聯合發布中國質量認證中心聯合發布中國質量認證中心中關村智用人工智能研究院中關村智用人工智能研究院、中國質量認證中心、中國科學院計算技術研究所、西安交通大學人工智能學院、清華大學天津電子信息研究院、北京市朝陽區人工智能應用聯合會、中國發展網、四分儀智庫、曙光智算、清研載物人工智能基金指導專家（按姓氏拼音排序）：指導專家（按姓氏拼音排序）：12月西安交通大學人工智能學院教授中科院計算所研究員、中科睿芯集團董事長北京郵電大學電子工程學院高級工程師中國質量認證中心副主任融入產業賦能未來中關村智用人工智能研究院院長融入產業賦能未來清華大學電子系系主任西安交通大學人工智能學院執行院長中國質量認證中心副主任中科院計算所高通量計算機研究中心主任、研究員北京郵電大學電子工程學院教授、未來網絡與智能計算實驗室主任編寫組（按姓氏筆畫排序）：王瑞鋒、王宏源、安磊、孫鋮、孫忻凱、孫邇溪、李威、李慧、肖瀟、吳冬冬、吳沛陽、張利霞、張榮超、林梓正、錢雨、郭南、蔣海京、曾書霖產業大模型應用人工智能產業應用評級評測服務咨詢：中關村智用人工智能研究院中關村智用人工智能研究院郵箱：zhiyong@地址：北京市南四環西路188號九區網址：QUADRANT郵箱：sunxinkai@當前，大數據、人工智能等尖端技術正在帶來新一輪科技革命和產業變革。其中，大模型作為新一代人工智能的核心技術，無論是在自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域，還是在醫療、金融、制造、農業等各個行業中，都已經展現出了令人驚訝的復雜問題處理能力。隨著基礎研究的繼續深入和產業應用場景的不斷拓展，大模型正在成為這輪科技革命和產業變革的核心驅動力。大模型的興起，打開了產業通向數據驅動、智能決策時代的大門。此前IBM商業價值研究院曾在其《值得押注的七大投資決策》報告中指出，未來十年，生成式AI和先進計算的廣泛應用將徹底變革千行百業的商業模式。數據將是未來最重要的生產要素，人工智能則會是最核心的生產工具，數據與智能的結合將帶來生產力的大幅提升，為千行百業注入新的發展動能，推動產業實現智能化、高端化、綠色化的跨越式發展。過去一年，基礎大模型、產業大模型和產業大模型應用如雨后春筍般涌現，面向產業的探索亟待深入。在制造、能源、醫療健康、物流、交通、金融、IT服務、文娛等行業都已經出現了產業大模型以及產業大模型應用。相較而言，中國在基礎大模型的研發上還與當前全球最先進水平存在一定差距，在內容生成、辦公等產業場景的應用深度上也需探索進一步突破。但是，隨著基礎大模型的業務格局走向穩定，越來越多的企業開始在更多具體的產業場景中尋找商業機會，從制造到醫療、從政務到金融，中國在產業大模型的應用廣度、規模效應和靈活度上正在展現出一定的競爭優勢。在這個趨勢下，大模型的產業應用會進一步提速，產業大模型應用的數量也會大幅增加。這將帶來兩個直接影響：一個是實體產業端智能化、高端化、綠色化升級的浪潮會催生出更多豐富的科技工具、展現出更具爆發力和指數級的科技轉型效果；另一個則是實體產業端將會感受到“亂花迷人眼”，在洶涌而來的AI產業大模型應用面前難以進行全面而精準的決策判斷。面向未來，為了更好地銜接前沿科技工具和實體產業轉型，我們應該在實踐中不斷積累海量行業數據、深入梳理產業痛點、引導科研成果的落地轉化，以前沿科技創新有效推動實體產業創新和新質生產力發展，孵化新模式、新動能、新思維，“以智賦用、以用促當然，現如今大模型的發展也面臨著一些基礎層的挑戰和問題。算力體量、成本和數據體量都亟需進一步改善；數據安全、隱私保護、算法公平等問題需要得到充分關注和解決；大模型的產業應用和交叉領域建設，更需要培養和提升一大批產業內數智化人才的梯要解決這些問題和挑戰，打牢大模型的發展基礎，搶占下一輪全球科技競爭前沿位置，需要政產學研用各方通力合作，通盤規劃，構建通暢有效的科研落地體系和產業政策指導，規范大模型健康有序地融入行業場景，鼓勵傳統企業加快產業大模型共建與數智化轉型升級的實踐步伐，推出一批基于各個行業應用場景的示范性案例，形成產業大模型應用評價標準，凝聚各方共識，為先進科技融入傳統產業提供進一步助力，加快支持傳統產業提質增效。面向更長遠的未來，大模型在千行百業的應用和發展，將打開一扇通向新時代的大門，切實推動千行百業的生產力爆發和生產模式升級。010304052.網上辦事大廳—中科極限元（杭州）智能科技股份有限公司33053.場景支撐系統—中科極限元（杭州）智能科技股份有限公司332.資本大舉涌入催動大模型產業應用074.面向智慧稅務領域的行業AI大模型—阿里云計算有限公司333.大模型為傳統產業帶來結構性增量095.中國電信政務大模型—中國電信股份有限公司北京分公司346.武漢經開美麗社區大模型—中電云計算技術有限公司347.某某大數據集團輕應用孵化平臺—解放號網絡科技有限公司348.金融專業大模型—可之（寧波）人工智能科技有限公司349.金融專業大模型—可之（寧波）人工智能科技有限公司3510.基于大模型的智能文檔處理平臺—北京文因互聯科技有限公司3512.基于大模型的研報解析智能化—北京文因互聯科技有限公司3513.XX銀行金融私有化領域大模型的示范應用—三六零數字安全科技集團有限公司3614.基于生成式大模型的銀行業務場景應用示范—北京百度網訊科技有限公司36第四章：大模型產業應用的中國進行時2115.止愈Medbot醫學內容生成與問答—南京柯基數據科技有限公司362216.電子病歷生成的應用—首都醫科大學附屬北京友誼醫院362417.勃小智RAG醫學資料檢索增強—南京柯基數據科技有限公司372818.養老行業模型服務項目—卓世科技（海南）有限公司373019.法律法規文檔問答與總結—南京柯基數據科技有限公司3738.基于火炬行業大模型的某智家智能化門戶應用—科訊嘉聯信息技術有限公4339.ChatAC平臺智能客服—曙光智算信息技術有限公司4340.基于火炬行業大模型的AI教培和輔助營銷機器人應用—科訊嘉聯信息技術有限公司4320.數字中醫大模型—北京智譜華章科技有限公司3741.大模型+Agent在工業車輛智能運維場景—愛動超越人工智能科技（北京）有限責任公司4321.智能配餐大模型—北京健康有益科技有限公司3842.義烏商城大模型—北京面壁智能科技有限責任公司4422.基于安全可控的多模態大模型的重大疾病早期篩查平臺43.地產物業場景行業大模型創新應用—騰訊云計算(北京)有限責任公司44—深思考人工智能機器人科技（北京）有限公司3844.設牛—貝殼找房（北京）科技有限公司4423.售后服務系統—中科極限元（杭州）智能科技股份有限公司3845.AI伴考智能系統—中科創4424.某工業控制器頭部企業專家系統—中工互聯（北京）科技集團有限公司3946.基于百川大模型的知識問答—北京百川智能科技4525.工業專業大模型—可之（寧波）人工智能科技有限公司3947.思必馳大模型在智能家居產品的應用—思必馳科技股份4526.服裝設計大模型—AIGC賦能時尚設計及營銷—北京清博智能科技有限公司3948.玲瓏AI工具—北京新鋒未來科技有限公司4527.