產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書2023：融入產(chǎn)業(yè)、賦能未來(lái)-中關(guān)村智用研究院

聯(lián)合發(fā)布中國(guó)質(zhì)量認(rèn)證中心聯(lián)合發(fā)布中國(guó)質(zhì)量認(rèn)證中心中關(guān)村智用人工智能研究院中關(guān)村智用人工智能研究院、中國(guó)質(zhì)量認(rèn)證中心、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所、西安交通大學(xué)人工智能學(xué)院、清華大學(xué)天津電子信息研究院、北京市朝陽(yáng)區(qū)人工智能應(yīng)用聯(lián)合會(huì)、中國(guó)發(fā)展網(wǎng)、四分儀智庫(kù)、曙光智算、清研載物人工智能基金指導(dǎo)專家（按姓氏拼音排序）：指導(dǎo)專家（按姓氏拼音排序）：12月西安交通大學(xué)人工智能學(xué)院教授中科院計(jì)算所研究員、中科睿芯集團(tuán)董事長(zhǎng)北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院高級(jí)工程師中國(guó)質(zhì)量認(rèn)證中心副主任融入產(chǎn)業(yè)賦能未來(lái)中關(guān)村智用人工智能研究院院長(zhǎng)融入產(chǎn)業(yè)賦能未來(lái)清華大學(xué)電子系系主任西安交通大學(xué)人工智能學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)中國(guó)質(zhì)量認(rèn)證中心副主任中科院計(jì)算所高通量計(jì)算機(jī)研究中心主任、研究員北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)院教授、未來(lái)網(wǎng)絡(luò)與智能計(jì)算實(shí)驗(yàn)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(yáng)、張利霞、張榮超、林梓正、錢雨、郭南、蔣海京、曾書霖產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用評(píng)級(jí)評(píng)測(cè)服務(wù)咨詢：中關(guān)村智用人工智能研究院中關(guān)村智用人工智能研究院郵箱：zhiyong@地址：北京市南四環(huán)西路188號(hào)九區(qū)網(wǎng)址：QUADRANT郵箱：sunxinkai@當(dāng)前，大數(shù)據(jù)、人工智能等尖端技術(shù)正在帶來(lái)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。其中，大模型作為新一代人工智能的核心技術(shù)，無(wú)論是在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域，還是在醫(yī)療、金融、制造、農(nóng)業(yè)等各個(gè)行業(yè)中，都已經(jīng)展現(xiàn)出了令人驚訝的復(fù)雜問(wèn)題處理能力。隨著基礎(chǔ)研究的繼續(xù)深入和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，大模型正在成為這輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。大模型的興起，打開(kāi)了產(chǎn)業(yè)通向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策時(shí)代的大門。此前IBM商業(yè)價(jià)值研究院曾在其《值得押注的七大投資決策》報(bào)告中指出，未來(lái)十年，生成式AI和先進(jìn)計(jì)算的廣泛應(yīng)用將徹底變革千行百業(yè)的商業(yè)模式。數(shù)據(jù)將是未來(lái)最重要的生產(chǎn)要素，人工智能則會(huì)是最核心的生產(chǎn)工具，數(shù)據(jù)與智能的結(jié)合將帶來(lái)生產(chǎn)力的大幅提升，為千行百業(yè)注入新的發(fā)展動(dòng)能，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化、高端化、綠色化的跨越式發(fā)展。過(guò)去一年，基礎(chǔ)大模型、產(chǎn)業(yè)大模型和產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用如雨后春筍般涌現(xiàn)，面向產(chǎn)業(yè)的探索亟待深入。在制造、能源、醫(yī)療健康、物流、交通、金融、IT服務(wù)、文娛等行業(yè)都已經(jīng)出現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)大模型以及產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用。相較而言，中國(guó)在基礎(chǔ)大模型的研發(fā)上還與當(dāng)前全球最先進(jìn)水平存在一定差距，在內(nèi)容生成、辦公等產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用深度上也需探索進(jìn)一步突破。但是，隨著基礎(chǔ)大模型的業(yè)務(wù)格局走向穩(wěn)定，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始在更多具體的產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中尋找商業(yè)機(jī)會(huì)，從制造到醫(yī)療、從政務(wù)到金融，中國(guó)在產(chǎn)業(yè)大模型的應(yīng)用廣度、規(guī)模效應(yīng)和靈活度上正在展現(xiàn)出一定的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在這個(gè)趨勢(shì)下，大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用會(huì)進(jìn)一步提速，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的數(shù)量也會(huì)大幅增加。這將帶來(lái)兩個(gè)直接影響：一個(gè)是實(shí)體產(chǎn)業(yè)端智能化、高端化、綠色化升級(jí)的浪潮會(huì)催生出更多豐富的科技工具、展現(xiàn)出更具爆發(fā)力和指數(shù)級(jí)的科技轉(zhuǎn)型效果；另一個(gè)則是實(shí)體產(chǎn)業(yè)端將會(huì)感受到“亂花迷人眼”，在洶涌而來(lái)的AI產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用面前難以進(jìn)行全面而精準(zhǔn)的決策判斷。