跨行业的 20 大生成式 AI 应用/用例

生成式人工智能 开启了一个机器超越单纯执行而成为创新创造者的世界。想象一下人工智能能够独立制作艺术、设计产品或生成新的叙述。 

这项变革性技术正在重塑全球各行各业，带来无限的创造力和创新。

您是否知道生成式人工智能市场即将爆发式增长？ 

预测表明，它将以每年惊人的速度激增 24.4% 从2023年到2030年，市场容量将达到惊人的 的美元207亿元 到本世纪末。

这些数字反映了企业对生成技术的采用和投资不断增加 AI技术 全世界。

但到底是什么推动了兴趣和投资的激增呢？ 

最近的研究 麦肯锡 表明生成式人工智能有可能彻底改变行业，为全球经济带来巨大的推动力。 

他们的研究结果表明，在 63 个关键用例中利用生成式人工智能每年可以贡献惊人的 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。 

此外，当与其他技术相结合时，生成式人工智能的集成可以每年推动生产率增长 0.5 至 3.4 个百分点。

在这篇博文中，我们将探讨生成式 AI 的前 20 个应用程序及其在各个行业的用例。我们将揭示这项创新技术的变革潜力，并帮助您了解如何在自己的业务或项目中实施它。

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是人工智能的一个分支，它是一种使机器能够自主生成新内容、图像、声音甚至整个创意作品的技术。 

不像传统 人工智能系统 生成式人工智能依赖于预先存在的数据或规则，可以通过从大量数据集中学习来创建新颖的输出。 

生成式人工智能在复杂的算法上运行，通常利用深度学习技术，例如 神经网络，了解数据中的模式和关系。 

分析这些模式可以生成符合训练期间学到的底层结构的新内容。 

要了解有关生成式人工智能及其历史的更多信息，请阅读我们的综合指南，“生成式人工智能：您需要了解的一切。“

生成式人工智能的主要特征包括：

• 创造力– 生成式人工智能算法可以产生新颖且富有想象力的内容，通常会超越预定义的界限。
• 适应性– 这些系统可以根据反馈和新数据输入进行调整和发展，从而增强其随着时间的推移生成高质量内容的能力。
• 定制– 生成式人工智能可以根据特定要求进行定制，从而可以根据个人喜好或业务需求生成个性化内容。
• 多功能– 从生成逼真的图像到创作音乐，甚至制作整个故事，生成式人工智能展示了其在各个领域和应用程序中的多功能性。

您还可以浏览我们的博客 生成式 AI 模型，这将帮助您更好地了解各种生成式 AI 模型的功能和应用。

生成式人工智能运作的逐步分解

推动生成式人工智能进步的主要技术提供商

1. 微软公司和 Open AI（纳斯达克股票代码：MSFT）

市值：2.442 万亿美元

微软公司是全球技术领导者，站在推进生成式人工智能应用的最前沿。微软与人工智能领域著名研究机构 OpenAI 合作，在推动生成式人工智能创新的界限方面发挥了重要作用。

生成式人工智能平台介绍： 

• 微软公司推出了 Copilot，这是一项专为网络安全量身定制的创新生成式人工智能功能。这一进步通过定制洞察和生产力增强增强了数字防御能力。

• OpenAI 的贡献：在微软公司的支持下，OpenAI 开发了 ChatGPT，一个非常成功的生成式 AI 平台。在推出后的两个月内，ChatGPT 积累了超过 100 亿的月活跃用户，提供了量身定制的见解和生产力增强。

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2. Alphabet Inc.（纳斯达克股票代码：GOOG）

市值：1.718 万亿美元

谷歌的母公司 Alphabet Inc. 在推动生成式人工智能向前发展方面发挥着关键作用。 Alphabet Inc. 以创新而闻名，将生成式人工智能嵌入其工作场所应用程序套件中，影响了全球数百万用户。

生成式人工智能平台介绍： 

• 谷歌推出了Palm和Gemini这两个集成了生成式AI技术的大型语言模型。这些模型提高了工作场所的生产力，并使用户能够利用生成式人工智能来完成各种任务。

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3. 亚马逊公司（纳斯达克股票代码：AMZN）

市值：1.425 万亿美元

全球电子商务巨头亚马逊公司积极推进生成式人工智能解决方案。通过合作伙伴关系和 AWS 云平台，亚马逊推动生成式人工智能的创新，以改进搜索、个性化等。

生成式人工智能平台介绍： 

• 亚马逊推出了 Bedrock，这是一个通过 AWS 提供对生成人工智能的云访问的平台。此外，亚马逊还公布了 Titan 计划，其中包括旨在生成文本以及增强搜索和个性化的人工智能模型。

