2023AI在辦公、智能駕駛、金融及工業(yè)等領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀分析報告

2023年深度行業(yè)分析研究報告 4 4 2.1.1.對小概率路況的覆蓋是自動駕駛落地的核心問題 2.1.2.大模型對于覆蓋小概率路況意義重大 2.1.2.1.大模型可以大幅提升場景生成、標注的效率 2.4.2.德賽西威：聯(lián)合高校推進大模型本地化，賦能自動駕駛.242.4.3.虹軟科技：已發(fā)布可商業(yè)落地的AIGC 2.4.4.經(jīng)緯恒潤：自主開發(fā)駕駛仿真測試軟件，推出智能座艙AI 3.3.1.恒生電子：推出智能投研產(chǎn)品，研發(fā)金融大模型 3.3.2.同花順：發(fā)布人工智能及虛擬人產(chǎn)品 3.3.3.凌志軟件：通過AI 4.1.2.AIGC將進一步提升生成式設(shè)計的能力 4.2.1.西門子與微軟攜手利用AIGC提升工業(yè)生產(chǎn)力 4.2.2.AIGC能夠優(yōu)化并生成3D打印方案，降低使用門檻.......394.3.設(shè)計與工業(yè)軟件主流玩家均加速布局AI，并已取得一定成效40 4.3.3.中控技術(shù)：自研國內(nèi)首個流程工業(yè)過程模擬與設(shè)計平臺.42 5.1.2.網(wǎng)絡(luò)安全與人工智能技術(shù)結(jié)合具備天然優(yōu)勢 5.1.3.大模型對網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)的供給側(cè)和需求側(cè)帶來巨大變化.46 5.1.5.大模型本身的安全防護也同等重要 模式1.1.AI+辦公是AIGC浪潮的核心，海外巨頭引領(lǐng)潮流點是基于自然語言處理大模型技術(shù)的文字創(chuàng)作工具ChatGPT快速成長多模態(tài)大模型的應(yīng)用也快速推廣起來。AIGC即生成式人Excel、PowerPoint、Outlook、Teams會議、聊天、日歷等環(huán)節(jié)；大語言模型（LLM）是一個創(chuàng)造性的引擎，高提示詞的質(zhì)量，使提示詞變得可以被執(zhí)行，在基礎(chǔ)訓(xùn)練的過程中最重MicrosoftGraph調(diào)用用戶數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練后，在通過安全性、合規(guī)性和隱呈現(xiàn)出一個具有明顯個人信息特征的反饋初稿，極大提高了用戶的辦公圖2：LLM進行后處理向用戶輸出最終答復(fù)Microsoft365Copilot為用戶辦公模式帶了個革命式的變化，有助于提高辦公創(chuàng)作效率。Microsoft365Copilot一方面會嵌入到用戶高頻Teams等，從而幫助用戶從繁瑣的事務(wù)性工作中解放出來，讓用戶更專注于創(chuàng)造性工作，從而提高辦公效率。另一方面還引入了全新的商務(wù)聊按照用戶需求生成全新的內(nèi)容，提高創(chuàng)作效率，例如用戶提出“請告訴團隊成員如何更新銷售策略”指令后，系統(tǒng)會根據(jù)用戶過往的會議討論可以對生成后的內(nèi)容進行自主修改、保留或舍棄，使得Word更具創(chuàng)造表1：Microsoft365Copilot全面重塑Office套件功能，有助于提高辦公創(chuàng)作效率辦公軟件WordExcelPowerPointOutlookTeamsAI創(chuàng)作功能嚴謹?shù)龋┑奈臋n初稿以及摘要，還可以根據(jù)用戶歷史文檔慣用的文檔格式進行自Copilot可以自動將用戶收到的郵件梳理出關(guān)鍵要點，且Excel功能是不被用戶使用的。我們認為這一現(xiàn)象并不是因為這些功能所有的辦公軟件在右側(cè)都會形成一個聊天框，用戶將自己想要實現(xiàn)的效果（如進行某種排班、添加某種動畫效果或者進行某種特殊運算）以自然語言聊天的方式輸入后，軟件會直接實現(xiàn)相關(guān)的功能，從而使得豐富的軟件功能都得到應(yīng)用，極大降低了用戶的使用門檻，有助于進一步提媒體TheInformation報道，微軟正在向包括美國銀行、沃爾瑪、福特實現(xiàn)接近翻倍增長。0空增加極光”指令之后，可以自動為圖像中的天空部分增添極光；2）生成填充能力，可以根據(jù)原始圖像中內(nèi)容，自動拓展、填充、擴容成為一個內(nèi)容更加豐富的圖像；3）文字效果：將特定1.2.國內(nèi)辦公軟件廠商奮起直追，AIGC功能實現(xiàn)快速迭代力、工程能力、數(shù)據(jù)采集和分析能力等。