面向未來(lái)，為了更好地銜接前沿科技工具和實(shí)體產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，我們應(yīng)該在實(shí)踐中不斷積累海量行業(yè)數(shù)據(jù)、深入梳理產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)、引導(dǎo)科研成果的落地轉(zhuǎn)化，以前沿科技創(chuàng)新有效推動(dòng)實(shí)體產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展，孵化新模式、新動(dòng)能、新思維，“以智賦用、以用促當(dāng)然，現(xiàn)如今大模型的發(fā)展也面臨著一些基礎(chǔ)層的挑戰(zhàn)和問(wèn)題。算力體量、成本和數(shù)據(jù)體量都亟需進(jìn)一步改善；數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、算法公平等問(wèn)題需要得到充分關(guān)注和解決；大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和交叉領(lǐng)域建設(shè)，更需要培養(yǎng)和提升一大批產(chǎn)業(yè)內(nèi)數(shù)智化人才的梯要解決這些問(wèn)題和挑戰(zhàn)，打牢大模型的發(fā)展基礎(chǔ)，搶占下一輪全球科技競(jìng)爭(zhēng)前沿位置，需要政產(chǎn)學(xué)研用各方通力合作，通盤規(guī)劃，構(gòu)建通暢有效的科研落地體系和產(chǎn)業(yè)政策指導(dǎo)，規(guī)范大模型健康有序地融入行業(yè)場(chǎng)景，鼓勵(lì)傳統(tǒng)企業(yè)加快產(chǎn)業(yè)大模型共建與數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)的實(shí)踐步伐，推出一批基于各個(gè)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的示范性案例，形成產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，凝聚各方共識(shí)，為先進(jìn)科技融入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提供進(jìn)一步助力，加快支持傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效。面向更長(zhǎng)遠(yuǎn)的未來(lái)，大模型在千行百業(yè)的應(yīng)用和發(fā)展，將打開(kāi)一扇通向新時(shí)代的大門，切實(shí)推動(dòng)千行百業(yè)的生產(chǎn)力爆發(fā)和生產(chǎn)模式升級(jí)。010304052.網(wǎng)上辦事大廳—中科極限元（杭州）智能科技股份有限公司33053.場(chǎng)景支撐系統(tǒng)—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(dòng)大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用074.面向智慧稅務(wù)領(lǐng)域的行業(yè)AI大模型—阿里云計(jì)算有限公司333.大模型為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)結(jié)構(gòu)性增量095.中國(guó)電信政務(wù)大模型—中國(guó)電信股份有限公司北京分公司346.武漢經(jīng)開(kāi)美麗社區(qū)大模型—中電云計(jì)算技術(shù)有限公司347.某某大數(shù)據(jù)集團(tuán)輕應(yīng)用孵化平臺(tái)—解放號(hào)網(wǎng)絡(luò)科技有限公司348.金融專業(yè)大模型—可之（寧波）人工智能科技有限公司349.金融專業(yè)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(tái)—北京文因互聯(lián)科技有限公司3512.基于大模型的研報(bào)解析智能化—北京文因互聯(lián)科技有限公司3513.XX銀行金融私有化領(lǐng)域大模型的示范應(yīng)用—三六零數(shù)字安全科技集團(tuán)有限公司3614.基于生成式大模型的銀行業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用示范—北京百度網(wǎng)訊科技有限公司36第四章：大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的中國(guó)進(jìn)行時(shí)2115.止愈Medbot醫(yī)學(xué)內(nèi)容生成與問(wèn)答—南京柯基數(shù)據(jù)科技有限公司362216.電子病歷生成的應(yīng)用—首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京友誼醫(yī)院362417.勃小智RAG醫(yī)學(xué)資料檢索增強(qiáng)—南京柯基數(shù)據(jù)科技有限公司372818.養(yǎng)老行業(yè)模型服務(wù)項(xiàng)目—卓世科技（海南）有限公司373019.法律法規(guī)文檔問(wèn)答與總結(jié)—南京柯基數(shù)據(jù)科技有限公司3738.基于火炬行業(yè)大模型的某智家智能化門戶應(yīng)用—科訊嘉聯(lián)信息技術(shù)有限公4339.ChatAC平臺(tái)智能客服—曙光智算信息技術(shù)有限公司4340.基于火炬行業(yè)大模型的AI教培和輔助營(yíng)銷機(jī)器人應(yīng)用—科訊嘉聯(lián)信息技術(shù)有限公司4320.數(shù)字中醫(yī)大模型—北京智譜華章科技有限公司3741.大模型+Agent在工業(yè)車輛智能運(yùn)維場(chǎng)景—愛(ài)動(dòng)超越人工智能科技（北京）有限責(zé)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(zé)任公司4422.基于安全可控的多模態(tài)大模型的重大疾病早期篩查平臺(tái)43.地產(chǎn)物業(yè)場(chǎng)景行業(yè)大模型創(chuàng)新應(yīng)用—騰訊云計(jì)算(北京)有限責(zé)任公司44—深思考人工智能機(jī)器人科技（北京）有限公司3844.設(shè)牛—貝殼找房（北京）科技有限公司4423.售后服務(wù)系統(tǒng)—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(tǒng)—中科創(chuàng)4424.某工業(yè)控制器頭部企業(yè)專家系統(tǒng)—中工互聯(lián)（北京）科技集團(tuán)有限公司3946.基于百川大模型的知識(shí)問(wèn)答—北京百川智能科技4525.工業(yè)專業(yè)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(chǎn)品的應(yīng)用—思必馳科技股份4526.服裝設(shè)計(jì)大模型—AIGC賦能時(shí)尚設(shè)計(jì)及營(yíng)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(lái)科技有限公司4527.某軍工企業(yè)工業(yè)大模型智能體應(yīng)用案例—中工互聯(lián)（北京）科技集團(tuán)有限公司4049.基于文心千帆大模型的智慧辦公應(yīng)用示范—北京百度網(wǎng)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(shù)股份有限公司4629.