4. Meta Platforms, Inc.（纳斯达克股票代码：META）

市值：762.633亿美元

Meta Platforms, Inc. 的前身是 Facebook，是推动生成式 AI 创新的重要参与者。

生成式人工智能平台介绍： 

• Meta 推出了 Llama，这是一个为用户提供个性化建议和帮助的聊天机器人。它利用生成人工智能来理解和响应自然语言查询。 

• 而 Code Llama 为开发人员提供人工智能驱动的代码建议和帮助，简化编码流程并提高软件开发的效率和准确性。

探索生成式 AI 的现实生活应用：前 20 个用例

1. 图像生成和修改

生成式人工智能擅长创建和修改图像，在设计、广告和娱乐等各个领域提供应用。

例子：

• 生成不存在的物体、风景或人脸的逼真图像。
• 应用艺术滤镜和效果可将图像转换为各种风格或艺术表现形式。
• 执行图像到图像的转换，例如将草图转换为逼真的图像或将白天场景更改为夜间场景。

2.视频制作

生成式人工智能通过自动生成和编辑视频、简化制作流程并实现创新的讲故事技术来促进视频创作。

例子：

• 根据文本描述或场景脚本生成合成视频。
• 通过放大、去噪或着色等技术提高视频质量。
• 为娱乐、广告或教育目的创建视频动画、特效和可视化。

3. 音频生成

生成式人工智能算法可以生成各种形式的音频内容，包括音乐、音效和语音合成，并应用于音乐制作、游戏和虚拟助手等领域。

例子：

• 创作不同流派或风格的原创音乐曲目。
• 生成环境音景、环境噪音或合成乐器声音。
• 为虚拟助手、有声读物或画外音合成类似人类的声音。

4.文本生成

生成式人工智能擅长生成连贯且上下文相关的文本，支持内容创建、讲故事和自然语言处理等任务。

例子：

• 为各个行业撰写文章、博客文章、产品描述或营销文案。
• 总结冗长的文本或根据输入文档生成摘要。
• 为讲故事应用程序生成创意写作提示、对话或叙述。

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5. 聊天机器人功能

生成式人工智能驱动的聊天机器人可以进行自然语言对话，提供客户支持并协助用户完成从信息检索到个性化推荐等任务。

例子：

• 客户服务虚拟助理，帮助用户进行查询、故障排除或产品帮助。
• 对话代理提供信息、回答问题或指导用户完成流程。
• 适用于电子商务平台的个性化聊天机器人，可推荐产品、协助购买或处理客户查询。

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6. 软件和编码

生成式人工智能通过生成代码片段、协助调试、优化算法和自动执行重复的编码任务，帮助开发人员完成软件开发和编码任务。

例子：

• 自动完成代码、建议代码片段或为日常编程任务提供代码模板。
• 通过分析代码并提供对潜在问题的见解来协助调试和错误检测。
• 优化代码性能、识别瓶颈并提出算法效率改进建议。

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7. 综合数据创建

生成式人工智能创建模仿现实世界数据的合成数据集，在准确数据稀缺、昂贵或敏感的情况下提供许多好处。

例子：

• 生成合成图像、视频或传感器数据以训练计算机视觉模型。
• 创建用于医疗保健研究和分析的合成患者数据。
• 为金融欺诈检测模型生成合成交易数据。

8. 数据增强

生成式人工智能技术通过生成具有变化的新样本来增强现有数据集，从而增强训练数据的稳健性和多样性。

例子：

• 生成具有不同视点、光照条件或遮挡的附加图像，用于训练对象检测模型。
• 通过自然语言处理任务的释义、增强或翻译来创建文本数据的变体。
• 生成具有不同背景噪声水平或音调变化的附加音频样本以进行训练 语音识别模型.

