生成式AI加速能源工业与医疗行业变革

在当今这个由数据驱动的时代，生成式人工智能（AI）已成为各行业技术革新的核心力量。它不仅重塑了我们处理信息和决策的方式，还在能源、资源及工业行业和生命科学与医疗行业中扮演了革命性的角色。

在能源、资源和工业领域，生成式AI正成为提升效率、可持续性及安全性的核心动力。它不仅在应对全球性的环境保护和能源安全挑战上发挥作用，更为该行业开辟了新的增长空间。从“传统资源的有效利用”到“可再生能源的创新应用”，生成式AI正在引领行业朝着更高效、可持续的方向迈进。同时，在生命科学与医疗行业，生成式AI正在彻底改变我们对疾病的诊断和治疗方式。通过智能化的数据分析和个性化的医疗方案，它不仅提高了医疗护理的质量和效率，也推动了医疗服务的智能化和高效化。这些变革不仅改善了操作模式和业务流程，更在根本上提高了我们对复杂数据的理解和运用能力。

德勤数智研究院将深入探讨生成式AI在这两个行业中的具体应用案例，展示其如何开创新的工作方式，同时也预测它在未来的发展方向。通过这些洞见，我们可以更好地理解生成式AI在推动行业进步的巨大潜力。

生成式AI在能源、资源及工业行业的应用

挑战与机遇：技术前沿的应对策略

在能源、资源及工业行业中，生成式AI面临的挑战与机遇交织在一起，构成了这一领域的核心动态。能源安全、经济承受能力、盈利能力以及向更环保、可持续的未来转型等问题，是这个行业当前面临的主要挑战。生成式AI的应用提供了解决这些问题的可能性，尤其在节约成本、提升运营效率、增强应变能力以及减少碳排放方面。

由于新的收益往往需要新的投资，并且伴随着管理新风险的需求，能源、资源和工业行业在接纳新技术时常常持保守态度。因此，企业在采纳生成式AI时可能会有所犹豫。然而，老牌企业（尤其是建筑、采矿和能源生产企业）可能因其独家数据和能够为特定需求精准校准AI模型的能力，而在这个领域中具有先发优势，从而利用生成式AI模型在市场中获得领先地位。

案例精选：生成式AI的实际应用

本部分将聚焦：资源探索和开采、运营效率的优化，以及安全培训和风险管理，每个领域都将展示生成式AI如何通过其独特的能力和应用，帮助企业克服挑战，实现业务的转型和提升。正如我们在《德勤详解生成式AI如何赋能消费与金融》中多次提到的“高可信人工智能框架”，将继续作为一座灯塔，指引着生成式AI安全前行，确保每一步都坚实、透明且负责任。

未来趋势：行业发展的新路径

展望未来，生成式AI在能源、资源及工业行业的应用将继续扩展，开辟新的发展方向。随着行业内压力的增大，企业必须转向更可持续、更环保的商业模式。全球对可再生能源的转变和能源结构多样化的需求加剧了这种转变的必要性。生成式AI可能在这一过程中发挥变革性作用。

例如，生成式AI正在彻底改变资源探索和开采的过程。企业可以利用大量地质和地球物理数据快速确定资源丰富的区域。石油和天然气公司可以通过生成式AI解决海上勘探面临的复杂物流问题。生成合成的地震数据和油气藏模型可以优化探索工作，提高资源开采效率，同时减少对环境的影响。

转向该行业的人力资源的管理，生成式AI的作用同样不容小觑。在这些行业中，利用生成式AI对人力资源的投资，特别是在提高员工健康和安全方面，显得尤为重要。生成式AI能够有效地识别潜在的安全风险，预防工作场所事故，并创造一个更安全的工作环境。通过模拟复杂的工作场景，并为员工提供针对性的安全培训，生成式AI不仅提高了员工对潜在风险的认识，还增强了他们应对紧急情况的能力。

此外，生成式AI的应用还能够帮助企业监测员工的工作条件，确保符合健康和安全的标准。通过实时分析工作环境中的数据，生成式AI能够迅速识别出可能对员工健康造成威胁的因素，从而允许企业及时采取措施减轻这些风险。这种主动预防的方法不仅提高了员工的工作安全性，也提升了整个行业的健康和安全标准。

生成式AI在生命科学与医疗行业的应用

行业现状和挑战

生命科学与医疗行业一直是人工智能新功能的主要试验场，特别是在生成式AI的应用方面。这个行业面对的挑战包括处理大量的医疗数据、应对全球人口老龄化、满足对更优治疗方案的需求、应对复杂的监管责任、优化繁杂的索赔流程，以及共享患者信息。这些问题不仅需要技术解决方案，更需要在提高效率的同时，提升医疗服务的质量和提供改善患者健康状况的创新方法。