基于百川大模型的游戲角色對(duì)話生成示范—北京百川智能科技有限公司40464631.AI數(shù)字人李白數(shù)字藝術(shù)展—央博數(shù)字傳媒科技有限公司4153.法律大模型—北京4754.施工現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)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(yīng)用—思必馳科技股份有限公司4155.大語(yǔ)言模型服務(wù)—上海天壤智能科技有限4734.基于DriveGPT大模型的自動(dòng)駕駛應(yīng)用示范—毫末智行科技有限公司4256.某國(guó)產(chǎn)新能源企業(yè)綜合能源4835.車輛管控大數(shù)據(jù)綜合平臺(tái)、智慧交通數(shù)字孿生系統(tǒng)—北京卓視智通科技有限責(zé)任公司4257.面向消費(fèi)品制造領(lǐng)域的品商大模型—北京4836.基于政務(wù)問(wèn)視大模型的智慧交通應(yīng)用示范—解放號(hào)網(wǎng)絡(luò)科技有限公司4237.智能客服行業(yè)模型服務(wù)—卓世科技（海南）有限公司4258.運(yùn)維專業(yè)大模型—可之（寧波）48Page01PagePage01【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】ABSTRACT隨著時(shí)間的推移，世界科技飛速發(fā)展，在各個(gè)領(lǐng)域都越產(chǎn)業(yè)大模型是利用不同產(chǎn)業(yè)的專業(yè)知識(shí)對(duì)通用大模型進(jìn)本白皮書分為五個(gè)部分：第一部分主要介紹大模型的發(fā)了相關(guān)分析和整理；第五部分介紹了產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用過(guò)來(lái)越多的見(jiàn)到人工智能的身影，其在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的影響尤行微調(diào)，更好滿足能源、金融、制造、交通物流、文娛展已經(jīng)進(jìn)入第二階段，即由需求推動(dòng)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的階程中需要應(yīng)對(duì)的技術(shù)和非技術(shù)層面的挑戰(zhàn)，并提出要打?yàn)槊黠@。在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，人工智能技術(shù)將會(huì)進(jìn)一步的推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和變革。我國(guó)政府高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)等不同領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級(jí)需求。這種模型能夠處理和分析海量的行業(yè)數(shù)據(jù)，從而提供洞察力，幫助企業(yè)做出更智段，技術(shù)、資本、政策正在共同催生更豐富的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用；第二部分則是在技術(shù)角度探討了從通用大模型通政產(chǎn)學(xué)研用的多方協(xié)作，共同應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。發(fā)展，在大力發(fā)展扶持人工產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，也在不斷完善到產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)邏輯，以及產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用對(duì)我們希望這本白皮書能為相關(guān)企業(yè)負(fù)責(zé)人和技術(shù)研究關(guān)于支持人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用的政策。能力。產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用則是在產(chǎn)業(yè)大模型基礎(chǔ)上，聚焦產(chǎn)業(yè)中的更細(xì)分場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)的具體應(yīng)用。同時(shí)產(chǎn)業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的價(jià)值，判斷產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用還處在“生成”能力的應(yīng)用階段；第三部分闡述了形成標(biāo)準(zhǔn)對(duì)落地產(chǎn)業(yè)大模型人員提供有益的參考，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)大模型技術(shù)的研究與應(yīng)用，助力我國(guó)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展。同時(shí)，我們也期待與在這樣的時(shí)代與國(guó)家背景下，我們撰寫了這本《產(chǎn)業(yè)大的構(gòu)建與應(yīng)用，將有力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展，促進(jìn)我國(guó)應(yīng)用的重要性，以及產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用落地過(guò)程中需要關(guān)廣大讀者共同探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景，為我國(guó)人工模型應(yīng)用白皮書》，旨在探討產(chǎn)業(yè)大模型在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的落地應(yīng)用，并且為產(chǎn)業(yè)端準(zhǔn)確判斷產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。隨著大模型在各個(gè)產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)也將受益，形成良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。注到的五大核心指標(biāo)和企業(yè)判斷產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用價(jià)值的工具箱；第四部分針對(duì)?集的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用案例，依智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)力量。價(jià)值提供參考，為加快形成大模型賦能實(shí)體產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的政產(chǎn)學(xué)研用體系提供思考支持。