某軍工企業工業大模型智能體應用案例—中工互聯（北京）科技集團有限公司4049.基于文心千帆大模型的智慧辦公應用示范—北京百度網訊科技有限公司4528.基于百川大模型的影視角色扮演—北京百川智能科技有限公司4050.某中央媒體AIGC智能助手—拓爾思信息技術股份有限公司4629.基于百川大模型的游戲角色對話生成示范—北京百川智能科技有限公司40464631.AI數字人李白數字藝術展—央博數字傳媒科技有限公司4153.法律大模型—北京4754.施工現場技術管理大模型—筑訊(北京)科技有限公司4733.思必馳大模型在智能座艙的應用—思必馳科技股份有限公司4155.大語言模型服務—上海天壤智能科技有限4734.基于DriveGPT大模型的自動駕駛應用示范—毫末智行科技有限公司4256.某國產新能源企業綜合能源4835.車輛管控大數據綜合平臺、智慧交通數字孿生系統—北京卓視智通科技有限責任公司4257.面向消費品制造領域的品商大模型—北京4836.基于政務問視大模型的智慧交通應用示范—解放號網絡科技有限公司4237.智能客服行業模型服務—卓世科技（海南）有限公司4258.運維專業大模型—可之（寧波）48Page01PagePage01【產業大模型應用白皮書】ABSTRACT隨著時間的推移，世界科技飛速發展，在各個領域都越產業大模型是利用不同產業的專業知識對通用大模型進本白皮書分為五個部分：第一部分主要介紹大模型的發了相關分析和整理；第五部分介紹了產業大模型應用過來越多的見到人工智能的身影，其在產業領域的影響尤行微調，更好滿足能源、金融、制造、交通物流、文娛展已經進入第二階段，即由需求推動進行產業應用的階程中需要應對的技術和非技術層面的挑戰，并提出要打為明顯。在可預見的未來，人工智能技術將會進一步的推動產業升級和變革。我國政府高度重視人工智能產業等不同領域的產業升級需求。這種模型能夠處理和分析海量的行業數據，從而提供洞察力，幫助企業做出更智段，技術、資本、政策正在共同催生更豐富的產業大模型應用；第二部分則是在技術角度探討了從通用大模型通政產學研用的多方協作，共同應對挑戰。發展，在大力發展扶持人工產業的同時，也在不斷完善到產業大模型應用的實現邏輯，以及產業大模型應用對我們希望這本白皮書能為相關企業負責人和技術研究關于支持人工智能技術的研究與應用的政策。能力。產業大模型應用則是在產業大模型基礎上，聚焦產業中的更細分場景實現的具體應用。同時產業大模型產業的價值，判斷產業大模型應用還處在“生成”能力的應用階段；第三部分闡述了形成標準對落地產業大模型人員提供有益的參考，推動產業大模型技術的研究與應用，助力我國產業智能化發展。同時，我們也期待與在這樣的時代與國家背景下，我們撰寫了這本《產業大的構建與應用，將有力推動產業智能化發展，促進我國應用的重要性，以及產業大模型應用落地過程中需要關廣大讀者共同探討產業大模型的發展前景，為我國人工模型應用白皮書》，旨在探討產業大模型在產業發展中的落地應用，并且為產業端準確判斷產業大模型應用的數字經濟轉型升級。隨著大模型在各個產業的應用，相關產業鏈上的企業也將受益，形成良好的產業生態。注到的五大核心指標和企業判斷產業大模型應用價值的工具箱；第四部分針對?集的產業大模型應用案例，依智能產業的發展貢獻力量。價值提供參考，為加快形成大模型賦能實體產業轉型升級的政產學研用體系提供思考支持。據評價工具箱精選出58個典型案例，并對這些案例進行最后，感謝各位讀者對這本白皮書的關注與支持，希望它能為您的產業發展提供新的思路和啟示。Page04PagePage04【產業大模型應用白皮書】Chapter1大模型，或者說生成式人工智能，已經度過了由技術驅動的“第一階段”，正在向由客戶需求驅動的“第二階段”邁進。第一階段技術的突破點燃了大模型的燎原之火，“基礎大模型”紛紛出現，推動AI完成了從判別式向生成式、從定制向通用的轉化。進入第二階段，資本繼續涌入，激發了大模型在具體產業場景中實現落地，開始在磨合中探索大模型賦能千行百業的正確模式，形成一批“大模型產業應用”。大模型作為核心也將進一步激活出產業，特別是傳統產業在自動化、數字化轉型中積累的數字資產，將虛實融合推向一個嶄新階段，成為實現產業智慧化、綠色化升級的抓手。（一）技術突破點燃燎原之火Chapter1（一）技術突破點燃燎原之火生成式AI的出現，為人們打開了通向通用人工智能（AGI，Arti?cialGeneralIntelligence）的大門。以2022年11月302012年2017年2018年2020年2022年多倫多大學教授GeoffreyHinton和他的學生AlexKrizhevsky、IlyaSutskever使用名為AlexNet的深度神經網絡，獲得了該年度ImageNet競賽冠軍，引領研究者將深度學習應用于自然語言處理（NLP）、推薦系統、機器人等領域，并開始將GPU應用于運算加速。Google的研究團隊在論文《AttentionisAllYouNeed》中提出了一種基于自注意力機制（self-at-tention）的神經網絡模型Transformer，具備更強的并行計算能力、長序列處理能力和語義特?理解能力，被廣泛應用于機器翻譯、文本生成等任務。GoogleAI研究院在Transformer基礎上提出了預訓練模型Bert，全稱為BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers。Bert的邏輯是通過對海量無標注數據的無監督學習訓練出具備“基本常識”的大模型，然后通過少量標注數據微調大模型，使其具備處理“專業”任務的能力。Bert進一步提升了大模型的自然語言處理能力。在Bert奠定的“預訓練+微調”訓練范式基礎上，OpenAI在論文《LanguageModelsareFew-ShotLearners》中提出了同樣以Transformer為基礎的GPT-3，全稱為GeneralPretrainedTransform-er-3。GPT-3擁有1750億個參數，具備了突破性性的理解、生成和涌現能力。Dalle-2、StableDiffusion、Imagen、Midjourney等生成式人工智能工具相繼出現，人工智能生成內容（AIGC，AI-GeneratedContent）開始走出小圈子，直到OpenAI發布基于GPT-3.5的ChatGPT，將這一波生成式AI浪潮完全引爆。從基礎大模型到行業大模型，點燃了大模型規模化應用的燎原之火。【產業大模型應用白皮書】（二）大模型發展進入興奮期技術層面引爆點的到來，也推動大模型發展進入一個興奮期。在全球各國產業政策端，美國、中國、歐洲紛紛發布政策，加快“科技軍備競賽”，搶占人工智能產業發展的地緣制高點，加速AI技術的產業落地應用和實踐成果，可以說，大模型已經成為本年度最為新興的舉國科技戰略布局的必爭之地。在大模型技術最為蓬勃的美國市場，資本端正不斷涌入大模型領域，為人工智能技術的發展和人工智能賦能產業應用提供資源支持；在AI應用生態廣闊的中國產業端，大模型時代的到來正在加速傳統產業的智能化、綠色化、高端化改造進程，驅動著新型工業化和高質量增長的轉化實現。