在当今数字化浪潮中，生成式 AI 已从概念构想迅速转变为企业级市场的关键驱动力。自 2023 年起，生成式 AI 的发展呈指数级增长态势，市场规模不断扩张。据高盛预计，到 2030 年全球生成式 AI 市场规模有望突破 7000 亿美元，复合年增长率高达 42%。这一迅猛发展的背后，是技术创新与企业需求的深度融合。以 GPT-4、Stable Diffusion 等为代表的先进模型，展现出强大的内容生成能力，涵盖文本、图像、音频、视频等多种模态，为企业开启了全新的创新与发展路径。

商汤科技：生成式 AI 的多元应用典范

 

1. 大装置 - 大模型 - 应用的 “三位一体” 战略

商汤科技在生成式 AI 领域构建了独特的 “三位一体” 战略架构。在大装置层面，其自持的上海临港 AIDC 作为全国首个 5A 级智算中心，将算力规模提升至 23,000 PetaFlops，并通过与大模型迭代的联合调优，打造出 “最懂大模型的 AI 基础设施”。这一创新模式不仅高效服务于商汤 “日日新” 大模型的训练与推理，还广泛赋能具身智能、AIGC 及 AI4S 等新兴领域，大幅提升了算力使用效率，降低推理成本，在行业竞争中构筑起坚实的技术壁垒。

依托强大的算力支撑，商汤 “日日新” 大模型系列成功跻身国内大模型第一梯队。在 OpenCompass 的多模态评测中，商汤模型凭借卓越的通用能力和多模态理解表现，分数领先 GPT-4o，位列榜单榜首。在技术路径上，商汤明确多模态深度融合为下一个关键突破方向，致力于全面整合文本、语音、视频等信息输入，提升模型理解与推理的精准度。

2. “一基两翼” 的商业应用布局

在商业化进程中，商汤以 “日日新” 大模型为基石，打造 “一基两翼” 的落地布局。在生产力工具方面，企业助手、金融数据先兵、政务助手等产品成效显著。例如，被誉为 “国内增速最快的 AI 办公工具” 的商汤小浣熊，用户数突破 150 万，日调用量达百万次，日处理 Token 数超过 35 亿，触达 1000 万开发者，有效助力客户提升生产效率，2024 年客户付费意愿以订单金额计增长了 6 倍。

在交互工具领域，商汤积极拓展多模态大模型在机器人、智能眼镜、智能车舱等智能硬件交互以及智能营销等场景的应用。智能营销方面，2024 年为智能营销生成的视频时长同比增长 805%，带来的 GMV 同比增长 94%；拟人陪伴模型在深度聊天率和付费转化率等关键指标上也位居行业第一梯队，充分彰显了商汤大模型在 2B2C 端市场的强大渗透力。

3. 视觉 AI 与智能汽车领域的深耕

在视觉 AI 领域，商汤凭借深厚的技术积累与行业理解，持续深耕国内优势成熟行业，并积极拓展海外市场。通过智算中心的全国性布局、生成式 AI 技术的不断进化以及产业落地的加速推进，商汤在多个领域构建起稳固的竞争壁垒，客户黏性显著提升。

在智能汽车领域，2025 年 7 月，商汤绝影展示了行业首个已量产、可交互的 “绝影开悟” 世界模型，发布业内最大规模的生成式驾驶数据集 “WorldSim - Drive”。借助 “开悟” 世界模型，绝影已生产超 100 万 clips 面向量产的生成式数据，场景类型丰富多样，涵盖 50 多类天气和光照条件、200 类交通标牌和 300 类道路连接场景等，且数据品质媲美真实数据。目前，“绝影开悟” 生成的数据已广泛应用于闭环仿真测试，赋能辅助驾驶行业发展。

企业级生成式 AI 应用的多样化场景

1. 智能客服与客户体验优化

许多企业借助生成式 AI 打造智能客服系统，实现客户服务的高效化与个性化。例如，利用自然语言处理技术，智能客服能够快速理解客户问题，并依据知识图谱推理生成精准解决方案，实现 24�7 无间断服务。同时，情绪识别技术可洞察客户情绪，在客户情绪不佳时及时调整沟通策略，显著提升客户满意度。如某大型电商企业部署的智能客服系统，应用生成式 AI 后，投诉解决率提升 45%，人工介入减少 80%，极大改善了客户服务体验。

