2024年智慧芽全球科技企业调研之生成式AI赋能研发创新调研简报.pdf

2024年智慧芽全球科技企业调研之生成式AI赋能研发创新调研简报（基于2024年智慧芽全球科技企业调研结果）来自全球140+研发决策者的声音背景说明2024年4月，智慧芽创新研究中心开展了全球科技企业调研，邀请了全球600+IP决策者和研发决策者，共同探讨知识产权与科技创新领域里的发展趋势和热点话题，其中的IP部分内容汇总成调研报告于426世界知识产权日发布；本次简报为调研的延申内容，聚焦生成式AI赋能企业研发创新的话题，涉及样本为研发决策者（研发总、研发leaderleader、企业C C级高管），样本量为143143份（国内9595份、海外4848份）。话题围绕研发决策者对生成式AI和大模型的态度、在研发团队工作中的应用、对研发工作的功能期待等角度，汇总成本次简报。一、全球研发决策者对生成式一、全球研发决策者对生成式AIAI的态度与认知的态度与认知全球科技企业研发团队对研发工作中应用生成式全球科技企业研发团队对研发工作中应用生成式AIAI的整体态度的整体态度全球研发团队（N=143）24.5%46.2%21.0%1.4%7.0%我完全支持，生成式AI为研发工作主要带来红利我很乐见其成，生成式AI在研发工作中利大于弊我持保留意见，生成式AI在研发工作中有利有弊我非常反感，生成式AI对研发工作更多带来负面影响不确定70.7%29.4%乐观中立/消极加和加和选择相应选项的样本占比数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研全球约有七成研发决策者态度乐观，认为生成式全球约有七成研发决策者态度乐观，认为生成式AIAI为研发工作带来的主要是红利或者利大于弊为研发工作带来的主要是红利或者利大于弊七成研发决策者态度乐观。全球调 研 样 本 中，70.7%抱以乐观态度，其中24.5%完成支持，认为生成式AI为研发工作主要 带 来 红 利，46.2%认为生成式AI利大于弊。仅三成研发决策者保持中立或者态度消极。21.0%的研发决策者持保留意见，认为生成式AI在研发工作中有利有弊。仅有1.4%持反对意见，认为生成式AI带来的更多是负面影响。仍然有7.0%的研发决策者表达了不确定，对生成式AI在研发工作中应用没有明确的立场。15.4%40.6%35.0%2.8%6.2%全球科技企业研发团队对未来两三年内研发工作中生成式全球科技企业研发团队对未来两三年内研发工作中生成式AIAI落地应用的整体看法落地应用的整体看法全球研发团队（N=143）生成式AI会极大程度上颠覆我们的工作内容和工作方式生成式AI很大程度上改变我们的工作内容和工作方式生成式AI会带来一些改变，但并不多完全不会不确定56.0%44.0%未来两三年内会落地应用未来两三年内不会落地应用加和加和选择相应选项的样本占比半数以上全球研发决策者认为，生成式半数以上全球研发决策者认为，生成式AIAI将在近两三年内改变研发的工作内容和工作方式将在近两三年内改变研发的工作内容和工作方式全球56.0%的研发决策者认为，未来两三年内生成式AI就将在研发工作中落地应用。15.4%研发决策者认为生成式AI将对研发工作带来颠 覆 性 改 变，40.6%认为未来两三年生成式AI会很大程度上改变研发工作的内容和方式。44.0%则表示生成式AI可能不会在未来两三年内真正落地应用。35.0%认为生成式AI会带来一些改变，但 并 不 多。仅2.8%认为未来两三年生成式AI完全不会改变研发工作。6.2%表达了不确定。数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研中国不同规模研发团队对未来两三年内研发工作中生成式中国不同规模研发团队对未来两三年内研发工作中生成式AIAI落地应用的整体看法落地应用的整体看法生成式AI会极大程度上颠覆我们的工作内容和工作方式生成式AI很大程度上改变我们的工作内容和工作方式生成式AI会带来一些改变，但并不多完全不会不确定未来两三年内会落地应用未来两三年内不会落地应用选择相应选项的中国样本占比在中国，研发团队规模更大的研发决策者对生成式在中国，研发团队规模更大的研发决策者对生成式AIAI的颠覆性影响更有感知的颠覆性影响更有感知在中国，规模越大的研发团队决策者对生成式AI给研发工作带来的颠覆性影响更有感知。在研发人员=100人的这些研发团队中，有20.8%的团队决策者表示“生成式AI将在极大程度上颠覆我们的工作内容和工作方式“。