Page0501.大模型成為國家戰略布局關鍵節點產業大模型的應用對于國家發展人工智能有著重要意義，是推動國家數字化發展進程，加快各產業信息化、智能化建設的重要抓手。首先，產業大模型應用可以提高產業智能化水平，促進產業升級，進而提升國家整體產業競爭力。其次，產業大模型應用可以帶動相關領域如數據科學、計算機科學、自然語言處理等技術的進步，為國家科技創新提供強大支持。同時，隨著大數據和人工智能技術的發展，信息安全已成為國家安全的重要組成部分，產業大模型應用可以提高國家信息安全防護能力，保障國家信息安全。也因此，大模型已然成為大國的必爭之地，獲得大模型競爭入場券的國家都在不遺余力地扶持本國企業在大模型領域開展研究和應用。從目前的情況來看，中美仍然是大模型競爭的主要參與者。美國在算法架構的基礎研究、基礎大模型的開發上處于領先優勢，在OpenAI、微軟、Google等科技企業的引領下，美國已經推出了ChatGPT、Midjourney、Copilot等引發全球關注的大模型應用。中國則在基礎大模型研究上緊隨其后，并在大模型產業應用方面進行了更豐富地探索，但還缺少相應的標桿性案例。在美國，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）向OpenAI提供資助，支持其開發ChatGPT；美國國家科學基金會（NSF）也在向大語言模型研究提供資助；針對人工智能領域的企業，美國政府提供了優惠政策，鼓勵企業進行研發投資。在歐洲，歐盟計劃投資7.5億元用于支持包括大語言模型相關研究在內的人工智能技術研發；歐洲研究委員會(ERC）也設立了專門的人工智能基金，用于資助具有創新性和顛覆性的人工智能研究項目。就國家而言，德國政府在2023年設立了1億歐元（約合人民幣7.4億元）的基金，以支持在人工智能領域的創新性研究和開發。英國政府為在英國進行研發活動的公司提供了稅收減免，這些公司可以獲得最高100%的稅收減免，用于支付研發費用。同時，使用人工智能技術的公司也可以從英國政府處獲得高達20%的投資稅收抵免，用于購買和使用AI技術。此外，英國政府還推出了一項AI研發加速器計劃，旨在提供資金，支持初創公司和創業公司進行AI研發。在中國，人工智能技術從基礎技術研發到產業應用也都獲得了一些政策層面的支持。中國國家發改委在2020年發布的《關于加快推進數字經濟發展的實施意見》其中提出要加快人工智能、大數據等新一代信息技術的發展，推動產業數字化轉型。2021年中國國家自然科學基金委員會、中國工業和信息化部等部門發布的《人工智能領域科技計劃指南》與《關于促進人工智能和實體經濟深度融合發展的指導意見》提出支持人工智能基礎理論、關鍵技術、應用示范等研究，著力推動大型人工智能模型的研究和人工智能與實體經濟深度融合，加快產業智能化升級。2022年中國科技部等六部門聯合Page06【產業大模型應用白皮書】Chapter1印發的《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》中提到，鼓勵在制造、農業、物流、金融、商務、家居等重點產業深入挖掘人工智能技術應用場景，促進智能經濟高端高效發展。在大模型曝光頻率最高的2023年，中國領先出臺了政策，來規范和扶持人工智能產業健康發展。4月11日，中國國家互聯網信息辦公室發布了關于《生成式人工智能服務管理辦法（?求意見稿）》，促進生成式人工智能健康發展和規范應用。7月13日，由中國國家網信辦聯合國家發展改革委、教育部、科技部、工業和信息化部、公安部、廣電總局共同發布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》。中國的地方政府也已經出臺了一些政策，側重鼓勵大模型實現產業應用。北京市發布《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案（2023-2025年）》和《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施》等政策文件，對人工智能產業大模型應用的發展提出了明確的要求和目標。上海市印發《上海市推動人工智能大模型創新發展若干措施（2023-2025年）》，支持大模型在智能制造、生物醫藥、集成電路等領域的示范性應用。廣東、安徽也出臺政策性文件，推動大模型在產業端實現應用創新。從各國目前的實踐來看，宏觀產業政策端的規劃與發力，將在很大程度上決定著國家間以技術創新、產業迭代為核心的“技術主權戰”和競爭走向。特別是在人類社會進入大模型時代的當下窗口期，技術的突破發展與Page07產業的吸收應用，需要依賴于長周期、高風險、大體量的資源投入和模式改造，統籌各類科技規劃指導意見、新型應用場景指導意見和傳統產業轉型能力建設。預計更多國家級產業政策將在大模型全面落地過程中發揮出關鍵引導作用，形成因勢利導，全面統籌優勢，實現全球科技主體間競爭的規模化趕超。科研界和產業界則將不斷提供關鍵實踐，前沿觀點，經驗梳理，趨勢判斷，形成整合思維，為產業政策的下一階段布局形成有效助力，并通過更豐富、更深度、更多維度的落地應用，梳理新問題、新觀點、新場景、新方案，繼續貢獻各方思考，為下一步產業政策和產業結構的完善升級建言獻策。面向未來，政產學研用的模式優勢，必將在產業AI大模型時代淋漓盡致展現，成為國家間科技力和創新力競爭的充要條件。02.資本大舉涌入催動大模型產業應用大模型的技術突破使其具備了解決復雜問題、生成高質量內容的能力，對推動傳統產業智能化升級、培育新動能具有重要作用。大模型在金融、醫療、教育、媒體等多個領域的應用，正在創造出新的商業模式和商業機會。第三方市場研究機構Gartner預測，到2026年，超過80%的企業將在生產環境中使用生成式人工智能API/模型和支持生成式人工智能的應用程序，而2023年這一比例還不到5%。這吸引了大量的資本進入其中，為大模型從技術發展走向產業落地帶來了充裕的資金支持。尤其是在一些細分市場和應用場景中，優秀的模型和技術解決方案可能會形成較強的市場壁壘，早期投資有望獲得較高的回報。在全球范圍內，大模型技術的研究與應用成為資本競爭的新高地。中國企業和研究機構在這一領域的投入和布局，不僅滿足了國內市場需求，也是在國際競爭中搶占著有利位置。在美國，PitchBook數據顯示，2022年，硅谷的風投資本向生成式AI公司共投入13.7億美元（折合人民幣約93.69億元），幾乎達到了過去5年的總和，2023年則直接飆升到21億美元。成立于2009年的美國的知名風險投資公司a16z（AndreessenHorowitz），重點關注人工智能、大數據、網絡安全、軟件開發、硬件設備等方向，目前已經投資了多個人工智能項目，如自動駕駛技術公司Nauto、AI大模型公司DeepMind、Pinterest、Lyft等。全球知名的私募股權投資公司BainCapital（貝恩資本）投資領域涵蓋消費品、醫療保健、科技、電信、金融服務、工業品等多個行業。該公司目前大量投資包括人工智能、大數據、網絡安全等科技領域項目以及GitHub等大模型應用企業。