近期，全球知名的信息技术研究和分析公司Gartner发布了2024年企业机构需要关注的十大战略技术趋势。在这些趋势中，"全民化的生成式AI"被视为2024年的一个重要战略方向。

该报告强调，大规模预训练模型、云计算和开源的融合正在推动生成式人工智能的普及，使其成为全球工作者都可以使用的工具。预计到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI的API或模型，或者在生产环境中部署支持生成式AI的应用。

生成式AI的应用使企业用户能够轻松访问和使用大量的内部和外部信息源。因此，生成式AI的快速普及将极大地推动企业知识和技能的普及。大型语言模型使得企业能够通过丰富的语义理解，以对话的形式将员工与知识相连接。

GenAI应用大爆发

随着模型、算力、生态的推动，生成式AI在文本、图像、代码、音频、视频和 3D模型等领域展现出了强大的能力，生成式 AI 应用进入大爆发时代。特别是大模型技术领域的突破，使AI在推理能力、文本生成能力、对话能力等方面有了大幅提升。作为能够在海量、广泛、非结构化数据集（例如文本和图像）上进行训练的大规模深度学习模型，大模型的强大之处不仅在于文本生成，更在于可以适应各类不同的任务，当前已经成为图像、代码、音频、音乐、视频和3D模型等各种模态应用的底层框架。

一方面，目前大模型可以广泛适用于各类下游任务，许多跨领域的 AI 应用均是构建于大模型之上，能够解决多任务、多场景、多功能需求，支撑各种模态的生成。另一方面，包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、扩散模型（Diffusion Model）、神经辐射场（Nerf）等快速涌现的生成算法，以大模型为基础，能够创造出文字、图片、语音、视频、代码等各种模态的内容，而基于此之上的多模态应用开始涌现。

彭博数据显示，2022年GenAI行业的全球市场收入达400亿美元，并且以平均每年40%的增长率迅速上升。预计到2032年，这一数字将增至1.3万亿美元。目前，中国市场规模预计到2025年将达到2000亿元人民币，平均年增速超过60%。

用对话连接AI

作为一项通用型技术，生成式人工智能的产业渗透将是不断演变不断升级的过程，技术价值的充分释放需要众多辅助型应用型技术的支撑，最终实现在业务流程、人员能力，甚至商业模式上的变革。

特别是对于专业服务、金融、电力、互联网与高科技等知识密集型行业，这些行业以人才的专业知识作为核心价值，而大模型强大的理解、检索、总结和决策能力，将成为辅助知识型人才的重要支撑，这些行业首当其冲面临着运营模式变革，以及如何与生成式AI共同实现价值协同与共创等问题。

AI Agent就是通过GenAI实现使用对话将用户与知识相连接的应用形态。

拥有认知、记忆、思考、行动的AI Agent，能够感知环境、自主决策并且具备短期与长期记忆的计算机模型，它能够模仿人类大脑工作机制，根据任务目标，主动完成任务。联汇科技已在7月推出OmBot自主智能体，它能够以最简单的自然语言对话形式，满足不同行业、不同场景下的使用需求，帮助用户进一步降低经营成本。

如面对电力、石油、医学等行业专业知识学习成本高、查询困难的痛点，OmBot自主智能体通过多模态大模型，实现内容理解与内容生成，给出专业回答。不仅是企业应用场景，OmBot自主智能体的落地还覆盖了智慧家居等C端场景，并不断加速在智能座舱、机器人（服务、工业）、消费研究等领域中的落地应用

△OmBot自主智能体帮助解决电力专业问题

随着生成式AI的广泛应用，各个行业都将经历深刻的变化和发展。同时，AI Agent作为一种利用对话将用户与AI连接起来的应用形式，也将成为未来发展的关键趋势之一。