9. 文献检索与综合

生成式人工智能算法用于文档搜索和合成，实现相关信息的高效检索和大量文本的摘要。

例子：

• 生成冗长文档或文章的摘要以供快速理解。
• 自动从大型文本语料库中提取关键见解、趋势或主题进行分析。
• 根据输入查询或用户偏好合成新文档或报告。

10. 3D设计建模

生成式 AI 通过生成逼真且复杂的 3D 模型，在 3D 设计建模中发挥着重要作用，从而提高建筑、游戏和制造等各个行业的创造力和效率。

例子：

• 生成建筑设计、室内布局和建筑立面以实现建筑可视化。
• 为游戏开发创建逼真的角色模型、环境和道具。
• 设计用于制造和工程应用的复杂机械零件和原型。

11.药物发现和预测研究

生成式人工智能通过生成分子结构、模拟化学反应和预测化合物特性来协助药物发现和预测研究，从而加速药物开发。

例子：

• 生成具有候选药物所需特性的新颖分子结构。
• 使用生成式 AI 模型预测化合物的生物活性、毒性或溶解度。
• 模拟蛋白质-配体相互作用并预测药物-靶标相互作用的结合亲和力。

12. 音乐生成与作曲

采用生成式人工智能算法来创作原创音乐作品、生成音乐伴奏并协助音乐家进行创作过程。

例子：

• 为音乐创作创造旋律、和声和节奏。
• 为多媒体项目生成背景音乐、配乐和环境音轨。
• 协助音乐家探索新的音乐风格、即兴创作和编曲。

13.数据可视化

生成式人工智能有助于创建具有视觉吸引力和信息丰富的数据可视化，从而实现复杂信息和见解的有效沟通。

例子：

• 从原始数据集生成交互式图表、图形和信息图表。
• 创建统计分析和决策趋势的可视化表示。
• 设计用于监控和分析目的的定制数据仪表板。

14. 文件转换

生成式 AI 算法通过在不同格式之间自动转换文件来促进文件转换，同时保留内容完整性和结构。

例子：

• 在 PDF、Word 和 HTML 格式之间转换文档。
• 在各种文件类型和分辨率之间转换图像。
• 通过压缩和质量优化将音频和视频文件转换为不同格式。

15. 恢复旧学习材料

生成式人工智能通过增强可读性、音频清晰度和视觉质量来帮助恢复旧的学习材料，例如文档、书籍和录音。

例子：

• 通过消除噪音、伪影和失真来恢复扫描文档。
• 通过减少背景噪音和提高语音清晰度来增强录音效果。
• 以数字方式重新制作旧视频和图像，以提高分辨率和色彩保真度。

16. 时装设计师的创意设计

生成式人工智能为时装设计师提供了创意设计工具，用于生成新颖的服装设计、图案和纺织品纹理。

例子：

• 根据输入参数和风格偏好生成独特的服装设计和时装草图。
• 为面料设计创建定制纺织图案、印花和图案。
• 协助创建具有创新设计的时装系列、配饰和产品线。

17.欺诈检测

生成式人工智能通过识别金融交易、保险索赔和数字交互中的模式、异常和可疑活动，在欺诈检测中发挥着至关重要的作用。

例子：

• 生成用于训练欺诈检测模型和模拟欺诈行为的合成数据集。
• 识别交易数据中的欺诈模式，包括信用卡欺诈、身份盗窃和洗钱。
• 检测用户行为、网络流量和网络安全事件中的异常情况，以防止网络攻击和数据泄露。

18. 政策制定

生成式人工智能通过分析监管框架、法律文件和利益相关者的意见来协助政策制定，以制定有效的政策和指南。

例子：

• 根据输入要求和目标生成政策文件、立法提案和监管框架。
• 分析公众反馈、专家意见和利益相关者磋商，为政策决策提供信息。
• 创建基于场景的模拟和影响评估，以评估政策有效性和潜在结果。

19. 多语言语言转换

生成式人工智能通过在语言之间翻译文本，同时保留含义和上下文，实现无缝的多语言语言转换。

例子：

• 将书面文本、文档和网站从一种语言翻译成另一种语言。
• 在对话或演示过程中实时转换口语。
• 为全球受众生成多语言内容，包括字幕和本地化营销材料。

20。 虚拟现实

生成式人工智能通过生成逼真的环境、对象和交互来增强虚拟现实体验，创建身临其境且引人入胜的虚拟世界。

例子：

• 为虚拟现实应用（包括游戏、模拟和训练）生成 3D 模型、纹理和动画。
• 创建具有逼真行为和表情的虚拟化身、角色和 NPC。
• 模拟动态环境、天气条件和物理交互可增强虚拟现实环境的真实感和沉浸感。