微軟、Google、英偉達也分別投資了OpenAI、Anthropic和In?ectionAI等大模型創業公司。在中國，創業邦研究中心發布的《2023年H1AIGC產業報告》顯示，2023年上半年，中國國內AIGC領域的融資事件共57起，已披露融資總額63.13億元，涉及投資機構數66家。中國互聯網頭部企業的特點是一邊布局自有大模型業務，一邊投資大模型領域的創業企業。騰訊不僅推出了自己的大模型——騰訊混元，應用于廣告、內容審核等領域，還投資了人工智能醫療診斷公司推想科技、MiniMax、等多個大模型相關項目。阿里巴巴同樣推出了大模型產品——通義千問，并投資了零一萬物、商湯科技。美團收購了王慧文的大模型創業項目光年之外。王小川的百川智能獲得了騰訊、阿里、小米，清華系的Page08【產業大模型應用白皮書】（三）從技術驅動到需求驅動Chapter1（三）從技術驅動到需求驅動智譜AI背后則是騰訊、阿里、美團。機構方面，紅杉資本投資了ProjectAI2.0、月之暗面、深言科技等大模型項目，經緯創投投資了銜遠科技，聯想創投和創新工場都投資了瀾舟科技。產業大模型應用之所以能夠吸引大量資本，是因為其代表了技術發展的方向，與國家戰略需求相契合，具有廣闊的市場空間和商業潛力，同時也符合投資者對于回報的預期。隨著技術的進一步成熟和應用的深入，預計未來這一領域還將持續有資本流入。03.大模型為傳統產業帶來結構性增量政策與資本共同發力的同時，企業和產業也在對大模型報以越來越高的期待。針對企業，Gartner認為，生成人工智能可以在四個方面帶來改變：在整個組織中推廣生成式人工智能的使用，將極大提升自動化范圍，有效提升生產力、降低成本、拉動新的業務增長機會；生成式人工智能有能力改變幾乎所有企業的競爭方式和工作方式；生成式人工智能將在廣泛的角色和業務中得到推廣應用；通過生成式人工智能的自然文本模式，可使員工、用戶高效利用企業內部、外部海量數據。Page09在產業端，近些年數字化轉型的新要求不斷被提出，我國各產業均面臨數字化轉型的問題，在這個過程中各個產業都涌現出更多可以依靠大模型得到更好解決的需首先隨著消費者對產品和服務的需求日益多樣化，企業需要更好地了解和滿足用戶個性化需求。大模型具備強大的學習和理解能力，能夠對海量數據進行高效處理和分析，為企業提供個性化、精準化的服務。其次，大模型可以應用于各個產業，幫助企業提高生產管理效率，實現自動化、智能化的生產和服務。通過機器學習和人工智能技術，企業可以降低成本、提高生產效率，實現業務流程的優化。再次，在產業升級的方向上，大模型有助于企業深入挖掘潛在商機，引領產業向更高附加值、更高技術含量的方向發展。大模型可以為企業帶來新的業務模式和解決方案，促進產業鏈的升級和轉型。同時，在創新科研領域，大模型的應用具有重要意義。通過對大量數據的挖掘和分析，大模型可以輔助科學家探索未知領域，加速科研進展，為各產業提供技術創新最后，在跨界合作方面，大模型可以作為一種通用技術平臺，整合各個產業的資源和數據，促進產業間的協作和互動。跨界合作不僅有助于拓展企業業務，還可以推動產業發展，實現產業間的優勢互補和共同繁榮。紅杉美國的兩位投資人SonyaHuang和PatGrady在報告《GenerativeAI’sActTwo》中認為，大模型市場經歷了第一幕對基礎模型這個創造工具的錘煉之后，開始進入到端到端地解決人類問題的第二幕。第二幕的應用與此前的應用將有所不同，它們??會將基礎大模型作為解決方案的一部分，而不是整個解決方案。事實上，這份報告中描述的第一幕到第二幕的變化，也正是大模型從基礎技術研發走向產業場景應用，由技術驅動發展到由需求驅動發展的過程。目前我們可以看到能源行業、制造業、金融行業、IT服務行業、互聯網及電商行業、咨詢服務行業、公關廣告行業、出版、游戲行業、軟件開發、醫療健康等行業，都已經有企業在嘗試利用大模型提升自身的業務水平，為問題找到更好的解決方案。ElectricPowerIndustry在電力行業，日常運維工作人員可以借助大模型，自動生成業務數據的處理結果，輔助檢索處理巡檢數據；電力調度工作人員可以憑借大模型的協助，針對電網異常情況快速自動化生成處置預案，以及時響應電力市場調節要求，使預案更加安全、高效且成本更低。ManufacturingIndustry在制造業，大模型可以預測維護減少停機時間，優化生產流程提高效率，優化質量檢測模型以提升產品質量，能夠幫助制造業解決生產效率低、維護成本高、產品質量不一等痛點。大模型的多模態能力可以提升工業視覺質檢、安全生產檢測、精益生產管理等生產環節的能力，同時還可以服務于一線研發人員，輔助工業設計和產品圖片生成，提升整體的生產力。FinancialIndustry在金融行業，工商銀行、農業銀行、中國銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業銀行、華夏銀行、浙商銀行等9家銀行，在半年報中明確提出，已經在探索大模型的應用，諸如數字營業廳、智能客服、金融產品智能推薦、客戶分析及沉睡客戶喚醒、貸后報告生成等場景成為首批大模型在金融領域的應用試點。除銀行外，券商、基金等在投資領域也開始嘗試使用大模型，智能投顧、智能投研、智能風控、智能審計助手等場景，也都是相應的探索熱點。JPMorgan運用大模型進行風險管理、欺詐檢測、以及客戶服務自動化。螞蟻集團在通過大模型進行信用評分、智能投資顧問服務以及智能風險管理。ITServiceIndustry在IT服務行業，金山、中軟國際、用友等老牌IT企業，均已將大模型技術融合于其產品之中，例如金Page10【產業大模型應用白皮書】Chapter1Chapter2山推出了WPSAI，中軟國際推出了模型工廠，用友推出了企業服務大模型YonGPT。特別是對于智能客服技術提供商，紛紛推出各種增強傳統智能客服系統能力的大模型應用，得到了其客戶的廣泛好評。Internet&ECIndustry在互聯網及電商行業，大模型技術早已被廣泛應用于各種推薦系統，成為互聯網企業已經構筑完善的結構化知識體系，與人類用戶之間實現更高效更便捷溝通互動的人機橋梁。在互聯網領域，Google正在使用大模型進行搜索優化、自然語言理解、翻譯和語音識別。Meta則利用大模型進行內容推薦、圖像和視頻分析，增強社交媒體的用戶體驗。在電商行業，亞馬遜和阿里巴巴同樣也在利用大模型優化產品推薦系統、智能客服以及供應鏈ConsultingServiceIndustry在咨詢服務行業，對于已經高度數字化的服務提供商，目前已經開始使用大模型完成客戶信息的智能化初篩、初審，從而降低服務成本，提高服務效率，將原來高度依賴專業服務人員的部分初級工作，下沉到由大模型自動完成，從而實現了服務普惠，讓更多潛在客戶可以享受低成本的服務。Media&GamesIndustry在傳媒公關廣告、出版、游戲等行業，使用大模型，特別是文生圖、文生視頻等大模型，可以有效降低原畫設計等環節的成本，提高內容生成效率，加快與客戶基于內容的溝通頻率。迪士尼將大模型應用于觀眾分析、內容創作以及市場營銷策略優化。