考练习教育场景收费模式按人头收取考务费项目制报价向学生售卖，按年收取服务费区域考试场景学校教学场景学生居家自主练习模式一：基于原先学校/考场机房，直接部署英语听说正式考试平台/模考平台。产品服务模式模式一：基于原先学校/考场机房，直接部署英语听说正式考试平台。模式一：基于原先学校/考场机房，直接部署英语听说正式考试平台/模考平台。模式二：机房条件有限的情况下，部署平板及机柜。可在任意大型场所（如食堂等）开展考试。模式一：基于原先学校/考场机房，直接部署英语听说正式考试平台/模考平台。模式一：基于原先学校/考场机房，直接部署英语听说教学及模考系统，可在语音机房组织教学及模考练习。模式一：基于原先学校/考场机房，直接部署英语听说正式考试平台/模考平台。模式二：在普通教室组织教学，配备大屏教学软件、学生答题器，提供教学资源、口语测评及分析报告服务。模式一：基于原先学校/考场机房，直接部署英语听说正式考试平台/模考平台。有软件、硬件两种产品形态，其核心功能均为中高考英语听说模考、练习及评分，此外还有智能批改作文等功能。市场集中度学生自学场景英语听说AI测评商业模式362024.8 iResearch I正在发展中当前主流评分方法应用分析-理化生实验（1/3）政策关注利好理化生实验测评行业发展，测评方式向AI智能评分发展2019年教育部印发关于加强和改进中小学实验教学的意见，提出要在2023年前将实验操作纳入初中学业水平考试，进而带动了理化生实验测评解决方案赛道的形成。2023年教育部办公厅印发基础教育课程教学改革深化行动方案，提出加强实验教学，强化学生动手操作实验，将实验操作纳入中考，这将进一步利好理化生实验测评行业。然而在实操过程中，教师一人盯多人的评分方式存在较大的局限性需要大量教师、实验操作评分标准主观。相比于传统信息化手段，AI智能评分方法能更有效的解决上述问题。目前业内大部分AI解决方案仍以AI辅助教师测评为主，而以码隆科技为代表的厂商已可以实现AI独立评分。厂商在探索考试场景应用的同时，也同步在探索在教学、学习场景的应用，更有码隆科技等厂商已开始探索AI大模型与实验教学相结合，进一步提升实验教学效率及学生学习兴趣。理化生实验考试发展趋势技术参与度低技术参与度高人工实时评分评分方式每考场设置数位监考教师，每位老师需同时查看26位学生的实验操作，并在当场给出考试成绩。此过程中基本无信息技术支持。优势无需额外购买教考系统，便宜实惠。痛点需要大量教师参与，教师无法专注每位学生操作，容易误判。每位教师评判标准不统一，遇到评分纠纷无法回看。人工后置评分评分方式考场部署信息化管理系统，同时每个实验操作台上设置13个摄像头，录制每位考生实验操作视频。考试结束后，教师封闭集中观看视频、给出评分，并上传至教考管理系统。优势教师可以专注每位学生的操作过程，相对更难误判，且遇到评分纠纷可以回看。痛点每位教师评判标准仍然不统一。AI智能评分评分方式每个实验操作台上配备智能终端，通过23个摄像头录制每位考生实验操作视频。AI通过对视频的分析，对学生操作步骤及实验结果进行评分。解决方案分为两类：1.AI辅助评分方案：AI先评，而后老师复核关键步骤评分，为当前主流AI解决方案；2.AI独立评分方案：AI完全独立评分，老师仅进行抽检。优势评分标准统一、评分速度快、需要教师数量少、遇到纠纷可回看。痛点购置成本相对更高。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。372024.8 iResearch I应用分析-理化生实验（2/3）理化生实验AI测评处于发展初期，仍存在模型泛化困难等技术难点理化生实验操作考试智能评分需要硬件和软件两相配合：硬件方面需要摄像头拍摄画面清晰且无遮挡，软件方面需要深度学习等技术对视频画面的精确识别及特征提取，从而实现高精度评分。目前理化生实验AI测评解决方案仍在发展初期，当前产品已能实现对仪器设备的准确识别和学生动作的准确判断，但技术难点依然存在，如同一个实验的不同地区评分点不同，对模型的泛化能力有所考验；或原本就较难依赖人眼判别的题目类型，单纯依赖AI视觉技术也较难判别。而随未来AI技术提升、实验教考应用数据的逐步积累，以及智能传感器设备的介入，AI可测评的精度及维度将进一步提升，未来AI评分解决方案将走向成熟，从而进一步支持实验操作考试测评的开展。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。理化生实验AI评分技术原理实验操作台教考系统终端设备学生信息确认，教考科目及项目信息确认实验器材学生操作实验器材，进行练习/测试多角度摄像头从23个角度拍摄学生实验操作过程，需拍摄清晰、无遮挡视频管理模块存储、管理各学生的实验操作视频，可调用、查看考务管理模块调用该考试科目评价标准、及智能评分算法模型；存储评分结果、评分依据及错误分析智能评分模块多帧人体骨骼点多帧器材位置识别识别学生人体实验器材及其类型提取识别最终器材位置、状态识别提取提取实验步骤评分对比标准答案对比标准答案深度学习 神经网络 OCR 人体骨骼识别算法 物体检测算法实验操作台示意图学生终端设备摄像头1（正面拍摄）摄像头2（俯视拍摄）摄像头3（侧视拍摄）实验结果评分学生实验视频视频运动特征382024.8 iResearch I2024.8 iResearch I来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。应用分析-理化生实验（3/3）教育装备厂商及AI技术厂商为AI测评领域的主要竞争者理化生实验设备供应是个发展了几十年的传统行业，但智能测评产品是个刚刚起步的发展新方向。理化生实验考场建设的可规模化、实验环境的标准化、各地实验考纲的相似性，吸引了一批智能测评产品供应商入局。理化生AI测评解决方案的主流竞争者为传统教育装备厂商及AI技术厂商2类玩家。前者的智能教考产品可与实验室设备整合后打包进校，建设整体实验室及标准化考场。其服务优势也十分明显了解教育客户，客户口碑占优。后者则基于自身的AI技术优势，所研发的产品智能化程度高、效果佳，多在原有实验室基础上独立部署进校，也可与教育装备厂商合作，整合实验器材整体打包进校。由于理化生AI教考设备的模式较重，同时AI技术进入正式考试需要较长的试点、验证的周期，目前AI解决方案多以试点形式落地区域考试或学校教学，而代表性厂商如锡鼎已服务全国近半数省份的市区及学校。理化生实验AI评分解决方案商业模式理化生实验AI评分解决方案主要竞争者情况应用环节产品服务模式收费模式全面部署（主流）可以支持实验操作教学、学习、考试多环节应用全面装配实验室，包含：智能教考终端、智能教考系统、传统实验室设备（如吊装、实验器材、水槽等）收取整间建设费用，价格数十万元/间独立部署（主流）可以支持实验操作教学、学习、考试多环节应用在原有实验教室基础上，仅独立部署核心智能教考设备，包含智能教考终端、智能教考系统收取建设教考设备费用送考到校仅支持实验操作考试每次考试租售便携式产品，考试完成后供应商回收设备，将考试数据返回客户或按人头收费，或收取考试期间服务费竞争劣势教育装备厂商AI技术厂商竞争劣势其他跨界厂商竞争优势竞争优势竞争优势竞争劣势长期为学校供应实验室设备、提供基础建设支持，客户口碑占优，了解教育需求缺乏AI技术背景，产品智能化较弱长期深耕AI领域，AI技术优势明显，在与教育场景完成打磨后，AI应用效果佳面向教育客户的销售网络及客户口碑较弱服务网络好，品牌效应佳AI技术及教育理解相对较弱392024.8 iResearch I应用分析-体育测评（1/2）随测评范围及项目的逐步拓展，AI测评有望成长为主流测评方式从1979年上海崇明中学试行体育作为升学考试内容开始，我国开始了横跨四十多年的中考体育改革。最初体育中考以人工评分为主，而后随着2009年我国中考体育在全国的统一开展，中考体育的公平性、效率性、评价准确性进一步受到重视，因此在计时、计数类项目（如长跑、仰卧起坐）中开始逐步引入准确性更高的红外传感测评方案。2020年“新中考体育改革”开始，测评项目更加灵活多样，篮球、足球等项目逐渐被纳入选考范围，且过程性评价开始受到重视，如上篮动作是否标准，传统的人工和传感测评方案无法继续完整、高效且公平的实现测评，通过对人体骨骼进行关键点采集实现识别和动作判断的AI视觉方案逐步进入大众视野，并有望逐步成长为主流测评方式。来源：结合专家访谈，白银龙我国中考体育改革的历史变迁、演进特征与未来路向等公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。