據(jù)評(píng)價(jià)工具箱精選出58個(gè)典型案例，并對(duì)這些案例進(jìn)行最后，感謝各位讀者對(duì)這本白皮書的關(guān)注與支持，希望它能為您的產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供新的思路和啟示。Page04PagePage04【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】Chapter1大模型，或者說(shuō)生成式人工智能，已經(jīng)度過(guò)了由技術(shù)驅(qū)動(dòng)的“第一階段”，正在向由客戶需求驅(qū)動(dòng)的“第二階段”邁進(jìn)。第一階段技術(shù)的突破點(diǎn)燃了大模型的燎原之火，“基礎(chǔ)大模型”紛紛出現(xiàn)，推動(dòng)AI完成了從判別式向生成式、從定制向通用的轉(zhuǎn)化。進(jìn)入第二階段，資本繼續(xù)涌入，激發(fā)了大模型在具體產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)落地，開(kāi)始在磨合中探索大模型賦能千行百業(yè)的正確模式，形成一批“大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用”。大模型作為核心也將進(jìn)一步激活出產(chǎn)業(yè)，特別是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在自動(dòng)化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中積累的數(shù)字資產(chǎn)，將虛實(shí)融合推向一個(gè)嶄新階段，成為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智慧化、綠色化升級(jí)的抓手。（一）技術(shù)突破點(diǎn)燃燎原之火Chapter1（一）技術(shù)突破點(diǎn)燃燎原之火生成式AI的出現(xiàn)，為人們打開(kāi)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(xué)教授GeoffreyHinton和他的學(xué)生AlexKrizhevsky、IlyaSutskever使用名為AlexNet的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得了該年度ImageNet競(jìng)賽冠軍，引領(lǐng)研究者將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理（NLP）、推薦系統(tǒng)、機(jī)器人等領(lǐng)域，并開(kāi)始將GPU應(yīng)用于運(yùn)算加速。Google的研究團(tuán)隊(duì)在論文《AttentionisAllYouNeed》中提出了一種基于自注意力機(jī)制（self-at-tention）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Transformer，具備更強(qiáng)的并行計(jì)算能力、長(zhǎng)序列處理能力和語(yǔ)義特?理解能力，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、文本生成等任務(wù)。GoogleAI研究院在Transformer基礎(chǔ)上提出了預(yù)訓(xùn)練模型Bert，全稱為BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers。Bert的邏輯是通過(guò)對(duì)海量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練出具備“基本常識(shí)”的大模型，然后通過(guò)少量標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)大模型，使其具備處理“專業(yè)”任務(wù)的能力。Bert進(jìn)一步提升了大模型的自然語(yǔ)言處理能力。在Bert奠定的“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”訓(xùn)練范式基礎(chǔ)上，OpenAI在論文《LanguageModelsareFew-ShotLearners》中提出了同樣以Transformer為基礎(chǔ)的GPT-3，全稱為GeneralPretrainedTransform-er-3。GPT-3擁有1750億個(gè)參數(shù)，具備了突破性性的理解、生成和涌現(xiàn)能力。Dalle-2、StableDiffusion、Imagen、Midjourney等生成式人工智能工具相繼出現(xiàn)，人工智能生成內(nèi)容（AIGC，AI-GeneratedContent）開(kāi)始走出小圈子，直到OpenAI發(fā)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(chǔ)大模型到行業(yè)大模型，點(diǎn)燃了大模型規(guī)?；瘧?yīng)用的燎原之火?！井a(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】（二）大模型發(fā)展進(jìn)入興奮期技術(shù)層面引爆點(diǎn)的到來(lái)，也推動(dòng)大模型發(fā)展進(jìn)入一個(gè)興奮期。在全球各國(guó)產(chǎn)業(yè)政策端，美國(guó)、中國(guó)、歐洲紛紛發(fā)布政策，加快“科技軍備競(jìng)賽”，搶占人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地緣制高點(diǎn)，加速AI技術(shù)的產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用和實(shí)踐成果，可以說(shuō)，大模型已經(jīng)成為本年度最為新興的舉國(guó)科技戰(zhàn)略布局的必爭(zhēng)之地。在大模型技術(shù)最為蓬勃的美國(guó)市場(chǎng)，資本端正不斷涌入大模型領(lǐng)域，為人工智能技術(shù)的發(fā)展和人工智能賦能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用提供資源支持；在AI應(yīng)用生態(tài)廣闊的中國(guó)產(chǎn)業(yè)端，大模型時(shí)代的到來(lái)正在加速傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化、綠色化、高端化改造進(jìn)程，驅(qū)動(dòng)著新型工業(yè)化和高質(zhì)量增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)。Page0501.大模型成為國(guó)家戰(zhàn)略布局關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)產(chǎn)業(yè)大模型的應(yīng)用對(duì)于國(guó)家發(fā)展人工智能有著重要意義，是推動(dòng)國(guó)家數(shù)字化發(fā)展進(jìn)程，加快各產(chǎn)業(yè)信息化、智能化建設(shè)的重要抓手。