之后兩年公司開始更加注重能美化、智能校對、智能輔助寫作、全文翻譯、圖像識別等一系列的版等；智能校對可以一鍵識別并校對文檔中的錯別字號錯誤、語法錯誤、敏感詞錯誤等；智能輔助寫作可成文字段落或者進行句子補寫，幫用戶打底稿，其儲校對字數(shù)超過了70億，智能生成的內(nèi)容占據(jù)了云端整體內(nèi)容資源的圖6：預(yù)處理過程可以改善用戶指令的質(zhì)量圖7：LLM進行后處理向用戶輸出最終答復(fù)家大模型，未來還有望接入新的大模型。目前市面上可供選擇的大模型正在持續(xù)增加，既包括百度、阿里、科大訊飛等巨頭的大模型產(chǎn)品，也包括初創(chuàng)公司的產(chǎn)品。各家大模型目前的表現(xiàn)各有所長，并沒有哪一家有絕對領(lǐng)先的產(chǎn)品力表現(xiàn)，因而同時接入多家大模型，按照不同的用戶需求去匹配調(diào)用不同的大模型進行內(nèi)容創(chuàng)作，能夠更好的滿足用戶的創(chuàng)作需求。例如CpoyDone是一個專門面向場景營銷打造的大模型，可以生成豐富商品類型、海量內(nèi)容平臺風(fēng)格的文案、圖片、視頻內(nèi)容，因為多模態(tài)大模型，在對華聊天等場景更有優(yōu)勢；百度文心則憑借其豐富的線內(nèi)容協(xié)作編輯工具，可以借助大模型自動生成新聞稿、工作周報、運營策劃案等；也可以實現(xiàn)多輪對話，持續(xù)就某個主題進行討論；也可以對現(xiàn)有文檔進行改寫、擴寫、縮短、潤色等；還可以對指定文檔生成主圖9：WPSAI輕文檔可以提供豐富的創(chuàng)作輔助功能解、內(nèi)容創(chuàng)作、內(nèi)容分析等方面獲得提升，有利于提自動完成相關(guān)運算并輸出最終結(jié)果，從而大幅度降低使用壁壘，有利于自2022年下半年以來公司視頻創(chuàng)意、文檔創(chuàng)意、繪圖創(chuàng)意等主要產(chǎn)品興播爆，可以實現(xiàn)文生視頻、虛擬人直播等AI功能；在繪圖創(chuàng)意產(chǎn)品字描述即可獲得多種藝術(shù)風(fēng)格的AI繪畫作品，或者輸入圖片后將其轉(zhuǎn)云服務(wù)及AI技術(shù)領(lǐng)域全面深化合作，未來優(yōu)先使用微軟新品，目前正的文案腳本快速生成能力以及60多種國籍的數(shù)字人播報能力，還可以進行數(shù)字人的定制服務(wù)，相較傳統(tǒng)視頻生產(chǎn)模式，萬興播爆可以使成本AIGC新品為萬興科技帶來新的盈利點，有望提升用戶ARPU。公司傳統(tǒng)的萬興喵影個人年費會員定價為269元,5年期會員的年費進一步萬興播爆的年費會員定價為1688元，相較傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品的定價有顯著圖15：AIGC新品萬興播爆、萬興愛畫為公司帶來新的贏利2.智能駕駛是AI大模型落地的重要場景效率2.1.1.對小概率路況的覆蓋是自動駕駛落地的核心問題KPD公里/無接管最小車輛數(shù)最小里程數(shù)據(jù)測試場景數(shù)/評價維度L4智能駕駛L3智能駕駛30L2智能駕駛102000+*10億+/100+200+*1000萬+/5010萬/10+6~10*1萬+/102-3>通過自動駕駛車隊進行路測來覆蓋小概率路況的方法效率比較低。硬件的性能問題02649353382021010FreewayhighwayParkingFacilityFreewayhighwayParkingFacility>眾包方式能在一定程度上提升對小概率路況的覆蓋效率。特斯拉采決場景的快速積累問題。在這一模式下，即使在人進行駕駛的時候特斯拉自動駕駛系統(tǒng)同樣也在進行計算自己會怎么做，然后和人的選擇進行對比。如果自動駕駛系統(tǒng)和人的選擇不一致，就對這類數(shù)可以更快地實現(xiàn)對駕駛長尾場景的積累，同時得到的結(jié)果也有更強的統(tǒng)計學(xué)意義。截至2019年末，特斯拉累計交付搭載自動輔助駕有量持續(xù)攀升，其他競爭對手和特斯拉之間在數(shù)據(jù)積累量以及長尾圖19：特斯拉申請了從車隊中獲取自動駕駛2.1.2.大模型對于覆蓋小概率路況意義重大2.1.2.1.大模型可以大幅提升場景生成、標注的效率單純的路測，直接進行場景生成，并將仿真結(jié)果與路測相結(jié)合對于為軌跡進行量化。可以實現(xiàn)在生成場景的同時就產(chǎn)生自>數(shù)據(jù)標注很長，且成本比較高。尤其在自動駕駛領(lǐng)域，由于大量的標注需求?；诖竽Ｐ涂梢詫崿F(xiàn)自動標注，從而大幅度降低作為行業(yè)的領(lǐng)軍者，特斯拉給出了通過道路重建作為車道線感知真重建，然后再在重建的點云上進行4D標注）中進行標注，使用3D特征進行多趟采集軌跡的聚合重建，重投影精度從圖23：特斯拉利用AI技術(shù)實現(xiàn)自動標注和自動駕駛模擬仿真2021-2022年特斯拉自動標注技術(shù)逐漸成熟，且受全球疫情影響，特斯拉宣布裁員計劃，將裁掉自動駕駛部門200位負責(zé)數(shù)據(jù)標注的員工模擬仿真視覺圖像的仿真一直是計算機視覺的熱門方向，特斯拉目前的ai化方案僅需五分鐘就能夠設(shè)計一個負責(zé)的路口，而利用傳統(tǒng)建模渲染的方案則需要一個設(shè)計師兩周的時間帶來的問題。