体育测评变革历史梳理1.0时代 体育测评试点开展2.0时代 体育测评全面实施3.0时代 新中考体育改革标志性事件测评方式人工测评为主标志性事件标志性事件项目覆盖范围公平性效率评价准确性流程流畅性成本优势项目覆盖范围公平性效率评价准确性流程流畅性成本优势项目覆盖范围成本优势1979年，上海崇明中学试行将体育作为升学考试内容，中考体育登上历史舞台1997年，国家教委印发初中毕业生升学体育考试工作实施方案，提出从1998年起逐步在全国实施中考体育结合教师培训，可覆盖所有希望测评的体育项目，且成本优势明显2009年，我国31个省市均将中考体育成绩计入中考总成绩，中考体育全面实施2016年9月，教育部颁发关于进一步推进高中阶段学校考试招生制度改革的指导意见规定，体育科目纳入录取计分科目测评方式开始出现红外传感测评相较于人工测评，红外传感方案有效提升考试公平性、效率与评价准确性2020年10月，中国中央办公厅、国务院办公厅印发关于全面加强和改进新时代学校体育工作的意见该文件在考试的分值、内容、方式等方面均出现变化，被称为“新中考体育改革”测评方式开始出现AI视觉测评随着测评项目更加灵活，评价更加看重过程性，AI视觉方案被逐步引入，从而保证公平性、效率与准确性项目覆盖范围公平性效率评价准确性流程流畅性成本优势公平性效率流程流畅性评价准确性2009年份20201979402024.8 iResearch I2024.8 iResearch I来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。应用分析-体育测评（2/2）便携/一体机、智慧操场建设为AI体育测评的主要解决方案体育AI测评领域目前最主要的解决方案是便携式/一体机式和智慧操场建设2类方案，前者通常资金投入较低，且设备使用灵活，商业模式以租赁和软硬件一体化购买为主；后者通常资金投入较大，但最符合传统体育活动的开展需求，商业模式以软件算法服务采购为主。目前行业内的玩家基于自身基因选择不同切入赛道方式，AI视觉科技厂商通过“AI 体育”的方式，借助技术优势从中考体育尝试延伸至日常教学场景；教育信息化厂商通过“AI 教育 体育”的方式，借助渠道优势从传统教学场景延伸至体育场景；传统体育服务厂商通过“体育 AI”的方式，尝试在传统测评方案中加入AI技术继续保持自身竞争力，但难度较大。体育AI测评常见解决方案体育AI测评领域玩家类型划分智慧操场 解决方案便携式/一体机式 解决方案简介测试站设备，常应用于考试场景下。室内室外均可使用一体机式设备，常应用于课间体感游戏互动等场景。多见于楼道等（半）室内空间商业考试期间租赁形式付费软硬件一体化购买优势资金投入低，设备使用灵活资金投入较低，无需对原有空间进行大规模改造，设备移动较为灵活简介在操场等大面积空间内，对空间进行严格区分，每个区域内均配备摄像头等专业设备进行前端数据采集，并在后端配备专业数据分析平台优势最符合传统体育活动开展需求，体育项目及数据覆盖全面商业软件算法服务购买为主，硬件视学校基建程度购买或改造来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。AI视觉科技厂商AI 体育教育信息化综合服务厂商AI 教育 体育传统体育服务厂商体育 AI企业优势：在AI视觉领域有较强的技术积累，可快速复用于体育场景，对人体形态分析的准确度高切入赛道：从中考体育等高利害性场景切入，以识别准确、系统稳定等优势打动考试院或校方，从而逐步延伸至日常教育场景典型企业企业优势：在教育信息化领域有较强技术和渠道资源积累，可快速拓展已有系统功能，覆盖体育教学，并逐步增加体育测评功能切入赛道：从重点学科教育信息化逐步延伸至体育领域，并基于课堂场景的AI视觉技术积累，逐步完善体育测评能力典型企业企业优势：在体育中考场景有多年的应用积淀，由于多使用红外技术辅助测评，部署成本较低切入赛道：体育新改革后，个性化测评项目逐渐增多，红外技术可覆盖科目逐渐变少，市场竞争力下降常应用于日常教学、考试场景，多见于操场等室外空间412024.8 iResearch I应用分析-精准教学（1/3）人工智能动态分析学情数据，数据轮转赋能课前课中课后精准教学相关应用目前在校内覆盖范围较广，主要指在行为采集、学情分析、知识图谱等技术的支持下，通过跟踪、记录和分析学生学习过程数据，为教师教学设计、教学决策等环节提供科学依据的一种教学形式。数据主要产生并流转于课前、课中和课后三个环节。课前环节中，教师可以基于历史学情数据，对成熟教学资源进行班级个性化调整，高效形成班本课程，截至2024年5月，国家中小学智慧教育平台作为全国最大的教学资源平台，资源板块浏览量累计近150亿次。课中环节中，在智慧白板等智能硬件的加持下，教师可以快速获取为后续教学优化所需的数据。课后环节中，教师结合现阶段知识重点与班级学生分层薄弱点，精准下发个性化专题作业，并在作业回收后借助OCR技术实现作业智能评分与数据归纳，动态更新学生学情数据。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。精准教学现状环节梳理学情数据构建学生精准画像知识基础画像构成因素能力水平学习风格认知方式数据形式较为统一，可通过作业回收、考评数据等方式实现，现阶段较为成熟数据形式多样化，存在收集与分析困难，现阶段不成熟 课前教学准备教学目标获取优质教学资源教学平台历史学情数据分析精准教学课程内容调整授课关键性重点个性分析提供教研支撑提升教研精准性数据采集摄像头课堂画面麦克风课堂音频智慧白板课堂笔记保存课堂完整记录，便于教学资源积累与复用客观分析课堂数据，为教学设计优化提供数据支撑数据上传与分析上传平台1教学资源积累数据分析2基本情况：总互动时长、频率、形式多样性等教研落实：互动与教学目标关联性 学生分层 精准作业错因归纳 学情积累教学管理精准提升，减少学生精力浪费解放教师劳动力，实时跟踪学生学情变化数字化管理，一目了然课后教学评价明确知识掌握目标精准下发个性化专题作业智能评分 数据归纳动态更新学情统考试卷结合分层薄弱点OCR识别关联知识图谱分布“省-市-区-校”学情汇总课中教学过程0123学情数据课前准备课后评价课中过程422024.8 iResearch I应用分析-精准教学（2/3）解决方案自由搭配，模式以硬件搭配软件进校、软件系统独立进校为主精准教学解决方案并非是行业统一的标准化解决方案，不同厂商、不同客户的解决方案均可能有所差别。从客户角度，校方可基于自身课前、课中、课后的教研教学需求，自由组合不同软硬件方案。课前环节教学资源平台与学情数据平台共同支持教师教研；课中环节教师可借助智慧交互白板等硬件设施的加持，基于课堂智能互动系统等软件系统优化课堂互动；课后环节教师可借助智能扫描仪、智能手写笔等硬件设施的帮助，基于智能题库、智能阅卷系统等高效汇总分析课后作业情况，并进一步完善学情数据平台，实现课前-课中-课后的数据闭环。从厂商角度，当前主要有两类服务模式。第一类是以硬件为基础率先部署进校，后续对搭载或升级软件功能实现增值收费，典型代表有希沃、鸿合等企业；第二类是以软件为基础进校，根据区域政府/校方需求，提供“教-学-管-评-测”或单环节解决方案，后续派驻技术员提供软件培训、实时响应技术问题等服务，典型代表有科大讯飞、佳发教育等企业。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。精准教学软硬件完整解决方案与常见服务模式课前课中软件平台系统硬件设施智慧交互白板摄像头、麦克风课堂智能互动系统互动效果反馈系统课后软件平台系统为主，较少涉及硬件设施教学资源平台（含AI搜索引擎等资源）学情数据平台软件平台系统硬件设施智能扫描仪智能手写笔智能题库智能阅卷系统学情数据平台学生平板“课前-课中-课后”完整解决方案常见服务模式硬件基础借助智慧白板、摄像头、麦克风等硬件设施率先部署进校硬件为基础，搭载软件功能软件功能在原有硬件基础上，根据用户需求进一步搭载或更新软件功能，如课堂录制、影像分析、课堂实时反馈等典型代表希沃、鸿合、奥威亚等。考虑到软硬件适配问题，用户更容易倾向于继续使用同品牌软件功能，用户粘性较高软件基础 单点功能软件：如评测环节的智能阅卷系统 全流程功能软件：“教-学-管-评-测”全流程完整解决方案软件系统单独进校典型代表科大讯飞、佳发教育等。该类服务模式部署成本较低，可根据校方需求组合搭配所需软件，同时部署方式灵活校方可根据自身需求与发展阶段自由组合搭配各环节软硬件设施432024.8 iResearch I应用分析-精准教学（3/3）海内外前沿应用辅助教师开拓教研思路，帮助学生提升自学效果精准教学类应用虽然是教育信息化过程中重要的应用之一，但当前该类应用在各环节对师生的帮助仍有待提高。艾瑞观察到，海内外众多企业目前正在探索如何借助AI的力量进一步实现教学相长，螺旋优化。首先教师需要更开阔的思路、更实时的信息、更应用化的引入来优化课堂的互动，如Khanmigo的“现实世界上下文生成器”等众多教研工具可以在提升教研效率的同时，进一步优化教研质量。其次学生端需要更个性化的引导、更多维度的分析来查漏补缺，如GPT-4o、学而思九章大模型等大模型技术均在探索引导式教学，且在此过程中持续关注学习状态，提供正向情感激励。