SoftwareDevelopmentIndustry在軟件程序開發領域，作為程序員編程智能助手，大模型的初步應用已經取得了明顯的成效，部分企業表示，在應用了大模型助手后，其程序員的工作效率，普遍得到了10-30%的提高。HealthcareIndustry在健康領域，大模型的應用正在幫助提高疾病診斷的準確性和效率，提供個性化的治療方案，優化醫療資源配置。百度發布的產業級醫療人工智能大模型靈醫大模型面向醫療場景提供臨床決策支持、眼底篩查、智慧病案、智能審方、慢病管理等解決方案支持。IBMWatsonHealth也在使用大模型輔助臨床決策、醫學研究以及醫療影像分析。DeepMind將大模型應用于蛋白質結構預測，已經破解了2億多個結構，幾乎涵蓋了地球上所有已進行過基因組測序的生物體。從當前大模型的行業應用發展中可以看到，現階段的大成”任務主要指文本生成、對話系統、語言翻譯等，大模型可以通過分析大量文本數據、甚至多模態數據，學習內容的生成規律和內在語義關系，從而生成高質量的內容輸出。“決策”任務則主要指大模型通常需要處理連續的數值變量，根據結構做出決策或預測未來。受限于大部分行業對容錯率的嚴格要求和大模型的幻覺，這類“決策”任務目前并沒有發揮出實際的應用效果。（一）產業大模型應用的特?大模型的訓練通常需要海量數據、大量計算資源和高效的算法共同完成。一般而言，大模型分為預訓練、指令微調（instructiontuning）和人類反饋強化學習三個階段。預訓練是為了得到基座模型；指令微調是為了釋放基座模型的能力，使模型可以理解用戶指令；人類反饋強化學習是為了在價值觀等方面與人類對齊（alignment）。實現有效處理和理解大量不同類型數據（如文本、圖像、聲音等）是大模型的一項關鍵能力。在理解和生成自然語言方面，現階段的大模型具備了更強的語境理解、情感分析、語言生成等能力。在此基礎上，一些大模型升級了多模態學習能力，能夠處理并整合文本、圖像等多種類型的數據，更有效理解復雜查詢和生成豐富內容。相較更適合解決特定問題的傳統人工智能模型，現階段的大模型提供了更高級別的靈活性、泛化能力和處理復雜性，適合跨領域和多任務應用。大模型能夠根據不同用戶的需求和偏好進行個性化調整，提供更準確和相關的信息。隨著時間的推移，大模型還可以通過持續學習和優化算法來提高其性能和準確性。這些技術能力決定了大模型在處理復雜問題、提高效率和精確度方面能夠發揮出關鍵作用。Page12PagePage12Page14PagePage14【產業大模型應用白皮書】傳統人工智能模型與大模型對比大模型基本維度傳統人工智能模型能夠處理更復雜、多元的問題。例通常專注于解決特定問題，如視覺如，可以同時處理語言、圖像和其他類型的數據，提供更全面的解決處理能力和復雜性識別或聲音檢測。這些模型通常是針對特定任務訓練的，處理能力相方案對有限使用大量數據進行訓練，具有更強的泛化能力和自我學習能力數據和學習能力依賴于較少的數據，通常在有限的數據集上進行訓練和優化具有更廣泛的應用范圍，可以跨領域工作應用范圍和靈活性應用范圍通常局限于其被設計和訓練的特定領域能夠提供更高水平的個性化服務，適應不同用戶的需求個性化和適應性通常缺乏個性化能力，難以根據用戶的具體需求進行調整雖然在某些特定任務上可能不如專用模型高效，但在處理多任務和復雜場景時顯示出更強大的能力性能和效率在特定任務上可能表現出高效率和高精度需要更多的計算資源和數據，因此在訓練和部署上可能更昂貴成本和資源需求通常需要較少的計算資源和成本在大模型具備的這些基礎特性上，大模型落地應用需要包括基礎大模型的基礎通用能力、產業模型的知識增強，同時需要針對特定的任務場景進行專項任務的訓練及提升和針對不同的任務進行拆解和協同，最終通過基礎大模型、行業模型及專用模型分工協作才能形成一個完整的解決方案，也就是本白皮書中所指的產業大模型應用。（二）產業大模型應用的技術關鍵環節目前來看，對于大模型的落地應用，在社會層面還存在若干誤解，例如：混淆基礎大模型與行業大模型的區別，混淆行業大模型與大模型行業應用的區別等，上述誤解主要源自于缺乏對大模型技術的了解，以及對大模型行業應用工程化的了解。基礎大模型通常具有理解、生成、邏輯推理、自然語言處理、多模態、BI分析等通用性的底層能力，可以應用于多個行業和場景，但可能缺乏針對特定領域的精細優化。行業大模型則是針對某一特定行業進行知識增強等訓練和優化的大模型，例如金融行業模型、醫療行業模型等，它們通常具有較強的行業特性，能夠更好地滿足該行業的特定需求。產業大模型應用則是針對某一具體場景進行專項訓練和提升之后的產品，例如智能客服、智能推薦等，它們具有較強的場景特性，具備場景任務拆解、執行場景任務等能力，能夠更好地滿足該場景的特定需求。這也決定了實現大模型產業應用主要包括3個關鍵技術環首先需要有“合適”的基礎大模型支撐，提供高性價比的通用能力，如理解、生成、邏輯、記憶、自然語言處理、編程語言處理等。之所以用“合適”而非“優秀”來作為基礎大模型的定義，因為要充分考慮性價比，雖然一般意義上，規模更大的模型，也具有更強的通用能力，但是其調用（閉源模型）和獲得商業授權及部署（開源模型）成本都更高。其次，需要針對基礎大模型，做相應的知識增強，形成行業大模型，可能還有模型瘦身工作。知識增強主要是通過引入行業里特有的行業知識圖譜、特有的數據、擁有深度行業專家Know-how認知的專家經驗等內容，將數據與知識進行融合，從prompt、知識服務、結果、價值觀等方面進行全方位增強。因為大模型本質上可以看做是一種對知識的有損壓縮，通用大模型一般情況下并不會充分存儲行業知識，而企業內部的相關知識，更是不可能被通用大模型存儲，所以必須要做知識增強工作。知識增強工作既包括微調訓練，即將相關知識直接壓縮到大模型的參數中，也包括采用向量數據庫等方式，將相關知識轉化為向量存儲，并可以隨時被大模型調用。模型瘦身指對大模型進行壓縮蒸餾，以減小其對各種計算資源的占用，從而降低用戶企業的算力投入。最后，需要針對第二步已經完成的“行業大模型”，做任務增強工作。在當前的一些領域行業知識問答的準確率相對較低，即便采用外掛向量數據庫存儲知識，也無法達到很高的準確率。因此,通過知識圖譜增強、價值觀增強、糾錯等多種技術，從內容準確性、邏輯準確性、價值觀準確性等維度提升模型生成內容的可控性,才能讓行業大模型的最終表現符合用戶預期。Page15PagePage15【產業大模型應用白皮書】（三）產業大模型應用賦能產業的技能模塊現階段，產業大模型應用在賦能傳統產業時，已經形成了一系列核心技能模塊，并以這些技能模塊為基礎結合具體場景組合出了不同的產業轉型升級工具，幫助產業實現了效率提升、成本降低、用戶體驗增強等目標。