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“星火”燎原,AI+教育赛道之后,哪些行业也将被改造?

作者:36氪的朋友们发布时间:2023-05-09

一款“星火”大模型,点燃了“AI+教育”的热情。昨日方直科技佳发教育涨超17%;科大讯飞、学大教育、行动教育、中国高科、国新文化涨停。

在这背后,科大讯飞6日发布星火大模型,并现场实时展示了文本生成、语言理解、知识问答、数学能力、多模态输入与表达等多项能力。同时,科大讯飞也针对教育领域,赋能AI学习机产品,支持AI作文批改和口语对话测评。

另外,网易有道也在5日以视频方式对外展示自家的AI英文对话功能,学而思也表示正在进行自研数学大模型MathGPT的研发。

华创证券表示,应重视“AI+教育”,AI大模型和教育天然适配,多轮对话、多语言理解等能力无需经过特殊训练和调试,容易落地。并且,教育行业市场空间大,家长付费意愿强,商业场景清晰;海外商业模式成熟可借鉴,多邻国、可汗学院已经跑通。

年内市场对AI关注度持续高涨。中金公司指出,上一轮行情催化主要集中于大模型的突破进展。模型层集中涌现后,下一阶段AI产业趋势将更多由应用端催化。人工智能模型经过训练开发后,最终需要融合在前端应用中落地,才能进一步实现价值放大。

分析师进一步指出,目前AI应用还较为稀缺,投资逻辑仍处于演绎早期,预计5月之后将进入AI应用的加速繁荣阶段。

那么,站在当前时点上,AI还有望在哪些应用领域有望率先落地?

医疗

在医疗领域中,AI应用已有实例:微软子公司Nuance已推出基于GPT-4的DAXExpress,可根据对话起草临床笔记,减轻护理人员负担;而微软还将探索AI在医学多模态模型、解码免疫系统等领域的应用。

中泰证券指出,AI技术在医药/医疗领域中可用于药品开发、病理诊断、医学影像等多个方面。

从专业性来说,华安证券指出,1)ChatGPT具备合格医疗水平,GPT-4针对USMLE测试准确率达78.63%;2)ChatGPT能处理多科室复杂病例,克服不同科室间的专业壁垒;3)ChatGPT在使用上没有时空限制,回复速度快,内容丰富。

分析师进一步测试三款主流AI交互软件(ChatGPT、NewBing、文心一言)后表示,各类聊天AI达到实用级别,回复相对准确,还兼具患者安抚性

浙商证券也补充称,预测GPT-4会对医疗信息化、互联网医疗、公卫、医保信息化细分领域产生效率的变革性推动

目前ChatGPT类聊天AI在医疗应用端仍在探索阶段,并不能替代医生诊断,但前景值得期待。可以预见的,互联网医疗和基层(包括药店服务)医疗服务质量在AI辅助下将得到显著提升。

工业

工业领域同样已有应用合作展开。西门子已与微软携手,利用生成式AI辅助工厂自动化软件中代码的创建、优化和调试,提升产品设计和制造过程的效率和创意。

华泰证券认为,工业或将成为AI大模型重点应用垂直领域,生成式AI将赋予工业智能化制造更大发展潜力、更强劲增长动能、更广阔应用场景。

同时,国金证券补充称,从时间角度看,由于人工智能技术可用性增强及工业信息化水平提升,通用技术的工业落地间隔由20年逐步缩短至<5年,本次AI技术创新到实际工业场景落地的时间可能快于市场预期

券商分析师认为,1)研发设计环节,AI有望增进用户使用EDA/CAD设计及CAE仿真优化等软件的效率;2)生产制造环节,AI有望强化工业机器人的信息处理、感知执行等能力;3)管理服务环节,AI已经被用于基本办公领域,预计未来将进一步扩展至供应链管理、客服服务和市场营销等其他应用场景。

办公

办公是工具类软件中的高频场景之一,也是一众AI应用中率先落地的主要场景之一。券商认为,其所需图文创作、表格数据处理等能力与大语言模型天然契合

从底层技术来说,AI技术是通过提升人类的内容生成能力、人机交互能力和非结构数据处理能力,来赋能办公场景。得益于此,办公产品从效率工具向生成工具转变、办公软件使用成本降低、可帮助企业更加高效地挖掘数据资源价值。

从产品落地进度来看,国内外已有多家头部办公软件厂商陆续官宣AI赋能产品:

图片来源:中金公司

民生证券更指出,AI加持下的办公软件,将迎来体系化的范式重构和模式升级,重塑估值天花板。无论是流式软件、版式软件、会议系统,还是在项目协作工具中,AI可以显著提升用户的工作效率,实现倍数级生产力提升,从而有望驱动用户数、付费率和ARPU值共振提升。

金融

对于AI大模型训练及垂直领域应用而言,垂直行业的高价值量数据至关重要。而金融行业数字化程度领先,坐拥数据富矿,有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一。

如今,已有多家金融机构、金融服务机构有相关动作:中国农业银行推出大模型应用ChatABC;中国工商银行发布了基于昇腾AI的金融行业通用模型;同花顺将Q1营收大增归因于利用AI等优化产品,公司日前已申请注册CHATBOND商标。

分析师认为,生成式和理解式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有潜在落地场景。

一方面,AI技术能为客户提供较低成本、定制化产品组合建议,满足客户对投资的多维度需求,比如基金经理履历、历史业绩、投资风格、擅长领域,基金产品规模、投向、机构持仓比例、重仓股权重等。另一方面,AI技术可以大幅降低客户经理、买方投顾的工作量,且定制化服务的可获得性扩大,挖掘了更广泛的财富管理需求。

结语

当然,AI技术的下游应用领域并不止于此——电力领域中,AI可以帮助电网智能调度自动化、协助智能运维与巡检、预测新能源发电功率;游戏领域中,AI可以编写游戏剧情、搭建场景、生成NPC脚本;在电商领域,AI驱动的虚拟人可以直播、AI客服也可以帮助用户解决问题……

多元应用领域中,各色AI应用正在崛起。而中金公司也指出,现阶段大模型技术逐步平权、调用成本较低,下游需求明确、未来增量空间可观,在此驱动下,也有愈来愈多的应用厂商站起身来,积极拥抱AI,AI应用层有望走向“百花齐放”。

本文来自微信公众号“科创板日报”(ID:chinastarmarket),作者:郑远方,36氪经授权发布。


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