最后师生两端需要更高效的挖掘过程性数据的价值，如Khanmigo正在探索AI在作业完成过程中的互动与留痕、松鼠Ai推出草稿纸分析功能，辅助教师更加全面且高效地了解学生。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。精准教学领域前沿应用探索师生两端，挖掘过程性数据精准教与学教师端精准教学学生端精准学习开拓教研思路帮助教师发现新的想法、内容、教学活动：如Khanmigo forTeachers可提供“现实世界上下文生成器”功能，根据教研目标生成生活实际例子，降低学生学习门槛共享教研过程帮助年轻教师理解优秀教师的完整教研思路：如Perplextiy AI推出的Pages功能，可将A用户与AI的发散性对话，根据“Thread（对话线索/脉络）”转化为视觉丰富且易于理解的完整内容提高学生自学效果：如GPT-4o可在不直接告诉学生最终答案的前提下，基于实时语音的互动载体，跟随学生已有思路对学生进行引导，且过程中可随时打断，模拟真人教师优化学生自学感受：如GPT-4o在引导学生学习过程中可通过语气的变化的方式给予学生正向激励，且可以通过学生呼吸频率等方式判断学生情绪状态并及时提供调整建议作业设计与下发下发作业内容设置AI参与程度。如基本监督，定期保存学生作业进度、写作辅导，可以与学生进行讨论、共创等角色：教师设置基本评分标准。如文献选择、论点选择、论据充分度作业完成学生&AI：共同完成作业AI：实时留痕互动过程角色：学生&AI作业评价AI：根据教师设定标准出具过程评价报告与评分。如在论点决定环节提供帮助，顺利加强论点等再审再评。结合学生与AI的互动过程和AI评价，对学生的作业进行再审再评角色：教师&AI探索代表1V1引导式教学正向情感反馈探索代表探索代表44校外场景应用452024.8 iResearch I校外场景应用商业模式总览AI 教育应用多嵌入学习工具APP及智能硬件中，并主要搭载在学习机上在校外场景中，AI 教育应用主要载体为教育智能硬件和学习工具APP，用户群体目前以中小学生居多。面对日益激烈的市场竞争，硬件厂商纷纷开启智能化转型，以期获得更强的竞争优势，硬件产品主要通过整机销售获利，AI 教育功能通常作为产品亮点，不额外收费。与此相比，学习工具APP的盈利模式更为多样：1.将AI功能作为核心付费项目，提供月/季/年订阅；2.将AI功能纳入综合会员服务包，按月/季/年统一收费；3.提供免费AI功能，用以吸引用户并引导至其他付费服务或产品。尽管软件应用日益丰富，硬件产品，尤其是智能学习机，仍然是当前AI 教育校外场景应用的主要产品形态。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。校外学习场景应用商业模式精准学习应用产品形态收费模式作文测评口语测评拍照搜题学习机类硬件学练机类硬件词典笔类硬件听力宝类硬件拍照搜题类软件电子词典类软件作业批改类软件产品售卖，整机收费收取月度/季度/年度会员费免费功能462024.8 iResearch I知识图谱构建完整：题目与知识点、知识点间的关联完整，知识点分层精细，精准定位学生知识点漏洞并提供深层次建议题目更新及时性：与权威、资深内容供应商合作，实时更新题库学科广度及深度：涵盖的题目及学科类型扩充，更丰富的练习及测评题型多模态人机互动：多模态感知学生学习行为、获取学情数据，AI助教能够与学生自由交流及答疑应用分析-精准学习（1/2）支持学生同步学，补足漏洞，提高学习效率，大模型介入产生新变量当前AI精准学类产品发展势头强劲，这主要来源于政策、疫情等多方面影响下，学生对个性化的学习支持的需求更加旺盛。而AI精准学应用能够个性化定位知识点漏洞、精准推荐学习资源的特点，进而迎合了学生的这一需求。但其实这一类“自适应学习”类应用已经发展多年，本身技术框架成熟且稳定，基础架构的构建难度并不算高，但训练数据规模、算法能力、学习资源等仍是制约不同厂商打出差异化优势的主要因素。从产品应用本身的发展来看，大模型的介入为AI精准学功能带来了新的发展，学生练习题目类型更加丰富、知识点漏洞定位更精准、画像构建更完整，由此可见大模型也是推动各家厂商在AI精准学功能上更进一个身位的新变量。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。学生选择A章节a小节测试数道十数道题目填空、选择、判断题了解知识图谱掌握情况掌握一般较差生成知识图谱、优先提升知识点建议推荐学习资源学习教学视频例题练习&测试数道十数道题目更新知识图谱分析正答率、用时、相似题目表现等应用功能AI精准学习应用功能框架差异化能力大模型介入：逐步拓宽测评学科类型及题目类型，逐步脱离题库限制 需要更少的测试题目来定位学生知识点漏洞大模型介入：练习类型更加丰富，离散知识点间实现关联，错因分析更精准大模型介入：多模态人机交互，逐渐实现有问有答，情绪感知生成下一步提升建议472024.8 iResearch I应用分析-精准学习（2/2）AI精准学类产品以学习机为主要产品形式，随学习机市场爆发火热当前AI精准学类应用最为主流的产品服务模式是以软件功能的形式嵌入到学习机中。从学习机的产品服务模式出发还有两类收费模式，其一为单纯售卖整机产品的逻辑，其二为售卖整机 延申服务的逻辑。对于前者而言，AI技术占优的公司会将AI精准学打造为学习机的核心卖点；对于后者而言，学习机与AI自习室服务二者缺一不可，是学习机产品的外延增值服务，同时也有助于拓展学习机的线下销售渠道。这一类应用技术门槛并不算高，当前各类学习机厂商均已打出了AI精准学功能，竞争者类型丰富。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。AI精准学习产品服务模式AI精准学功能产品形态：以应用/功能的形式，嵌入学习机等教育智能硬件中。基本上已成为学习机产品的必配功能，对于AI属性较强的企业，甚至会作为学习机的核心卖点来打造。收费模式：一般直接收取学习机整机购买费用售卖产品逻辑产品形态：以单一功能的形式嵌入作业答疑类软件，功能模式与学习机中的功能一致。收费模式：收取会员权益费，以年度/季度/月度会员形式收费售卖功能逻辑产品形态：以AI自习室服务 学习机产品为主。AI精准学功能以应用/功能的形式，嵌入学习机中，学习机是AI自习室服务的核心及标配。收费模式：订阅费：订阅AI自习室使用时长及督学服务，不售卖学习机售卖费 订阅费：收取售卖学习机费用 AI自习室服务订阅费售卖产品 服务逻辑AI教育厂商：如科大讯飞、松鼠AI传统在线教育厂商：如好未来、作业帮传统学习机厂商：如步步高竞争者类型及竞争优势AI算法占优，知识图谱分级精细，知识点掌握情况判断精准度高教育资源占优，题库及课程内容丰富，知识点标注精细，用户认知度高品牌效应占优，传统学习机厂商占据用户心智482024.8 iResearch I教学逻辑，重输入应用分析-口语学习（2/2）传统自适应学习类APP为教学逻辑，AIGC技术推动口语练习类APP出现在自由对话类APP出现前，AI技术在英语听说自学场景下，以测评、自适应推荐学习路径为主要作用方向，产品服务模式也以“测试-基于学生个体的英语水平及兴趣点推荐学习资源-再测试-再推荐”的循环路径为主，产品逻辑为教学逻辑，重输入。而在AIGC技术发展逐步成熟后，AI技术在英语听说自学场景下，在原先的语法、语义、发音等测评技术的基础上，开始向对话及评估反馈生成的方向发展，以自由英语口语对话为主要服务模式的新产品出现，用户可选择不同的情境进行对话，也可在标准化的口语考试（如雅思）的考试模考、练习中进行对话。在对话中，产品将实时为用户的语法、发音进行评估，并在多轮对话结束后，生成最终评估方案。此类产品是练习逻辑，重输出。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。产品功能流程梳理自适应学习类应用用户英语水平诊断 语法 听力智能规划学习路径智能推送学习内容情景语料朗读材料单词储备智能挖掘学习问题智能推送练习内容真人对话看图说话答题竞赛智能评估教学效果自适应口语测评 词汇 语法 发音 准确度 完整度 流利度智能评估教学效果自由对话类应用数字人引导发问可选不同应用场景练习可选数字人外观及口音用户作答数字人反馈实时评估用户作答内容评估语法、词汇、发音、流利度，实时生成润色后的内容实时生成对话内容生成对用户所述内容的适当反应，生成下一句对话引导数字人反馈用户作答智能评估口语短板生成最终评估报告练习逻辑，重输出 口语 词汇 词汇 语法 发音 准确度 完整度 流利度492024.8 iResearch I应用分析-口语学习（2/2）传统口语学习产品服务模式稳定，AI外教类应用快速吸引多类厂商入局传统口语学习APP类产品已在国内发展多年，无论是自适应学习类APP还是英语配音类APP，其产品服务模式均已成熟稳定。但同时，这类产品的用户增长也已步入了平台期。