1、GenAI应用场景与落地路径白皮书1.生成式AI的技术优势2.生成式AI的功能与价值3.生成式AI的创新应用场景目录Contents2374.生成式AI落地实施的路径与评价10引言GenAI应用场景与落地路径白皮书11引言在人工智能技术日新月异的今天，生成式AI（Generative Artificial Intelligence,简称GenAI）作为技术前沿的杰出代表，正凭借其无与伦比的创新生成力，对众多领域及行业产生深远且变革性的影响。从企业内部的各个领域环节到社会经济的千行百业，生成式AI的应用场景日益丰富，不断推动着效率与创新的双重飞跃。本白皮书将介绍生成式AI的技术优势和功能价值，探

2、索生成式AI在企业各领域及重点行业的广泛应用场景，并探讨企业推动生成式AI的落地实施的有效路径，以助力企业重塑传统模式并开辟未来之路。本文核心观点如下：1.生成式AI作为人工智能技术的前沿，具有强大的语言处理能力、模式学习与泛化能力以及多模态内容生成能力等特点与优势。它能够在内容创造、问答推理、交互创新和数据增强等方面发挥重要作用。通过生成式AI技术，企业可以提高运营效率、改善用户体验、推动业务创新，加速实现智能化转型和升级。2.生成式AI的应用场景正日益丰富并不断深化，企业可结合自身关注的领域与所在行业，梳理并筛选可落地的生成式AI应用场景，并持续探索挖掘更多的应用场景。其中效率工具、专业助

3、手、拟人交互、智能终端这四大类核心场景，展现出较高的实际应用潜力与商业价值转化能力。3.生成式AI的应用落地是一项系统性工程，离不开战略、业务、组织、技术等多维度的统筹和推动。企业需要确立建设框架，遵循既定的建设原则，有条不紊推进定战略、选场景、建团队、实施建设、持续迭代和评估等关键步骤环节。通过这一系列步骤和流程，能够帮助企业成功实施生成式AI并实现预期效益并优化成果。GenAI应用场景与落地路径白皮书生成式AI的技术优势生成式AI的技术优势生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence,GenAI），代表了深度学习与机器学习领域的前沿进展，其核心在于不

4、仅能够利用先进的算法框架进行数据的理解和解析，更重要的是能够基于已有的模式和规律创造出全新的内容。2017年Transformer模型架构的面世，以及伴随其后一系列大规模预训练模型的相继涌现，显著推动了生成式AI的技术发展达到前所未有的新高度。这些大模型通过大量数据的学习和训练，能够捕捉到数据中的潜在特征和分布，进而生成与训练数据类似但又不完全相同的新实例，涵盖了图像、音乐、文本甚至代码等多种形式的创意输出。生成式AI相较于传统人工智能主要的技术优势和突破主要体现在以下几点：强大的语言处理能力：生成式AI展示出更高级的语言理解和生成能力，能够撰写文章、编写代码、对话交流等，不仅语法正确，还能在

5、一定程度上体现逻辑性和连贯性，能够与人类进行更加自然和流畅的交互，极大地推动了人机交互的发展。模式学习与泛化能力：通过深度学习技术，生成式AI能够捕捉数据中的复杂模式，并在此基础上进行泛化，生成既符合原数据特征又包含新奇元素的输出。与传统AI针对特定任务需要设计特定模型不同，生成式AI可以基于基础大模型上做简单适配即可达到令人满意的效果。多模态内容生成能力：生成式AI的核心优势在于其不仅能对已有数据进行分析和预测，还能创造出前所未有的内容。这包括但不限于文字、图像、音乐甚至视频等多媒体形式，展现了超乎常规的创造性潜力。生成式AI不仅代表了人工智能技术的前沿，也是连接现实世界与数字创意的桥梁。随

6、着算法的不断进步和计算能力的提升，我们有理由相信，生成式AI将在更多领域发挥其无限潜力，持续推动人类社会的创新与发展。1.2GenAI应用场景与落地路径白皮书生成式AI的功能与价值3生成式AI的功能与价值生成式AI的定位超越了传统信息处理系统的范畴，它被视为一种创新加速器和创意催化剂。在功能层面，生成式AI不仅能够复现和模仿现有的数据模式，更重要的是，它能够根据学习到的知识创造出前所未有的内容，这在很大程度上拓宽了人工智能的应用边界。生成式AI通过学习现有数据来创建或生成新的、具有相似特征或独立内容的数据。这种技术不仅能够模拟已知模式，还能在某些情况下展现出创新性，为内容创作、推理问答、语言处