并沒有顯著改變基礎(chǔ)模型的能力，換句話說，大模型的能力來自于型的輸出更符合人類的意圖和習(xí)慣，而不是模型能力的提升（有時 表2：在一系列考試中，引入強化學(xué)習(xí)后模型的平均成績并沒有顯著優(yōu)于基礎(chǔ)模型BaseBaseAPPhysics2(MCQ)OuantitativeAPUSGovernment(MCQ)APUSHistory(MCQ)APArtHistory(MCQ)MKSAPQuestions(MCQ)AMC10AMC12APEnglishLiteraturea數(shù)據(jù)來源：OpenAI，國泰君安證券研究依然是統(tǒng)計學(xué)，無法徹底解決殘差問題。換言之釋性”問題依然無法在根本上得到解決，我們依然無法實現(xiàn)100%的正確，只能通過覆蓋更多小概率路況的方式來提升安全性。然類似窮舉。而通過窮舉法實現(xiàn)對小概率路況的全覆蓋從理論上不太可能實現(xiàn)，本質(zhì)的原因在于“路況本身是一全部嘗試一遍，箱子就必然已經(jīng)被打開了；同樣的道理，在棋類運動中，每一步可以“落子”的情況都是有限的集合，換句話說，所而公開道路自動駕駛場景則是一個“無限場景”。但我們不能因大模型難以100%解決問題而低估其對自動駕駛行業(yè)的幫從而最終在一個可以接受的安全性范圍內(nèi)實現(xiàn)平衡?？梢栽囅胍幌?，如不會有人因為這一點抵制汽車這一為人類社會帶來巨小模型APP工廠大模型APP工廠開發(fā)模式開發(fā)團隊開發(fā)團隊核心模型1-n其他定制開發(fā)APPsAPPs開發(fā)團隊核心核心微調(diào)模型1-n其他定制開發(fā)解耦合人力釋放APPs復(fù)用性較低，場景模型強綁定，難以復(fù)用和積累流水線可有效復(fù)用效能/效率隨業(yè)務(wù)線增多，人員效率降低，效能降低大模型為核心，效率/效能不受業(yè)務(wù)增多影響當前AI當前AI商業(yè)化痛點智能座艙交互屬性毫無疑問會不斷上升。過百年，隨著行業(yè)的高度成熟，這一市場正逐漸由賣方市場轉(zhuǎn)變?yōu)橘I方市場，行業(yè)向前發(fā)展的關(guān)鍵因素也從技術(shù)的突破和產(chǎn)品的打磨于全球市場30%25%20%0%2019202020212022202320242025隨著項目周期的壓縮，汽車研發(fā)效率正變得越來越重要。沒有完全足夠的時間進行路測，同時由于涉及到安全，測試環(huán)節(jié)本身不能簡化，所以設(shè)計、測試的效率在一定程度上正逐漸概念界定&業(yè)務(wù)案例開發(fā)產(chǎn)品工程制造工程>30個月24個月18個月12個月6個月0概念界定&業(yè)務(wù)案例開發(fā)產(chǎn)品工程制造工程產(chǎn)品/性質(zhì)轉(zhuǎn)換產(chǎn)品/性質(zhì)轉(zhuǎn)換裝配場地準備/營銷計劃制定戰(zhàn)略開發(fā)階段項目執(zhí)行階段場地選擇場地選擇輔助概念創(chuàng)作、輔助3D元素設(shè)計、輔助特效代碼生成及制作多方面幫助設(shè)計師完成創(chuàng)作過程，從而優(yōu)化工作流程，并提高設(shè)2.4.國內(nèi)智能駕駛公司積極擁抱AI新趨勢美對接，實現(xiàn)了3D唱片、可定制實景導(dǎo)航、實時界面?zhèn)€性化定制、跨共駕，智能汽車所承載的駕駛員信息、車外環(huán)境信息、車輛信息等越來越多，需要有更多的空間、分區(qū)域地呈現(xiàn)給用戶，并確保和駕駛員有良實現(xiàn)地圖跨屏，全方位呈現(xiàn)3D導(dǎo)航；在導(dǎo)航結(jié)束時，可后，能夠利用大模型的知識庫及創(chuàng)新能力，快速創(chuàng)作豐富多彩的KanziHMI概念效果及特效，構(gòu)建多樣的3D模型及形象庫，并且在車2.4.2.德賽西威：聯(lián)合高校推進大模型本地化，賦能自動駕駛洋理工大學(xué)等高校合作，通過嘗試和布局基于大模型的數(shù)字虛擬助手、方案已經(jīng)在上海車展上亮相。在AI大模型本地化過程中，德賽可以在感知融合、感知預(yù)測和規(guī)劃上實現(xiàn)更為精準的數(shù)據(jù)補充和預(yù)測，2.4.3.虹軟科技：已發(fā)布可商業(yè)落地的AIGC產(chǎn)品業(yè)拍攝市場空間超500億元，虹軟方案能大幅降低對模特的依賴，降低商品展示成本，實現(xiàn)對于原方案的替代。2）采用目前市場上的方案在3）公司計劃在2023年推出靜態(tài)商品展示靜態(tài)圖像的生成，以及商品加數(shù)字模特圖像生成，后續(xù)計劃推出動態(tài)視費和生產(chǎn)流量費兩部分。