【KPMGChina】新智启新质-生成式AI赋能产业变革的实践与路径

毕马威中国近日发布了《新智启新质：生成式AI赋能产业变革的实践与路径》报告，该报告深入探讨了生成式人工智能如何作为新质生产力的关键引擎，通过生产要素的革命性创新和产业体系的系统性升级，深刻影响全球经济版图与未来。报告中不仅分析了生成式AI在不同行业中的应用潜力和落地场景，还系统性地梳理了企业AI实施的路线图，提供了丰富的实践案例和风险治理策略，是一份对企业管理者极具指导意义的行业分析和实践手册。报告中蕴含的深刻洞见和实用工具，对于理解和把握生成式AI在产业变革中的作用具有重要价值。

在技术奇点引爆的伟大变革时代，生成式人工智能（AI）正以前所未有之势重塑全球经济版图与未来，成为驱动新质生产力发展的关键引擎。这种驱动力体现在两个层面：生产要素的革命性创新和产业体系的系统性升级。生成式AI作为新的生产要素，正通过非结构化数据转化提升数据要素的价值密度，通过“人机协同”实现劳动要素的质变，从源头上为经济注入新动能。同时，AI产业化与产业AI化双向共振，推动着传统产业的深刻重构，以赋能者的姿态，深刻变革着千行百业。

互联网领域，生成式AI的对话式交互正在改变传统的“搜广推”逻辑，有望深度重构互联网行业的业务全流程和生产力体系，驱动其从数字原生阶段迈向AI原生阶段。金融领域，生成式AI深入挖掘非结构化数据，将数据资产转化为增长引擎，助力行业洞察客户需求、优化智能决策、提高业务流程效率、强化风险管控。制造业领域，生成式AI正加速渗透至研、产、供、销、服等各个关键环节，在多场景中与传统AI协同推进，为传统制造业流程注入新活力。

医药健康领域，生成式AI技术的相关应用已涉及化合物筛选、临床试验方案优化、营销策略制定以及中医药大模型等多场景。这种产业级的变革，并非简单的效率提升，而是一种根本性的模式重构，是新质生产力在产业维度的具体体现。然而，从技术潜力到商业现实的道路并非坦途。企业在拥抱生成式AI的旅程中，普遍面临着战略定位不清、技术与业务融合困难、数据治理滞后、人才储备不足、AI伦理与安全风险等多重风险。

毕马威的报告《新智启新质：生成式AI赋能产业变革的实践与路径》系统性地梳理和呈现了生成式AI赋能产业变革的内在逻辑和可行路径，提炼并绘制了一幅清晰的企业AI实施路线图。报告提出的“三阶七步”生成式人工智能实施路线图，旨在为企业提供一条清晰、务实且着眼长远的转型路径。立足当下，企业可通过对生成式AI应用潜力与场景价值的科学评估，快速识别并推进价值迫切度高、技术可行性高、风险相对可控的关键场景应用，以切实可见的实践成果形成初始动能。放眼长远，企业则能依托系统化的转型路径，将前期的速赢动能，转化为不断强化的AI核心能力，铸就面向未来的可持续竞争优势。

报告中的数据揭示了中国AI产业的快速发展。2024年中国AI核心产业规模已超过7,000亿元，相关企业超过4,500家。这些数据不仅展示了中国AI产业的庞大规模，也反映了生成式AI在中国的巨大潜力和发展空间。同时，报告也指出，中国AI GPU自给率将从2024年的34%提升至2027年的82%，这表明中国在AI硬件领域的自主可控能力将得到显著提升。

在风险治理方面，报告聚焦“管控域、技术域、治理域、过程域、价值域”五大关键场域，从治理主体的职责视角出发，基于具体风险情境系统识别风险类型，结合治理要点提出可操作建议，助力企业高效识别与化解风险。例如，在管控域，相关主体负责在AI战略指导下建立企业AI转型组织架构，关注点在于界定企业应对AI风险的权责边界。在技术域，相关主体负责应对由大语言模型等技术固有特性引发的风险，关注点在于通过技术手段识别并防御相关安全威胁，确保AI系统的可靠性、透明性与合规性。

报告中的案例分析进一步印证了生成式AI在各行业的实际应用价值。例如，在金融领域，生成式AI落地在前瞻性风险研判、复杂财务数据的精准检索与自动化报告生成，以及高效构建领域专属知识库等场景，展现出巨大的降本增效潜力。在制造业领域，生成式AI不仅赋能生产侧，推动“灯塔工厂”与“智能生产工厂”的升级，更通过“智慧家庭大模型”等方案深度重塑消费侧体验，贯穿“研、产、供、销、服”全环节。

这篇文章的灵感来源于毕马威的报告《新智启新质：生成式AI赋能产业变革的实践与路径》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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