在AIGC技术驱动下，各类传统口语学习软件厂商均开始布局自由对话式AI功能，以寻求更多的发展可能性。由于自由对话类应用模式较轻，技术难度不高，对教育内容积累要求不高，入局门槛低但变现周期短，从AIGC兴起的短短2年时间内，多类型公司挤入此类赛道。但也由于其发展时间较短，目前产品仍有对话模式僵化、识别或反馈内容不精确等问题，若未来希望达到优质真人外教的教学及练习效果，此类产品仍有较长的发展及迭代空间。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。商业模式分析自由对话类应用自适应学习类应用产品定位：因材施教、个性化教学的英语口语在线自学软件收费模式：收取课程内容费，提供基于用户测评结果的定制化学习计划。已有多年的发展，产品服务模式较为成熟稳定。发展方向：开始布局交互式AI对话功能，作为学后补充练习的一环，并且能作为第二增长业务。产品定位：一对一AI外教，作为真人外教的替代品收费模式：1.单独APP应用：收取会员权益费；2.嵌入智能硬件中：不再单独收费，作为学习机、听力宝等智能硬件中的一个附加功能发展方向：向越发像真人外教教学、交流的方向发展，加入雅思等标准化考试模考功能。品牌产品产品服务模式传统AI口语学习软件厂商趣配音AI外教 APP单独软件APP，收取会员权益费流利说流利说 APP内嵌在流利说APP中，可单独购买AI外教课程，可和流利说口语课程打包购买传统英语学习工具厂商有道Hi Echo APP单独软件APP，收取会员权益费有道学习机、词典笔、听力宝Hi Echo AI外教嵌在智能硬件中，收取整机购买费传统AI技术厂商科大讯飞讯飞星火语伴 APP单独软件APP，收取会员权益费讯飞学习机讯飞星火语伴嵌在智能硬件中，收取整机购买费其他新进入厂商TalkAITalkAI练口语 APP单独软件APP，收取会员权益费火山创想SpeakGuru APP单独软件APP，收取会员权益费reply学英语reply学英语 APP单独软件APP，收取会员权益费自由对话类APP厂商列表（不完全统计）502024.8 iResearch I应用分析-作文评阅（1/2）大语言模型技术加持下，语义理解能力快速提升，未来着重优化个性化中英文作文评阅功能主要基于OCR、数据标注、语言模型预训练、大语言模型等技术。基础功能目前多数企业均可实现，主要包含基本筛选功能与基本评阅功能，如中文作文中的文字、成语检错，英文作文中的单词拼写、词汇用法等。高级功能可重点体现各玩家的能力差异，主要包含语义理解、结构评价和优秀例文推荐，大语言模型的出现使得语义理解部分的功能逐渐强大，从简单的优美表达识别，逐渐拓展至文章立意、上下文逻辑、跨学科内容、个性化内容优化等能力。未来随着大语言模型的进一步发展和学生个人数据的采集与分析，跨学科与个性化批改能力将有望进一步提升。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。作文自动评阅原理框架基础功能高级功能未来升级方向 语种判定：如用拼音混作英文等 基本内容筛选：如抄写试卷阅读材料、抄写参考答案范文等 中文作文：文字检错、成语检错、语法结构、标点检错 英文作文：单词拼写、词汇用法、标点与空格、语法检错、句型结构 结构质量评估：文章是否符合规定文体基本框架，如论点论据完整、首尾呼应等大语言模型核心赋能环节 结合立意：判断文章引用内容是否符合文章主旨立意 综合能力：作文的考察逐步加入历史反思、当下发展、未来展望等维度，对学生和自动评阅能力均提出更高要求 个性化推送例文：结合行文风格、优势跨学科能力等 情感激励：更类人给予学生正向反馈，捕捉学生在文章中反映出的新颖角度、创造力思考、深入洞察等能力基本筛选功能基本评阅维度语义理解结构评价优秀例文推荐跨学科能力个性化能力智能评分具体功能 优美表达识别：比喻等修辞手法、景物描写等描写手法 文章立意理解：作文主旨是否符合题目的要求范围 上下文逻辑理解：前后文是否逻辑顺承，是否始终在围绕同一主题展开记叙、议论 跨学科内容理解：文章中引用的人文历史、科普常识等是否正确 个性化内容优化：基于文章前后文理解，在不偏离原文主旨立意的前提下，提供个性化且符合文风的优化方式OCR语言模型预训练数据标注大语言模型支撑技术能力512024.8 iResearch I2024.8 iResearch I来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。应用分析-作文评阅（2/2）搭载硬件和软件会员充值较为成熟，可尝试探索拓展服务流程与应用范围作文自动评阅功能现有商业模式主要取决于产品载体，一方面可选择嵌入进学习平板、词典笔等教育智能硬件中，通过硬件的一次性购买实现盈利，典型代表企业为科大讯飞；另一方面可选择直接开发为APP端/网页端软件应用，通过免费使用实现为其他功能、课程引流，或通过会员充值模式解锁更多评阅维度，典型代表企业为有道。除此之外，不同类型企业也在探索新的商业模式发展方向。服务于传统中英作文评阅的企业尝试通过延伸服务流程增加盈利空间，从仅提供评测功能向前延伸至思维引导、课程提升，向后延伸至个性化文章优化建议。职业教育等领域的企业尝试将作文评阅类功能迁移至全新应用范围，如国考领域的申论AI测评。但整体而言，作文评阅类功能目前属于各企业相关产品的标配功能，短期内依旧难以实现单一功能的独自盈利。搭载硬件学习平板词典笔购买硬件使用内置功能单次买断模式，通常无后续付费1000-7000元300-1500元盈利模式价格区间以语言类技术起家，在中文作文测评领域优势较为明显典型企业现存痛点单一功能难以实现独自盈利硬件端：虽是多品牌学习平板的标配功能，但难以成为学习平板的重点宣传功能软件端：作文测评通常是会员充值后众多权益之一，难以成为单独付费权限作文自动评阅现有成熟商业模式作文自动评阅商业模式探索方向探索全新应用范围，提升服务效率与质量服务流程从“评测”环节向前后延伸，增加盈利空间服务流程向前延伸 突出玩家类型：语言类大模型玩家 优势：可通过与学生互动实现思维引导，同时可针对题目和交互内容提供个性化可参考素材从审题开始引导思维发散、素材搜索 突出玩家类型：传统教育企业 优势：保有大量优质教学、教研资源提供课程等增值服务内容服务流程向后延伸 突出玩家类型：语言类大模型玩家 优势：基于技术理解学生作文的文意，并结合题目要求提供个性化优化建议。而不是简单的提供优秀范文个性化文章优化建议 2019年起，国考报考人数连年走高，而申论是其必考科目之一 申论文章具有内容覆盖广泛、逻辑性要求高、答案不唯一等特点，适合基于神经网络衍生出的生成式AI等技术介入典型探索领域：申论AI测评软件应用APP端/网页端盈利模式价格区间2.会员充值模式 200元/年以翻译软件有道词典起家，英文领域资源积累较多，且软硬端服务均可提供典型企业1.为其他功能、课程引流免费522024.8 iResearch I应用分析-拍照搜题当前拍照搜题APP尝试拓赛道、拓功能、拓市场以寻求新盈利出口拍照搜题是中国AI 教育市场最早出现的一类应用，最初拍照搜题的核心用户群为中小学学生及其家长，其商业模式包含两类逻辑：其一为工具属性，以收取会员订阅费为主要盈利模式；其二为引流属性，将搜题软件的用户引流至同APP/同品牌课程中，最终收取课程费。而随2021年拍照搜题软件面临的管控与整改要求，其产品定位逐渐转向为辅助家长进行作业检查与辅导。此时，拍照搜题软件的核心商业模式其实并未转变，但为找寻新的盈利出口，厂商开始尝试在现有模式的基础上拓赛道、拓功能、拓市场用户群拓展至成年人阶段，功能类型拓展了更多批改功能，产品服务模式拓展至嵌入到硬件之中，覆盖市场开始拓展至海外市场。同时，随着大模型的发展，如好未来等厂商开始尝试通过构建AI模型，通过大量学习，理解题目内容从而给出解析，降低成本的同时，脱离原有题库内容的桎梏。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。拍照搜题应用商业模式分析拓展拓展拓展拓展工具属性免费获取答案解析，但需付会员费获取视频讲解及知识点讲解等功能引流属性汇聚目标用户进入用户池，而后引流至购买课程、或硬件核心商业模式产品形态软件APP用户群体中小学学生及家长功能类型拍照搜题功能为核心，同时提供背单词、作文库、同步练习等功能覆盖市场中国国内产品形态1.软件APP2.嵌入学习机等智能硬件中用户群体1.中小学家长2.在校大学生3.职业考试备考学生功能类型1.基础功能拓展：拍照搜题功能为核心，同时提供错题本功能，并可关联错题打印机，并整合智能批改、作文批改等功能2.大模型介入：如好未来等厂商开始尝试通过让大模型学习大量题目，从而理解题目逻辑，直接生成题目答案及解析，或通过苏格拉底式提问的方式进行题目讲解，从而脱离题库限制。覆盖市场1.中国国内2.