1）在會員服務(wù)會部分，公員等級開放不同的功能，比如不同的場景庫和模型庫；此外，公司可以產(chǎn)生商業(yè)價值。虹軟作為安卓系手機拍攝算法的全球霸主和汽車視覺算法的領(lǐng)先者，在圖像處理方面擁有超過20年的技術(shù)積累，是非常稀缺在環(huán)測試，半實物臺架測試，以及車輛在環(huán)測試。目前這一軟件已經(jīng)被在智能座艙交互方面，經(jīng)緯恒潤基于AI技術(shù)開發(fā)了音樂律動氛圍燈等一系列產(chǎn)品。經(jīng)緯恒潤音樂律動氛圍燈具有實時歌曲特征識別和離線歌3.金融是AI落地核心場景之一是很重視新技術(shù)發(fā)展，并且敢于嘗試。因為金融行業(yè)的日常業(yè)務(wù)活動涉及大量交易，技術(shù)上的微小進步有可能會為客戶帶來巨大的收益，因此金融機構(gòu)對于新技術(shù)很敏銳，會積極追求將新技術(shù)應(yīng)用于日常業(yè)務(wù)。第二個特點，是金融行業(yè)IT預(yù)算充足，對于性價比沒有其他行業(yè)那么敏在此底線之上才會去追求新技術(shù)的應(yīng)用。不管是證券、銀行還是保險，在過去十年里面，銀行、證券、保險等行業(yè)都應(yīng)用了大量新技術(shù)，去提建設(shè)銀行在年報中提到，金融科技人才工程被列為全行首個重大人才項IT人才”三類人才隊伍建設(shè)，研發(fā)費和科技人員人力費用等費用性支出3.2.AI技術(shù)能夠大幅提升金融行業(yè)工作效率和用戶體驗了人工智能。環(huán)節(jié)；在項目/產(chǎn)品落地速度、整體工作效率、綜合成本控制、安開展的主要方向。監(jiān)管機構(gòu)更好地監(jiān)管金融市場和交易活動，維護市場秩序和穩(wěn)定。3.3.上市公司紛紛推出AI產(chǎn)品恒生電子基于大模型推出智能投研產(chǎn)品，包含了三個子產(chǎn)品。模型，通過這樣的技術(shù)來去調(diào)用整個恒生聚源的金融資訊數(shù)據(jù)庫，己有一篇文檔，上傳以后可以針對這一篇文檔去提問，ChatMiner>第三個產(chǎn)品WarrenQ，是一個一站式的數(shù)智化投面有非常多的場景、功能，大模型的產(chǎn)品ChatMiner也在里面，以及在線分享腦圖等等都已經(jīng)在投研場景上去實現(xiàn)全面的打通,所舉一個例子，假設(shè)使用方是一個研究員，想針對一個主題去進行信息搜集和檢索,可以先問CHAT最近跟這個大模態(tài)，可能回復(fù)一大段新聞事件集錦。假設(shè)對中間的一條比較感興趣，就可以去追溯原文，去查看新聞或是研報里面詳細的內(nèi)容。如果看到其中分享的時候，可以一鍵拖拽到筆記里,中間的數(shù)據(jù)可值模型，可以方便對其中關(guān)鍵假設(shè)指標進行動態(tài)調(diào)整。最后把所有已經(jīng)被研究小組內(nèi)化的信息，在一個在線協(xié)作的腦圖上匯總，進行組內(nèi)的分恒生電子制定了大模型時代的數(shù)字化產(chǎn)品框架。>最底層是數(shù)據(jù)層。它跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)層有一定區(qū)別,比如恒生幫金融機查恒生電子的行情，它在用這個大模型的接口返回一段話的同時，調(diào)了NL2SQL接口，到數(shù)據(jù)源庫里面去把恒生電子的行情的時間序列給查出來，變成一個K線圖返回，用戶就可以看到最及時二個搜索接口也很重要。第一個NL2SQL更多是解決的時間序列格式的數(shù)據(jù)即時查詢性的問題，搜索接口解決的是文本類的數(shù)據(jù)，因為第一個ChatGPT底層的技術(shù)就是向量數(shù)據(jù)庫，它涉及到私域的大量文檔怎樣去進行向量化、做相似性的查詢和存儲。這個插件層很重要，它是金融領(lǐng)域要做垂域產(chǎn)品非常重要的支撐性力量。結(jié)合恒生電子訓(xùn)練出來的金融月30號會開放試用接口。到年底會把推理性能進一步優(yōu)力也進一步的升級，使得它和光子配套能夠統(tǒng)一構(gòu)成3.3.2.同花順：發(fā)布人工智能及虛擬人產(chǎn)品券數(shù)據(jù)，投資者輸入自然語言問句，搜索想要的數(shù)據(jù)和信息。此外還有條件選股、研報、圖表精選策略、產(chǎn)品搜索、短線復(fù)盤、策略回測宏觀模態(tài)的交互及富媒體的表達，解決用戶個性化的投資問題，提升用戶的研分析工具的智能終端，目前覆蓋了國內(nèi)全部的證券期貨公的基金和商業(yè)銀行，大部分媒體高校上市公司私募機構(gòu)的產(chǎn)品涵蓋了全球主要資本市場的股票、債券、外匯、商品、基金等品種，針對前述痛點，同花順研發(fā)了AI短視頻平臺，該平臺是一款基于人工智能技術(shù)的視頻制作和發(fā)布平臺，通過集成先進的AI技術(shù)，自動化的使用戶快速的制作出高質(zhì)量的短視頻，同時該平臺還提供了各種豐富的模板和主題，自動化生產(chǎn)出個性化的短視頻。