变革性应用：现实世界的生成式人工智能用例

让我们深入探讨生成式人工智能如何为这些行业提供帮助

1。 卫生保健

泽普健康
Zepp Health 等智能技术公司正在将生成式人工智能集成到可穿戴设备中，以帮助用户进行健康管理和总体福祉。

Insilico Medicine 和 Evotec
Insilico Medicine 和 Evotec 等生物制药公司正在利用生成式人工智能开展临床试验，以增强医疗保健行业的药物发现。

纳维娜
Navina 是一家医疗人工智能初创公司，开发了一款生成式人工智能助手，可以帮助医生高效地履行行政职责、访问患者数据、提供更新、推荐护理选项以及生成转介信和进度说明等结构化文档。

2。 市场营销

可乐
可口可乐一直是在广告中使用生成式人工智能的先驱，与 OpenAI 合作推出了人工智能设计的广告活动“Masterpiece”。该公司的目标是将人工智能与人类创造力相融合，以增强品牌形象和广告效果。 

可口可乐还通过 Real Magic（一个免费的人工智能增强音乐制作平台）等举措为独立艺术家和小型工作室提供支持。

新账户
Trivago 使用人工智能将单个演员的声音翻译成近十几种语言用于其全球广告活动，与在其全球足迹中的每个国家选演员的传统方法相比，降低了成本并提高了效率

沃尔玛
沃尔玛使用生成式人工智能来优化库存管理和定价策略，分析来自各种来源的数据以做出数据驱动的决策，从而显着节省成本并提高效率。

3.游戏

游戏合成器
GameSynth 是一款为游戏开发者量身定制的创新程序声音设计工具。利用生成算法和人工智能技术，它可以为视频游戏创建动态和交互式音频内容。 

借助 GameSynth，开发人员可以通过精确的控制和自定义轻松生成从效果到音乐的各种声音。其直观的界面和丰富的声音模块库使其成为在游戏中打造沉浸式音频体验的理想选择。

生成式人工智能如何提供帮助：

• 人工智能驱动的音频创作增强了声音生成的真实感和多样性。

• 交互式音景创建可实现动态和自适应音频体验。

• 逼真的声音纹理生成为游戏环境增添了深度和丰富性。

• 自适应音频生成技术确保与游戏动态的无缝集成。

英伟达游戏工厂
NVIDIA GameWorks 是 NVIDIA 开发的一套先进图形技术，旨在帮助游戏开发人员创建视觉震撼且逼真的游戏。 

它利用 NVIDIA 的尖端 GPU 功能，提供逼真的物理模拟、先进的照明技术和动态粒子效果等功能。

生成式人工智能如何提供帮助：

• 生成式人工智能有助于创建真实的物理模拟，增强游戏的沉浸感和真实感。

• AI驱动的图形渲染技术优化GPU性能，确保更流畅、更高效的游戏体验。

• 由人工智能算法提供支持的逼真角色动画增强了角色动作和表情，有助于沉浸式故事讲述和游戏体验。

4. 人力资源与人才管理

美国商会
美国商会正在利用生成式人工智能进行人才招聘，旨在通过关注技能来加强其招聘流程。 

他们与 IBM 的开放创新社区合作，正在实施人工智能模型，根据测试用例和过去的工作经验来评估候选人的技能。 

结果被转化为数字证书，使候选人能够匹配合适的工作和教育机会，促进技能提升并促进向其他雇主的申请。

斯坦福大学医疗保健
斯坦福医疗保健中心采用人工智能驱动的聊天机器人来指导候选人找到工作机会并促进无缝申请。通过分析上传的简历，聊天机器人会根据候选人的资格建议理想的职位。 

它简化了从开始到结束的申请流程，并解决了候选人有关招聘流程、公司详细信息的询问，或引导他们向适当的团队寻求帮助。

5. 软件开发

字母（Google）：
谷歌母公司 Alphabet 在 Gemini 和 Vertex AI 等产品中利用生成式人工智能，为各种软件开发需求提供解决方案，例如设计原型和前端应用程序设计。

微软：
微软正在积极投资生成式人工智能初创公司和技术，开发 Microsoft Copilot 和 Copilot for Microsoft 365 等工具，以支持开发人员根据定义的标准和最佳实践进行代码生成、完成和重构

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这些示例展示了生成式 AI 用例，这些用例正在各个行业中应用，以解决特定挑战、自动化任务并推动现实应用中的创新。

Genai 的四种常用应用程序是什么

1.聊天GPT 

ChatGPT 是 OpenAI 开发的一种高级会话 AI 模型，可以生成类似人类的文本响应。

特色：

• 对话交互的自然语言理解。
• 针对用户查询量身定制的上下文响应。
• 多轮对话管理，实现引人入胜的对话。
• 与各种平台和应用程序集成。
• 通过用户反馈不断学习和改进。

