人工智能行業深度報告：AI大模型賦能千行百業_GPT

1.AI+辦公是AIGC浪潮的核心，有望深刻改變辦公模式

1.1.AI+辦公是AIGC浪潮的核心，海外巨頭引領潮流

AI+辦公是此次AIGC浪潮中的核心受益方向。此次AIGC浪潮的引爆點是基于自然語言處理大模型技術的文字創作工具ChatGPT快速成長為火爆全球的現象級應用，隨后基于對圖像、視頻、音頻等進行處理的多模態大模型的應用也快速推廣起來。AIGC即生成式人工智能天然是面向文字、音視頻、圖像等內容自主創作場景的AI技術，因而其可以直接提升現有各類型辦公軟件的產品力，從而推動辦公軟件的迭代升級。

微軟推出Microsoft365Copilot訂閱服務，用AIGC技術重塑辦公體驗。2023年3月16日，微軟正式發布Microsoft365Copilot訂閱服務，其背后技術支撐是Copilot引擎，使用了Microsoft365Apps、MicrosoftGraph和LargeLanguageModel三大核心基礎技術。Microsoft365Apps是Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等一系列常見的微軟辦公軟件；MicrosoftGraph是一個可以幫助訪問在Microsoft365Apps上積累的用戶業務數據的安全智能網關，這些數據來自于用戶的文檔、電子郵件、會議、聊天、日歷等環節；大語言模型是一個創造性的引擎，能夠解析并產生人類可以閱讀的文字，其使用了OpenAI的ChatGPT及最新發布的GPT4模型。用戶在Microsoft365Apps里使用自然語言輸入提示詞后，提示詞會通過Copilot系統進行基礎訓練，這一過程可以提高提示詞的質量，使提示詞變得可以被執行，在基礎訓練的過程中最重要的一環便是調用MicrosoftGraph中用戶此前產生的各項數據，來理解并改善提示詞的質量，之后將改善后的提示詞發送給LLM，前述過程叫做預處理。LLM對提示詞進行響應并進行后處理，這個過程會再次通過MicrosoftGraph調用用戶數據進行訓練后，在通過安全性、合規性和隱私審查之后，生成反饋答復，最后通過Copilot系統向用戶輸出反饋答復并驅動APP執行相關的命令。通過這樣一套完整的處理流程，用戶可以在Word等辦公軟件里通過自然語言下達指令，此后辦公軟件便自動呈現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效率。

Microsoft365Copilot為用戶辦公模式帶了個革命式的變化，有助于提高辦公創作效率。Microsoft365Copilot一方面會嵌入到用戶高頻使用的各類辦公軟件之中，包括了Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等，從而幫助用戶從繁瑣的事務性工作中解放出來，讓用戶更專注于創造性工作，從而提高辦公效率。另一方面還引入了全新的商務聊天應用場景，可以基于用戶過往積累各項業務數據，按照用戶需求生成全新的內容，提高創作效率，例如用戶提出“請告訴團隊成員如何更新銷售策略”指令后，系統會根據用戶過往的會議討論記錄、聊天記錄、電子郵件溝通內容等生成一份全新的銷售策略。用戶可以對生成后的內容進行自主修改、保留或舍棄，使得Word更具創造性、Excel更具分析性、PowerPoint更具表現力、Outlook更具效率性、Teams更具協作性。

Microsoft365Copilot使用自然語言作為人機交互的渠道，降低了Office辦公軟件的使用門檻。根據微軟發布會上披露，有90%以上的PowerPoint、Excel功能是不被用戶使用的。我們認為這一現象并不是因為這些功能無用，而是過往通過菜單按鈕或者函數公式的方式進行交互的門檻較高，多數用戶未經過系統學習就無法直接調用相關功能。引入Copilot之后，所有的辦公軟件在右側都會形成一個聊天框，用戶將自己想要實現的效果以自然語言聊天的方式輸入后，軟件會直接實現相關的功能，從而使得豐富的軟件功能都得到應用，極大降低了用戶的使用門檻，有助于進一步提高用戶規模和粘性，從而提高付費月活用戶數量。

Microsoft365Copilot的推出將為微軟帶來新的收入來源，提高付費用戶ARPU。目前Microsoft365Copilot仍處于內部測試階段，根據科技媒體TheInformation報道，微軟正在向包括美國銀行、沃爾瑪、福特和埃森哲等在內的600多家大型機構客戶測試具備AI能力的Microsoft365Copilot訂閱服務，在已經付費訂閱Microsoft365年費會員的基礎上，每1000名員工使用Copilot服務需要支付的額外年費為10萬美元，對應額外的ARPU為100美元，目前試點客戶的付費意愿超出微軟早先預期。我們根據微軟財報數據測算，2022年Microsoft365機構訂閱的ARPU約為103美元，此次Copilot服務的試點價格有望推動ARPU實現接近翻倍增長。

Adobe推出生成式AI模型集Firefly，展示出強大的設計創作能力。2023年3月21日，Adobe正式推出生成式AI模型集Firefly，隨后在Photoshop應用中進行了測試上線。目前其主要具備以下能力：1）文字轉圖像，Firefly可以根據用戶的提示詞自動生成所需圖像，如輸入“天空增加極光”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，可以根據原始圖像中內容，自動拓展、填充、擴容成為一個內容更加豐富的圖像；3）文字效果：將特定紋理顯示到藝術字體中等。后續Firefly還將探索視頻自動處理、文字生成3D/矢量文件、草圖變全彩圖像等一系列AI功能。Firefly的推出有望極大提高設計創作效率，降低設計創作用戶門檻，改變目前的創意設計行業格局。

1.2.國內辦公軟件廠商奮起直追，AIGC功能實現快速迭代

金山辦公是國內辦公軟件廠商探索AI技術應用的先行者之一。2017年，AI在金山辦公內部被首次上升到戰略層面，由姚冬組建了數百人的AI團隊，主要負責AI算法改進和工程產品的落地。2018年，金山辦公正式對外提出了“多屏、內容、云、AI”的發展戰略，AI戰略公開亮相。在AI團隊成立的前兩年，團隊主要強調積累AI研發能力，包括算法能力、工程能力、數據采集和分析能力等。之后兩年公司開始更加注重AI技術的產品化，在公司產品中增加了一系列AI功能，推出了包含智能美化、智能校對、智能輔助寫作、全文翻譯、圖像識別等一系列的AI輔助辦公功能，來幫助提高用戶的辦公效率。例如智能美化可以幫助用戶在提供基礎文本的情況下整體改換PPT模板和配色、統一字體和排版等；智能校對可以一鍵識別并校對文檔中的錯別字、多漏字、標點符號錯誤、語法錯誤、敏感詞錯誤等；智能輔助寫作可以根據提綱自動生成文字段落或者進行句子補寫，幫用戶打底稿，其儲備的數千萬篇語料庫都來自于權威媒體和政府公開網站，在公文寫作等場景上有較多應用。截止2021年7月，WPS的智能美化月活用戶超過百萬，智能校對的月校對字數超過了70億，智能生成的內容占據了云端整體內容資源的33.6%，AI戰略對公司產品力和用戶粘性的提升已經體現出明顯的幫助。現階段及未來，公司發展戰略的重心已經成為加速AI產品的產業化，強化對公司營收增長的積極作用，從而實現長期的可持續發展。

動態 | 遠光軟件半年報：緊抓泛在電力物聯網建設重大機遇，區塊鏈及人工智能業務加速增長:據北極星輸配電網報道，遠光軟件今日發布半年報。報告期內，公司緊抓 “泛在電力物聯網”建設的重大發展機遇，開始完善產業布局；積極探索新技術對企業管理、智慧能源、社會互聯等業務模式的變革，帶來爆發式增長，區塊鏈及人工智能銷售收入1,625.98萬元，同比增長393.61%。[2019/8/29]