同花順AI短視頻提供快捷有趣的視頻創(chuàng)作體驗，助力打造附文本向短視頻轉(zhuǎn)型的數(shù)字化服務(wù)體能在銀行、證券、運營商、政務(wù)、醫(yī)療、教育等行業(yè)服務(wù)場景中，輔助現(xiàn)在大家看到的是具備了金融領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的數(shù)字人，能給用戶提供實（5）同花順虛擬展廳：虛擬展廳是同花順利用虛擬人、人計算等核心技術(shù)，助力企業(yè)便捷高效創(chuàng)造素質(zhì)，實現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)全景展示與交流互動，賦能企業(yè)宣傳推薦、科普教育等功能的產(chǎn)品。虛擬展廳以3D全景展示線上配合聲光動畫等特效，可以給參觀者帶來全身心投入的沉浸式體驗。虛擬展廳突破了時空限制，應(yīng)用3D全景展示線上產(chǎn)品和服務(wù)，配合聲光動畫等特效，可以給參觀者帶來全身心投入的（6）小花探影：上消化道檢查功能板塊主要功能用術(shù)中對檢查部位進行導(dǎo)航提示，漏檢部位、視野清晰度和病灶體提示。同時系統(tǒng)會自動截取部位和病灶圖片保存，下消化道檢查功能板塊主要功能有手術(shù)技術(shù)術(shù)中識別回盲瓣和回腸末端等解剖位置，對視野清晰度評估和提醒出現(xiàn)異常病灶進行提示，我們這個產(chǎn)品已經(jīng)取得了醫(yī)療器械二類證，并與多家成了眾多金融行業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)，包括網(wǎng)上交易系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)等，保險業(yè)務(wù)的核心系統(tǒng)、營業(yè)支援系統(tǒng)、銷售平臺系統(tǒng)，銀行法，基于深度機器學(xué)習(xí)的文本糾錯、文檔一致性對比、招股書審核、債券募集書審核、多文件交叉審核、通用文檔核查等功能也已經(jīng)完成，已AI目前暫時無法完全替代程序員，但可以完成簡單內(nèi)容生產(chǎn)和測試工計書、軟件測試等環(huán)節(jié)短期就可以實現(xiàn)A面已經(jīng)上線AI應(yīng)用，實現(xiàn)設(shè)計書的自動化編寫以及測試。除遠成辦公能力降低成本外，自動化軟件服務(wù)是公司毛利率遠高于競爭對手的關(guān)鍵因素。公司目前服務(wù)器直連日本客戶，未來有望通過圖37：公司已在詳細設(shè)計書編寫和后續(xù)測試階段實現(xiàn)簡單自導(dǎo)致在與現(xiàn)有供應(yīng)商大多是長期的合作。日本客戶認為新企業(yè)合作高風(fēng)險，擔(dān)心新企業(yè)的管理能力、交付能力、合規(guī)性等，與新企業(yè)所付出的盡調(diào)成本是他們所不愿意承擔(dān)的。他們不愿意看到供應(yīng)商潤空間被壓縮而失去長期的合作伙伴。因此，日本客戶是不會因為商的利潤率高而對其降價，反而會認為他們選擇了一家優(yōu)秀的供應(yīng)商。公司的商業(yè)模式非純?nèi)肆ν獍墙鉀Q方案外包，軟件服務(wù)公司的是系統(tǒng)而非勞動力，只不過這個系統(tǒng)的定價是由社會平均勞動量合同中規(guī)定的人力，因此有效率提升的可能。因此大多數(shù)的解決方前公司的成長瓶頸不在需求端，而在供給端。假設(shè)未來公司業(yè)務(wù)上述環(huán)節(jié)由人工智能替代，公司有望依托現(xiàn)有團隊承接更多的業(yè)務(wù)，打開成長4.AI加持，設(shè)計與工業(yè)軟件將實現(xiàn)降本增效4.1.AI對于設(shè)計效率提升大有裨益4.1.1.AIGC降低設(shè)計軟件使用門檻作，減輕設(shè)計師部分負擔(dān)，并不能降低軟件使用門檻。以最新發(fā)布的用腳本語言MAXScript，以及用于AutoCAD平臺二次開發(fā)軟件包4.1.2.AIGC將進一步提升生成式設(shè)計的能力的時間內(nèi)探索更多設(shè)計選項，提高設(shè)計效率。傳統(tǒng)的設(shè)計方法依賴于限制比如材料類型、功能要求、性能限制、成本限制等信息，快速生成設(shè)計師可以在短時間內(nèi)探索大量可能性，快速縮小選擇范圍并選擇更優(yōu)的解決方案。簡化了設(shè)計流程，也有助于設(shè)計師能夠更快地做出決策提通過生成技術(shù)可以最大限度地降低成本并優(yōu)化性能。