题记
此篇总结一下目前生成式AI在企业中的研发实践。作为一个大数据开发出身的我来说，越来越感受到 数据+算法+算力 人工智能三要素的紧密关系是多么重要。
注：以下总结来源于infoQ研究报告摘要。
场景
办公
- 文本信息的处理和生成
- 数据分析
- 个人办公助理
- 图像信息的处理和生成
- PPT生成和美化
教育
- 学习助手类
- 个性化教学方案生成
- 陪伴学习类
- 辅助教师作业批改
- 数据分析
- 练习题等作业自动生成
工业制造
- 故障预警
- 机器人
- 产品设计优化
- 智能质检
- 智能家居产品设计
- 供应链管理
金融
- 数据分析
- 智能客服
- 智能风控
- 智能投研
- 应用研发过程中应用
- 营销过程应用
- 文本、图像和音频素材生成
存在算力、数据治理等诸多成本和监管问题，隐私计算也是值得关注。金融场下更多的在数据分析场景的应用。
社交
- 生活助理类
- 虚拟陪伴类
- 交友类
消费零售
- 智能影响
- 个性化推荐
- 商品信息生成
- 智能客服
- 数字人直播带货
汽车
- 辅助驾驶
- 智能座舱
- 汽车生产过程数据分析
- 新能源汽车电池情况监测
- 汽车生活残过程的质量检测
可归类为驾驶安全和互动体验两个方面。针对驾驶安全，开发者期待搭配数字孪生技术进行仿真测试。
游戏
- 游戏研发过程应用
- NPC生成
- 文本到图像的生成
- 游戏场景设计
- 剧本生成