海外国家53中国企业标杆案例Chinese Enterprise Case Study04542024.8 iResearch I幸福泉AI赋能学前创新教育，培养儿童创新素养，引领学前教育行业升级幸福泉，深耕儿童教育领域近30年，已成为集一个研究院与连锁幼儿园、早教托育、AI创新教育三大业务于一体的综合性机构。作为教育和科技系统的两个全国性行业组织的会长及一带一路暨金砖大赛承办单位，幸福泉主动服务于国家教育强国战略需求，通过“AI学前创新教育211整体解决方案”推动行业升级与发展，使用AI技术深度赋能学前创新教育，“双技能”并重，提升儿童和教师的创新素养，为创新人才特别是拔尖创新人才培养奠定基础。幸福泉不仅掌握前沿的AI技术，更对教育之道有着深刻的理解与把握。注释：“双技能”指既掌握“创新人才教育技能”，又掌握“AI 技术应用技能”来源：结合幸福泉官方资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。AI学前创新教育211整体解决方案高校端智能科普 模式升级激发儿童创新力2套AI软硬件系统解决方案AI采集分析系统AI师生支持系统融合AI与巧思创新教育，全面激发儿童创新潜能1个创新教育体系高规格大赛及多元成果展示平台，激励创新1个成果展示平台产业端早教托育幼儿园科普研学基地智能照护启迪儿童创新潜能个性化与高质量教育提升儿童创新素养高校“双技能”培养 专业升级提升就业竞争力园所管理决策缺乏精准、动态、综合的数据支撑和智能工具教育教学难以满足个性化教育需求，工作负担重，缺乏中国特色儿童创造力培养模式家园社协同育人缺少及时全面持续的儿童成长微环境质量报告和教育方案，家长参与度低产业端：运营痛点师资培养时代巨变，教学资源更新滞后毕业生难适应市场需求高校端：人才培养痛点精准治理促进教育公平与均衡发展监管与决策的数据支持教育创新与新质生产力发展区域端：区域管理痛点落地应用解决痛点方案优势项目优势服务国家战略培养拔尖创新人才提升教师数字素养底蕴深厚懂AI，更懂教育社会需求个性化教育需求创造力培养需求技术领先一流的创新教育体系与人工智能技术充分融合区域端行政部门数据驱动 精准决策高效治理 创新升级行业端企业协会专家智库 资源整合 协同发展教育家办学近30载，城市分布广泛，实践业态多元，深谙教育之道，数字化经验丰富，成果显著。独创“巧思创新教育体系”，发表多篇SSCI学术文章，获世界华人发明金奖，中国教博会最高奖，百余名幼儿创意获国家专利及国内外发明展大奖。成果显著高规格平台：教育系统与科技系统两个全国性平台会长单位，发起国际化儿童创意活动及高校师生的技能大赛。构建行业生态：汇聚500多家科研院所、高校、学前教育机构与企业协会资源，构建学前教育行业的创新生态。平台广阔幸福泉优势552024.8 iResearch I格灵深瞳基于视觉AI，打造研、学、练、赛、评、考一体化智慧校园体育解决方案格灵深瞳是一家行业领先的人工智能上市公司,致力于通过自身在AI视觉领域的技术积累与体育领域的经验积累，在智慧校园体育领域打造一个“研、学、练、赛、评、考“一体化的教育“生态系统”，涵盖教研、教学、训练、测评、考试等多种场景，旨在提供一个教育全流程、贯穿学生成长全周期、覆盖100余项项目的智能体育教育平台。格灵深瞳智慧校园体育解决方案有力的促进学校与区域体育教育数字化变革，实现每个孩子健康成长的同时，推动落实体育强国战略。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究及绘制。格灵深瞳企业核心优势及智慧校园体育解决方案智慧校园体育解决方案企业优势技术优势全球AI计算机视觉领域竞赛多次夺冠3D立体视觉、行为识别技术行业领先牵头或参与起草多项国标等行业标准项目优势教学、课后服务、日常测试、中考等全场景涵盖100 体育考核、教学、训练项目体育教学与娱乐互动相结合，寓教于乐经验优势多个竞技体育国家队合作经验多个大规模体育考试落地案例多个权威教育专家合作指导支撑技术体育大模型数据增强和预处理数据加密异构计算人体检测实时三维人体姿态高精度人-物识别跟踪流式信息处理相关产品深瞳智慧体育大脑体育训考系统课堂教学系统体感互动系统体育大数据系统教学资源管理系统考务管理系统场景体育教研体育教培体育训练体育教学专项教室课后服务体育考试人群学生校长家长教师教育管理者体育教育企业训考数据库数据治理数据加密单校数据库省级数据库市级数据库562024.8 iResearch I2024.8 iResearch I北京2024年体育中考应用范围来源：数据来源格灵深瞳，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。来源：数据来源格灵深瞳，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。格灵深瞳AI测评落地，格灵深瞳体育训考系统赋能2024年北京市多区体育中考自2024年起，北京市体育中考从“8选3”变为“22选4”，新增的14项运动项目包括足球、篮球、排球、健身长拳、健身南拳等过程评价与姿态分析类项目，该类项目要求精确的动作捕捉和基于数据的分析评估，AI视觉技术则可以全面满足各项需求。格灵深瞳体育训考系统于今年成功落地北京市多区体育中考，覆盖近10个考场，总计数万名考生，全流程使用AI视觉技术，最终实现测评效率提高、识别准确度提升和公平性保障，向考生、家长、老师和教育管理部门展示了AI视觉技术为体育测评从考纲覆盖、考务流程、考后数据支持等多维度带来的变化。成熟落地案例2024年北京体育中考AI视觉技术为体育测评带来的变化北京多个区数万名考生人数近10个考场20 考试项目范围全流程使用AI视觉技术特色北京2024年体育中考应用效果效率提升1准确率提升2公平性保障3从检录到考试到检出，全流程防替考防作弊全程数据留痕，支持查看避免纠纷单日考试人数最高2500 考试时长平均缩短1/3裁判人数减少60%以上领先的3D立体视觉和行为识别技术精准的姿态分析和过程评价考纲及考务要求全覆盖，公平公正 严格遵循考纲要求 基于视觉AI技术，从考生入场、测试到成绩生成全过程进行优化 确保考试的公平性和高效性数据与考核片段实时生成，真实可靠 考试现场实时显示考生的成绩等相关数据，单科考试结束即生成该项目考核片段，确保每个考生的成绩真实可靠 提供全面的考试数据支持，支持回放查看存疑片段，全程留痕避免纠纷利用AI优化考试流程，提速增效 人脸识别技术替代传统的学籍卡 从考生进入考场身份验证开始，全程实时监控直至离场成绩确认 减少人工干预，提高考场组织效率572024.8 iResearch I2024.8 iResearch I来源：数据来源锡鼎，艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究及绘制。来源：数据来源锡鼎，艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究及绘制。基于AI等前沿技术，研发软硬件产品，兼具教考功能，激发实验教学创新锡鼎是锡鼎智能企业旗下的自主品牌，成立于2011年，专注于为教育领域提供基础设施和智能终端的产品服务，提供包括AI智能赋分实验教学与考评系统在内的多种智能教育解决方案，通过摄像头实时采集实验内容，自动识别实验器材和步骤，对实验结果进行评分和数据化管理。锡鼎AI实验室解决方案为教师减负的同时，提高学生的实践能力与创新思维，培养学生的科学素养。锡鼎AI实验室解决方案及优势锡鼎服务覆盖范围及典型落地案例覆盖范围智慧实验解决方案技术底层技术AI大数据云计算物联网功能实现人脸识别动作识别数据积累知识图谱软件产品锡鼎AI考务系统锡鼎AI教学系统AI智能赋分系统硬件产品智控一体双屏讲台智慧实验升降桌电源精灵便携式视频采集系统智慧通用技术桌智能魔盒教考学研管评测练产品场景方案优势1算法优势判别精准运算迅速智能认知识别广泛2数据优势存储安全丰富多样高可复用隐私保护3系统优势AI技术应用视频时钟切片数据驾驶舱两级技防体系锡鼎典型案例上海理科实验操作考场建设黄浦区、杨浦区、金山区、崇明区4个区域实验操作考场建设共完成82所学校，161间教室，9个阅卷点的理科考场基建改造改造内容与成果展示改造内容包括智能赋分软件、服务器的安装与部署多所学校实现AI智能赋分，使理科试验室既有传统的教学功能，同时兼备理科试验标准化考场功能整体服务覆盖范围呼和浩特市级平台29个考点校，近700个考位；江西九江市级平台及阅卷点 10个考点校近 300个考位；深圳超过50所学校，100间教室；其他如浙江、江苏、北京、河北、新疆、陕西、重庆、黑龙江等全国近半数省份的市区及学校总覆盖全国近半数省份，服务数百所学校，数万名学生582024.8 iResearch I松鼠Ai松鼠Ai成立于2014年，是国内较早将人工智能自适应学习技术应用在教育领域的科技创新型独角兽企业，其在人工智能领域的投入已经超过9年。2024年1月，松鼠Ai发布第一代松鼠Ai智适应大模型。同年6月，松鼠Ai完成对第一代大模型的快速升级迭代。