而在研发人员=100人（N=26）研发人员=100人（N=26）研发人员100人（N=69）52.6%38.8%1.2%7.4%67.3%17.9%11.4%3.4%14.8%加和1.2倍8.6%加和4.5倍在中国，小规模研发团队更灵活，更容易将生成式在中国，小规模研发团队更灵活，更容易将生成式AIAI在研发专业任务中予以应用的想法真正落地在研发专业任务中予以应用的想法真正落地选择相应选项的中国样本占比中国不同规模研发团队将在研发专业场景中应用生成式中国不同规模研发团队将在研发专业场景中应用生成式AIAI的想法予以落地的程度的想法予以落地的程度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。在人员规模小于100人的研发团队中，17.9%正在内部讨论这些想法，14.8%已经实现了小规模试点或者大规模运用，前者是后者的1.2倍。而在100人以上的研发团队中，高达38.8%还在内部讨论阶段，仅有8.6%已经把这些想法真正予以实现，前者是后者的4.5倍之多。暂不考虑正在内部讨论已经小规模试点已经大规模运用暂无想法已有想法数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研48.0%36.0%16.0%38.3%35.0%26.7%海外研发团队（N=48）中国研发团队（N=95）基于垂直大模型的工具才是最佳我们希望训练自己的定制大模型基于通用大模型的工具就已经够用选择相应选项的样本占比在研发专业场景中，研发领域的垂直大模型是第一选择，企业定制大模型次之，通用大模型最末在研发专业场景中，研发领域的垂直大模型是第一选择，企业定制大模型次之，通用大模型最末在适用于研发专业场景的生成式AI选择上，国内外研发决策者达成共识，研发领域垂直大模型是最佳，企业定制大模型次之，最后是通用大模型。综合成本、安全、可靠性等考量，国内外研发决策者均认为垂直大模型才是研发专业任务的最佳选择，国内有38.3%的研发决策者表达了偏好，海外有48.0%，均占到各自样本总量的最多数。第二选择是为企业的研发工作定制训练的大模型，虽然成本高，但安全性能最好且更契合企业的个性化研发需求，所以国内外均有1/3以上研发决策者希望训练定制大模型。也许是在研发专业任务中，通用大模型可提供的帮助有限，国内外只有少数研发决策者认为通用大模型基本已经够用，国内尚有26.7%，海外仅有16.0%的研发决策者对通用大模型表达了支持。国内外科技企业研发团队对研发专业场景中生成式国内外科技企业研发团队对研发专业场景中生成式AIAI工具的偏好工具的偏好数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研海外研发团队（N=48）中国研发团队（N=95）18.4%15.8%51.3%14.5%还没看到市场上有任何研发垂直领域的生成式AI工具我认为当前研发垂直领域的生成式AI工具在性能上没有显著优于其他工具我认为当前产品已经有不错的能力，但还可以更好我已经看到了表现优异的工具16.7%16.7%63.3%3.3%选择相应选项的样本占比一半以上研发决策者表示，已经在市场上看到了能力不错的研发领域垂直大模型，但仍有进步空间一半以上研发决策者表示，已经在市场上看到了能力不错的研发领域垂直大模型，但仍有进步空间国内外科技企业研发团队对市场上研发垂直领域生成式国内外科技企业研发团队对市场上研发垂直领域生成式AIAI工具的看法工具的看法国内外均有50%以上的研发决策者已经在市场上看到了能力不错的研发领域垂直大模型工具，但它们仍有进步的空间。在中国，有51.3%的研发决策者已经看到了市场上提供的研发垂直领域的生成式AI工具，并表示“当前产品已经有不错的能力，但还可以更好”。在海外，研发垂直领域垂直大模型的开发程度更高，有63.3%的海外研发决策者看到了这些产品相当不错的能力。数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研三、国内外研发决策者使用生成式三、国内外研发决策者使用生成式AIAI的期望与顾虑的期望与顾虑92.0%74.7%44.0%海外研发团队（N=48）中国研发团队（N=95）提升工作效率降低部门成本创造性实现更多价值62.5%29.2%39.6%选择相应选项的样本占比提高工作效率是国内外研发决策者对生成式提高工作效率是国内外研发决策者对生成式AIAI为研发工作带来助益的共同期待为研发工作带来助益的共同期待国内外科技企业研发团队对生成式国内外科技企业研发团队对生成式AIAI工具的潜在价值判断工具的潜在价值判断在中国，研发决策者普遍期待通过生成式AI为研发工作提效降本。