首先，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用可以提高產(chǎn)業(yè)智能化水平，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，進(jìn)而提升國(guó)家整體產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。其次，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用可以帶動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域如數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的進(jìn)步，為國(guó)家科技創(chuàng)新提供強(qiáng)大支持。同時(shí)，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，信息安全已成為國(guó)家安全的重要組成部分，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用可以提高國(guó)家信息安全防護(hù)能力，保障國(guó)家信息安全。也因此，大模型已然成為大國(guó)的必爭(zhēng)之地，獲得大模型競(jìng)爭(zhēng)入場(chǎng)券的國(guó)家都在不遺余力地扶持本國(guó)企業(yè)在大模型領(lǐng)域開(kāi)展研究和應(yīng)用。從目前的情況來(lái)看，中美仍然是大模型競(jìng)爭(zhēng)的主要參與者。美國(guó)在算法架構(gòu)的基礎(chǔ)研究、基礎(chǔ)大模型的開(kāi)發(fā)上處于領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，在OpenAI、微軟、Google等科技企業(yè)的引領(lǐng)下，美國(guó)已經(jīng)推出了ChatGPT、Midjourney、Copilot等引發(fā)全球關(guān)注的大模型應(yīng)用。中國(guó)則在基礎(chǔ)大模型研究上緊隨其后，并在大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面進(jìn)行了更豐富地探索，但還缺少相應(yīng)的標(biāo)桿性案例。在美國(guó)，美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）向OpenAI提供資助，支持其開(kāi)發(fā)ChatGPT；美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（NSF）也在向大語(yǔ)言模型研究提供資助；針對(duì)人工智能領(lǐng)域的企業(yè)，美國(guó)政府提供了優(yōu)惠政策，鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投資。在歐洲，歐盟計(jì)劃投資7.5億元用于支持包括大語(yǔ)言模型相關(guān)研究在內(nèi)的人工智能技術(shù)研發(fā)；歐洲研究委員會(huì)(ERC）也設(shè)立了專門的人工智能基金，用于資助具有創(chuàng)新性和顛覆性的人工智能研究項(xiàng)目。就國(guó)家而言，德國(guó)政府在2023年設(shè)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(lǐng)域的創(chuàng)新性研究和開(kāi)發(fā)。英國(guó)政府為在英國(guó)進(jìn)行研發(fā)活動(dòng)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(fā)費(fèi)用。同時(shí)，使用人工智能技術(shù)的公司也可以從英國(guó)政府處獲得高達(dá)20%的投資稅收抵免，用于購(gòu)買和使用AI技術(shù)。此外，英國(guó)政府還推出了一項(xiàng)AI研發(fā)加速器計(jì)劃，旨在提供資金，支持初創(chuàng)公司和創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行AI研發(fā)。在中國(guó)，人工智能技術(shù)從基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用也都獲得了一些政策層面的支持。中國(guó)國(guó)家發(fā)改委在2020年發(fā)布的《關(guān)于加快推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》其中提出要加快人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2021年中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)、中國(guó)工業(yè)和信息化部等部門發(fā)布的《人工智能領(lǐng)域科技計(jì)劃指南》與《關(guān)于促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》提出支持人工智能基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用示范等研究，著力推動(dòng)大型人工智能模型的研究和人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，加快產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。2022年中國(guó)科技部等六部門聯(lián)合Page06【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】Chapter1印發(fā)的《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》中提到，鼓勵(lì)在制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)、家居等重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，促進(jìn)智能經(jīng)濟(jì)高端高效發(fā)展。在大模型曝光頻率最高的2023年，中國(guó)領(lǐng)先出臺(tái)了政策，來(lái)規(guī)范和扶持人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。4月11日，中國(guó)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布了關(guān)于《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（?求意見(jiàn)稿）》，促進(jìn)生成式人工智能健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用。7月13日，由中國(guó)國(guó)家網(wǎng)信辦聯(lián)合國(guó)家發(fā)展改革委、教育部、科技部、工業(yè)和信息化部、公安部、廣電總局共同發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》。中國(guó)的地方政府也已經(jīng)出臺(tái)了一些政策，側(cè)重鼓勵(lì)大模型實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。