当前，松鼠Ai多模态智适应大模型能够基于海量学生历史学习数据、全学科微颗粒知识图谱及海量学习资料，为学生提供L5级自动驾驶的智适应教育，提供“目标看得见、过程看得见、结果看得见”的智慧教学。来源：安永中国智适应教育行业白皮书，松鼠Ai，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。松鼠Ai多模态智适应大模型技术及功能框架应用层模型层数据层框架松鼠Ai智适应教育大模型LAM智适应学习推荐智适应学习情感干预智适应学习习惯培养智适应学习路径规划智适应学习兴趣启发海量学生学习历史数据学习行为学习进度学习路径学习效果全学科微颗粒知识图谱海量学习资料海量视频讲解海量测评与题库知识图谱&检索增强生成多模态教育基础大模型人工智能体功能拟人化学习过程情感干预数学知识体系泛化能力数学动态深度答疑能力文章的阅读理解与写作辅导能力学习数据分析与个性化学习推荐多模态智能错因分析多模态智能人机互动多模态智能测试与评估效果L0级传统教育L1级互联网教育L2级智能工具L3级部分智适应教育L4级高级智适应教育L5级完全智适应教育安永2019年中国智适应教育行业白皮书将松鼠Ai划分于L5级完全自动驾驶的智适应教育层级，即：诊断、规划、教学、练习、反馈全环节由AI负责，无需人工干预。松鼠Ai基于多模态智适应大模型，提升学生的智适应学习体验592024.8 iResearch I松鼠Ai松鼠Ai自2017年起，即开始研发智适应学习引擎，具备在智适应技术领域的先发优势。同时，松鼠Ai在全国拥有2000家线下“AI智习室”门店，从而积累了2400万学生100亿学习行为全流程数据，保障了松鼠Ai多模态大模型的生成能力、精度以及迭代速度。自2024年1月的智适应大模型发布的半年间，松鼠Ai智适应大模型历经了快速的升级迭代。其升级方向主要表现在多模态交互及多模态智能测试与评估两个方向，以“有眼睛、有耳朵、有嘴巴、有智慧”的AI智能老师的方式，进一步提升错因定位及因材施教的能力，提升学生的学习效率。来源：数据来源松鼠Ai，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。松鼠Ai多模态智适应大模型升级方向“有眼睛”：多模态智能错因分析与追根溯源上线追根溯源第九代核心技术垂直平行融合打基础引入草稿纸内容智能分析功能，能够深度解析学生解题过程的每一步，精准定位题目理解、逻辑推理、计算等各类错误根据薄弱错因智适应调整错因训练策略，并精准推荐训练题目“有眼睛有嘴巴”：多模态智能人机互动支持文字与语音互动，覆盖100 互动对话场景，全方位陪伴学习具备情绪识别能力，捕捉学生情绪变化，及时给予个性化反馈苏格拉底式引导性提问，激发学生主动思考和深化理解能力“有智慧”：多模态智能测试与评估新版大模型智能推荐算法，提升了常规测评的效率与准确性结合草稿纸分析，全面洞察学生的学习成效语文批改在给出分数同时给出交互式讲解，英语作文从内容、逻辑、拼写、词汇、语法维度智能批改，推送学习内容松鼠Ai优势专利情况：独家获得适合自适应学习的知识点追根溯源方法专利授权，同时已提交专利数476项，提交软著和版权579项，授权专利、软著和版权780项，获得111项发明专利授权研发投入：松鼠Ai每年营收30%投入研发费用教研团队及人才储备：拥有美国教研团队，团队成员毕业于哈佛大学、哥伦比亚大学、弗吉尼亚大学等学校“有眼睛、有耳朵、有嘴巴、有智慧”的Ai智能老师松鼠Ai持续迭代升级多模态智适应大模型，实现多模态AI智能老师602024.8 iResearch I编程猫面向青少年提供更全面的编程教育服务，赋能校内外场景点猫科技成立于2015年，旗下拥有编程教育品牌“编程猫”，自主研发从PC端到移动端的系列编程工具，面向全球青少年提供覆盖全年龄段和多种编程语言的线上课程、线下学习、赛事等考等服务，并面向教育主管部门及中小学提供人工智能编程教育解决方案，是联合国教科文组织的官方合作伙伴。截至目前，点猫科技已累计服务1200万余名学员，6万余所学校、12万余名信息科技教师。同时还与教育部教育技术与资源发展中心、国内五大教科院等单位，清华大学出版社、湖南教育出版社等国内著名出版社，以及各地省市教研院合作出版130余册人工智能编程教育教材教辅，及100余册科普图书和杂志，全方位引领编程教育行业的发展。来源：数据来源点猫科技，艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究及绘制。“学、创、研、管、用”综合产品服务体系，向各地教育主管部门提供定制化解决方案咨询与落地实施服务国产编程工具矩阵编程教育业务校园服务业务Kitten N手机、平板、电脑多端通用图形化编程工具，融入丰富AI功能源码编辑器Kitten国内首款自研的图形化编程工具，现已迭代到Kitten4版本海龟编辑器TurtlePython代码和图形积木化双向转译编程猫Nemo移动端图形化编程软件中小学课后服务课程设置：义务教育阶段全覆盖教学保障：专业师资入校教学服务、学校师资培训服务、远程双师教学服务开放合作：入选央馆“领航社”课后服务项目，供全国中小学灵活选用“科学教育加法”校园运营服务基于内容：线上公益科普选拔，线下赛事社团培养基于成果：赛事活动成绩引领，校园主题活动深化基于特色：探索人才选拔培养，加强师资队伍建设编程猫创作者平台累计发布作品数量超1.8亿深空编程真人小班直播课/学期中思维课、寒暑假创赛营/图形化编程、Python、C 探月少儿编程AI互动录播课/图形化编程、Python、C 编程猫一码信奥课赛考小班辅导课/C 编程猫机器人课创新STEAM录播课/积木搭建、硬件编程区域人工智能教育定制服务企业成就技术成果申请专利740 项计算机软件著作权150 项作品著作权2700 项资本市场累计融资6轮，融资金额近30亿元曾先后获得高瓴资本、招银国际、中俄投资基金、瑞典EQT集团霸菱亚洲旗下基金、广东省科技厅旗下的粤科鑫泰、清华控股的慕华投资等众多投资机构的认可社会认可联合国教科文组织官方合作伙伴中国人工智能学会常务理事单位会员获吴文俊人工智能科学技术奖-科学进步奖（科普项目）与教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）达成战略合作点猫科技业务矩阵及企业成就612024.8 iResearch I编程猫AI赋能B&C两端实现业务双轮驱动，助力科学教育加法点猫科技，作为人工智能编程教育领域的领航者，全面深化AI技术在课程场景、校园场景、赛事场景等多场景的应用，在编程工具、课程设计、教学服务、赛事等考等维度，利用前沿AI技术，为青少年提供更高效、更优质的编程教育服务，为教育主管部门及广大中小学校园量身定制科学的编程教育解决方案，为全国中小学科学教育全面落地增添人工智能编程教育特色。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究及绘制。AI功能赋能点猫科技多场景业务课程场景师生双端全流程辅助2.编程教学智能辅助1.编程学习智能助手校园场景人工智能一体化云平台 AI功能：集成个性化学习、智能辅助教学等多种AI功能，涵盖校园多场景教学管理应用 教师素养提升：结合开展“大语言模型增强生成”等人工智能主题培训1教学实施支撑2教学质量评估3教学管理统筹备教学练测评管析赛事场景学员、教师、考务全方位赋能学员1赛事模拟2智能参赛1智能带赛2个性辅导1AI监考2评审辅助教师考务智能问答：提供准确的代码示例或解决方案代码辅助：分析代码质量，提供可能的代码补全选项错误诊断：定位错误代码，生成错误解释和修正建议智评学情：追踪学习进度，提供学习报告和学习方案智能备课：智能备课训练舱，提供教学环境模拟演练虚拟助教：针对课情，实时智能生成学习指导视教融合：多款教学辅助工具，助力AI技术可视化呈现师教智析：通过AI评测，智能追踪学情与教学效果62行业发展思考Industry Development Thinking05632024.8 iResearch I趋势一挖掘深度：学科教育、素质教育、情绪智能多维一体陪伴孩子成长教育领域除了需要关注知识学习本身，还需要进一步关注到思维培养、个性发展、心理健康等多维度，因此未来AI 教育有待继续挖掘在素质教育等方面的应用深度，增加教育灵活性的同时，进一步摆脱技术带来的冰冷感。首先在学科教育领域，人工智能不受思维惯性等限制，可以为学生提供更多元化的引导思路，但同时也应尝试通过小型语言模型等方式保障教育的公平性。其次在素质教育领域，人工智能一方面可以通过关注过程性数据拓展了AI技术在素质教育领域的应用想象空间，另一方面通过持续不断收集成长数据实现陪伴与监督的延续性。最后在情绪智能领域，人工智能还需要继续提升情绪理解能力，带来更多疗愈、陪伴等功能，真正做到多维一体的陪伴孩子成长。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。