以下是七個核心技能模塊：Chapter3產業大模型應用在賦能傳統產業時的七個核心技能模塊技能模塊應用場景應用行業內容生成自動化生成報告、新聞稿、市場營銷文案，以及個性化的客戶溝通材料媒體、廣告、市場營銷、客戶服務智能問答提供自動客服、技術支持、用戶交互界面，解答客戶咨詢制造、零售、電信、金融服務、醫療保健數據分析深入分析大數據，提供洞察，優化決策過程金融服務、零售、制造業、物流圖像和視頻分析自動圖像識別、視頻內容分析，用于監控、質量控制、客戶行為分析制造業、零售、安全、媒體語音識別和處理轉換語音為文本，語音控制系統，自動化語音服務客戶服務、智能家居、智能汽車個性化推薦基于用戶行為和偏好，提供個性化產品和服務推薦電子商務、信息服務、在線教育金融市場、零售、能源、農業預測建模基于歷史數據預測未來趨勢，如市場金融市場、零售、能源、農業預測建模需求、價格變動理想狀態下，大模型的產業應用有著光明的前景。于企業而言，大模型的應用能夠通過智能化與自動化手段，幫助企業降本增效，提升企業競爭力。在管理方面大模型可以優化企業內部的業務流程，提高業務的處理速度，減少人工干預的錯誤成本，提升業務處理準確性。在業務模式方面，大模型幫助企業研發新的產品與服務，開拓新市場的同時，也可以通過其對企業內外部的數據分析為企業提供更科學、準確的依據從而提升決策水平。在同一產業內部，大模型的應用可以推動產業鏈的整合和升級，促進產業結構的優化和調整，使得產業能夠更好的滿足用戶的需求，提高產品和服務的質量，增強產業競爭力。在社會層面大模型應用還能夠帶動相關領域的人才培養，為產業提供專業高素質的人才，同時大模型在環保、節能、公益等領域的應用，有助于企業履行社會責任，為社會可持續發展做出貢獻。但是，正如《GenerativeAI’sActTwo》報告所指出的，進入需求驅動階段的大模型行業需要面向產業應用方證明自己的價值，而不只是面向問題拋出具有想象力的構想。基礎大模型和產業大模型創造了面向未來的基礎設施，越來越豐富的產業大模型應用指向了眾多場景和需求，Agent和Copilot已經滲透到大量創業公司的商業計劃書中，這些都讓大模型的產業應用快速進入到一個淬火煉金的階段——行業在應用中形成評價標準，企業在嘗試中養成鑒別能力。Page17PagePage17產業大模型應用的五大核心指標算力的性價比安全性04安全性方面安全性方面，產業大模型應用應該保護訓練和應用數據不被未授權訪問或泄露，并且具備對抗惡意輸入和攻擊的能力。當然，合格的產業大模型應用要以遵守相關的法律和行業標準為前提。05部署可行性方面【產業大模型應用白皮書】產業大模型應用的五大核心指標算力的性價比安全性04安全性方面安全性方面，產業大模型應用應該保護訓練和應用數據不被未授權訪問或泄露，并且具備對抗惡意輸入和攻擊的能力。當然，合格的產業大模型應用要以遵守相關的法律和行業標準為前提。05部署可行性方面（一）大模型產業應用需要評價標準由于大模型的復雜性和應用場景的多樣性，如何評價其性能和效果，證明產業大模型應用的價值，成為面向下一階段的一個極具挑戰性的問題。建立一套科學、合理、完善的評價體系對于大模型的應用至關重要，它能夠推動技術進步，促進產業發展，同時確保技術應用的合規性和社會效益。首先，統一的評價標準可以幫助產業端更加客觀地比較不同大模型的性能。通過標準化流程和指標體系，產業端可以從多個維度對大模型進行綜合評估，包括業務需求滿足度、算法的準確性、效率、以及模型的安全性等。這樣，產業端不僅可以評估模型的技術性能，還可以評價其在實際應用中的表現，從而挑選出更適合特定場景需求的模型。其次，完善的評價體系對于推動大模型的健康發展具有高模型在某些基準測試上的表現，這種現象不僅損害了公平競爭的環境，還可能導致模型過度優化，從而降低其泛化能力和長期穩定性。一個完善的評價體系能夠有效地減少這類問題，鼓勵廠商專注于提升模型的實際應此外，標準化的評價體系有助于促進大模型的產業化應用。模型開發只是第一步，如何有效地部署、運營和維護模型，以及如何確保其在實際應用中的穩定性和可靠性，同樣重要。產業大模型標準，覆蓋了模型化、能力化、工程化、產業化等各個方面，有助于推動大模型從研發到應用的全過程標準化，提升整個行業的水平。最后，一個良好的評價體系還應當關注模型的倫理和社會影響，確保其應用不僅技術上先進，而且符合社會主義核心價值觀，服務于人民的需求，促進社會的和諧穩（二）產業大模型應用的五大核心指標可控性評估產業大模型應用的效果和價值包括可控性、能力可控性增強、算力性價比、安全性和部署可行性五大核心指標。在實際應用中，需要根據具體場景和需求來平衡和優化這些指標，以實現最佳的應用效果。同時，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，這些指標也將不斷發展和完善。能力增強能力增強可行性01可控性方面可控性方面，需要優先考量產業大模型應用在執行任務時的準確性，包括預測、分類、檢測等方面的性能。同時，要保證產業大模型應用輸出內容的價值觀與社會和道德標準一致，不產生有害或偏見的結果。此外還需要保證產業大模型應用決策過程的透明度和可解釋性，有助于增強用戶信任和遵守法規要求。02能力增強方面能力增強方面，除可控性增強外，產業大模型應用需要具備檢索能力、圖譜能力和多模態處理能力，能夠在海量數據中快速、準確地找到相關信息，構建和利用知識圖譜以理解復雜的關系和概念，并能夠處理和整合多種類型數據（如文本、圖像、聲音）。03算力的性價比方面部署可行性方面，產業大模型應用要具備適應不同規模的數據和業務需求的可擴展性，能夠兼容現有系統和工具，在實際運行中可以更便利、更低成本地維護部署可行性方面，產業大模型應用要具備適應不同規模的數據和業務需求的可擴展性，能夠兼容現有系統和工具，在實際運行中可以更便利、更低成本地維護和更新。行所需的計算資源和時間；投入與產出的比例，包括訓練和部署成本；以及是否能夠在有限的計算資源下最大Page19PagePage19【產業大模型應用白皮書】（三）產業大模型應用評價工具箱大模型在賦能傳統行業應用過程中，除了對本身的能力掌握外，還需要更多的產品化和工程化的能力，需要具備科學、工程、產品、商業等多個維度的思維體系，深入的分析用戶應用場景、產品、企業、資本等多方價值訴求，從不同的維度建立起大模型在賦能傳統行業過程中的完整思維體系。這也表明，在五大核心指標基礎上，企業在具體落地產業大模型應用的過程中，需要考慮到更多維度的因素。Gartner給到三點落地產業大模型應用的建議：基于技術可行性和商業價值，創建一個優先的生成式AI應用案例矩陣，并清楚地規劃出對這些應用案例進行試點、部署和生產的時間框架；采用一種變革管理方式，優先為員工提供使用生成式AI工具的知識，使他們能夠安全自信地使用，并將其融入到員工的日常工作中，成為業務自動化的助手；構建一個快速獲利、差異化和變革性的生成式AI用例組合，并用硬性投資回報率來測試這個組合，以查看生成式AI對企業的財務收益幫助同時可打造競爭優勢。在具體的產業大模型應用選擇上，我們總結和歸納了一個產業大模型應用評價工具箱，以幫助產業和企業更精準地篩選出匹配自身需求的產業大模型應用。