湯森路透2024專業(yè)人士前景報告探討了人工智能技術(shù)如何塑造職業(yè)工作的未來，預(yù)測了人工智能在提高生產(chǎn)力、價值和促進工作生活平衡方面的積極影響。
報告指出，大多數(shù)專業(yè)人士認為人工智能將對其職業(yè)生涯產(chǎn)生重大影響，市場對人工智能的看法總體積極。
人工智能技術(shù)被認為可以提高工作效率，通過自動化常規(guī)任務(wù)，為專業(yè)人士每周騰出多達四個小時的時間。
專業(yè)人士期待利用節(jié)省下來的時間進行戰(zhàn)略工作、創(chuàng)新和職業(yè)發(fā)展，以提升公司的競爭優(yōu)勢。
報告強調(diào)了人工智能在道德和監(jiān)督方面的挑戰(zhàn)，指出專業(yè)人士對于人工智能在某些領(lǐng)域（如代表客戶出庭或做出最終決定）的使用持保留態(tài)度。
專業(yè)人士對人工智能的負責(zé)任使用提出了建議，包括引入人工智能系統(tǒng)認證程序和由獨立機構(gòu)制定使用標準。
報告預(yù)測，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，將出現(xiàn)新的職位和對人類技能（如解決問題和創(chuàng)造力）的需求增加。
報告建議專業(yè)人士和組織采取行動，包括探索和采用新技術(shù)、教育和培訓(xùn)以及擁抱變化，以準備和利用人工智能推動的未來。
附件：2024專業(yè)人士前景報告人工智能技術(shù)與塑造職業(yè)工作的力量，對其職業(yè)生涯產(chǎn)生重大影響
報告指出了AI應(yīng)用生態(tài)中的三類典型廠商策略：創(chuàng)新AI應(yīng)用、構(gòu)建AI開發(fā)層能力和布局AI Agent掌握用戶入口;分析了AI應(yīng)用如何成為新時代的用戶入口
2027 年中國 AI 手機滲透率有望達 51.9%，出貨量有望達 1.5 億臺，2023-2027 年 CAGR 有望達 96.80%；有望拉動 SoC、存儲、散熱等上游產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的需求增長
87%的企業(yè)已經(jīng)或計劃在兩年內(nèi)部署人工智能，83%的企業(yè)認為人 工智能將在未來2-5年內(nèi)對企業(yè)的生產(chǎn)和 管理產(chǎn)生實際可見的影響
中國AI亞健康行業(yè)尚處發(fā)展初期，市場體量較 小，2018-2022年市場規(guī)模由1.5億元增加至6.7 億元，預(yù)計未來2023-2027年市場規(guī)模將由9.6 億元擴大至37.6億元
六成以上中小企業(yè)仍處于轉(zhuǎn)型早期階段，即處于單點嘗試階段和局部建設(shè)階段的企業(yè)分別占比32.4%和30.2%；制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型由于更為復(fù)雜
視頻模型Sora，意義不亞于ChatGPT發(fā)布；沿用LLM訓(xùn)練思路：將高質(zhì)量圖片/視頻進行降維，統(tǒng)一為patch進行訓(xùn)練；模擬影響世界狀態(tài)的簡單行為
匯聚業(yè)界優(yōu)秀的通用和專用大模型及能力，建立“多層次-多維度-多任務(wù)-多指標-多模式”的大模型評估體系，確保匯聚的大模型安全、優(yōu)質(zhì)、高效，推動大模型產(chǎn)業(yè)規(guī)范化發(fā)展
核心議題和規(guī)則：集中在數(shù)據(jù)治理、知識產(chǎn)權(quán)保護、倫理問題和信息內(nèi)容治理上;確立敏捷治理理念，聚焦場景應(yīng)用,促進全球人工智能合作治理體系建設(shè)
重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢收錄的創(chuàng)新技術(shù)可以幫助企業(yè)機構(gòu)在創(chuàng)造價值的同時，構(gòu)建強大能力并保障自身安全,適應(yīng)AI的發(fā)展給客戶期望和業(yè)務(wù)模式帶來的新變化
點關(guān)注人工智能相關(guān)技術(shù)在廣泛 的企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域所帶來的變革應(yīng)用研究,將洞察中國AI技術(shù)如何為企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域帶來發(fā)展與應(yīng)用方面的升級和演變
2023Midjourney第一部AI中英雙語圖文描述關(guān)鍵詞辭典有400+描述關(guān)鍵詞,可以在prompt的主體描述以及風(fēng)格描述后,加入相關(guān)關(guān)鍵詞來指定
研發(fā)設(shè)計方面生成式 AI 可通過與不同類型的工業(yè)設(shè)計軟件融合;生產(chǎn)制造方面提升工業(yè)機器人的信息處理;管理服務(wù)方面節(jié)省大量人力成本