生成技術(shù)根據(jù)用戶要求和限制去創(chuàng)建優(yōu)化的產(chǎn)品設(shè)計，而不是先制作幾何圖形再驗證，所以設(shè)計會針對最小成本和重量等目標進行優(yōu)化。這種方法能夠有效的減會出現(xiàn)包括設(shè)計師和工程師難以發(fā)現(xiàn)的更好的獨特的解決方案，提高設(shè)Dreamcatcher。Dreamcatcher能夠基于設(shè)計師的要求，提供大量方案和策略設(shè)計，并且設(shè)計師可以直接在設(shè)計空間里進行調(diào)整。團隊目PTC的Creo同樣擁有生成式設(shè)計模塊GDX（GenerativeDesign創(chuàng)造更好的產(chǎn)品并更快地進入市場。這也解放了分析師，使他們能夠?qū)D42：Creo可以對生成的方案進行對比并展示結(jié)果圖43：二維圖紙與三維模型的轉(zhuǎn)換4.1.4.AI賦能EDA，實現(xiàn)降本增效領(lǐng)先企業(yè)的率先采用并取得顯著成效。瑞薩電子在減少功能4.2.AIGC將有效提升工業(yè)生產(chǎn)效率4.2.1.西門子與微軟攜手利用AIGC提升工業(yè)生產(chǎn)力西門子與微軟合作，共同為AIGC在工業(yè)方面的運用樹立標桿。2023年4月，西門子宣布與微軟達成合作，在多個方面使用生成式人工智能門的協(xié)作能力。雙方將西門子的產(chǎn)品生命周期管理（PLM）軟件西門子和微軟還將合作幫助軟件開發(fā)人員和自動化工程師加快可編程生成PLC代碼，從而減少時間成本并降低錯誤率。同時還有助于維護西門子與微軟還會借助計算機視覺等工業(yè)AI，使得質(zhì)量管理團隊能夠4.2.2.AIGC能夠優(yōu)化并生成3D打印方案，降低使用門檻4.3.設(shè)計與工業(yè)軟件主流玩家均加速布局AI，并已取得一定成效4.3.1.廣聯(lián)達：AIGC技術(shù)已被用于其核心產(chǎn)品成技術(shù)，利用大模型技術(shù)提供智能組價和智能算量等服務(wù)。施工業(yè)務(wù)方施工蜂鳥盒子產(chǎn)品，助力蜂鳥系統(tǒng)成功入選工信部《國家人工智能創(chuàng)新區(qū)域繼續(xù)擴大領(lǐng)先優(yōu)勢，在英國、德國、意大利等重點拓展區(qū)域保持良計師做創(chuàng)意，然后一筆一筆畫出來，未來可以讓AI模擬人的創(chuàng)意快速索，在一些項目上已經(jīng)進行了初步的試用，但整體上仍處于較早期的階幾十上百種的方案比選相比目前僅有幾種方案的對比有更大的價值量。目前強排工具已進入用戶驗證，實時日照分析性能國內(nèi)領(lǐng)先。AI在建筑行業(yè)的運用已有先例。Autodesk與DAISY合作提高施工設(shè)計Daisy來生成詳細的平面圖，減少了地基中使用的混凝土，降低施工成4.3.2.中望軟件：已推出AI驅(qū)動的生成式設(shè)計功能直接輸入大腦對其進行優(yōu)化。使用大量虛擬模型可以縮短訓(xùn)練時間，降圖49：AI在混合數(shù)字孿生中發(fā)揮關(guān)鍵作用4.3.3.中控技術(shù)：自研國內(nèi)首個流程工業(yè)過程模擬與設(shè)計平臺司正式發(fā)布了自主研發(fā)的APEX，成為國內(nèi)首個流程工業(yè)過程計平臺。其基于機理模型打通了工藝設(shè)計到工廠運行的數(shù)據(jù)流程，實現(xiàn)了工藝模擬、工藝瓶頸分析和運行優(yōu)化等功能，提供從工程設(shè)計、工廠數(shù)字孿生、生產(chǎn)運行到全生命周期運維的智能化運營解決方案。通過AI大模型將進一步加速InPlantIBD對于流程工業(yè)的智能化建設(shè)和數(shù)字該軟件可以實現(xiàn)從邊緣端到大規(guī)模集群部署，滿足流程工業(yè)全業(yè)務(wù)域?qū)崿F(xiàn)了從算法組態(tài)到應(yīng)用場景組態(tài)的突破。其已在化工、水泥、新材料等領(lǐng)域的操作尋優(yōu)、智能決策、故障診斷等場景中實現(xiàn)閉環(huán)應(yīng)用，取得5.AI大模型背景下網(wǎng)絡(luò)安全機遇與產(chǎn)業(yè)并存，各方加速布局5.1.1.“安全”、“AI安全”與“安全的AI”同等重要如今移動設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、云計算在企業(yè)中的應(yīng)用日益普及，攻擊面也相統(tǒng)的靜態(tài)防御解決方案未必能對此有效檢測以及阻斷。另外，網(wǎng)絡(luò)攻擊后這些信息被用來預(yù)測未來的襲擊。人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)還可以配置為自動響應(yīng)威脅，并在更快的時間內(nèi)對抗網(wǎng)絡(luò)威脅。