金山辦公接入多個大模型供應商，可以更精準的滿足用戶AI創作需求。目前金山辦公的產品已經接入了MiniMax、百度文心、CopyDone等多家大模型，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增加，既包括百度、阿里、科大訊飛等巨頭的大模型產品，也包括初創公司的產品。各家大模型目前的表現各有所長，并沒有哪一家有絕對領先的產品力表現，因而同時接入多家大模型，按照不同的用戶需求去匹配調用不同的大模型進行內容創作，能夠更好的滿足用戶的創作需求。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、海量內容平臺風格的文案、圖片、視頻內容，因為在文案營銷場景WPS可以優先對接CopyDone大模型；MiniMax是一個多模態大模型，在對華聊天等場景更有優勢；百度文心則憑借其豐富的語料庫在文學創作等領域可以更好的滿足用戶需求；WPS作為大模型的調度匹配中心，可以統籌各家大模型發揮出“1+1＞2”的效果。

基于AI大模型的WPS輕文檔率先進入內測階段，展示出較強的文字創作能力。2023年4月18日，金山辦公發布了WPSAI的Demo演示視頻，官宣WPSAI將嵌入金山辦公全線產品。率先進入內測階段的是具備AI能力的WPS輕文檔，這是一款對標NotionAI等輕辦公產品的在線內容協作編輯工具，可以借助大模型自動生成新聞稿、工作周報、運營策劃案等；也可以實現多輪對話，持續就某個主題進行討論；也可以對現有文檔進行改寫、擴寫、縮短、潤色等；還可以對指定文檔生成主旨摘要、文章大綱等功能。WPSAI顯示出較強的文字創作能力，有望提升用戶創作效率。

福昕軟件在海外版PDFEditorCloud中集成ChatGPT，向用戶提供AIGC功能。福昕軟件是PDF板式辦公軟件龍頭企業，其推出的FoxitPDFEditorCloud是一款在線PDF編輯器，用戶可以通過該工具在線閱讀及編輯PDF文件。2023年4月25日，海外版的FoxitPDFEditorCloud成功集成ChatGPT，付費用戶目前主要可以使用以下AIGC功能，1）文檔摘要，根據文檔內容快速生成簡潔、準確的摘要；2）文檔改寫，在不改變文檔原意的情況下進行重寫，優化文檔的表述方式，提高可讀性；3）文檔翻譯，將選定內容或者摘要翻譯成指定語言；4）文檔內容問答，可以在對話框中就感興趣的內容進行提問，其將根據文檔內容生成答案，并定位到相應段落。通過上述功能，可以顯著提高用戶的文檔閱讀效率以及多語言工作環境下的工作效率。作為一款線上編輯軟件，FoxitPDFEditorCloud的AI功能具備快速迭代的優勢，預計每兩個星期就推出一個新版本，持續拓寬AIGC技術在文檔領域的數字化場景應用，優化用戶體驗，從而提供用戶付費率。

AIGC功能有望提升福昕軟件ARPU。由于FoxitPDFEditorCloud提供的AI功能基于ChatGPT，因而對用戶均有次數/字數限制，文檔改寫每用戶每月上限為100頁；文檔翻譯每用戶每日上限為50個指令，每個指令最多2000字；文檔內容問答每用戶每日上限為50個指令或問題；一旦超過相應限制，用戶需要進行額外付費，從而有助于提高用戶ARPU。萬興科技擁有完善的創意辦公軟件產品線，是國內創意辦公軟件的領跑者。公司產品涵蓋視頻創意、繪圖創意、文檔創意和實用工具四大類別，形成了萬幸喵影、萬興播爆、億圖腦圖、萬興愛畫、萬興PDF等具有廣泛影響力和龐大用戶群的核心創意辦公軟件產品。

萬興科技長期加碼AI技術研發投入，AI產品逐漸進入落地期。公司從2020年就開始洞察到AI技術的發展前景，并快速組建了一支上百人的高素質技術研發團隊，近兩年在視頻生成算法、圖像生成算法、GAN生成算法、音頻生成算法等AI前沿算法等領域均取得多項技術研發成果，自2022年下半年以來公司視頻創意、文檔創意、繪圖創意等主要產品線均陸續發布了帶有AI功能的新版本，并推出融入多項AI技術的新產品。在視頻創意產品線，2022年公司完成了萬興喵影大版本更新，上線了AI分割、AI摳像、AI降噪、AI音頻重組、AI文案生成等AI功能套件，并在2022年底發布了基于AIGC技術的數字人營銷視頻創作工具萬興播爆，可以實現文生視頻、虛擬人直播等AI功能；在繪圖創意產品線，2022年11月公司上線全新的AIGC圖像生成工具-萬興愛畫，支持AI文字繪畫、AI以圖繪圖、AI簡筆畫三種創作模式，用戶輸入一段文字描述即可獲得多種藝術風格的AI繪畫作品，或者輸入圖片后將其轉化為繪畫作品；在文檔創意產品線，公司發布萬興PDF的全新版本，引入AI技術，新增翻譯等專業功能，提升用戶體驗。

萬興科技積極擁抱大模型技術，推動AI產品力實現快速提升。2023年2月，公司宣布其在海外運營的視頻創意軟件WondershareFilmora已經全面接入了ChatGPT母公司OpneAI的商用服務，在3月份開通了GPT-4模型的商用賬號權限，在4月份與微軟簽訂云服務框架協議，雙方將在云服務及AI技術領域全面深化合作，未來優先使用微軟新品，目前正在持續推動多個海外產品接入GPT大模型。2023年3月31日，公司發布基于AIGC大模型的“真人”出海營銷短視頻工具-萬興播爆，并在6月推出桌面版產品，萬興播爆基于AIGC大模型可以提供120多種語言的文案腳本快速生成能力以及60多種國籍的數字人播報能力，還可以進行數字人的定制服務，相較傳統視頻生產模式，萬興播爆可以使成本投入降低至原先的1/5，并大幅提升用戶的生產效率。

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降低至120元；萬興喵影企業年費會員定價為3299元，可支持5臺設備同步使用，相當于單設備年費價格為660元。公司推出的AIGC新品中，萬興播爆的年費會員定價為1688元，相較傳統軟件產品的定價有顯著提升；萬興愛畫則按照創作次數進行付費，10次圖片創作合計5元，最便宜的100次圖片創作合計費用為20元，按次收費的方式在客戶需求側有更高的成長上限。總體來看，AIGC新品的定價要高于傳統創意軟件，有望為萬興科技帶來新的盈利點，提升用戶ARPU。

2.智能駕駛是AI大模型落地的重要場景

2.1.自動駕駛：AI大模型有助于我們提升覆蓋小概率路況的效率

2.1.1.對小概率路況的覆蓋是自動駕駛落地的核心問題

由于一旦發生事故造成的后果極為嚴重，自動駕駛是一個對小概率情況非常敏感的場景。由于交通事故將會產生非常嚴重的后果，對于主機廠而言，在責任明晰之前，即使是99.99%的可靠性也是不能接受的，因為這可能意味著每賣出10000臺車可能就會產生一起事故。行業特點決定了要實現自動駕駛就必須先對長尾場景進行有效覆蓋。測試里程的積累是有效覆蓋小概率路況的前提。根據廣汽的預測，要實現L4級自動駕駛所需要的長尾場景覆蓋程度，至少需要完成10億個測試場景，最小測試里程也需要10億公里，這兩個數據分別是實現L2級自動駕駛的10萬倍、1萬倍。

聲音 | 湖南省委書記杜家毫：要加快布局人工智能、區塊鏈等新興信息產業領域:據湖南日報消息，8月7日，湖南省委書記杜家毫主持召開座談會，研究信息安全產業鏈建設。杜家毫強調，要聚焦重點難點，堅持有所為有所不為，推動全省信息安全產業穩步發展。加大應用示范力度，擴大省內配套，加快布局5G、工業互聯網、人工智能、區塊鏈等新興信息產業領域，不斷完善開放、聯合的產業生態。[2019/8/8]

