《科创板日报》5月8日讯（编辑 郑远方）一款“星火”大模型，点燃了“AI+教育”的热情。今日方直科技、佳发教育涨超17%；科大讯飞、学大教育、行动教育、中国高科、国新文化涨停。

在这背后，科大讯飞6日发布星火大模型，并现场实时展示了文本生成、语言理解、知识问答、数学能力、多模态输入与表达等多项能力。同时，科大讯飞也针对教育领域，赋能AI学习机产品，支持AI作文批改和口语对话测评（详见《科创板日报》此前报道）。

另外，网易有道也在5日以视频方式对外展示自家的AI英文对话功能，学而思也表示正在进行自研数学大模型MathGPT的研发。

(相关资料图)

华创证券表示，应重视“AI+教育”，AI大模型和教育天然适配，多轮对话、多语言理解等能力无需经过特殊训练和调试，容易落地。并且，教育行业市场空间大，家长付费意愿强，商业场景清晰；海外商业模式成熟可借鉴，多邻国、可汗学院已经跑通。

年内市场对AI关注度持续高涨。中金公司指出，上一轮行情催化主要集中于大模型的突破进展。模型层集中涌现后，下一阶段AI产业趋势将更多由应用端催化。人工智能模型经过训练开发后，最终需要融合在前端应用中落地，才能进一步实现价值放大。

分析师进一步指出，目前AI应用还较为稀缺，投资逻辑仍处于演绎早期，预计5月之后将进入AI应用的加速繁荣阶段。

那么，站在当前时点上，AI还有望在哪些应用领域有望率先落地？

▌医疗

在医疗领域中，AI应用已有实例：微软子公司Nuance已推出基于GPT-4的DAXExpress，可根据对话起草临床笔记，减轻护理人员负担；而微软还将探索AI在医学多模态模型、解码免疫系统等领域的应用。

中泰证券指出，AI技术在医药/医疗领域中可用于药品开发、病理诊断、医学影像等多个方面。

从专业性来说，华安证券指出，1）ChatGPT具备合格医疗水平，GPT-4针对USMLE测试准确率达78.63%；2）ChatGPT能处理多科室复杂病例，克服不同科室间的专业壁垒；3）ChatGPT在使用上没有时空限制，回复速度快，内容丰富。

分析师进一步测试三款主流AI交互软件（ChatGPT、NewBing、文心一言）后表示，各类聊天AI达到实用级别，回复相对准确，还兼具患者安抚性。

浙商证券也补充称，预测GPT-4会对医疗信息化、互联网医疗、公卫、医保信息化细分领域产生效率的变革性推动。

目前ChatGPT类聊天AI在医疗应用端仍在探索阶段，并不能替代医生诊断，但前景值得期待。可以预见的，互联网医疗和基层（包括药店服务）医疗服务质量在AI辅助下将得到显著提升。

▌工业

工业领域同样已有应用合作展开。西门子已与微软携手，利用生成式AI辅助工厂自动化软件中代码的创建、优化和调试，提升产品设计和制造过程的效率和创意。

华泰证券认为，工业或将成为AI大模型重点应用垂直领域，生成式AI将赋予工业智能化制造更大发展潜力、更强劲增长动能、更广阔应用场景。

同时，国金证券补充称，从时间角度看，由于人工智能技术可用性增强及工业信息化水平提升，通用技术的工业落地间隔由20年逐步缩短至<5年，本次AI技术创新到实际工业场景落地的时间可能快于市场预期。

券商分析师认为，1）研发设计环节，AI有望增进用户使用EDA/CAD设计及CAE仿真优化等软件的效率；2）生产制造环节，AI有望强化工业机器人的信息处理、感知执行等能力；3）管理服务环节，AI已经被用于基本办公领域，预计未来将进一步扩展至供应链管理、客服服务和市场营销等其他应用场景。

▌办公

办公是工具类软件中的高频场景之一，也是一众AI应用中率先落地的主要场景之一。券商认为，其所需图文创作、表格数据处理等能力与大语言模型天然契合。

从底层技术来说，AI技术是通过提升人类的内容生成能力、人机交互能力和非结构数据处理能力，来赋能办公场景。得益于此，办公产品从效率工具向生成工具转变、办公软件使用成本降低、可帮助企业更加高效地挖掘数据资源价值。

从产品落地进度来看，国内外已有多家头部办公软件厂商陆续官宣AI赋能产品：

图片来源：中金公司

民生证券更指出，AI加持下的办公软件，将迎来体系化的范式重构和模式升级，重塑估值天花板。无论是流式软件、版式软件、会议系统，还是在项目协作工具中，AI可以显著提升用户的工作效率，实现倍数级生产力提升，从而有望驱动用户数、付费率和ARPU值共振提升。

▌金融

对于AI大模型训练及垂直领域应用而言，垂直行业的高价值量数据至关重要。而金融行业数字化程度领先，坐拥数据富矿，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一。

如今，已有多家金融机构、金融服务机构有相关动作：中国农业银行推出大模型应用ChatABC；中国工商银行发布了基于昇腾AI的金融行业通用模型；同花顺将Q1营收大增归因于利用AI等优化产品，公司日前已申请注册CHATBOND商标。

分析师认为，生成式和理解式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有潜在落地场景。

一方面，AI技术能为客户提供较低成本、定制化产品组合建议，满足客户对投资的多维度需求，比如基金经理履历、历史业绩、投资风格、擅长领域，基金产品规模、投向、机构持仓比例、重仓股权重等。另一方面，AI技术可以大幅降低客户经理、买方投顾的工作量，且定制化服务的可获得性扩大，挖掘了更广泛的财富管理需求。

▌结语

当然，AI技术的下游应用领域并不止于此——电力领域中，AI可以帮助电网智能调度自动化、协助智能运维与巡检、预测新能源发电功率；游戏领域中，AI可以编写游戏剧情、搭建场景、生成NPC脚本；在电商领域，AI驱动的虚拟人可以直播、AI客服也可以帮助用户解决问题……

多元应用领域中，各色AI应用正在崛起。而中金公司也指出，现阶段大模型技术逐步平权、调用成本较低，下游需求明确、未来增量空间可观，在此驱动下，也有愈来愈多的应用厂商站起身来，积极拥抱AI，AI应用层有望走向“百花齐放”。

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责任编辑：Rex_08