多达92.0%的研发决策者希望通过生成式AI的应用，提升研发工作的效率。也有多达74.7%的研发决策者希望借助生成式AI降低外包的需求、削减非核心研发人员的数量，从而控制研发部门的整体预算成本。在海外，提效也是最大期待，但除此之外，也希望借助生成式AI为研发工作创造性带来更多价值。62.5%海外研发决策者期待生成式AI提升工作效率，也占到样本总量的最多数。但与中国不同的是，除提效外，海外研发决策者更希望生成式AI创造性带来更多价值，也许不仅限于为当前研发工作提供助力，而是为整个研发工作范式带来变革性颠覆。数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研海外研发团队（N=48）中国研发团队（N=95）“期待值”满分5分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AIAI提供帮助的两大研发工作模块提供帮助的两大研发工作模块3.893.893.853.853.763.763.743.743.723.723.653.65更便捷的技术情报获取更准确的技术分析洞察更高效的技术方案设计更自动化的研发文本撰写更快速的技术方案测试更顺畅的研发工作流3.663663.733.733.533.533.563.563.553.553.393.39国内外科技企业研发团队对生成式国内外科技企业研发团队对生成式AIAI赋能研发工作模块的期待情况赋能研发工作模块的期待情况国内外研发决策者对技术情报获取和技术分析洞察的期待值最高。中国研发决策者对生成式AI在技术情报获取和技术分析洞察这两个工作模块上发挥的作用抱以更高期待，“期待值”分别为3.89和3.85。在海外，亦是如此，海外研发决策者也同样更期待在技术情报获取和技术分析洞察上发挥的作用，“期待值”分别为3.66和3.73。数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研研发人员=100人（N=26）更顺畅的研发工作流更准确的技术分析洞察更便捷的技术情报获取更自动化的研发文本撰写更高效的技术方案设计更快速的技术方案测试3.933.893.893.863.793.713.85平均“期待值”满分5分在中国，规模越大的研发团队越期待生成式在中国，规模越大的研发团队越期待生成式AIAI在研发工作中提供帮助，尤其是在研发工作流程上在研发工作中提供帮助，尤其是在研发工作流程上中国不同规模研发团队对生成式中国不同规模研发团队对生成式AIAI赋能研发工作模块的期待情况赋能研发工作模块的期待情况大规模研发团队的决策者对生成式AI在研发工作中发挥作用的期待更高，而小规模研发团队的决策者期待程度略低一些。大规模研发团队决策者对各个研发环节的“期待值”平均分为3.85，小规模研发团队决策者的“期待值”平均分为3.74。在大研发团队，由于技术研发人员更多，因此决策者更期待生成式AI构建更为顺畅的工作流程，帮助沟通协作，对生成式AI在研发工作流程中发挥作用的“期待值”高达3.93。数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研半导体和芯片工程和设备互联网和高科技能源电力汽车生命健康石化和材料通信消费电子消费品和食品农业 技术情报获取技术方案设计技术分析洞察技术方案测试研发工作流研发文本撰写3.80 3.40 3.40 3.20 3.00 3.00 技术分析洞察技术方案测试技术情报获取技术方案设计研发文本撰写研发工作流技术方案设计技术分析洞察技术方案测试研发文本撰写研发工作流技术情报获取3.92 3.79 3.71 3.67 3.67 3.63 4.67 4.33 4.33 4.33 4.33 3.33 技术分析洞察技术情报获取技术方案设计研发文本撰写技术方案测试研发工作流4.44 4.44 4.22 4.11 4.00 3.67 技术情报获取研发文本撰写技术方案测试研发工作流技术分析洞察技术方案设计4.22 4.11 4.00 4.00 3.89 3.89 技术情报获取技术方案测试研发工作流技术分析洞察技术方案设计研发文本撰写3.82 3.64 3.64 3.64 