中国互联网络信息中心昨天（30日）发布了《生成式人工智能应用发展报告（2024）》。报告显示，我国生成式人工智能产品用户规模已达2.3亿人，人工智能核心产业规模已接近6000亿元。我国生成式人工智能发展前景广阔，为高质量发展提供新动能。
北上广三地相关产品数量
占全国六成以上
《生成式人工智能应用发展报告（2024）》显示，生成式人工智能正以前所未有的速度渗透至各行各业。凭借资源集聚、技术创新及政策扶持上的显著优势，北京、上海、广东三地已成为人工智能产业发展的先锋，相关产品数量占全国六成以上。
《报告》显示，生成式人工智能作为新兴产业，其发展的地域分布与当地经济水平、产业结构存在明显相关性。北京、上海、广东等地充分发挥在融资机会、专业人才和政策支持等方面的优势，形成了具有国际竞争力的产业集群。截至2024年11月，我国共有309个生成式人工智能产品完成备案，北京、上海、广东三地的相关产品数量占比分别达到31.1%、27.2%和11.7%。
数据显示，2024年前三个季度，我国共发生504起与人工智能相关的投融资事件，合计金额约812亿元。据全国组织机构统一社会信用代码数据服务中心统计，2024年上半年我国人工智能企业数量同比增长35.65%。
应用“AI助手”
提升法官工作效率
随着“人工智能+”行动等政策深入推进，大模型在各行业应用成效开始显现。今年6月，深圳中级人民法院应用了全国首个司法审判垂直领域大模型。
在深圳市中级人民法院的一间办公室，付法官正在使用“AI审判助手”辅助梳理一个正在办理中的案件卷宗，以往此类工作需要阅读的卷宗多达十几万字，耗时费力，影响案件审理进度。
深圳市中级人民法院金融法庭四级高级法官付璐奇：传统的阅卷方式，有很多书面的纸质材料，之前我们要用一整天的时间去阅卷、梳理材料，把核心的重要的内容整理出来，形成文字。现在有了AI辅助之后，可能它工作的时间只有几秒钟，然后我们再用大概半个小时的时间去复核、确认信息，这个工作就可以完成了。
据付法官介绍，“AI审判助手”除了能帮助法官减轻繁杂的阅卷工作，还能帮助法官把案件的审理要点和存疑的问题梳理出来，并且辅助生成审理后的裁定文书。
深圳市中级人民法院金融法庭四级高级法官付璐奇：在AI生成文书之后，由法官对这个文书的整体质量做校验和核对，最后这个判决书还是由法官来做。同时，AI生成的文书经过法官的修改修订，也会保存回传到智能系统中，帮助模型成长、学习。
深圳市中级人民法院AI辅助应用推进办公室技术负责人肖骏：我们系统对大模型投喂了万亿汉字量级的法律知识，同时我们将212项中台数据通过训练实现了175项诉讼材料，提取准确率达到99%以上。
自从6月底上线“AI审判助手”系统，截至10月1日，深圳全市法院系统办结民商事案件超9.6万件，平均结案时间缩短近39天，单个法官工作效率提升2.5倍。
此外，深圳在各领域的人工智能应用也在加速推进。9月，深圳市人工智能产业办公室成立，将在“AI+制造”“AI+医疗”“AI+交通”等15个领域深入展开，致力于打造全域全时全场景的人工智能赋能体系，为新型工业化和现代服务业注入强劲动力。
AI助手跨界医疗辅助医生诊疗
人工智能大模型与医疗场景结合，又会带来怎样的变化呢？戳视频，一起去浙江大学医学院附属第二医院，看看那里的AI助手是怎么辅助医生进行诊疗工作的↓↓↓
周祥勇是一名麻醉医生，在每台手术开始前，他都需要与患者、手术医生充分沟通，详细记录术前诊断信息，以此制定合适的麻醉方案。而像这样的手术周祥勇一天平均参与10例，最多时能达到20例，而他所在的浙大二院每年要完成近20万例临床麻醉。
浙江大学医学院附属第二医院麻醉手术部主治医师周祥勇：今天我2个房间大概有12台手术。我们现在比较快节奏的大医院的病人非常多，怎么把风险的病人筛查出来其实是提高安全的关键。
周祥勇介绍，麻醉科要面向所有的学科，这也就意味着麻醉医生需要的知识面要非常广。今年7月，由周祥勇和他的团队主导设计的麻醉AI助手上线，使用者只需通过描述患者的具体诊断情况，就能从海量专业数据中检索出应对之策，从而辅助麻醉师提供临床决策。
浙江大学医学院附属第二医院麻醉手术部主治医师周祥勇：比如这个病人最大的特点就是之前是多发创伤，全身各个器官其实都有问题。我们有个一键生成AI功能，生成之后，AI方案就给我们一个很详细的术前评估与风险分级。
除了术前会诊评估一键生成麻醉方案外，麻醉AI助手还可以提供智能问答、危机处理流程、药品说明书查询、医学专业翻译等。自7月上线以来，麻醉AI助手已经成功使用了10万人次。
（总台央视记者张岗刘苏）