此前，測試里程的積累主要有兩種方式。一種是通過自動駕駛車隊來進行數據采集，以Waymo為代表；一種是通過私家車進行數據采集，以特斯拉為代表。

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。Waymo是自動駕駛領域的霸主，但是在過去很多年里，感知問題、行人問題、軟件問題等方面，Waymo的接管頻率并沒有收斂。毫無疑問，Waymo的自動駕駛能力是逐年增強的。那么，Waymo在軟件問題、行人問題等方面的表觀“退步”就只能用它在覆蓋更多的小概率路況來解釋。比如，在高速公路等路況相對簡單的場景下測試獲得好的結果之后，Waymo會把路測地點逐漸向難度更高的城區街道進行拓展。

眾包方式能在一定程度上提升對小概率路況的覆蓋效率。特斯拉采用影子模式取代測試車隊。影子模式本質上是通過眾包的方式來解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。如果自動駕駛系統和人的選擇不一致，就對這類數據進行匯集，然后交由工程師判斷自動駕駛系統的選擇是否合理。2020年3月，特斯拉就申請了從車隊中獲取自動駕駛訓練數據的專利。由于特斯拉的汽車數量遠遠多于自動駕駛測試車隊，影子模式可以更快地實現對駕駛長尾場景的積累，同時得到的結果也有更強的統計學意義。截至2019年末，特斯拉累計交付搭載自動輔助駕駛硬件的車輛85萬輛，AP激活狀態下累計行駛里程已超過20億公里，遠遠超過競爭對手(Waymo為2000萬公里)。由于特斯拉保有量持續攀升，其他競爭對手和特斯拉之間在數據積累量以及長尾場景覆蓋程度上的差距將會越拉越大。

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

隨著AI大模型的出現，我們覆蓋自動駕駛小概率路況的效率有望大幅提升，這種效率提升至少源于兩個方面：

場景生成

利用AI大模型進行場景生成是覆蓋小概率路況的新思路。相對于單純的路測，直接進行場景生成，并將仿真結果與路測相結合對于快速實現路況覆蓋大有裨益。比如毫末已發布DriveGPT雪湖·海若，可以實現三項能力：按照概率生成很多個場景序列，每個場景序列都是未來可能會出現的一種實際路況；在所有場景序列都產生的情況下，能對場景中最關注的自車行為軌跡進行量化。可以實現在生成場景的同時就產生自車未來的行車軌跡；基于所生成的軌跡，實現決策邏輯鏈的輸出。

值得注意的是，毫末的雪湖·海若引入了類似于GPT系列模型中的人類反饋強化學習機制。即把系統和駕駛員的判斷和決策進行對比，若對比結果一致，系統會被打高分，反之則會被打低分。這與特斯拉FSD的模式有異曲同工之妙。

數據標注

除場景生成外，AI大模型在自動標注方面同樣能夠發揮重要作用。在AI的1.0時代，數據標注主要依賴于人工，導致數據的標注時間很長，且成本比較高。尤其在自動駕駛領域，由于路況復雜，存在大量的標注需求。基于大模型可以實現自動標注，從而大幅度降低成本，提升效率。如毫末智行的雪狐海若將場景識別能力對外開放。此前采用普通的標注方案標注一張圖片需要約5元，而DriveGPT雪湖·海若只需要0.5元，大幅節約了成本。

2.1.2.2.大模型雖難以完全解決小概率路況的問題，但依然對自動駕駛行業意義重大

當然，必須承認的是，大模型依然無法幫助我們100%解決小概率路況帶來的問題。大模型能力來自于深度學習，而不來自于強化學習。從技術路線來看，大模型是“深度學習+人類反饋強化學習”。為了測試強化學習對于模型能力的影響，OpenAI分別基于GPT-4基礎模型和加入強化學習的GPT-4模型運行了一系列考試中的多項選擇題部分。結果顯示，在所有的考試中，基礎的GPT-4模型的平均成績為73.7%，而引入強化學習后的模型的平均成績為74.0%，這意味著強化學習并沒有顯著改變基礎模型的能力，換句話說，大模型的能力來自于模型本身。根據OpenAI的表述，強化學習的意義更多地在于讓模型的輸出更符合人類的意圖和習慣，而不是模型能力的提升。

既然大模型沒有擺脫深度學習框架，這就意味著現階段的AI背后依然是統計學，無法徹底解決殘差問題。換言之，“能力的不可解釋性”問題依然無法在根本上得到解決，我們依然無法實現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。大模型理論上難以幫助我們實現小概率路況的100%覆蓋。從本質上來說，利用AI大模型進行路況生成雖然能大幅提升效率，但依然類似窮舉。而通過窮舉法實現對小概率路況的全覆蓋從理論上不太可能實現，本質的原因在于“路況本身是一個無限場景”。試想一下，如果我們要打開一個密碼箱，我們只需要從“000”到“999”全部嘗試一遍，箱子就必然已經被打開了；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，所有可能性是也是可以被遍歷的，所以這兩個場景都是“有限場景”，而公開道路自動駕駛場景則是一個“無限場景”。

2.2.AI助力智能座艙交互體驗提升

智能座艙交互屬性毫無疑問會不斷上升。從必要性角度：汽車行業正從賣方市場轉向買方市場，行業演進的核心驅動因素由技術與產品轉變為消費者需求。傳統汽車工業已走過百年，隨著行業的高度成熟，這一市場正逐漸由賣方市場轉變為買方市場，行業向前發展的關鍵因素也從技術的突破和產品的打磨轉向消費者的需求變化。

2.3.AI帶動車輛研發設計效率提升

隨著項目周期的壓縮，汽車研發效率正變得越來越重要。汽車的開發周期正逐漸縮短，這使得供應商的項目周期被大幅壓縮，此前項目可能是2-3年，而現在可能是1年多甚至不到1年，同時主機廠的定制化需求卻越來越多，更短的開發周期和更多的定制化需求對Tier1的智能制造能力提出了更高的要求。隨著自動駕駛功能模塊逐漸增加，需要測試的里程數快速增加，并沒有完全足夠的時間進行路測，同時由于涉及到安全，測試環節本身不能簡化，所以設計、測試的效率在一定程度上正逐漸成為制約項目能否快速及時交付的重要因素。

AI大模型對于汽車設計師效率的提升意義重大。比如中科創達GeniusCanvas將語言能力、視覺渲染以及特效制作能力結合在一起，可以通過輔助概念創作、輔助3D元素設計、輔助特效代碼生成和輔助場景搭建及制作多方面幫助設計師完成創作過程，從而優化工作流程，并提高設計師的工作效率。概念創作方面，它能夠把3-4周的工作周期縮短到1周，節省70%的時間。3D元素設計方面，它能夠把4~6周的工作周期縮短到3天，節省85%的時間。特效及場景制作方面，它能夠節省90%的時間。

動態 | 微軟工程師提出利用以太坊區塊鏈使機器學習和人工智能“民主化”:據Crypto Slate報道，微軟的工程師們正在使用Ethereum區塊鏈來“民主化”人工智能和機器學習，使這些典型的集中化且成本高昂的系統更容易被所有人使用。微軟高級軟件開發工程師Justin Harris表示，使用精心設計的機器學習算法可能會產生問題，因為這些算法往往是集中式的。因此，他為微軟介紹了一項新的開源計劃：區塊鏈上的去中心化和協作式AI。 在新模式中，Harris設想以獎勵來激勵人們與這些機器學習算法進行交互和改進。這些算法可以自由地用于評估預測，這對于構建個人助理或制作帶有用戶推薦的系統是理想的。[2019/7/28]