用例：

• 客户支持聊天机器人
• 个人助理应用程序
• 内容创作协助
• 语言翻译服务
• 虚拟课堂互动

2. 猴子学习

Monkey Learn 是一个文本分析平台，提供机器学习模型来分析文本数据并从中提取见解。

特色：

• 用于情感分析和主题建模的文本分析和分类。
• 针对特定用例的可定制机器学习模型。
• API 集成可在现有工作流程中无缝部署。
• 用于处理大量数据的可扩展基础架构。
• 实时监控和分析模型性能。

用例：

• 社交媒体监控的情绪分析
• 内容策划的主题分类
• 用于信息提取的命名实体识别
• 客户支持自动化的意图检测
• SEO优化的关键词提取

3.土坯萤火虫

Adobe Firefly 是一款人工智能驱动的创意工具集，旨在帮助设计师和创意人员生成视觉内容。

特色：

• 使用高级编辑工具和效果生成图像和视频。
• 适用于各种数字内容格式的创意设计模板。
• 基于团队的项目和工作流程的协作功能。
• 与 Adob​​e Creative Cloud 生态系统集成，实现无缝工作流程。
• 用于协作项目的基于云的存储和共享。

用例：

• 自动图像增强
• 智能布局建议
• 智能对象删除和编辑
• 艺术效果的风格迁移
• AI驱动的调色板推荐

4. 品牌观察

Brandwatch 是一个社交聆听和分析平台，利用人工智能来分析在线对话并提取可行的见解。

特征:

• 社交媒体聆听和监控品牌提及和情绪分析。
• 竞争情报的趋势分析和市场洞察。
• 用于数据可视化的可定制仪表板和报告。
• 人工智能驱动的分析可提供可行的见解和建议。
• 与第三方数据源集成进行全面分析。

用例：

• 品牌声誉监控
• 竞争对手分析和基准测试
• 趋势检测和预测
• 影响者识别和参与
• 危机管理和情绪分析

商业生成人工智能的未来是什么？

生成式人工智能工具在工作场所中迅速普及， 最近的一项调查 揭示了不同世代的使用情况：29% 的 Z 世代、28% 的 X 世代和 27% 的千禧一代表示在职业上使用它们。

就行业影响而言，广告和营销（37%）、技术（35%）和咨询（30%）等行业脱颖而出，表明采用率很高。

展望未来，大规模采用生成式 AI 的市场规模预计将从 10.79 年的 2022 亿美元跃升至 XNUMX 亿美元 118.06十亿 到 2032 年，企业必须适应和利用这项技术来保持竞争力。

学习生成人工智能应该从哪里开始？

从学习生成人工智能的应用开始，需要在人工智能和机器学习方面有坚实的基础。 

如果您的目标是在职业生涯中脱颖而出并深入研究生成式人工智能，那么“Free 适合初学者的生成式人工智能”课程是一个很好的入门起点。 

以下是您将从本课程中学到的内容和收获：

您将学到什么：

• 人工智能基础知识
• 人工智能的局限性和挑战
• 机器学习及其算法基础知识
• 机器学习的应用和挑战
• 神经网络、深度学习、CNN 和 RNN 概念简介
• 深度学习及其应用概述
• 理解大型语言模型
• 生成式人工智能的概念和人工智能中的生成模型
• 生成式人工智能的数学基础

您将得到什么：

• 终身免费获取课程材料
• 完成课程后获得结业证书
• 1.5小时的自定进度视频讲座

通过选择本课程，您不仅可以投资于自己的技能提升，还可以为自己在日益人工智能驱动的世界中的职业发展和未来做好准备。 

不要错过这个机会，踏上掌握生成式人工智能和塑造技术未来的旅程。
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总结

生成式人工智能站在创新的前沿，提供超越行业并重新定义可能性的解决方案。 

借助从个性化内容创建到预测分析和自动化的各种应用程序，企业能够简化工作流程并推动有意义的成果。

随着企业拥抱这一变革性技术，投资于获取技能和知识 人工智能和机器学习 变得势在必行。 

通过这样做，组织可以将自己置于创新的前沿，并利用生成式人工智能的巨大潜力来塑造工作和行业的未来。

常见问题

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• Sumber: https://www.mygreatlearning.com/blog/generative-ai-applications/