產業大模型應用評價工具箱業務需求分析業務需求分析數據質量評估數據質量評估業務目標業務目標性能標準性能標準用戶體驗用戶體驗數據量數據量數據多樣性數據多樣性數據更新頻率數據更新頻率數據準確性和完整性數據準確性和完整性明確大模型應用需要達成的具體業務目標明確大模型應用需要達成的具體業務目標設定期望的模型性能標準，包括準確度、響應時間等設定期望的模型性能標準，包括準確度、響應時間等評估模型對最終用戶體驗的影響評估模型對最終用戶體驗的影響可用于訓練和測試模型的數據量可用于訓練和測試模型的數據量數據在類型、來源和范圍上的多樣性數據在類型、來源和范圍上的多樣性數據更新的頻率和時效性數據更新的頻率和時效性數據的準確性和完整性水平數據的準確性和完整性水平產業大模型應用評價工具箱數據安全要求數據安全要求隱私保護隱私保護數據訪問控制數據訪問控制數據加密和安全存儲數據加密和安全存儲評估模型是否符合相關的數據隱私法規評估模型是否符合相關的數據隱私法規數據的訪問和使用權限管理數據的訪問和使用權限管理數據在傳輸和存儲過程中的安全性數據在傳輸和存儲過程中的安全性技術適應性技術適應性集成難度集成難度實際部署可行性實際部署可行性擴展性和靈活性擴展性和靈活性技術支持和維護技術支持和維護模型與現有系統和工具集成的難易程度模型與現有系統和工具集成的難易程度在實際環境中測試模型的部署效果在實際環境中測試模型的部署效果模型在不同規模和場景下的適應能力模型在不同規模和場景下的適應能力技術支持的可用性和維護模型的便利性技術支持的可用性和維護模型的便利性預期投資和回報初始投資成本初始投資成本運營成本運營成本預期收益預期收益包括硬件、軟件、人員培訓等方面的成本包括硬件、軟件、人員培訓等方面的成本長期運營中的成本，如服務器費用、維護費用等長期運營中的成本，如服務器費用、維護費用等基于業務目標，預估的收益或成本節約基于業務目標，預估的收益或成本節約法規遵從和倫理考量合規性合規性倫理審查倫理審查確保模型符合所有相關法律和行業標準確保模型符合所有相關法律和行業標準評估模型的應用是否符合倫理和社會標準評估模型的應用是否符合倫理和社會標準Page21PagePage21【產業大模型應用白皮書】Chapter4本章節將從案例覆蓋領域入手，首先分析這些案例應本章節將從案例覆蓋領域入手，首先分析這些案例應用在哪些典型行業；在此基礎上，將進一步從各案例的技術供給和用戶需求兩個維度出發，深入分析這些案例重點解決了哪些此前未被傳統技術滿足的需求，借助了大模型技術的哪些獨特能力，以及用戶對于大模型應用，除功能以外的質量、可靠性、安全性等綜合性需求；最后，總結當前大模型行業應用的共性范式，以對未來更多行業應用提供參考借鑒。展。相較而言，美國在基礎算法和通用大模型的研發上處于領先地位。中國在基礎大模型方面奮力追趕的同時，在大模型的產業應用層面展現出了更強的勢頭。一方面，智能化、高端化、綠色化的轉型升級概念在中國的各個產業中都已經深入人心，為大模型的產業應用提前進行了意識準備。另一方面，中國的產業端正處于智能化轉型的進程中，沒有歷史包袱，更易于接受新興的大模型技術。此外，相較美國，中國政府快速推出了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等法規，為大模型的產業應用提供了保障，并且在扶持政策上也更傾向于快速推動大模型的產業應用。為了更直觀地向行業用戶呈現垂類行業大模型應用能力，中關村智用人工智能研究院、中國質量認證中心、中科院計算所、西交大人機所、清華大學天津電子信息研究院、中國發展網、北京市朝陽區人工智能應用聯合會、四分儀智庫、曙光智算、清研載物人工智能基金等聯合各方在編制《產業大模型應用白皮書》的過程中，面向行業公開?集的產業大模型應用落地案例，并依據產業大模型應用評價工具箱對收集到的案例進行了分析和評價，精選出了38家企業提供的58個應用案例（附錄一為全部案例簡介），并對其進行了相關的分析和整理，旨在促進行業內信息共享與經驗交流，推動大模型更快、更好地融入產業、賦（一）案例行業應用情況簡介從應用領域看，?集到的產業大模型應用落地案例，既覆蓋了第二產業，如：工業、建筑業、能源等；更廣泛覆蓋了第三產業，包括社會公共管理服務如政務，也包括金融、法律、醫療等專業服務，還包括交通運輸業如交通、倉儲物流，計算機服務業務如IT服務、AI工具、智能客服，社會文教服務如文娛、傳媒、教育，以及電商、營銷、房地產等各個行業。*表*表1部分?集案例情況簡介所屬行業主要功能案例提供方政務知識問答、輔助決策騰訊云、中電云、中國電信、中科極限元、阿里云、中軟國際解放號金融文檔處理、知識問答、內容生成、輔助決策百度、三六零集團、度小滿、可之科技、文因互聯內容生成、知識問答、輔助決策智譜華章、深思考、健康有益、南京柯基數據科技、卓世科技、北京友誼醫院工業知識問答、輔助設計、輔助決策中科極限元、可之科技、清博智能、中工互聯文娛人機互動、內容生成央博數字傳博、百川智能、達佳互聯交通人機互動、輔助決策思必馳、中軟國際解放號、毫末智行、卓視智通智能客服知識問答、輔助決策卓世科技、科訊嘉聯、曙光智算倉儲物流知識問答、內容生成愛動超越、面壁智能Page24PagePage24【產業大模型應用白皮書】案例行業應用情況所屬行業主要功能案例提供方房地產知識問答、輔助設計騰訊云、貝殼教育輔助決策中科創達智能家居人機互動百川智能、思必馳AI工具內容生成、知識問答、輔助決策百度、新鋒未來傳媒內容生成拓爾思、中國傳媒大學戲劇影視學院知識問答、人機互動美團法律知識問答智譜華章建筑知識問答、輔助決策天壤智能、筑訊科技能源輔助決策中工互聯營銷內容生成一輕科技IT服務知識問答、輔助決策可之科技（二）案例技術供給與行業需求分析01.熱門應用領域分析從此次?集到的案例整體而言，大模型在服務業的應用，比在工業制造業的應用更加廣泛；在服務業中，在政務、金融、醫療、文娛、交通等領域應用更加廣泛。導致上述情況的原因，可以從多個維度分析得知。首先，大模型行業應用的本質，是將先進的技術落地于生產和服務，創造新的價值，因而要遵守商業邏輯。而商業邏輯意味著用最低的成本，去解決最富有回報的問題，高價值回報包括兩者典型情況：單體高價值和整體高價值。在上述熱點領域中，政務、金融、交通等領域，具有典型的業務需求通用性，也即意味著一旦推出客戶認同的產品和服務，可以擁有大批量復制的機會，獲得整體的高價值。而醫療、文娛等領域，則存在明顯的大量細分市場維度，在任何一個細分市場上取得成功，同樣可以帶來高額的回報。其次，當前的大模型技術能力，可以相對更好地滿足上述領域的業務需求，例如政務、金融、醫療，都涉及海量的專業知識，而這些知識傳統靠人腦記憶，一方面人類記憶力有限，另一方面對人員的專業度、敬業度都有很高的要求，只有極少數精英人群才有可能滿足；與此同時，這些領域的從業者又需要較強的邏輯分析能力。這些需求剛好與大模型當前已經具備的知識問答能力、文檔處理能力和輔助決策能力完美匹配。而文娛領域，則更多需要創造力和生成有美感，有欣賞和傳播價值的內容，這一部分需求剛好與大模型內容生成能力相匹配。交通領域則一方面用到大模型與專業模型聯動所擁有的多模態感知能力，另一方面也用到大模型的人機互動和輔助決策能力。最后，大模型的應用，需要用戶具有良好的信息化和數字化基礎，才能過渡到大模型支持的智能化階段。例如在工業生產制造領域，大多數工業企業目前還沒有完成信息化和數字化，所以雖然大模型原則上適合去分析長期積累的各種生產數據，并基于此對工業生產進行流程等優化，但實際上因為工業企業缺少這些數據，甚至可能還沒有實現完全的自動化，也就談不上對流程的優化，甚至無法實現對設備的遠程控制。