挖掘AI在教育领域的应用深度相较于真人教师，人工智能不受思维惯性、知识面等属性的限制可以根据学生过往知识掌握情况、学习风格、语言风格等特点提供更多样化的引导思路启发学生通过批判性思维判断思路的准确性、有效性等学科教育素质教育情绪智能生成式语言大模型虽然为个性化教育等提供了多种可能，但其依旧存在网络要求高、部署难度大等缺陷，小模型更有可能成为推动教育公平的动力。可汗学院与微软联手开发小型语言模型（SLM），探索以更经济实惠、可扩展、适应性强的方式改进应用素质教育通常更关注过程性数据与能力，如体育领域，相较于速度的最终数值，需要更关注孩子的实时姿态从而避免身体损伤人工智能可以以更精确的分析能力、更专注的关注程度实时提供服务在现有教育体制下，学生很难在同一位老师的陪伴下经历完整的成长周期，而人工智能可以保障持续收集同一学生数据，有效实现陪伴的延续性且人工智能可以实时关注到孩子的成长变化，调整方针或做出预警目前人工智能通常在“客观且中立”领域较为突出，但教育不限于此“皮格马利翁效应”指出，教师对学生的正向期望与支持，可以显著提高学生的学习动力、自信心与学业成绩未来AI有望通过情绪智能，摆脱技术的冰冷感，增强学生对知识的渴望与热情客观主观热情中立疗愈陪伴任务辩论AI反馈通过“情感”和“内容”两个维度，完成不同的教育目的引导式教育基于小模型弥补教育鸿沟多模态能力关注过程性数据成长周期全程陪伴多模态能力关注过程性数据642024.8 iResearch I提升招聘效率与公平性提高团队创新能力与竞争力为企业人才选拔和人才发展提供新的思路与方法趋势二拓展宽度：职业教育、企业培训、出海探索，寻找下一增长点在应用的广度上，AI 教育还应继续探索职业教育、企业培训、出海探索等机会点。首先，我国目前在职业教育领域的授课依旧以理论授课为主，缺乏实操训练，未来技术企业与行业或学科深度融合后，有望为每一位学生提供1V1实时虚拟师傅指导操作，并实时分析市场需求，即使调整教学内容。其次，在企业培训领域，人工智能技术可以进一步多维了解并挖掘员工或面试者的潜力，提高企业竞争力的同时，为员工提供更公平的竞争环境与更广阔的发展空间。最后在企业战略层面，企业可以从教育或技术两个层面寻找出海机会点，教育层面上企业可以尝试通过拍照搜题等标准化应用出海率先打出知名度，或基于当地教育需求进行定制化研发；技术层面上，以语言翻译为代表的技术企业可以尝试通过出海快速拓展数据量与应用场景范围，能力提升与出海增长一举两得。来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。应用领域层面企业战略层面提升技术与行业/学科的融合深度，从行业/学科本身进行能力与所需技术拆分多维了解企业员工潜力：如学术成绩、社交媒体活动等，在传统招聘或员工能力评定中通常被忽略的因素。更公平地展现自己的能力和潜力，获得更公平的竞争环境、更多的机会和更广阔的发展空间推动职业成长的新模式拓展AI在教育领域的应用宽度教育侧职业教育1提升融合深度同时结合多模态交互能力，对学生进行1V1实时操作辅导，成为“虚拟师傅”（行业/学科）（能力Capability）（技能Skill）2实时分析需求实时分析市场需求与行业发展趋势，及时调整课程设置于教学内容，为学员提供与市场需求匹配的技能培训，从而提升就业竞争力企业侧企业培训企业端个人端出海教育层面标准化应用出海 基于已有成熟应用模式，选择适配出海区域，寻找营收的第二增长曲线 典型应用类型：拍照搜题类定制化应用出海 深入了解当地教育需求，定制化研发或基于已有教育应用进行调整优化 典型应用类型：中文学习类出海技术层面拓展数据量，实现技术优化 通过出海快速拓展数据量，从而优化自身技术 典型应用：语言翻译类应用，先天具备出海优势，同时不同地区不同语言的交互和场景落地，会快速增长数据量与数据范围，从而优化自身应用的多语种交流的流畅度等652024.8 iResearch I趋势三保障信息安全、谨防人工智能过度依赖、以人为本并坚持教育本质在关注与挖掘人工智能技术在教育领域发展前景的同时，我们还需要关注以下三大问题。首先信息安全问题，人工智能助力教育的一大基础便是收集海量师生的教育数据，此类信息一旦被非法使用，极易引发隐私恶意泄露等问题，同时该类数据中如果存在未经检查的社会偏见等问题，可能会被人工智能系统进一步放大从而加强系统性不平等。其次要谨防师生对人工智能的过度依赖，教学资源的快速“精准”推送，可能导致学生与教师形成资源依赖，限制学生创新能力的培养与教师对教育独到见解的思考。最后还需要时刻谨记人工智能技术的介入不应该模糊教育的本质，一方面应坚守以人为本的基础，另一方面还应警惕企业对商业利益的过分追逐。未来建设中值得思考的问题信息安全问题AI 助力教育教学的同时，产生并收集了海量教育数据，如个人身份信息、行为轨迹、学习偏好等。此类信息如果被非法使用，易引发隐私信息恶意泄露、数据侵权等问题师生隐私问题大模型由海量数据训练得来，而数据中未经检查的社会偏见等问题可能会被人工智能放大，进一步加强和恶化系统性不平等偏见放大问题过度依赖问题机器学习与算法推荐制可能导致同类型学生获取高度同质化教学资源，同时可能会导致学生形成资源依赖，影响视野的开拓与创新能力的培养影响学生创新发展基于人工智能的教学资源快速推送，可能会让教师丧失自身对教育教学的独到理解与深入思考，削弱或钝化教师在授课实践中对学生反馈的反思能力影响教师教学思考教育本质模糊相较于校方，企业对于人工智能技术的使用更为激进，而企业受限于商业利益至上的理念，人工智能 教育相关产品的设计者与开发者容易缺乏教育公共服务的责任意识，偏离教育本质利益至上偏离教育本质教育的本意是培养一个全面发展的人，既然是为了育人，教育就应该警惕沦为“技术应用秀”脱离以人为本来源：结合专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。662024.8 iResearch I附录-全球典型应用举例来源：公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。名称总部国家应用种类Duolingo美国语言学习Brainly波兰作业助手PhotoMath美国数学学习Question AI中国作业助手Buddy Al美国儿童素养作业帮中国作业助手Gauth中国作业助手Mathway美国数学学习QANDA韩国数学学习Quizlet美国作业助手Babbel德国语言学习ELSA Speak美国语言学习名称总部国家应用种类Answer.Al中国作业助手Speak美国语言学习小猿口算中国数学学习BuSUU美国语言学习Aisttoria沙特语言学习Pimsleur美国语言学习ePop韩国语言学习Lingo-kids西班牙儿童素养Course Hero美国作业助手Lingual Coach土耳其语言学习Solvely中国作业助手Super-Chinese中国语言学习名称总部国家应用种类EWA English俄罗斯语言学习Falou巴西语言学习Check-Math美国作业助手Mondly罗马尼亚语言学习大学搜题酱中国作业助手UpStudy新加坡作业助手Lingu-town塞浦路斯语言学习Cake韩国语言学习Nerd Al土耳其作业助手小猿搜题中国作业助手Praktika美国语言学习Chegg Study美国作业助手67BUSINESS COOPERATION业务合作官网企 业 微 信新 浪 微 博微 信 公 众 号400-026-联系我们68LEGAL STATEMENT版权声明本报告为艾瑞数智旗下品牌艾瑞咨询制作，其版权归属艾瑞咨询，没有经过艾瑞咨询的书面许可，任何组织和个人不得以任何形式复制、传播或输出中华人民共和国境外。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反中华人民共和国著作权法和其他法律法规以及有关国际公约的规定。免责条款本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合艾瑞监测产品数据，通过艾瑞统计预测模型估算获得；企业数据主要为访谈获得，艾瑞咨询对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽最大努力的追求，但不作任何保证。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的观点均不构成任何建议。本报告中发布的调研数据采用样本调研方法，其数据结果受到样本的影响。由于调研方法及样本的限制，调查资料收集范围的限制，该数据仅代表调研时间和人群的基本状况，仅服务于当前的调研目的，为市场和客户提供基本参考。受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。法律声明THANKS艾 瑞 咨 询 为 商 业 决 策 赋 能