2.4.國內智能駕駛公司積極擁抱AI新趨勢

2.4.1.中科創達：推出GeniusCanvas，提升HMI交互體驗

中科創達重視AI技術，利用kanzi推動智能駕駛艙的發展。在2022年，中科創達公布與地平線成立合資公司，聚焦智能駕駛賽道。kanzi是一個具有強大實時3D渲染能力的工具。中科創達推出的智能駕駛艙3.0使用了KanziforAndroid這種新技術，使得Android系統和Kanzi完美對接，實現了3D唱片、可定制實景導航、實時界面個性化定制、跨屏幕跨系統應用等功能。

中科創達利用Kanzi實現智能駕駛艙多屏交互。由于智能駕駛涉及人機共駕，智能汽車所承載的駕駛員信息、車外環境信息、車輛信息等越來越多，需要有更多的空間、分區域地呈現給用戶，并確保和駕駛員有良好交互。基于KanziforAndroid支持的多屏聯動，在導航的過程中可以實現地圖跨屏，全方位呈現3D導航；在導航結束時，可將地圖由副駕駛屏收縮至中控屏。多方選擇以適應更多的個性化需求。中科創達GeniusCanvas賦能汽車產業發展，打造全新HMI交互體驗。GeniusCanvas的一個工具是大模型引擎，它能夠把想法和理念轉化為文案，并進一步轉化為創意和作品，最終通過技術手段轉化為應用程序。GeniusCanvas的第二個工具來源于KANZI產品。Kanzi與大模型結合后，能夠利用大模型的知識庫及創新能力，快速創作豐富多彩的KanziHMI概念效果及特效，構建多樣的3D模型及形象庫，并且在車機系統中能夠實現實時預覽功能。目前，全球已有超過百款車型選用了Kanzi，每年有數千萬輛搭載Kanzi技術的量產車型落地。

2.4.2.德賽西威：聯合高校推進大模型本地化，賦能自動駕駛

德賽西威聯合高校推進大模型本地化部署。德賽西威已和中山大學、南洋理工大學等高校合作，通過嘗試和布局基于大模型的數字虛擬助手、圖像數據自動標注、自動場景創建、自動編程等，構建技術支撐，相關方案已經在上海車展上亮相。在AI大模型本地化過程中，德賽西威能夠為客戶提供差異化、全方位的技術支持和解決方案。AI大模型技術可以和德賽西威現有技術形成完美融合。比如,AI大模型可以在感知融合、感知預測和規劃上實現更為精準的數據補充和預測，從而在行為預測方面給予自動駕駛更多地幫助，并給出更多的控制選擇。

2.4.3.虹軟科技：已發布可商業落地的AIGC產品

公司已發布AIGC產品，助力小B客戶大幅降低商品展示成本。1）商業拍攝市場空間超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，實現對于原方案的替代。2）采用目前市場上的方案在很多細節處存在畸變和失真，虹軟的方案能使得商品展示“所見即所得”。3）公司計劃在2023年推出靜態商品展示圖解決方案，包括商品加背景靜態圖像的生成，以及商品加數字模特圖像生成，后續計劃推出動態視頻以及3D內容。商業模式：與公司手機、汽車業務類似，AIGC商業模式分為會員服務費和生產流量費兩部分。1）在會員服務會部分，公司會根據不同的會員等級開放不同的功能，比如不同的場景庫和模型庫；此外，公司可以針對一些增值的API做差異化的定制開發。2）在生成流量費部分，公司將按照生成內容的實際算力消耗直接定價。

2.4.4.經緯恒潤：自主開發駕駛仿真測試軟件，推出智能座艙AI單品

在自動駕駛仿真方面，經緯恒潤自主開發仿真軟件，助力駕駛測試。經緯恒潤自主研發了綜合駕駛測試仿真軟件ModelBase，這一軟件可以被用于乘用車、商用車的整車電控系統、ADAS系統的設計、測試和驗證。涉及電控系統的全開發周期，包括早期的算法仿真測試，控制器的硬件在環測試，半實物臺架測試，以及車輛在環測試。目前這一軟件已經被已應用于一汽、東風、蔚來等50余個項目中。在智能座艙交互方面，經緯恒潤基于AI技術開發了音樂律動氛圍燈等一系列產品。經緯恒潤音樂律動氛圍燈具有實時歌曲特征識別和離線歌曲特征識別兩種模式。其中離線歌曲特征識別模式的相關功能就是基于AI音樂風格分類算法和AI音樂段落劃分算法進行實現。通過音樂特征識別，為氛圍燈音樂律動提供豐富的效果組合，提升用戶體驗。

3.金融是AI落地核心場景之一

3.1.金融行業敢于嘗試新技術，是AI落地核心場景之一

相比于其他行業，金融行業在新技術應用上有三個特點。第一個特點，是很重視新技術發展，并且敢于嘗試。因為金融行業的日常業務活動涉及大量交易，技術上的微小進步有可能會為客戶帶來巨大的收益，因此金融機構對于新技術很敏銳，會積極追求將新技術應用于日常業務。第二個特點，是金融行業IT預算充足，對于性價比沒有其他行業那么敏感，在IT乙方的眼里，金融機構甲方客戶往往是最好吃的一塊蛋糕。第三個特點，是金融機構對于系統穩定性和數據安全有極高的要求。這個特點往往會跟第一個特點沖突，但是系統安全永遠是金融機構的底線，在此底線之上才會去追求新技術的應用。不管是證券、銀行還是保險，一旦核心系統出現故障超過一定時間，就容易收到監管函，相關IT部門領導需要承擔管理責任。例如2022年5月16日，招商證券集中交易系統發生故障，9月8日收到深交所監管函。

3.2.AI技術能夠大幅提升金融行業工作效率和用戶體驗

2022年12月，全球管理咨詢公司麥肯錫發布《麥肯錫中國金融業CEO季刊》——《今日科技重塑明日金融：影響全球金融業未來格局的七大科技》，《報告》總結了七大重塑金融業未來格局的新技術，其中就包括了人工智能。一是人工智能。從單點嘗試走向全面應用，深度融合業務與運營各環節；在項目/產品落地速度、整體工作效率、綜合成本控制、安全保障上為金融機構提供額外價值。二是云計算。規模化上云趨勢加快，云計算與邊緣計算相得益彰；得以靈活布置的前端網點和后端算力，將解鎖一系列高客戶感知的應用場景。三是元宇宙與全面虛擬技術。虛擬感知構筑虛擬世界，重塑客戶服務與內部運營；空間計算技術、AR/VR/MR技術的不斷發展將重新定義客戶體驗和內部運營。四是區塊鏈與Web3.0。互聯網范式迭代，顛覆未來商業模式；區塊鏈、數字資產、去中心化架構將顛覆原有的門戶平臺商業模式，甚至催生新的金融服務領域。五是下一代通信。高帶寬、低延遲、強安全的數據傳輸賦能技術解決方案，物聯網技術持續推動新用例落地；高通量衛星網絡、5G/6G、低能耗局域網等從天到地的通信技術各自發展和互相融合，將賦能更快速、更安全的金融產品和應用。六是下一代集成開發。平民開發、靈活部署、智能輔助、自動開發將變革傳統技術密集的開發流程，進一步降低開發門檻，科技能力不再是技術企業獨有的護城河。七是信任架構與數字身份。構建數字信任體系，夯實金融科技安全基石；零信任架構、數字身份、隱私工程等技術保障金融和隱私安全，增強信任。

現場 |陳峰：嘉楠耘智在人工智能方面已研發多項產品:金色財經現場報道，在由比特微、嘉楠耘智、芯動科技和幣印礦池聯合主辦的2018礦業峰會上，阿瓦隆銷售總監陳鋒表示，除了在超算芯片有所堅守外，在人工智能方向也有所布局，在圖像識別、語音交互、智能家居等方面都有所突破，嘉楠耘智已研發人工智能KPU芯片、智能挖礦電視機、云計算取暖器等，可廣泛應用于生活領域。[2018/10/14]

