今天分享的是 AIGC专题系列 深度研究报告：《 AIGC专题：2024年生成式AI赋能研发创新调研简报 》

（报告出品方： 智慧芽 ）

报告共计： 20 页

核心观点：

1. 全球研发决策者对生成式AI的态度整体乐观，认为其为研发工作带来的主要是红利或利大于弊。

2. 半数以上全球研发决策者认为，生成式AI将在近两三年内改变研发的工作内容和工作方式。

3. 国内外均有五成以上研发团队已经在研发工作中使用生成式AI工具，但仍聚焦在各类通用任务中。

4. 在中国，仅有十分之一的研发团队真正将在研发专业场景中应用生成式AI的想法付诸实践。

5. 相比规模更大的研发团队，小规模研发团队更容易将生成式AI应用在研发专业任务中的想法真正落地。

6. 研发领域的垂直大模型是第一选择，企业定制大模型次之，通用大模型最末。

7. 提高工作效率是国内外研发决策者对生成式AI为研发工作带来助益的共同期待。

8. 技术情报获取和技术分析洞察是国内研发决策者最期待生成式AI提供帮助的两大研发工作模块。

9. 在中国，规模越大的研发团队越期待生成式AI在研发工作中提供帮助，尤其是在研发工作流程上。

10. 安全风险和准确性问题是国内外研发决策者在研发工作中应用生成式AI的两个最大顾虑。

主要依据：

1. 2024年智慧芽全球科技企业调研结果。

2. 对全球140多位研发决策者的调研数据。

解决问题：

1. 了解全球研发决策者对生成式AI的态度和认知。

2. 分析当前国内外研发团队应用生成式AI的最新进展。

3. 探讨国内外研发决策者使用生成式AI的期望与顾虑。

关键结论：

1. 全球研发决策者对生成式AI的态度整体乐观，认为其为研发工作带来的主要是红利或利大于弊。

2. 半数以上全球研发决策者认为，生成式AI将在近两三年内改变研发的工作内容和工作方式。

3. 国内外均有五成以上研发团队已经在研发工作中使用生成式AI工具，但仍聚焦在各类通用任务中。

4. 在中国，仅有十分之一的研发团队真正将在研发专业场景中应用生成式AI的想法付诸实践。

5. 相比规模更大的研发团队，小规模研发团队更容易将生成式AI应用在研发专业任务中的想法真正落地。

6. 研发领域的垂直大模型是第一选择，企业定制大模型次之，通用大模型最末。

7. 提高工作效率是国内外研发决策者对生成式AI为研发工作带来助益的共同期待。

8. 技术情报获取和技术分析洞察是国内研发决策者最期待生成式AI提供帮助的两大研发工作模块。

9. 在中国，规模越大的研发团队越期待生成式AI在研发工作中提供帮助，尤其是在研发工作流程上。

10. 安全风险和准确性问题是国内外研发决策者在研发工作中应用生成式AI的两个最大顾虑。

优势与不足：

优势：

• 调研样本覆盖全球多个国家和地区，具有一定的代表性。

• 调研内容涵盖了生成式AI在研发创新中的应用情况、未来发展趋势、研发决策者的态度和认知等多个方面，内容全面。

• 调研结果采用了数据可视化的方式呈现，直观易懂。

不足：

• 调研样本量相对较小，可能存在一定的误差。

• 调研内容主要集中在生成式AI在研发创新中的应用情况和未来发展趋势，对于生成式AI在其他领域的应用情况和未来发展趋势涉及较少。

报告共计：20页