北京市發(fā)布《北京市加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實(shí)施方案（2023-2025年）》和《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》等政策文件，對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的發(fā)展提出了明確的要求和目標(biāo)。上海市印發(fā)《上海市推動(dòng)人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施（2023-2025年）》，支持大模型在智能制造、生物醫(yī)藥、集成電路等領(lǐng)域的示范性應(yīng)用。廣東、安徽也出臺(tái)政策性文件，推動(dòng)大模型在產(chǎn)業(yè)端實(shí)現(xiàn)應(yīng)用創(chuàng)新。從各國(guó)目前的實(shí)踐來(lái)看，宏觀產(chǎn)業(yè)政策端的規(guī)劃與發(fā)力，將在很大程度上決定著國(guó)家間以技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)迭代為核心的“技術(shù)主權(quán)戰(zhàn)”和競(jìng)爭(zhēng)走向。特別是在人類社會(huì)進(jìn)入大模型時(shí)代的當(dāng)下窗口期，技術(shù)的突破發(fā)展與Page07產(chǎn)業(yè)的吸收應(yīng)用，需要依賴于長(zhǎng)周期、高風(fēng)險(xiǎn)、大體量的資源投入和模式改造，統(tǒng)籌各類科技規(guī)劃指導(dǎo)意見(jiàn)、新型應(yīng)用場(chǎng)景指導(dǎo)意見(jiàn)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型能力建設(shè)。預(yù)計(jì)更多國(guó)家級(jí)產(chǎn)業(yè)政策將在大模型全面落地過(guò)程中發(fā)揮出關(guān)鍵引導(dǎo)作用，形成因勢(shì)利導(dǎo)，全面統(tǒng)籌優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)全球科技主體間競(jìng)爭(zhēng)的規(guī)?；s超?？蒲薪绾彤a(chǎn)業(yè)界則將不斷提供關(guān)鍵實(shí)踐，前沿觀點(diǎn)，經(jīng)驗(yàn)梳理，趨勢(shì)判斷，形成整合思維，為產(chǎn)業(yè)政策的下一階段布局形成有效助力，并通過(guò)更豐富、更深度、更多維度的落地應(yīng)用，梳理新問(wèn)題、新觀點(diǎn)、新場(chǎng)景、新方案，繼續(xù)貢獻(xiàn)各方思考，為下一步產(chǎn)業(yè)政策和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的完善升級(jí)建言獻(xiàn)策。面向未來(lái)，政產(chǎn)學(xué)研用的模式優(yōu)勢(shì)，必將在產(chǎn)業(yè)AI大模型時(shí)代淋漓盡致展現(xiàn)，成為國(guó)家間科技力和創(chuàng)新力競(jìng)爭(zhēng)的充要條件。02.資本大舉涌入催動(dòng)大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用大模型的技術(shù)突破使其具備了解決復(fù)雜問(wèn)題、生成高質(zhì)量?jī)?nèi)容的能力，對(duì)推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)、培育新動(dòng)能具有重要作用。大模型在金融、醫(yī)療、教育、媒體等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，正在創(chuàng)造出新的商業(yè)模式和商業(yè)機(jī)會(huì)。第三方市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測(cè)，到2026年，超過(guò)80%的企業(yè)將在生產(chǎn)環(huán)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(yīng)用程序，而2023年這一比例還不到5%。這吸引了大量的資本進(jìn)入其中，為大模型從技術(shù)發(fā)展走向產(chǎn)業(yè)落地帶來(lái)了充裕的資金支持。尤其是在一些細(xì)分市場(chǎng)和應(yīng)用場(chǎng)景中，優(yōu)秀的模型和技術(shù)解決方案可能會(huì)形成較強(qiáng)的市場(chǎng)壁壘，早期投資有望獲得較高的回報(bào)。在全球范圍內(nèi)，大模型技術(shù)的研究與應(yīng)用成為資本競(jìng)爭(zhēng)的新高地。中國(guó)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)在這一領(lǐng)域的投入和布局，不僅滿足了國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求，也是在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中搶占著有利位置。在美國(guó)，PitchBook數(shù)據(jù)顯示，2022年，硅谷的風(fēng)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(dá)到了過(guò)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(guó)的知名風(fēng)險(xiǎn)投資公司a16z（AndreessenHorowitz），重點(diǎn)關(guān)注人工智能、大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)安全、軟件開(kāi)發(fā)、硬件設(shè)備等方向，目前已經(jīng)投資了多個(gè)人工智能項(xiàng)目，如自動(dòng)駕駛技術(shù)公司Nauto、AI大模型公司DeepMind、Pinterest、Lyft等。全球知名的私募股權(quán)投資公司BainCapital（貝恩資本）投資領(lǐng)域涵蓋消費(fèi)品、醫(yī)療保健、科技、電信、金融服務(wù)、工業(yè)品等多個(gè)行業(yè)。該公司目前大量投資包括人工智能、大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)安全等科技領(lǐng)域項(xiàng)目以及GitHub等大模型應(yīng)用企業(yè)。微軟、Google、英偉達(dá)也分別投資了OpenAI、Anthropic和In?ectionAI等大模型創(chuàng)業(yè)公司。在中國(guó)，創(chuàng)業(yè)邦研究中心發(fā)布的《2023年H1AIGC產(chǎn)業(yè)報(bào)告》顯示，2023年上半年，中國(guó)國(guó)內(nèi)AIGC領(lǐng)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(jī)構(gòu)數(shù)66家。