2024年工作趨勢指數(shù)報告指出，人工智能技術在工作領域的應用正迅速增長，對提升工作效率、創(chuàng)造力和職場競爭力起到關鍵作用，同時對人才需求和工作方式帶來變革。
人工智能技術已廣泛融入日常工作，75%的知識型工作者在工作中使用AI技術。
生成式人工智能技術（Generative AI）使用率在過去六個月內幾乎翻倍。
員工渴望利用AI技術提升效率，而領導者在推動AI技術應用上面臨ROI壓力。
盡管存在對工作崗位流失的擔憂，但人才短缺成為更嚴峻的挑戰(zhàn)。
人工智能技術的熟練程度可能成為與經驗同等重要的競爭優(yōu)勢。
領導者和管理者認為AI技術應用的熟練程度將成為職場競爭優(yōu)勢。
人工智能技術的應用可能改變職業(yè)發(fā)展的傳統(tǒng)界限，為員工提供新的機遇。
領導者擔心未來一年是否有足夠的人才填補職位空缺。
專業(yè)人士考慮在未來一年內辭職，尋求更好的職業(yè)發(fā)展機會。
人工智能技術能力成為招聘過程中的重要考量因素。
預計到2030年，技能將發(fā)生50%的變化，生成式AI技術可能加速這一變化。
人工智能技術正在成為主流，創(chuàng)意專業(yè)人士正在迅速提升相關技能。
人工智能技術超級用戶通過頻繁嘗試和學習不同的AI工具使用方法獲得顯著的工作效益。
組織需要重視AI技術的培訓和應用，以實現(xiàn)業(yè)務轉型和提升競爭力。
附件：2024年工作趨勢指數(shù)報告-工作中的AI挑戰(zhàn)與機遇并存,75%的知識型工作者在工作中使用AI技術
白皮書進一步提出了“工業(yè)智能體”參考架構，作為工業(yè)企業(yè)開展數(shù)字化規(guī)劃和落地部署的指引，闡述了在工業(yè)智能體參考架構指導下的實踐應用
科技引擎重塑運營管理模式，加速智能決策；加速新能源轉型應對成本變化的不確定性；綠色供應鏈促進物流生態(tài)可持續(xù)發(fā)展；全鏈路倉配一體化助力全球品牌敏捷降本
報告深入分析了智能駕駛行業(yè)的現(xiàn)狀和未來趨勢，強調技術進步和政策支持是推動行業(yè)發(fā)展的雙重動力,智能駕駛端到端大模型是重要的垂直類模型
英偉達通過構建硬件、軟件和應用的三重壁壘，形成了強大的產品矩陣和生態(tài)系統(tǒng)，包括CUDA、DOCA、Omniverse等平臺和工具;達已成為全球圖形加速、AI算力的龍頭企業(yè)
生成式AI技術正迅速發(fā)展并對企業(yè)產生重大影響，但企業(yè)在人才、治理和風險管理方面準備不足;企業(yè)主要依賴現(xiàn)成的生成式AI解決方案，而非定制化或私有模型
大模型在通用和行業(yè)特定領域都有廣泛應用，如搜索引擎、語言翻譯、內容推薦、醫(yī)療診斷、法律分析等;AI智能體和文生視頻大模型是未來的重要發(fā)展方向
提供及時專業(yè)的行情點評,詳細解讀市場波動對持倉的影響,通過引入AI的智能服務能力在忙時托管,拓展一線接觸外延;支持總分行用戶靈活配置、發(fā)布 AI智能財富顧問的對話流程
AI聊天機器人、搜索、寫作、圖像、視頻、音頻及教育應用領域均呈現(xiàn)增長，其中ChatGPT和中國產品表現(xiàn)突出，預計專業(yè)化和輕量化將成為未來趨勢
人工智能技術與先進制造技術正在深度融合,包含了數(shù)字化制造、數(shù)字化網絡化制造和新一代智能制造三種基本范式,實現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉型、智能化升級
Transformer模型是一種采用自注意力機制的深度學習模型，大模型訓練的目標是最大化模型性能，通過增加數(shù)據(jù)集大小和增加模型中的參數(shù)量兩種途徑來提升模型性能
Matter協(xié)議的普及使得不同品牌的設備實現(xiàn)更好的互操作性，提升了消費者體驗；消費者需求正從基礎的家居自動化向高度智能化、個性化的方向轉變
大多數(shù)專業(yè)人士認為人工智能將對其職業(yè)生涯產生重大影響，市場對人工智能的看法總體積極;報告強調了人工智能在道德和監(jiān)督方面的挑戰(zhàn)