3.64 3.45 技术情报获取技术方案设计研发文本撰写技术分析洞察研发工作流技术方案测试技术分析洞察技术情报获取技术方案设计研发文本撰写技术方案测试研发工作流3.95 3.70 3.70 3.65 3.60 3.50 4.50 4.00 3.50 3.50 3.50 3.00 技术分析洞察技术情报获取研发文本撰写研发工作流技术方案设计技术方案测试3.33 3.33 3.33 3.33 3.00 3.00 技术分析洞察研发文本撰写研发工作流技术方案测试技术情报获取技术方案设计3.80 3.80 3.80 3.80 3.60 3.60 3.30平均3.73平均4.22平均4.15平均4.02平均3.64平均3.68平均3.67平均3.22平均3.73平均按行业看，中国互联网和高科技、能源电力行业的研发决策者对生成式按行业看，中国互联网和高科技、能源电力行业的研发决策者对生成式AIAI赋能研发工作的期待更高赋能研发工作的期待更高中国不同行业研发团队对生成式中国不同行业研发团队对生成式AIAI赋能研发工作模块的期待情况赋能研发工作模块的期待情况“期待值”满分5分数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研海外研发团队（N=48）中国研发团队（N=95）72.3%72.3%66.3%66.3%57.8%57.8%47.0%47.0%41.0%41.0%33.7%33.7%19.3%19.3%准确性问题大模型幻觉可能导致结果偏差大、反而引起混乱社会问题生成式AI的大规模应用可能增加失业伦理问题基于生成式AI的工作成果可能权属不清，追责困难合规风险生成式AI可能面临不符合政府规范而被禁止或限制安全性问题生成式AI工具可能导致公司机密信息泄露成本问题生成式AI工具的采购成本可能过高侵权风险基于生成式AI生成的工作成果可能造成更多侵权54.2%54.2%62.5%62.5%27.1%27.1%27.1%27.1%37.5%37.5%25.0%25.0%27.1%27.1%选择相应选项的样本占比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AIAI的两个最大顾虑的两个最大顾虑国内外科技企业研发团队对在研发工作中应用生成式国内外科技企业研发团队对在研发工作中应用生成式AIAI的主要顾虑的主要顾虑国内外研发决策者最关心生成式AI在研发工作中应用时的安全风险和准确性问题。在中国，对使用生成式AI的安全风险表示担忧的研发决策者多达72.3%，对准确性问题表示担忧的也有66.3%，分别占到样本总量的2/3以上。海外也呈现出类似的担忧现象。对安全风险和准确性问题表示担忧的样本分别有54.2%和62.5%，超过了样本总量的半成。数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研研发人员=100人（N=26）研发人员100人（N=69）66.7%66.7%57.1%57.1%57.1%57.1%52.4%52.4%28.6%28.6%38.1%38.1%23.8%23.8%72.1%72.1%67.2%67.2%55.7%55.7%42.6%42.6%42.6%42.6%29.5%29.5%16.4%16.4%准确性问题大模型幻觉可能导致结果偏差大、反而引起混乱社会问题生成式AI的大规模应用可能增加失业伦理问题基于生成式AI的工作成果可能权属不清，追责困难合规风险生成式AI可能面临不符合政府规范而被禁止或限制安全性问题生成式AI工具可能导致公司机密信息泄露成本问题生成式AI工具的采购成本可能过高侵权风险基于生成式AI生成的工作成果可能造成更多侵权选择相应选项的中国样本占比在中国，规模更大的研发团队决策者更关心采购生成式在中国，规模更大的研发团队决策者更关心采购生成式AIAI工具的成本问题工具的成本问题不同规模中国研发团队对在研发工作中应用生成式不同规模中国研发团队对在研发工作中应用生成式AIAI的主要顾虑的主要顾虑相比小研发团队的决策者，大规模研发团队的决策者更担心采购生成式AI的成本问题。在规模更大的研发团队，研发决策者除了考虑在技术研发过程中使用生成式AI工具可能带来的风险与挑战，也会比规模较小的研发团队决策者更关注采购生成式AI工具的成本问题，有52.4%的研发决策者对此表示担忧，比小规模研发团队高出10个百分点之多。数据来源：2024年智慧芽全球科技企业调研Thanks