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)的特點(diǎn)是一邊布局自有大模型業(yè)務(wù)，一邊投資大模型領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。騰訊不僅推出了自己的大模型——騰訊混元，應(yīng)用于廣告、內(nèi)容審核等領(lǐng)域，還投資了人工智能醫(yī)療診斷公司推想科技、MiniMax、等多個(gè)大模型相關(guān)項(xiàng)目。阿里巴巴同樣推出了大模型產(chǎn)品——通義千問(wèn)，并投資了零一萬(wàn)物、商湯科技。美團(tuán)收購(gòu)了王慧文的大模型創(chuàng)業(yè)項(xiàng)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(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】（三）從技術(shù)驅(qū)動(dòng)到需求驅(qū)動(dòng)Chapter1（三）從技術(shù)驅(qū)動(dòng)到需求驅(qū)動(dòng)智譜AI背后則是騰訊、阿里、美團(tuán)。機(jī)構(gòu)方面，紅杉資本投資了ProjectAI2.0、月之暗面、深言科技等大模型項(xiàng)目，經(jīng)緯創(chuàng)投投資了銜遠(yuǎn)科技，聯(lián)想創(chuàng)投和創(chuàng)新工場(chǎng)都投資了瀾舟科技。產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用之所以能夠吸引大量資本，是因?yàn)槠浯砹思夹g(shù)發(fā)展的方向，與國(guó)家戰(zhàn)略需求相契合，具有廣闊的市場(chǎng)空間和商業(yè)潛力，同時(shí)也符合投資者對(duì)于回報(bào)的預(yù)期。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和應(yīng)用的深入，預(yù)計(jì)未來(lái)這一領(lǐng)域還將持續(xù)有資本流入。03.大模型為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)結(jié)構(gòu)性增量政策與資本共同發(fā)力的同時(shí)，企業(yè)和產(chǎn)業(yè)也在對(duì)大模型報(bào)以越來(lái)越高的期待。針對(duì)企業(yè)，Gartner認(rèn)為，生成人工智能可以在四個(gè)方面帶來(lái)改變：在整個(gè)組織中推廣生成式人工智能的使用，將極大提升自動(dòng)化范圍，有效提升生產(chǎn)力、降低成本、拉動(dòng)新的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)機(jī)會(huì)；生成式人工智能有能力改變幾乎所有企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)方式和工作方式；生成式人工智能將在廣泛的角色和業(yè)務(wù)中得到推廣應(yīng)用；通過(guò)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(yè)內(nèi)部、外部海量數(shù)據(jù)。Page09在產(chǎn)業(yè)端，近些年數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新要求不斷被提出，我國(guó)各產(chǎn)業(yè)均面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的問(wèn)題，在這個(gè)過(guò)程中各個(gè)產(chǎn)業(yè)都涌現(xiàn)出更多可以依靠大模型得到更好解決的需首先隨著消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的需求日益多樣化，企業(yè)需要更好地了解和滿足用戶個(gè)性化需求。大模型具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和理解能力，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行高效處理和分析，為企業(yè)提供個(gè)性化、精準(zhǔn)化的服務(wù)。其次，大模型可以應(yīng)用于各個(gè)產(chǎn)業(yè)，幫助企業(yè)提高生產(chǎn)管理效率，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的生產(chǎn)和服務(wù)。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，企業(yè)可以降低成本、提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化。再次，在產(chǎn)業(yè)升級(jí)的方向上，大模型有助于企業(yè)深入挖掘潛在商機(jī)，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)向更高附加值、更高技術(shù)含量的方向發(fā)展。大模型可以為企業(yè)帶來(lái)新的業(yè)務(wù)模式和解決方案，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈的升級(jí)和轉(zhuǎn)型。同時(shí)，在創(chuàng)新科研領(lǐng)域，大模型的應(yīng)用具有重要意義。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，大模型可以輔助科學(xué)家探索未知領(lǐng)域，加速科研進(jìn)展，為各產(chǎn)業(yè)提供技術(shù)創(chuàng)新最后，在跨界合作方面，大模型可以作為一種通用技術(shù)平臺(tái)，整合各個(gè)產(chǎn)業(yè)的資源和數(shù)據(jù)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)間的協(xié)作和互動(dòng)?？缃绾献鞑粌H有助于拓展企業(yè)業(yè)務(wù)，還可以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和共同繁榮。紅杉美國(guó)的兩位投資人SonyaHuang和PatGrady在報(bào)告《GenerativeAI’sActTwo》中認(rèn)為，大模型市場(chǎng)經(jīng)歷了第一幕對(duì)基礎(chǔ)模型這個(gè)創(chuàng)造工具的錘煉之后，開(kāi)始進(jìn)入到端到端地解決人類問(wèn)題的第二幕。第二幕的應(yīng)用與此前的應(yīng)用將有所不同，它們??會(huì)將基礎(chǔ)大模型作為解決方案的一部分，而不是整個(gè)解決方案。事實(shí)上，這份報(bào)告中描述的第一幕到第二幕的變化，也正是大模型從基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)走向產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用，由技術(shù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展到由需求驅(qū)動(dòng)發(fā)展的過(guò)程。