在这个背景下，生命科学与医疗行业正在努力寻找连接和创新的方式，以应对这些挑战。生成式AI的应用成为了一个重要的解决方案，它能够提高员工的生产力，优化运营效率，同时帮助企业实现效率和效果的双重提升。这包括但不限于使用AI自动化处理索赔授权和申诉，优化研发流程，减少资源浪费，以及提高医疗服务的一致性和效率。

此外，生成式AI还在提升医疗服务的个性化服务和优化患者体验方面发挥着重要作用。通过方案的定制和超个性化的体验，生成式AI能够优化患者的诊疗流程，关注健康结果而非仅仅服务本身。这些应用正在推动生命科学与医疗行业向更为高效、更为以患者为中心的方向发展。

在这个快速发展的行业中，生成式AI正成为帮助企业应对挑战、抓住机遇的关键技术。通过在医疗数据分析、疾病诊断、患者护理和运营效率方面的应用，生成式AI正在为生命科学与医疗行业带来革命性的变革。

转型的三大方式

生命科学与医疗行业在应对前述挑战的过程中，正经历着一场由生成式AI驱动的转型。这种转型主要体现在三个方面：运营效率的提高、个性化患者护理的提供，以及数据和数字能力的增强。

1. 运营效率的提高
   在运营效率方面，生成式AI正在改变医疗机构的工作方式。它通过自动化复杂的数据处理任务，如医疗记录的整理和分析，帮助减轻医护人员的负担，提高工作效率。此外，生成式AI还可以优化医院的资源分配，如床位管理和设备维护，以确保资源最有效的利用。
2. 提供个性化的患者护理和体验
   在提供个性化护理方面，生成式AI能够分析大量患者数据，为每位患者定制治疗方案。这不仅包括药物和治疗方案的选择，还包括病情监测和健康管理建议。通过这种方式，生成式AI有助于提高治疗的准确性和效果，同时提升患者的整体体验。
3. 增强数据和数字能力
   在数据和数字能力方面，生成式AI的应用使得医疗机构能够更有效地处理和分析大量的医疗数据。这不仅提高了数据处理的速度和准确性，还为疾病的预测和预防提供了支持。此外，生成式AI还能帮助医疗机构实现更加智能化和个性化的患者沟通，如通过智能聊天机器人提供咨询和支持。

未来展望

生命科学与医疗行业在生成式AI的影响下正迈向一个充满前景的未来。随着技术的不断成熟和应用的深入，预计将出现以下几个重要的发展趋势：

1. 精准医疗的发展
   未来，生成式AI将在实现精准医疗方面发挥更加关键的作用。通过分析患者的遗传信息、生活方式和环境因素，AI能够帮助医生为每位患者设计更为精确和个性化的治疗方案。这种方法不仅可以提高治疗的效果，减少副作用，也可以降低治疗成本。
2. 数据驱动的研发
   在医药研发领域，生成式AI将通过高效的数据分析和模式识别，加速新药的研发过程。AI能够在海量的化合物和药物数据中快速识别有效的治疗候选物，缩短药物研发的时间、降低研发的成本。
3. 远程医疗和智能监测
   随着生成式AI技术的发展，远程医疗和智能健康监测将成为常态。AI驱动的远程诊断和监测工具将使医生能够实时监控患者的健康状况，即使在患者不在医院的情况下也能提供持续的护理和支持。
4. 加强患者互动和教育
   最后，生成式AI将在加强患者互动和教育方面发挥重要作用。AI技术，如智能聊天机器人和虚拟助手，将提供更加个性化和互动的健康信息和指导，帮助患者更好地理解和管理自己的健康状况。

生成式AI的进步将为生命科学与医疗行业带来新的机遇和挑战，推动行业朝着更高效、更个性化的方向发展，最终实现对患者健康和医疗体验的全面提升。随着技术的深入应用，预计将见证医疗服务模式和医疗护理质量的根本性变革。

随着我们深入探讨了生成式人工智能在能源、资源及工业行业以及生命科学与医疗行业的应用，我们可以看到生成式AI不仅是技术领域的一次飞跃，更是对现有业务模式和行业实践的一次深刻革命。在这两个行业中，生成式AI的应用展示了其在解决复杂问题、提升效率、促进创新和改善人类福祉方面的巨大潜力。

生成式AI的未来充满无限可能，随着这一技术的不断进步和应用的深入，我们将看到更多创新和转型的案例出现。这不仅将为企业带来更高的效率和更强的竞争力，更重要的是，它将有助于解决一些最紧迫的全球性问题，如能源危机、环境保护和健康护理，为全人类创造更加美好的未来。

作为德勤中国“勤启数智”行动的有力支撑，德勤数智研究院在全球人工智能网络中扮演着至关重要的角色，持续与德勤全球专业网络展开紧密合作，在人工智能与大数据领域的前沿洞见趋势，携手企业客户积极参与其中，共同引领行业潮流，开启智慧未来。

本报告中的用例汇编转译自德勤全球发布的《生成式人工智能用例汇编》。考虑到不同市场背景，特别指出部分案例可能与中国市场不完全契合，仅供参考。