3.3.上市公司紛紛推出AI產品

3.3.1.恒生電子：推出智能投研產品，研發金融大模型

恒生電子基于大模型推出智能投研產品，包含了三個子產品。第一個叫CHAT，通過CHAT可以問到各種各樣的數據。它就像是一個金融資訊數據的情報員，使用方可以問F9、問行情、問研報、公告資訊、問觀點提取等等，它底層的關鍵性技術用到了搜索加上大模型，通過這樣的技術來去調用整個恒生聚源的金融資訊數據庫，從而能夠實現語控萬數。第二款產品叫ChatMiner，是一個指定文檔的挖掘器。比如用戶自己有一篇文檔，上傳以后可以針對這一篇文檔去提問，ChatMiner就可以根據這篇文章里面提到的內容去對問題予以回答。底層的關鍵技術是向量數據庫加上大模型。第三個產品WarrenQ，是一個一站式的數智化投研端。WarrenQ里面有非常多的場景、功能，大模型的產品ChatMiner也在里面，再到閱讀器、云筆記、原文引文和溯源、演算板、其中的估值模型，以及在線分享腦圖等等都已經在投研場景上去實現全面的打通,所以它是一個一站式投研平臺。

插件層可以解決數據即時性的問題。第一列是NL2SQL。比如用CHAT去查恒生電子的行情，它在用這個大模型的接口返回一段話的同時，調了NL2SQL接口，到數據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、最更新的行情；第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據即時查詢性的問題，搜索接口解決的是文本類的數據，因為第一個接口沒辦法獲取最新消息、事件、新聞研報公告。ChatGPT底層的技術就是向量數據庫，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，它是金融領域要做垂域產品非常重要的支撐性力量。結合恒生電子訓練出來的金融大模型一起，向上可以去做各種各樣的應用，包括智能投研、智能投顧、財富管理等服務。恒生電子的大模型到9月30號就可以開放試用，年底會進一步優化。恒生專門為金融行業打造的大模型的能力，已經提升到可用的程度，9月30號會開放試用接口。到年底會把推理性能進一步優化，把邏輯能力也進一步的升級，使得它和光子配套能夠統一構成一個AI直通應用的體系。

3.3.2.同花順：發布人工智能及虛擬人產品

同花順早在2013年，同花順便開始布局人工智能領域，首推財經搜索引擎愛問財，到2019年全業務全力推進AI，目前已經積累了多款AI產品。

i問財投研平臺：i問財投研平臺提供了多維度的股票、基金、債券數據，投資者輸入自然語言問句，搜索想要的數據和信息。此外還有條件選股、研報、圖表精選策略、產品搜索、短線復盤、策略回測宏觀經濟等功能。同花順i問財智能頭部數字人致力i于用人工智能技術多模態的交互及富媒體的表達，解決用戶個性化的投資問題，提升用戶的投資能力，輔助完成投資目標。

iFind：iFind大金融數據終端是一款融合了金融數據專業咨詢投研分析工具的智能終端，目前覆蓋了國內全部的證券期貨公司，超80%的基金和商業銀行，大部分媒體高校上市公司私募機構的產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，擁有超600萬宏觀行業指標，年增超50萬篇，研報10余萬新聞數據源，為用戶提供全面的市場信息，iPhone的運用AI算法為用戶提供智能預測、智能搜索和智能脈絡等創新應用，讓用戶的體驗更加高效便捷。2023年iFind將會借助AI技術，aigc系列，進一步提升用戶體驗和工作效率。

AI短視頻平臺：當前短視頻是財經信息用戶獲取信息的主流方式，受限于制作門檻高，缺乏金融數據等痛點，導致短視頻的生產效率低。針對前述痛點，同花順研發了AI短視頻平臺，該平臺是一款基于人工智能技術的視頻制作和發布平臺，通過集成先進的AI技術，自動化的處理視頻素材，包括剪輯配音字幕等，結合數據的酷炫可視化展示能力，使用戶快速的制作出高質量的短視頻，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作體驗，助力打造附文本向短視頻轉型的數字化服務體系。

數字人交互一體機：數字人具有媲美真人的專業知識人設和情感，能在銀行、證券、運營商、政務、醫療、教育等行業服務場景中，輔助完成業務咨詢辦理，營銷推廣宣傳等任務，提升客戶體驗和營銷成功率。現在大家看到的是具備了金融領域專業知識的數字人，能給用戶提供實時金融數據。

同花順虛擬展廳：虛擬展廳是同花順利用虛擬人、人工智能、云計算等核心技術，助力企業便捷高效創造素質，實現企業產品和服務全景展示與交流互動，賦能企業宣傳推薦、科普教育等功能的產品。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，應用3D全景展示線上產品和服務，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，全身心投入的沉浸式體驗。

小花探影：上消化道檢查功能板塊主要功能用術中對檢查部位進行導航提示，漏檢部位、視野清晰度和病灶體提示。同時系統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技術術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異常病灶進行提示，我們這個產品已經取得了醫療器械二類證，并與多家知名醫療機構達成合作。

3.3.3.凌志軟件：通過AI技術為日本金融企業提供服務

公司主要客戶為日本的金融保險企業。公司已與日本優秀的一級軟件承包商建立了長期穩定的合作伙伴關系。由于日本一級軟件承包商數量較少，公司與其建立穩定合作關系后，能有效降低公司的銷售費用和關系維護成本，并能提高合作效率。公司在與日本一級軟件承包商合作過程中，積累了豐富的金融、房地產、電信、電子商務等行業經驗，在客戶中贏得良好的口碑。目前，公司第一大客戶為全球頂尖金融服務技術供應商野村綜研，2019年野村綜研在世界金融科技排行榜上位列第十，是全球非常優秀的金融科技公司。目前野村綜研除了服務母公司野村證券，也在積極對外輸出IT能力，尤其是AI方面的能力。公司全面參與海外金融企業IT系統建設，并落地AI能力。公司參與完成了眾多金融行業核心業務系統開發，包括網上交易系統、客戶關系管理系統等，保險業務的核心系統、營業支援系統、銷售平臺系統，銀行客戶的網銀平臺、養老金管理系統等，基本做到金融行業各系統全覆蓋。其中基于OCR、NLP的工作底稿系統，在包含券商和基金公司的41家客戶處上線運行，使用深度學習中的Transformer模型和CV目標檢測算法，基于深度機器學習的文本糾錯、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完成，已開始在多家券商進行體驗測試，陸續對客戶進行升級。

4.AI加持，設計與工業軟件將實現降本增效

現場 | 王彬生：Token將是人工智能和物聯網時代的價值流通工具:金色財經現場報道，今日，2018中國國際區塊鏈產業融合峰會暨區塊鏈產品與應用展在石家莊舉行，區塊鏈聯合發展組織顧問、中國社科院研究生院金融專業特聘導師王彬生提到，信息傳遞成本接近零是這場區塊鏈運動的時代前提；區塊鏈技術的普及把傳統信息互聯網轉變為了價值互聯網；傳統經濟狀態映射到虛擬世界，現實和虛擬將進一步融合。區塊鏈普及的經濟本質是一場資產轉移運動，傳統的經濟行為包括貨幣發行都將虛擬化，中心、中介化的傳統組織會逐步退出歷史舞臺。他認為，人工智能和物聯網結合，將使資源對資源的協作時代到來， token將是人工智能和物聯網時代的價值流通工具，美元在未來會逐步退出流通領域。[2018/9/21]