2. 产品创新与设计优化

生成式 AI 在产品创新设计方面发挥着重要作用。以汽车制造企业为例，通过生成式 AI 技术，可基于用户需求与市场趋势，快速生成汽车外观设计原型，模拟不同设计方案的风阻、能耗等性能表现，筛选出最优设计，大幅缩短设计周期，降低试错成本。在制造业，生成式 AI 可模拟产品在不同工况下的运行情况，优化产品结构与材料选择，提升产品质量与可靠性。如某制造企业采用生成式 AI 进行产品设计，设计周期从 6 个月压缩至 2 周，试错成本降低 70%。

3. 营销与内容创作变革

在营销领域，生成式 AI 助力企业实现精准营销与个性化内容创作。通过分析用户行为数据、偏好信息，生成式 AI 可创作高度个性化的营销文案、图片、视频等素材，精准触达目标客户群体。例如，某美妆品牌利用生成式 AI 生成多样化的产品宣传视频，针对不同年龄、性别、地域的客户推送个性化内容，营销效果显著提升，产品销量增长 30%。同时，生成式 AI 还可用于广告投放策略优化，依据实时市场动态与用户反馈，动态调整广告投放渠道、时间与内容，提高广告投放的 ROI。

4. 供应链管理智能化

生成式 AI 为企业供应链管理带来智能化变革。通过融合天气、舆情、竞品数据等多源信息，运用 LSTM 等预测模型，企业能够更精准地预测市场需求，优化库存管理。例如，某零售企业借助生成式 AI 构建的需求预测模型，库存周转率提升 30%，缺货率下降至 5% 以内，有效减少库存积压与缺货损失。在物流配送环节，生成式 AI 可依据实时交通路况、订单信息等，优化配送路线规划，提高配送效率，降低物流成本。

企业级生成式 AI 应用面临的挑战与应对策略

1. 技术复杂性与人才短缺

生成式 AI 技术涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个复杂领域，技术更新迭代迅速，企业在应用过程中面临技术选型、模型训练与优化等诸多难题。同时，具备相关专业知识与实践经验的 AI 人才短缺，也限制了企业生成式 AI 应用的推进。企业可通过与高校、科研机构合作，开展产学研项目，引进外部技术资源与专业人才；加强内部员工 AI 技术培训，提升员工技术素养与应用能力；采用低代码开发平台，降低技术应用门槛，让业务人员也能参与到 AI 应用开发中。

2. 数据质量与安全风险

高质量的数据是生成式 AI 模型性能的关键保障，但企业在数据收集、整理与标注过程中，常面临数据质量不高、数据缺失、数据偏差等问题，影响模型训练效果。此外，AI 应用涉及大量企业与用户数据，数据安全与隐私保护至关重要。企业需建立完善的数据质量管理体系，运用自动化标注工具、数据清洗算法等提升数据质量；加强数据安全防护，采用加密技术、访问控制、数据脱敏等手段，确保数据安全与合规使用；遵循相关数据保护法规，如 GDPR、HIPAA 等，保障用户隐私权益。

3. 成本控制与投资回报率

生成式 AI 的研发、部署与运维成本高昂，包括算力资源采购、模型训练费用、人才成本等。企业在应用过程中需有效控制成本，确保投资回报率。一方面，企业可通过优化算法、采用云服务等方式降低算力成本；另一方面，精准定位应用场景，聚焦能为企业带来显著价值提升的业务环节，优先开展 AI 应用试点，逐步扩大应用范围，通过量化评估应用效果，持续优化投入产出比。

最后总结

生成式 AI 正深刻重塑企业级市场格局，为企业带来前所未有的机遇与挑战。从商汤科技的成功实践到各行业多样化的应用场景，生成式 AI 已在提升企业生产力、创新能力与市场竞争力等方面展现出巨大潜力。尽管面临技术、数据、成本等诸多挑战，但通过合理的应对策略，企业能够有效克服困难，充分挖掘生成式 AI 的价值。未来，随着技术的持续进步与应用的不断深化，生成式 AI 将成为企业创新发展的核心驱动力，助力企业在数字化时代实现跨越式发展。