目前AI应用面临的三大问题

• 不会：哪些业务场景适合用AI重构，先做什么后做什么
• 不能：数据资源、人才资源、技术资源、财力资源不足
• 不敢：数据权属风险、合规风险

一、业务场景大类与小类

• 行情咨询：行情监测分析；价格、趋势预测；行业知识查询。
• 研发设计赋能：产品设计；工艺设计。
• 平台化采销过程：需求预测和趋势洞察；商品寻源采购；商品检索、筛选和推荐；商品选型、比较；产品识别及BOM物料解析；在线询比价；在线快速报价；商品动态定价；商品在线下单；订单拆解及匹配分发。
• 平台化采销管理：用户注册、资质审核及权限管理；用户风险评级及分级管理；店铺运营；平台线上营销；平台在线客服。
• 仓储管理：入库验收上架；仓内资源管理及调度；在库监管及状态查询与异常报警；拣选及库内路径优化；出库发货管理；多仓协同调拨。
• 物流配送：运力资源管理；运力资源匹配调度；货物装载；运输路径规划优化；物流状态跟踪查询与异常预警；收货验货确认。

二、TOP3热门应用场景分析

行业知识查询，需求预测和趋势洞察，商品检索、筛选和推荐三大热门场景在就绪度、价值度、通用性和易用性四个方面表现良好，成为垂直平台探索AI应用的首选。

1.就绪度高：底层数据主要依赖于采购、销售和产品数据平台相关高质量数据基础好

• 数据体量大：采购、销售、产品数据在垂直产业平台覆盖率为100%。
• 更新频率高：实时更新率最高在75%以上。
• 结构化程度高：基于在线标准化交易流程和SKU产生的数据。

2.价值度高：均作用于提升产业链上下游交易效率、效果显著

• 行业知识查询：主要用于售前咨询，提升用户采购决策效率。
• 需求预测和趋势洞察：主要用于选品，平台自身选聘或者赋能次终端选品。
• 商品检索、筛选和推荐：直接用于供需匹配环节、提升匹配效率和准确性。

3.易用性强：以自有及共生数据为主，潜在数据权属风险相对较低

• 采购及销售数据：基于用户在平台上的交易行为自然产生的数据。
• 产品数据：基于平台统一的产品主数据标签形成的数据，包括自有产品和第三方供应商产品。

4.通用性好：不同领域垂直产业平台均涉及，且分布较为均衡

三、部分应用场景热度有限，仍需突破

通用性受限，仅在部分产业领域具有高价值

• 产品识别及BOM物料解析+在线快速报价：解决“多品小批随采”中描述难、选型难、核价难，收到报价单需要处理大量商品匹配工作的问题。在仪器仪表、金属制品、设备等的领域应用价值较高。

• 产品设计：通过图纸、配方等智能调用、生成、解决非标采购中差异化、个性化需求。在仪器仪表、金属制品、设备等和轻工、纺织服装等的应用价值价高。
• 价格及趋势预测：解决大宗原材料采购中面临的价格波动大、风险高问题。在钢铁、有色、化工等应用价值高。

价值高，但就绪度较差，高质量数据资源不足

• 平台线上营销：直接作用于增强平营销推广能力，不同领域间分布较为均衡，但依赖于外部市场数据，实时更新频率较低，不足30%
• 产品生成+生成管理：作用于生产环节，提升单一工厂的产品交付能力，增强供应链柔性，但依赖与生产过程数据，属于用户数据，且需要与工程设备或内部系统如ERP,MES等的深度集成，实时数据获取难度大。

四、不同行业最热应用场景不同，选择对应价值度高的场景应用

• 钢铁、有色、化工行业：主要作为生产主料，相关产品技术规格复杂、标准不一，且市场波动较大，导致产业内企业间交互效率和准确率低，通过在线知识库、智能助手等相关AI应用解决。如行业知识查询、商品检索、筛选和推荐，需求预测和趋势洞察。
• 仪器仪表、金属制品、设备等行业：主要作为生产辅助材料，存在相关产品种类繁多、管理复杂、流程低效、非标定制响应慢等问题，通过图纸智能识别、智能BOM等相关AI应用解决。如产品识别及BOM物料解析，商品检索、筛选和推荐，行业知识查询。
• 清宫、纺织服装等行业：主要面向终端消费者，需求波动大，需要捕捉消费者偏好变化、抢占市场先机，通过需求预测模型、智能选品系统等相关AI应用解决。如需求预测和趋势洞察、产品设计、产品识别及BO物理解析。
• 物流运输、商务服务等行业：主要为各类服务、面临供应资源高度碎片化、业务同质化、服务能力层次不齐、寻源比选费时费力，通过智能推荐、匹配引擎、提升个性化推荐效率和准确性。比如商品检索、筛选和推荐，需求预测和趋势洞察、运力资源匹配调度。

五、发展趋势

1. 业务范式：各类AI服务按需组合，即插即用，各类产业资源按需调用，动态配置。
2. 大模型能力：支持复杂对话和逻辑推理，跨领域适应，同一模型处理多种任务，基于通用知识快速适配新场景，支持多模态交互。
3. 基础设施：

• 数据：足够容量的私有数据价值有待挖掘；产业数字化进程加快，九成以上企业应用信息化管理系统；以垂直产业平台带动中小企业协同发展。
• 算力：达到GPT-3.5水平的系统推理成本降幅超280倍，算力租赁价格大幅下跌，小模型崛起，混合专家MoE等架构走向产业化。
• 算法：核心算法突破，基模型性能增强。