4.1.AI對于設計效率提升大有裨益

4.1.1.AIGC降低設計軟件使用門檻

目前的AI輔助的能力僅限于為用戶提出建議并代替部分重復性設計工作，減輕設計師部分負擔，并不能降低軟件使用門檻。以最新發布的AutoCAD2024中的AI輔助功能為例，‘ActivityInsights’可以記錄用戶對圖形文件的所有操作并對工作流程和操作提供建議，‘SmartBlocks’能夠根據之前繪圖的放置位置對新的block進行自動放置。這些功能對設計師的幫助有限，也無法降低使用門檻。ChatGPT能夠按照開發者的自然語言指示生成CAD代碼，并給出相應的解釋。目前在CAD領域，ChatGPT能夠支持Autodesk公司開發的VisualLISP/AutoLISP語言、Maya核心腳本語言MEL、3dsMax相關產品的通用腳本語言MAXScript，以及用于AutoCAD平臺二次開發軟件包ObjectARX的VisualC++語言等。

微軟代碼平臺GitHub發布編程輔助Copilot最新版本CopilotX，實現AI語音交互輔助編程。2023年3月23日，微軟旗下代碼托管平臺GitHub發布了編程輔助工具Copilot的全新版本CopilotX，新版本接入GPT-4。GitHub首席執行官ThomasDohmke稱，雖然自動補全代碼已經大大提升開發人員的生產力，而全新的CopilotX能將開發人員的生產力提升10倍。工業設計軟件也將出現自己的“Copilot”，顯著降低軟件使用門檻并提升生產力。工業設計軟件有較高的使用門檻，但未來用戶可以直接使用自然語言提出要求和限制調用AI進行代碼編寫和繪圖，大大降低使用難度。同時，設計人員也可以直接利用AI省去重復性的設計工作，提升工作效率。

4.1.2.AIGC將進一步提升生成式設計的能力

AI可以自動生成大量符合要求的多樣化設計方案，使得設計師能在更短的時間內探索更多設計選項，提高設計效率。傳統的設計方法依賴于“建模然后分析”的循環，但在生成技術中，AI能夠根據用戶要求和限制比如材料類型、功能要求、性能限制、成本限制等信息，快速生成大量滿足要求的CAD解決方案，并最佳解決方案，而無需人工干預。設計師可以在短時間內探索大量可能性，快速縮小選擇范圍并選擇更優的解決方案。簡化了設計流程，也有助于設計師能夠更快地做出決策提高工作效率。通過生成技術可以最大限度地降低成本并優化性能。生成技術根據用戶要求和限制去創建優化的產品設計，而不是先制作幾何圖形再驗證，所以設計會針對最小成本和重量等目標進行優化。這種方法能夠有效的減少材料使用，降低成本。

4.1.3.AI打破二維與三維的壁壘，實現精確轉換

AI多模態大模型有望打破壁壘，實現二維圖紙與三維BIM模型有效轉換，提升設計效率。目前國內仍有大量BIM翻模需求，雖然已有插件和算法能夠實現二維圖紙翻模三維BIM模型，但翻模效果普遍較差，需要大量人工修正，AI大模型經過訓練后有望提升翻模的準確率與精細度，取代人工翻模，實現降本增效。

4.1.4.AI賦能EDA，實現降本增效

Synopsys推出首個AIEDA套件并取得成效，未來可能利用AIGC編寫代碼。2023年4月，全球領先EDA廠商Synopsys宣布推出業界首個全棧式AI驅動型EDA解決方案Synopsys.ai，涵蓋設計、驗證、測試和模擬電路設計階段，旨在幫助客戶持續創新，更快實現更高質量的設計，同時降低成本。Synopsys.ai已獲得包括IBM、英偉達、微軟在內的多家領先企業的率先采用并取得顯著成效。瑞薩電子在減少功能覆蓋盲區方面實現了10倍優化，并將IP驗證效率提高了30%。SK海力士將先進工藝技術的芯片尺寸縮小了5%。目前仍由工程師來編寫芯片制造的C語音，未來可能由AIGC輔助甚至代替。

4.2.AIGC將有效提升工業生產效率

4.2.1.西門子與微軟攜手利用AIGC提升工業生產力

AIGC助力工業AI進一步發展。目前AI對于工業產品制造階段的增強主要在于AI算法的制造執行和管理流程，AIGC的生成和推理能力都將為AI應用帶來顯著提升，進一步優化執行和管理流程。西門子與微軟合作，共同為AIGC在工業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改進其工業控制工作流程，持續提升效率并推動創新。西門子Teamcenter針對微軟Teams打造全新應用軟件，增強跨職能部門的協作能力。雙方將西門子的產品生命周期管理軟件Teamcenter?與微軟的協同平臺Teams、AzureOpenAI服務中的語言模型，以及其它AzureAI功能進行集成。企業的服務工程師或生產操作人員可以通過移動設備，使用自然語言記錄并報告產品設計或質量問題。同時，通過AzureOpenAI的服務，該應用可以解析前述非正式的語音數據，自動創建總結報告，并在Teamcenter中發送給相應的設計、工程或制造專家。與西門子Teamcenter的結合可為無法使用PLM工具的工作人員提供更多支持，使其能夠以簡單的方式參與設計和制造流程。

4.2.2.AIGC能夠優化并生成3D打印方案，降低使用門檻

研究發現ChatGPT能夠對3D打印參數進行微調優化，甚至提供合適的3D打印的解決方案，有效降低工作門檻并提高效率。Gcode是3D打印領域使用的一種編程語言，向3D打印機提供如何打印物體的特定指令。但是編寫Gcode需要對3D打印流程有深入了解，手動編寫非常耗時且容易出錯。生成優化的Gcode能夠確保產品質量并減少漫長的試錯時間，從而節省材料和時間。研究人員發現ChatGPT在1小時內成功優化了15個打印參數并解釋了每個參數更改的原因，這項任務本來需要大約三周才能完成。

4.3.設計與工業軟件主流玩家均加速布局AI，并已取得一定成效

4.3.1.廣聯達：AIGC技術已被用于其核心產品

公司2015年就已經布局AI，把AI技術確立為公司核心技術，持續多年重點投入并取得成效。造價業務方面，突破基于深度學習的交互式生成技術，利用大模型技術提供智能組價和智能算量等服務。施工業務方面，勞務人臉識別終端實現量產，多項CV安全隱患識別算法集成進入施工蜂鳥盒子產品，助力蜂鳥系統成功入選工信部《國家人工智能創新應用先導區“智賦百景”》建設施工現場AI智能安全巡檢應用場景典型案例。數字施工國際化方面，MagiCAD發布AI輔助設計功能，在核心區域繼續擴大領先優勢，在英國、德國、意大利等重點拓展區域保持良好的增長勢頭。

公司也在布局生成式AI，在設計業務中，概念設計的階段之前是由設計師做創意，然后一筆一筆畫出來，未來可以讓AI模擬人的創意快速生成各種草圖。針對智能設計領域，公司目前已有一個專門的團隊在探索，在一些項目上已經進行了初步的試用，但整體上仍處于較早期的階段。比如AI強排的功能，在拍地階段，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領先。AI在建筑行業的運用已有先例。Autodesk與DAISY合作提高施工設計流程的效率。DaisyAI是第一款由人工智能提供支持的木材設計CAD軟件，可在10分鐘內生成符合規范的最佳設計，每天為工程師節省2-3小時，減少80%木材浪費。Autodesk的Kratos研究項目則使用AI方法快速評估包括混凝土在內的多種材料的結構設計。2022年，Kratos與DAISY合作，使用Kratos計算木結構中的承重墻，并將結果輸出給Daisy來生成詳細的平面圖，減少了地基中使用的混凝土，降低施工成本。