隨著企業(yè)攻擊面不斷為了應(yīng)對這一前所未有的挑戰(zhàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能工具和方法不斷發(fā)展，以更有效和高效的威脅檢測和威脅消除功能，幫助信息安全團隊保絡(luò)攻擊的風(fēng)險，又要保證大模型本身的安全性。要考慮前者的原因是，大模型降低了黑客代碼和攻擊策略設(shè)計的門檻，使得攻擊成本降低。要考慮后者的原因是，大模型本身的對齊、可解釋性等問題使得其應(yīng)用存圖51：OpenAI發(fā)布了安全地部署和使用人工智能系統(tǒng)的六大策略綜上，新技術(shù)浪潮下的網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)需要考慮四重安全。第一步是做好傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護，第二類是用人工智能相關(guān)算法或大模型對網(wǎng)絡(luò)安全5.1.2.網(wǎng)絡(luò)安全與人工智能技術(shù)結(jié)合具備天然優(yōu)勢要弄清楚AI在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中的作用，首先要回顧下網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品本身的構(gòu)建思路。網(wǎng)絡(luò)安全的構(gòu)建思路以紅藍對抗為角度，即根據(jù)黑客攻擊的時間順序來進行對應(yīng)的防護。首先要進行最大化收斂互聯(lián)網(wǎng)上的暴露面，第二步是對邊界的防護，也就是根據(jù)暴露內(nèi)容部署相應(yīng)的安全問題防護以加固邊界，接著要進行區(qū)域控制，即監(jiān)控手段建設(shè)，最后一步網(wǎng)絡(luò)安全單點產(chǎn)品的能力可以基于人工智能算產(chǎn)品部署，而與傳統(tǒng)的軟件驅(qū)動或手動方法相比，機器學(xué)習(xí)技術(shù)可通過結(jié)合來自主機、網(wǎng)絡(luò)和云上的反惡意軟件組件的大量數(shù)據(jù)來改進惡意軟件檢測；深度學(xué)習(xí)使用大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，此舉也能助力防子郵件、含有隱藏內(nèi)容的電子郵件，以及來自新形成域的通信，這有助深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可以用于發(fā)現(xiàn)隱藏或潛在的模式，并隨著時間的推移變得攻擊，已無法再用傳統(tǒng)的邊界隔離理念、日漸臃腫的攻擊特征庫與多變的滲透技術(shù)、隱蔽的信道相抗衡了。因此，通過態(tài)勢感知平臺各類單點網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品來形成安全合力十分有效，因為本質(zhì)上講，網(wǎng)絡(luò)安全就是發(fā)生在虛擬世界的攻防戰(zhàn)，速度為王，而態(tài)勢感知平臺的作用這個過程本就是人工智能的智能研判、決策分析的用武之地。例如，對示安全威脅與事件，利用關(guān)聯(lián)分析、威脅情報、機器學(xué)習(xí)算法來降低安全告警數(shù)量與誤報，融合資產(chǎn)、漏洞等上下文信息對網(wǎng)絡(luò)安全整體態(tài)勢為應(yīng)對海量的告警以及高級持續(xù)性威脅（APT網(wǎng)絡(luò)安全運營團隊也需要人工智能和機器學(xué)習(xí)來提高效率。人工智能在安全運營中的其中一大作用是協(xié)助安全分析師的工作，畢竟它不太可能完全取代有經(jīng)驗的人類。反之，人工智能可以專注于比人類擅長的領(lǐng)域去協(xié)助人類，如分析大數(shù)據(jù)、替人類進行繁瑣且重復(fù)的任務(wù)，以便分析師能夠發(fā)揮更復(fù)雜的用戶活動、系統(tǒng)安全變化、網(wǎng)絡(luò)流量和對應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)的訪問檢測和標記異常情況，使得該威脅對環(huán)境造成破壞之前，企業(yè)可以把未知的威下，可以采取更積極的策略，對事件作出相應(yīng)反應(yīng)。并且在事件響應(yīng)方面，相對于人工處理，基于人工智能的安全工具一旦發(fā)現(xiàn)威脅就可以對5.1.3.大模型對網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)的供給側(cè)和需求側(cè)帶來巨大變化解語言意圖并根據(jù)意圖進行任務(wù)分配，從而實現(xiàn)對話、計算、制圖等能力，具有語言體系且流程性工作的占比較大的工作環(huán)節(jié)能被大模型所賦能。