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安永：2024智启新质生产力： 生成式人工智能在医疗医药领域的潜在应用报告（39页）.pdf

智启新质生产力：生成式人工智能在医疗医药领域的潜在应用2024年4月智启新质生产力：生成式人工智能在医疗医药领域的潜在应用2序言随着人工智能变革的加速发展，以大模型为代表的生成式人工智能（以下简称生成.

2024-04-15 39页 5星级

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1研究背景2迅猛发展的智能成为今年两会备受关注的热议话题之。35，国务院总理李强在政府作报告中提出，要推进现代化产业体系建设，加快发展新质产，同时，要深化数据、智能等研发应，开展“智能+”动，打造具有.

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2024生成式AI发展趋势展望及海外巨头企业生成式AI技术革新进展分析报告（42页）.pdf

2 0 2 3 年深度行业分析研究报告目录目录 第一部分：生成式第一部分：生成式AI快速发展，技术奇点有望到来快速发展，技术奇点有望到来 第二部分：技术创新百花齐放，海外巨头引领创新第二部分：技术创新.

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腾讯研究院：2024生成式AI人居领域应用趋势调研报告（48页）.pdf

生成式AI人居领域应用趋势 调研报告CONTENTS目录生成式AI人居领域应用白皮书02序言03第一问 人居领域有必要做行业大模型吗？04第二问 人居领域行业大模型的基础是什么？11第三问 人居领域大.

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高通（Qualcomm）：2024通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI白皮书（20页）.pdf

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阿里巴巴&达摩院：2023生成式人工智能治理与实践白皮书（96页）.pdf

4生成式人工智能治理与实践白皮书56生成式人工智能治理与实践白皮书生成式人工智能治理与实践白皮书编写单位指导委员会钱 磊 欧阳欣 朱红儒 安筱鹏 范科峰 董 建 闻 佳 郑俊芳 孙文龙吴泽明 阿里巴巴.

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五大关键要素解锁生成式AI全新机遇从基础模型到落地的生成式 AI 应用，需要经过模型训练、模型定制、模型部署、模型推理等环节。各个环节上的行业参与者均面临着不同程度的基础设施、数据集成、应用场景选择、.

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CEO 生成式 AI 行动指南利用生成式 AI 推动变革所需了解的事项和所需采取的行动IBM 商业价值研究院IBM 商业价值研究院(IBM IBV)创立 20 年来，我们持续提供有研究支持和技术支持的.

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Bloomberg Terminal彭博专业服务生成式 AI 机遇和颠覆：演变中的万亿美元市场2020304141822252728353841424445内容提要值得关注的催化剂AI 概览市场变革细.

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毫无疑问，生成式人工智能是2023年全球最具影响力的创新科技，它代表着一种范式转变，从专门的技术追求演变为商业和金融领域的焦点。在全球范围内，我们看到越来越多的银行和保险机构已经采用并投资于生成式人工.

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