4.3.2.中望軟件：已推出AI驅動的生成式設計功能

在CAD方面，公司可以根據已有數據研發內置的生成式設計功能。工程師可通過AIGC向軟件指定他們的要求和目標，從而自動生成大量設計方案。目前AI驅動的生成式設計功能已在SiemensSolidEdge、PTCCreo及AutodeskFUSION360等主流CAD產品中投入使用。在CAE方面，AI可賦能仿真優化，提升仿真效率，助力公司工業AI模型訓練。通過與AnsysTwinBuilder合作，微軟ProjectBonsai可同時運行數百個機器或者應用的虛擬模型，并將這些數字孿生生成的數據，直接輸入大腦對其進行優化。使用大量虛擬模型可以縮短訓練時間，降低成本，并學習了解所有可能遇到的情況，增加工業AI模型精確度。

4.3.3.中控技術：自研國內首個流程工業過程模擬與設計平臺

APEX海量數據助力大模型訓練從而優化工程裝置。2022年11月，公司正式發布了自主研發的APEX，成為國內首個流程工業過程模擬與設計平臺。其基于機理模型打通了工藝設計到工廠運行的數據流程，實現了工藝模擬、工藝瓶頸分析和運行優化等功能，提供從工程設計、工廠數字孿生、生產運行到全生命周期運維的智能化運營解決方案。通過APEX運行得到的海量數據也將投入AI大模型對裝置進行優化，進一步提升工廠效率。

5.AI大模型背景下網絡安全機遇與產業并存，各方加速布局

5.1.AI大模型催化，網絡安全產業機會與挑戰并存

5.1.1.“安全”、“AI安全”與“安全的AI”同等重要

網絡安全威脅日益加劇。隨著互聯網應用普及化，所對應的網絡威脅數目隨之上升，而且其復雜性也相對增加，對網絡安全帶來了巨大挑戰。如今移動設備、物聯網、云計算在企業中的應用日益普及，攻擊面也相對增加。此外，黑客可以利用人工智能來不斷變形病/惡意軟件，而傳統的靜態防御解決方案未必能對此有效檢測以及阻斷。另外，網絡攻擊服務化令網絡攻擊變得普及，攻擊者自身不須擁有強大的黑客知識亦可以通過支付加密貨幣獲得攻擊工具。人工智能在網絡安全方面的作用是幫助組織降低入侵風險，并改善其整體安全狀況。人工智能通過從過去的數據中學習來識別模式和趨勢，然后這些信息被用來預測未來的襲擊。人工智能驅動的系統還可以配置為自動響應威脅，并在更快的時間內對抗網絡威脅。隨著企業攻擊面不斷發展和演變，時而必須處理多達數千億的時變信號以正確地計算風險。為了應對這一前所未有的挑戰，神經網絡等人工智能工具和方法不斷發展，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護敏感信息、降低入侵風險、降低安全運營成本、改善安全態勢。再者，隨著大模型潮流興起，網絡安全的產品能力、平臺運營能力以及安全服務都有望迎來全面的優化升級。

綜上，新技術浪潮下的網絡安全產業需要考慮四重安全。第一步是做好傳統網絡安全防護，第二類是用人工智能相關算法或大模型對網絡安全產品進行增強，以及對服務的優化賦能。該階段要保證AI大模型賦能網安的過程中，AI系統和網絡安全產品的集成能有效融合。第三，要保證大模型輸出的AI能力的原生安全。最后，大模型本身的安全防護也十分重要，因為其作為AI能力輸出的基石，本身的安全穩定有著根本性支撐作用。

5.1.2.網絡安全與人工智能技術結合具備天然優勢

要弄清楚AI在網絡安全領域中的作用，首先要回顧下網絡安全產品本身的構建思路。網絡安全的構建思路以紅藍對抗為角度，即根據黑客攻擊的時間順序來進行對應的防護。首先要進行最大化收斂互聯網上的暴露面，第二步是對邊界的防護，也就是根據暴露內容部署相應的安全問題防護以加固邊界，接著要進行區域控制，即監控手段建設，最后一步是做強控。整個過程按照事前、事中和事后來建設網絡安全。

網絡安全單點產品的能力可以基于人工智能算法得到增強。前期的資產梳理、安全漏洞排查以及邊界的防護方面，都需要防火墻、IDS/IPS等產品部署，而與傳統的軟件驅動或手動方法相比，機器學習技術可通過結合來自主機、網絡和云上的反惡意軟件組件的大量數據來改進惡意軟件檢測；深度學習使用大量數據來訓練深度神經網絡，此舉也能助力防范各類攻擊。比如Google利用深度學習來檢測難以檢測的基于圖像的電子郵件、含有隱藏內容的電子郵件，以及來自新形成域的通信，這有助于檢測復雜的網絡釣魚攻擊，包括與垃圾郵件有關的互聯網流量模式；深度學習架構可以用于發現隱藏或潛在的模式，并隨著時間的推移變得更加環境敏感，這有助于識別零日漏洞或活動，例如自然語言處理可以掃描源代碼中的危險文件并標記它們，“生成對抗網絡”可以學習模仿任何數據分布，也可以在識別復雜缺陷方面有用。

5.1.3.大模型對網絡安全產業的供給側和需求側帶來巨大變化

大語言模型技術的廣泛應用，能夠賦能網絡安全產業的諸多環節，甚至可能對部分環節帶來顛覆性的改變。以GPT為代表的大模型的本質是理解語言意圖并根據意圖進行任務分配，從而實現對話、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節能被大模型所賦能。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模較大、所需人工較多的環節。從網絡安全廠商供給能力來看，大模型的語義理解及代碼生成等能力可以有效賦能安全產品及服務。網安的日志為計算機領域的語言體系，GPT在Github中預訓練之后，對于日志的理解具有天然優勢。同時，安全運營涉及大量流程性工作，部分環節人力需求較多，而大模型的應用有望在安全運營中心場景中降低安全服務人員的數量，實現降本增效。例如在用戶行為分析方面，傳統的SIEM是基于特征和規則進行分析，而用戶行為超越了規則和相關性，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部威脅、針對性攻擊和欺騙；又例如，在攻擊者可以加密數據之前，SIEM可能會檢測到勒索軟件的警報并在受影響的系統上自動執行應對操作，大模型的代碼生成能力可以提升系統的自動響應能力。

5.1.4.大模型輸出的AI能力要有原生的安全性

雖然大模型能夠帶來網絡安全性能的較大飛躍，但也要考慮大模型所輸出的AI能力的安全性。大模型輸出能力的安全性，即“安全的AI”，在其產業應用過程中跟傳統網絡安全防護同等重要，本質上是因為AI大模型作為一個工具，應當幫助人們而不是取代人們或對人類社會造成傷害。基于安全的大模型，其對傳統網絡安全的賦能的有效性才能得到充分保證。“安全的AI”思想是致力于構建安全的大模型，模型安全需要重點考慮三大因素。AISafety的具體內容包括：與人類意圖對齊、可解釋性、魯棒性。其中，對齊要求AI系統的目標要和人類的價值觀與利益相保持一致，但AI對齊的實現也存在三方面挑戰，一是選擇合適的價值觀，二是將價值觀編碼到AI系統中，三是選擇合適的訓練數據；可解釋性是指對模型內部機制的理解以及對模型結果的理解；魯棒性可以理解為模型對數據變化的容忍度。

數據防泄漏是企業客戶目前絕對的頭號安全需求。三星半導體工廠的員工在將源代碼輸入ChatGPT以識別和消除錯誤并優化程序的同時，也無意中通過GPT向公眾泄露了機密的生產數據，另一名三星員工使用AI聊天機器人總結會議記錄，導致該會議記錄被泄露。上述數據泄漏事件只是冰山一角，根據CYBERHAVEN在3月21日發布的調查，8.2%的員工在工作場合使用過ChatGPT，6.5%的員工曾經將公司數據粘貼進去過，3.1%的員工曾經將公司敏感數據喂給過ChatGPT，而敏感數據占員工粘貼總數據的11%。