因而在當前的工業領域，大模型主要在解決一些容易解決的問題，例如作業生產指導，或者某些行業如服裝的輔助設計等，只有針對少數數字化已經完成的企業，大模型才提供相應的生產優化輔助決策。大型企業政務交通物流專業服務專業服務中小企業文教傳媒工業能源醫療健康房地產金融【產業大模型應用白皮書】融入產業，賦能未來大型企業政務交通物流專業服務專業服務中小企業文教傳媒工業能源醫療健康房地產金融02.核心應用價值分析之越靠縱軸下方，意味著該案例最終提供價值越偏向“效之越靠縱軸下方，意味著該案例最終提供價值越偏向“效益”，如果該點處在接近于橫軸的位置，意味著該案例最發布的典型案例按應用領域進行了劃分。如圖所示：目前大多數大模型行業應用，主要解決的是“少部分應用主要解決的是“效益”問題。具體分布如圖1所示。者說“提高效率”和“增加效益”，提高效率包括：降低成本（如智能客服等）、提高單位生產率（如輔助編程等），增加效益則包括：吸引流量（如高質量廣告視頻生成等）、提高客戶轉化率（如更精準更富人性的商家信息推薦等）。情況，任何一個案例在圖中都對應一個點，該點越靠縱軸上方，意味著該案例最終提供價值越偏向“效率”，反圖1模型主要功能、應用所屬行業及效率效益分布圖智能客服政務服務專業服務醫療健康交通物流房地產金融服務工業能源文教傳媒娛樂智能客服政務服務專業服務醫療健康交通物流房地產金融服務工業能源主要功能.知識問答.輔助設計.輔助決策.人機互動.文檔處理.內容生成上述統計結果，和大模型當前的技術能力息息相關，因為目前大模型擅長于處理海量的結構化信息，通過各種處理，提高人類對信息的記憶、讀取、分析和處理能力，從而提高效率；而要提高效益，則更多要解決客戶來源和客戶轉化率，這方面單純依靠今天的大模型技術本身，還不足以創作超越人類智慧和能力的結果，需要有掌握了大模型技術的專業人員共同努力，才能推動應用落地。例如在廣告行業，海報、視頻等需要創意，也需要美感等諸多元素，才能達成吸引潛在客戶完成交易的目標，單純依靠大模型無法獨立滿足這些元素需求，仍然需要高度依賴人類用戶的創意、審美等能力，由人類使用大模型技術來輔助創意和加速內容生產；只有在金融等少數高度數字化的行業，有可能使用大模型挖掘出使用傳統方法，無法發現的高價值客戶，并且指導營銷人員的銷售轉化行為，實現效益。03.技術供給方—需求領域相關性分析幾個領域，大型企業和中小企業均有涉獵外，幾個領域，大型企業和中小企業均有涉獵外，政務和金融領域，主要由大型企業提供服務，而在醫療健康、智能客服等領域，則主要由中小企業提供服務。方中，大型企業和中小型企業，與其技術應用領域之間的相關性。可見除文教傳媒、交通物流、房地產(含建筑、智能家具等）和專業服務（法律、IT、AI等）圖2大模型的場景需求共性分布需求共性需求共性需求規模技術可靠性Page26PagePage26Page28PagePage28【產業大模型應用白皮書】導致上述情況的原因主要如下：政務、金融領域客戶，對于應用的可控性、安全性要求明顯高于其他行業，而大企業在提供這些能力時，明顯比中小企業更具備優勢；此外，政務和金融領域的采購，也??偏向于大企業，因為大企業可以提供更加穩定的售后維保等服務，而且大企業面對這些客戶的銷售能力也更強，能夠有更大概率拿到訂單。更為重要的一點是，這些領域不僅實現可控性強，一旦成功，可復制性也非常強，大企業會更偏好投入資金和資源到這種確定性高，且市場規模大的領域。相信之下，醫療健康表面看是一個大行業，但是對于人工智能技術來說，實際上是無數個細分行業的聚合，可以說每一種疾病的治療，對于人工智能都是一個獨立課題，這種細碎的市場，不適合于大企業發揮自身優勢，反而更適合有技術能力的中小企業，選擇適合自身的賽道，一旦成功，則有可能為自身進一步發展奠定基礎，而且這些細分賽道的解決方案存在較大的挑戰，成功與否的不確定性比較高，相對也適合處于創業期的中小企業去選擇。至于其他領域，如交通物流，其中既存在大企業所擅長的平臺型產品和服務，也存在中小企業所擅長的單點技術創新需求，因而成為了所有企業共同的選擇。（三）大模型產業應用落地共性范式基于上述分析，可以總結出在當前，大模型產業應用落地的幾大范式：01.對大模型行業應用而言，“以產定銷”對應的客戶范疇，即其業務存在明顯的需求剛性，其中以能源行業為代表的客戶企業，在目前的情況下，無論是電力、還是石油等能源，基本上屬于供不應求，生產企業和網絡銷售運營企業并不需要考慮能源能否銷售出去，在產品供不應求的前提下，他們更關注的是如何降低成本，提高效率。另一維度的客戶部門代表，則是程序開發部門，對于大多數企業而言，只要其資金情況允許，永遠有更多的內外部IT系統等待研發人員開發，因此只要能夠提高程序開發效率，就會成為剛需。除了生產型企業，政務服務也具有類似的特點，即社會大眾永遠都需要更多更好的公共服務，只要在財政許可的前提下，政府也有足夠的意愿去提高服務水平。而“以銷定產”的客戶范疇，主要代表之一為輕工業產品的生產者，例如服裝廠永遠要考慮如何按照實際需求，安排產能生產當季最流行的服裝，多生產并不能天然帶來更多銷售和更高的效益。對于這些客戶，永遠考慮的是能否用大模型技術帶來更多的潛在客戶流量，并且把這些流量轉化為銷售業績。而這些能力，并不是當前大模型的特長，除了在少數場景中，如智能產品推薦，以及對營銷人員的智能培訓，大模型可以一展身手。這也是由大模型的技術特點決定的，生成式AI大模型可謂是天然的低成本高效率推薦系統，對于已經高度數字化運營，特別是客戶信息已經高度數字化的的企業，使用大模型技術，可以將傳統情況下，需要由人來匹配客戶需求與產品服務的工作，轉化為機器工作，從而提高銷售基于上述分析可知，將工作重心放在“以產定銷”類客戶，更適合當前大模型的技術能力，也有助于應用落【產業大模型應用白皮書】03.基于企業特點選擇細分賽道03.基于企業特點選擇細分賽道基于技術能力和數字化基礎解決實際問題不同類型的大模型技術供給企業，有不同的適應賽道，不同類型的大模型技術供給企業，有不同的適應賽道，一方面如前文所述，需要根據自身的技術特長選擇細分賽道，另一方面大型企業更適合選擇具備較高通用性和進入門檻的大賽道，投入更多資源換取競爭優勢；而中小企業更適合選擇創新挑戰性更強的細分賽道，雖然企業綜合資源有限，但在細分領域可以形成更高的資源投入到，獲得競爭優勢。生成、邏輯推理、編程語言處理等核心能力所搭建，并且以知識問答、輔助決策、人機互動、內容生成等功能為基礎的行業應用，最容易快速落地，也最容易取得成從客戶需求維度，其業務已經實現了較高的信息化，乃至數字化的行業和客戶，才具有較好的數據基礎和數字化環境，而大模型的訓練和應用，必須依賴于大量的優質數據，而完整的端到端數字化環境，才會衍生出海量的數據處理和決策需求，而大模型可以幫助行業解決這些難題，提高決策效率和準確度。脫離技術能力，和客戶數字化基礎的應用，在實際中會步履維艱。Chapter5愛分析在《AI大模型專題：2023中國大模型市場商業化進展研究報告》中，根據公開招標中標信息以及一手調研