同時，出于工程落地難度及性價比考慮，大模型更適合用于規(guī)模較營涉及大量流程性工作，部分環(huán)節(jié)人力需求較多，而大模型的應(yīng)用有望規(guī)則進行分析，而用戶行為超越了規(guī)則和相關(guān)性，可通過大模型的賦能研究攻擊者行為模式，從而更加有效地檢測內(nèi)部威脅、針對性攻擊和欺件的警報并在受影響的系統(tǒng)上自動執(zhí)行應(yīng)對操作，大模型的代碼生成能需求側(cè)方面，大模型被用于攻擊而催生出新的安全需求。例如，據(jù)Darktrace發(fā)現(xiàn)，自ChatGPT發(fā)布，網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件的平均語言復(fù)雜度上升了17%。釣魚郵件數(shù)量顯著上升且語言復(fù)雜度快速上升的情形下，郵件安全領(lǐng)域正在發(fā)生變革——從“安全”電子郵件網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)為智能AI方法，只有深入了解每個員工的日常互動，才能準確確定電子郵件是否歸屬其收件箱。另外，雖然直接要求ChatGPT生成攻擊代碼是大模型所拒絕的，但這一規(guī)則并非無法繞過，通過對生成惡意代碼的要求進行修飾，可以規(guī)避ChatGPT的安全措施，達到曲線實現(xiàn)生成惡意代碼的目的，更為嚴重的是惡意人員無需任何編程經(jīng)驗就能夠通過ChatGPT編寫惡意軟件。f5.1.4.大模型輸出的AI能力要有原生的安全性模型作為一個工具，應(yīng)當幫助人們而不是取代人們或?qū)θ祟惿鐣斐蓚Α；诎踩拇竽Ｐ停鋵鹘y(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的賦能的有效性才能得到充“安全的AI”（AISafety）思想是致力于構(gòu)建安全的大模型，模型安全需要重點考慮三大因素。AISafety的具體內(nèi)容包括：與人類意圖對齊釋性是指對模型內(nèi)部機制的理解以及對模型結(jié)果的理解；魯棒性可以理模型改善是基本要求。發(fā)布前的嚴格測試包括聘請外部專家進行反饋，應(yīng)用于程序中，這有助于監(jiān)測濫用情況并采取行動，建立緩解措施以應(yīng)要從本質(zhì)上保證大模型輸出的AI能力的安全，就要首先明確大模型系統(tǒng)全生命周期的機理。構(gòu)建大模型的生命周期一般可以分為五個階段：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型推理和系統(tǒng)集成。每個階段都容易受到不同的安全威脅。其中，在數(shù)據(jù)收集階段，針對硬件采集的代表性攻擊方式是通過訪問或篡改傳感器提供的數(shù)據(jù)來進行傳感器欺騙段常常出現(xiàn)的攻擊方式是對抗攻擊。以上前四個階段的安全保障是大模數(shù)據(jù)防泄漏（DLP）是企業(yè)客戶目前絕對的頭號安全需求。三星半導(dǎo)體工廠的員工在將源代碼輸入ChatGPT以識別和消除錯誤并優(yōu)化程序的工使用AI聊天機器人總結(jié)會議記錄，導(dǎo)基于人類反饋機制，可以一定程度上保證大模型數(shù)據(jù)源的安全、隱私性以及準確性。在訓(xùn)練模型中，可以通過在最大可行情況下刪除訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的個人信息，并且調(diào)整模型以拒絕對私人個人信息的請求，從而響應(yīng)個人從其數(shù)據(jù)集中刪除其個人信息的要求。這些步驟可以最大限度地提高了GPT-4的事實準確性，從而GPT-4產(chǎn)生真實內(nèi)容的可能性比5.1.5.大模型本身的安全防護也同等重要系統(tǒng)集成不僅涉及人工智能技術(shù)本身的安全風(fēng)險，還涉及車載系統(tǒng)、網(wǎng)的防火墻公司。ArthurSheild是毒的且攻擊性的或有問題的語言生成、防止幻覺、用戶惡意提示以及防圖59：ArthurSheild發(fā)布的大語觀測性供應(yīng)商的需求。大模型還有一些區(qū)別于其他軟件開發(fā)公司的安全平臺是一種基于軟件的非侵入式平臺，主要用于監(jiān)測機器學(xué)習(xí)（ML）全的可見性。平臺基于不需要訪問客戶數(shù)據(jù)或知識產(chǎn)權(quán)的云架構(gòu)，在不圖61：HiddenLayer是在理解機器學(xué)習(xí)特點基礎(chǔ)上進行安全防御5.2.AI網(wǎng)絡(luò)安全市場高速增長，海外巨頭布局迅速賦予安全專業(yè)人員洞察環(huán)境變化與態(tài)勢，快速檢測和響應(yīng)威脅，持續(xù)學(xué)與平臺合作可緩解威脅數(shù)據(jù)和使用眾多安