这份《生成式AI商业落地白皮书》是由字节跳动旗下的火山引擎团队联合Rolling AI共同制作的一份重要文档。它旨在为商业领袖，尤其是那些在企业决策层的CXO们（如CEO、CIO、CFO等），提供一份关于生成式人工智能（Gen-AI）在商业领域应用的全面指南。这份白皮书不仅是一份技术文档，更是一份战术指南，帮助企业理解并把握生成式AI带来的转型机遇。

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生成式AI的

崛起与现状

近年来，生成式AI技术在全球范围内迎来了爆发式的增长。特别是在过去的一年，随着模型推理成本的显著降低（降至原来的1%），这种极低的成本使得大语言模型的商业化应用变得更加可行，不仅对大型企业有利，也为中小企业提供了前所未有的机会，生成式AI的商业化应用变得更加可行。这一变革不仅降低了企业的尝试和运营成本，还加速了生成式AI在各个领域的普及。

C端层面，从GitHub的项目数据和AI APP用户数量来看，生成式AI的应用需求正在迅速攀升，成为推动企业数字化转型的重要动力。

B端层面来看，中国企业的生成式AI应用逐渐进入全面发展期。以上图表中可以观察到，尚未尝试AI和AI转型成功的企业都是极少数，大部分企业已经在转型探索的过程中了。先发的中国先发企业的生成式AI项目，将为企业带来平均 10% 的成本缩减。

而生成式AI的落地的关键环节，是其应用场景，在CIO/CDO的心目中的最有价值场景在以下列出。值得一提的是，这些场景在十多年前最早提到AI的时候便已经存在，如今仍是CIO/CDO“心目中”的应用场景，可见这些场景在近几年仍未找到成熟的落地方案。 

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2

生成式AI的多行业应用：

从创新到实践

白皮书展示了多个生成式AI的成功应用案例，涵盖了广泛的行业和场景，其中一些特定的行业和职能已经逐渐将AI应用在工作当中。

一些特定的职能对于AI有着天然的结合点。例如销售领域因为生成式内容和个性化定制的需求巨大，吸引了 62% 的企业投入生成式 AI 技术；而营销领域的应用率更高，达到了 63%。营销领域的大量需求体现在营销文本、素材、图像，甚至视频的生产，这些都是最契合生成式AI原生能力的场景。

而在某些行业中，AI的加持会为传统的业务场景提供强有力的工具支持。例如：汽车行业，行驶过程中对AI有天然的需求；医药行业，工作过程伴随大量的非结构化的文本任务和知识检索，使得生成式AI可以大幅提效。

根据白皮书中提到的消费，金融，教育等等9个行业近百个应用场景，笔者统计出词云图，可以推测出生成式AI目前主要业务场景，以及对AI的利用方式。

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生成式AI落地的挑战：

从理论到实践的艰难转型

尽管生成式AI展现了广阔的应用前景，但在实际落地过程中，企业面临着六大主要挑战：

创新价值的评估：如何证明AI的使用能够带来切实的经济效益？用AI比不用AI更好？是当前企业更关注的问题，也是最根本的难题。AI只是实现自动化的一种手段，必须在精确的场景中应用，才能为企业创造实际价值。60%的CIO期待AI能带来直接的经济收益，对于这一点，书中提到需要将目光放长远，不要期望AI的价值立竿见影。因此，首先要摆正态度，其次，要在独特的行业中寻找价值，将AI与领域知识密切结合，AI项目的更大价值，不仅在于解决眼前的业务问题，更在于推动企业构建自己的数据资产。这将是AI带来的竞争壁垒。

场景选择难，失败率高：AI就像一根钉子，它能发挥多大价值，取决于它钉在哪里。许多企业因为选择了困难的甚至错误的场景，导致创新团队陷入不断过度承诺和低于期待交付的恶性循环中。因此，AI项目选定的业务场景是否具备业务价值，有哪些具体且明确的业务流程，该流程是否可以使用AI嵌入，都是要在事先搞明白的。

AI基础架构慢，如何完成快速启动的落地：AI应用是建立在一定基础上的，不仅体现在计算机技术上，还常见于复杂的企业业务流程，AI专业人才的建设等。

AI项目落地准备：首先心态层面，大多数CEO对生成式AI抱有过度乐观的态度，认为只要有AI加持，一切问题就迎刃而解，殊不知AI落地过程充满挑战与风险。高层不切实际的预期往往会导致执行路线的错位和项目结果的不满。

既要规划，也要速赢，如何快速补齐能力差距：由于要对AI的利用抱有长远的目标，就需要对其做好规划，并且统筹短期回报和长期目标，通常要通过专业团队，补齐落地能力。

如何形成自下而上的全民创新环境：这里其实隐含了一个前提，若想自下而上，必须先要自上而下，高层需要引导员工，激励员工，留给员工更多空间进行创新，由此才能形成全面开花的AI创新文化。

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生成式AI落地的

最佳实践

为了帮助企业更好地落地生成式AI技术，白皮书提出了大模型切入的八步走策略。虽然这一策略概念化和抽象化，但它为企业提供了一个清晰的路径，帮助他们在实施AI技术时更加有条不紊。不同企业和行业的需求各异，因此，具体的解决方案需要根据企业的实际情况进行调整和优化。