5.1.5.大模型本身的安全防護也同等重要

在AI大模型的系統集成階段，情況就變得更加復雜。人工智能應用的系統集成不僅涉及人工智能技術本身的安全風險，還涉及車載系統、網絡、軟件、硬件的結合點問題，這些威脅包括AI數據和模型的機密性、代碼漏洞、人工智能偏見等。因此，針對大模型使用過程中的隱患點，海外已經出現了專注于大模型的防火墻公司。ArthurSheild是首個用于大語言模型的防火墻，幫助公司更快、更安全地部署ChatGPT等大模型應用程序，保障模型部署和運行安全。ArthurSheild能力可以包括：防止PII或敏感數據泄露、防止有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止惡意注入。

大模型除了需要傳統的企業安全堆棧保護，還有一些區別于其他軟件開發公司的安全防護需求。在傳統保護方面，比如使用Cloudflare、Auth0來管理流量和用戶身份。ChatGPT在三月份經歷了RedisBug導致的信息泄漏和宕機，這就產生了對例如Datadog和SumoLogic等APM、可觀測性供應商的需求。大模型還有一些區別于其他軟件開發公司的安全防護需求，比如Prompt注入攻擊等，則對安全公司提出了更高的要求。海外已出現許多專注于SecurityforAI的公司，比如HiddenLayerMLSEC平臺是一種基于軟件的非侵入式平臺，主要用于監測機器學習算法的輸入和輸出，可以阻止對抗性攻擊并提供對ML資產的健康和安全的可見性。平臺基于不需要訪問客戶數據或知識產權的云架構，在不影響速度、效率和可靠性的情況下保護客戶的ML資產。同時，平臺可幫助客戶維護ML算法，保護其免受推理、數據中、逃避或模型注入等攻擊，并防止敏感訓練數據被公開。

5.2.AI網絡安全市場高速增長，海外巨頭布局迅速

全球AI網絡安全的投資呈現高速增長態勢。物聯網的日益普及、對數據保護的擔憂不斷增加以及網絡攻防對抗持續升級等因素推動著AI在網絡安全行業的發展，越來越多的網絡安全廠商加大對AI安全市場的投資力度，搶占“AI+安全”制高點。MarketsAndMarkets調研數據顯示，2023年AI在網絡安全市場規模為224億美元，預計到2028年將達到606億美元，CAGR為21.9%，同時，MarketsAndMarkets認為在預測期內，北美將占據AI網絡安全市場最大份額。

海外頭部安全廠商也持續加碼AI相關產品應用。IBMSecurityQradarSuite產品嵌入AI和自動化，加快了安全團隊對攻擊鏈每個步驟的響應速度；CrowdStrike公司與Cribl聯合推出CrowdStream，旨在提供更加快捷和準確的網絡安全數據采集與分析；Fortinet打造的FortiXDR是首款利用AI進行事件調查響應的解決方案，可以完全自動化完成通常由經驗豐富的安全分析人員處理的安全運營流程，因而能夠跨廣泛的攻擊面更快速地緩解威脅。

5.3.國內廠商AI能力積淀已久，大模型方向紛紛加碼

5.3.1.奇安信：把握AI新機遇，深入探索網絡安全藍海

把握新技術浪潮，推出最貼合市場的新產品和新服務。針對生成式人工智能技術，公司結合“內生安全”理念，利用多年以來的海量安全大數據和知識積累，積極訓練專有的類ChatGPT安全大模型，計劃在安全產品開發、威脅檢測、漏洞挖掘、安全運營及自動化、攻防對抗、反病、威脅情報分析和運營、涉網犯罪分析等領域實現廣泛應用。奇安信在AI技術賦能安全方向成果頗豐，其研究成果廣泛應用于公司產品中，在數據挖掘、異常檢測、復雜網絡分析中都成功使用了深度學習和機器學習技術。

5.3.2.深信服：AI布局前瞻，大模型領域先發優勢顯著

堅持AIFirst理念，以AI技術研究及應用賦能云產品升級。公司采用“AIFirst”理念構建云全產品體系，超融合、托管云服務、桌面云、存儲和數據庫管理均需用到AI技術。基于該新推出的全新產品體系架構，可以全面提升性能、可靠性、安全和運維管理方面的能力，并把這個能力稱為AFOPS、AIRUN和AISEC。AISEC保證上云即安全；AIRUN使得客戶使用云的時候更加方便、有效、快捷；AIOPS使得使用云的時候維護能力提高，自動化的水平提高，而不再需要更多的人力。

5.3.3.天融信：AI與產品深度融合，競爭力持續提升

創新融入AI，持續增強產品核心競爭力。天融信在AI安全領域布局較早，且早在2019年與IDC聯合發布了國內首個《融入人工智能的下一代防火墻》白皮書。公司主要運用AI技術進行威脅情報分析、網絡應用分類、未知威脅檢測等，并已實際應用于公司產品，已發布的產品有防火墻、入侵防御、僵木蠕、沙箱、大數據分析、態勢感知、EDR、數據防泄漏等。2022年訂閱收入3.13億元，其中至少一半來源AI生產的知識。同時，公司自2020年開始部署和使用類大模型，目前已訓練出用于安全服務的基礎模型，同時正在訓練用于非核心模塊的代碼自動編寫模型，提升開發效率。

5.3.4.綠盟科技：打造AI實驗室，加碼GPT智能應用

積極探索以AISecOps、SecXOps和安全知識圖譜為代表的新型AI技術。公司于2016年成立了八大實驗室，其中天樞實驗室專注于AI方向的研究，積累深厚，目前已取得多項研究成果，包括：發布了安全知識圖譜，推出了AISecXOps概念和產品，以及與高校研究機構合作發布了白皮書等。公司高度重視以ChatGPT、GPT-4.0為代表性的大語言模型對安全產業的影響力，開展了對安全攻防、安全運營、GPT內容識別等領域類GPT技術的研究；憑借長期積淀的攻防知識、運營數據與威脅情報，將在2023年第三季度發布基于類GPT技術的智能安全服務機器人，旨在把大模型能力用到代碼安全、安全運營效率提升、安全分析研判準確度提升等方面。

5.3.5.安恒信息：數據安全體系完備，AI賦能下優勢凸顯

安恒的大數據及數據安全相關產品廣泛使用了AI技術，產品力逐年提升。數據安全是安恒的重大戰略方向，而數據安全與人工智能也具有天然的結合性，公司常年來的產品打磨中均有效利用了AI技術優勢，產品力持續提升，尤其體現在AiSort數據安全分級、AiMask數據脫敏、AiGate數據安全網關、AiThink行為分析以及AiTrust零信任等產品體系中。

5.3.6.啟明星辰：“盤小古”助力AI安全研發運營一體化

人工智能賦能安全一直是啟明星辰重點探索的方向。公司自主研發的人工智能安全建模和賦能平臺，被威脅檢測、安全大數據分析、威脅情報、UEBA等多個產品廣泛采用，全面提升了安全數據治理、安全模型構建、模型安全檢測、模型推理賦能等能力，實現了基于ModelOps和AIOps的人工智能應用快速搭建、模型全生命周期管理和多重賦能，助力流量檢測技術、威脅檢測技術等實現智能化，推動公司網絡安全產品向自動化、智能化進階。啟明星辰于2022年發布了“PanguBot(盤小古)”安全智慧生命體。公司基于人工智能技術的智能化安全運營解決方案，構筑了以全生命周期人工智能安全服務、運營為目標的AI安全研發運營一體化平臺。“PanguBot”由啟明星辰盤古人工智能平臺提供模型運行算力和環境，以Chat為窗口，應用基于安全運營專用語料庫訓練的自然語言模型，能夠接收文字、語音、圖片、視頻等方式的信息輸入，通過文字和圖片的形式向用戶反饋，并能夠整合各種運營工具，實現安全分析處置自動化，此成為啟明星辰智能化安全運營的有力支撐。

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