另外，白皮书中提到了AI成熟度框架的概念，从“知识，流程，数字化应用，商业，科技，人才，文化”七个维度，进行企业的AI落地阶段的划分。

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未来展望：

生成式AI技术的发展趋势

展望未来，生成式AI在企业转型中的重要性将继续提升，主要趋势包括：

科技演进：企业从小规模试验入手，逐步构建稳定的AI中台，并基于长期AI技术路线图，搭建端到端AI架构，奠定未来十年AI发展的基础。

商业价值：AI技术从局部业务流程优化开始，逐步扩展至关键业务链条，最终推动业务模式的全面创新，释放出企业的整体商业价值。

人才发展：企业通过全员AI启蒙，逐步培养跨领域复合型人才，将AI领导力融入组织核心，最终实现人才体系的全面升级。

智能应用：从AI工具赋能到智能Agent的深度参与，企业逐步实现人机协作的新模式，推动智能化应用的全面升级。

流程升级：企业通过单点优化积累数据，逐步实现端到端自动化流程，并在数字孪生技术的支持下，最终实现流程的全局自适应优化。

知识赋能：企业将知识作为智能应用的基石，通过构建知识中台和全局治理，逐步将知识转化为核心数字资产，支撑AI规模化落地。

★

最后

生成式AI的商业落地正处于快速发展阶段。企业应当在长期的战略布局中，积极探索和应用AI技术，以充分实现其创新潜力和商业价值，只有通过科学的规划和持续的投入，才能真正让生成式AI为企业带来可持续的竞争优势。且需要抓住时机，因为待到AI发展成为像水电一样的基础设施一样，就不会再为企业创造创新红利。

* 点击文末 “阅读原文” 下载完整版白皮书（提取码：3t9f）

附录

案例分享

白皮书中提到的14个案例，分布在不同行业不同领域中，在企业内部或面对客户时一定程度上解决了问题，提升了效率；而在不同领域不同场景中，对AI的利用方式和目的也有相似之处，笔者尝试对其进行分类总结（见下图），以下为案例分享，具体内容详见白皮书文档。

1. 消费零售

- 案例1: 飞鹤“3+3+2”战略蓝图 AI 能力中台建设

- 案例2: 海底捞 x 豆包大模型智慧洞察用户需求

在消费零售领域，企业通过AI能力中台和大模型的部署，实现了供应链预测和客户需求洞察的提升。这些技术变革使企业在复杂的业务环境中提升了服务响应效率、客户满意度，以及企业内部的技术适应性和创新能力。通过前瞻性技术部署和智能分析优化，企业能够更好地满足消费者的个性化需求，并在市场竞争中保持领先地位。

2. 金融

- 案例3: 海尔消金携手火山引擎，共建消费金融大模型

在金融领域，AI与大模型的结合帮助企业在风控、业务效率和服务质量上取得了显著提升。通过建设消费金融垂直行业的大模型，并加强数据安全和合规性，金融企业实现了大多数业务场景的智能化，进一步优化了整体运营效率和客户服务质量。

3. 汽车

- 案例4: 捷途汽车 x 豆包大模型打造智能客服“AI 小捷”

- 案例5: 汽车销售顾问的强大助手“SalesCopilot”

在汽车行业，AI和大模型技术被广泛应用于智能客服和销售辅助领域。通过自动化客户服务和智能营销，企业不仅提升了服务效率，还实现了精准的市场洞察与产品开发。这些变革帮助汽车销售人员增强了产品知识和服务技能，从而显著提高了销售转化率和客户满意度。

4. 医疗大健康

- 案例6: 北京协和医院基于豆包大模型和 HiAgent 研发智能运维助手和 HIS 指南针

- 案例7: 方舟健客 x 豆包大模型的医学科普短视频生产实践

在医疗大健康领域，AI和大模型助力医院和医疗机构在信息运维、内容生产等方面实现了效率和质量的双重提升。通过智能运维助手和医学科普内容的自动化生成，医疗行业不仅减少了人力依赖，还优化了复杂场景的交互效率，提升了医护人员和患者的体验。

5. 智能终端

- 案例8: OPPO × 火山引擎通过大模型强化手机终端识别、理解和响应用户需求的能力

- 案例9: 华硕与火山引擎合作将大模型集成至“豆叮 AI 助手”

在智能终端领域，AI和大模型技术的应用主要集中在用户交互、内容处理和个性化服务上。通过强化终端设备的识别和响应能力，企业提升了客户交互体验，并显著优化了成本效率。这些技术进步帮助企业在激烈的市场竞争中维持了优势地位。

6. 教育和科研

- 案例10: 面向生物医学领域打造一站式、智能化 AI 操作系统 Bio-OS

- 案例11: 火山引擎助力南开大学打造“AI + 教育”新生态

在教育和科研领域，大模型被用于提升教学资源整合、科研数据处理和智能化科研支持。通过AI驱动的文献知识挖掘系统和智慧校园建设，教育和科研机构显著提升了教学质量和科研效率，促进了校园管理的智能化。

7. 企业服务

- 案例12: 大模型改善企业信息搜索体验

- 案例13: 豆包大模型助力晓多科技“AI 训练场”与“全渠道智能知识库”智能化

- 案例14: G7 易流联合豆包大模型打造“智能接单”机器人

在企业服务领域，AI和大模型技术帮助企业改进了信息搜索、客户沟通和数据处理的效率。通过简化操作流程、增强模型并发处理能力，企业不仅提升了客户服务的智能化水平，还实现了销售转化率的显著提升，同时缩短了客服培训周期，逐渐将成本中心转变为价值中心。

各案例概要笔者已总结为思维导图，供有需要的伙伴查看参考：

https://www.mubu.com/doc/gnNVDl2uEx

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