目前我們可以看到能源行業(yè)、制造業(yè)、金融行業(yè)、IT服務(wù)行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)及電商行業(yè)、咨詢服務(wù)行業(yè)、公關(guān)廣告行業(yè)、出版、游戲行業(yè)、軟件開(kāi)發(fā)、醫(yī)療健康等行業(yè)，都已經(jīng)有企業(yè)在嘗試?yán)么竽Ｐ吞嵘陨淼臉I(yè)務(wù)水平，為問(wèn)題找到更好的解決方案。ElectricPowerIndustry在電力行業(yè)，日常運(yùn)維工作人員可以借助大模型，自動(dòng)生成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，輔助檢索處理巡檢數(shù)據(jù)；電力調(diào)度工作人員可以憑借大模型的協(xié)助，針對(duì)電網(wǎng)異常情況快速自動(dòng)化生成處置預(yù)案，以及時(shí)響應(yīng)電力市場(chǎng)調(diào)節(jié)要求，使預(yù)案更加安全、高效且成本更低。ManufacturingIndustry在制造業(yè)，大模型可以預(yù)測(cè)維護(hù)減少停機(jī)時(shí)間，優(yōu)化生產(chǎn)流程提高效率，優(yōu)化質(zhì)量檢測(cè)模型以提升產(chǎn)品質(zhì)量，能夠幫助制造業(yè)解決生產(chǎn)效率低、維護(hù)成本高、產(chǎn)品質(zhì)量不一等痛點(diǎn)。大模型的多模態(tài)能力可以提升工業(yè)視覺(jué)質(zhì)檢、安全生產(chǎn)檢測(cè)、精益生產(chǎn)管理等生產(chǎn)環(huán)節(jié)的能力，同時(shí)還可以服務(wù)于一線研發(fā)人員，輔助工業(yè)設(shè)計(jì)和產(chǎn)品圖片生成，提升整體的生產(chǎn)力。FinancialIndustry在金融行業(yè)，工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行、浙商銀行等9家銀行，在半年報(bào)中明確提出，已經(jīng)在探索大模型的應(yīng)用，諸如數(shù)字營(yíng)業(yè)廳、智能客服、金融產(chǎn)品智能推薦、客戶分析及沉睡客戶喚醒、貸后報(bào)告生成等場(chǎng)景成為首批大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用試點(diǎn)。除銀行外，券商、基金等在投資領(lǐng)域也開(kāi)始嘗試使用大模型，智能投顧、智能投研、智能風(fēng)控、智能審計(jì)助手等場(chǎng)景，也都是相應(yīng)的探索熱點(diǎn)。JPMorgan運(yùn)用大模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理、欺詐檢測(cè)、以及客戶服務(wù)自動(dòng)化。螞蟻集團(tuán)在通過(guò)大模型進(jìn)行信用評(píng)分、智能投資顧問(wèn)服務(wù)以及智能風(fēng)險(xiǎn)管理。ITServiceIndustry在IT服務(wù)行業(yè)，金山、中軟國(guó)際、用友等老牌IT企業(yè)，均已將大模型技術(shù)融合于其產(chǎn)品之中，例如金Page10【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】Chapter1Chapter2山推出了WPSAI，中軟國(guó)際推出了模型工廠，用友推出了企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT。特別是對(duì)于智能客服技術(shù)提供商，紛紛推出各種增強(qiáng)傳統(tǒng)智能客服系統(tǒng)能力的大模型應(yīng)用，得到了其客戶的廣泛好評(píng)。Internet&ECIndustry在互聯(lián)網(wǎng)及電商行業(yè)，大模型技術(shù)早已被廣泛應(yīng)用于各種推薦系統(tǒng)，成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)構(gòu)筑完善的結(jié)構(gòu)化知識(shí)體系，與人類用戶之間實(shí)現(xiàn)更高效更便捷溝通互動(dòng)的人機(jī)橋梁。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，Google正在使用大模型進(jìn)行搜索優(yōu)化、自然語(yǔ)言理解、翻譯和語(yǔ)音識(shí)別。Meta則利用大模型進(jìn)行內(nèi)容推薦、圖像和視頻分析，增強(qiáng)社交媒體的用戶體驗(yàn)。在電商行業(yè)，亞馬遜和阿里巴巴同樣也在利用大模型優(yōu)化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)、智能客服以及供應(yīng)鏈ConsultingServiceIndustry在咨詢服務(wù)行業(yè)，對(duì)于已經(jīng)高度數(shù)字化的服務(wù)提供商，目前已經(jīng)開(kāi)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(wù)成本，提高服務(wù)效率，將原來(lái)高度依賴專業(yè)服務(wù)人員的部分初級(jí)工作，下沉到由大模型自動(dòng)完成，從而實(shí)現(xiàn)了服務(wù)普惠，讓更多潛在客戶可以享受低成本的服務(wù)。Media&GamesIndustry在傳媒公關(guān)廣告、出版、游戲等行業(yè)，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(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)的成本，提高內(nèi)容生成效率，加快與客戶基于內(nèi)容的溝通頻率。迪士尼將大模型應(yīng)用于觀眾分析、內(nèi)容創(chuàng)作以及市場(chǎng)營(yíng)銷策略優(yōu)化。SoftwareDevelopmentIndustry在軟件程序開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，作為程序員編程智能助手，大模型的初步應(yīng)用已經(jīng)取得了明顯的成效，部分企業(yè)表示，在應(yīng)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(lǐng)域，大模型的應(yīng)用正在幫助提高疾病診斷的準(zhǔn)確性和效率，提供個(gè)性化的治療方案，優(yōu)化醫(yī)療資源配置。百度發(fā)布的產(chǎn)業(yè)級(jí)醫(yī)療人工智能大模型靈醫(yī)大模型面向醫(yī)療場(chǎng)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(yī)學(xué)研究以及醫(yī)療影像分析。DeepMind將大模型應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，已經(jīng)破解了2億多個(gè)結(jié)構(gòu)，幾乎涵蓋了地球上所有已進(jìn)行過(guò)基因組測(cè)序的生物體。從當(dāng)前大模型的行業(yè)應(yīng)用發(fā)展中可以看到，現(xiàn)階段的大成”任務(wù)主要指文本生成、對(duì)話系統(tǒng)、語(yǔ)言翻譯等，大模型可以通過(guò)分析大量文本數(shù)據(jù)、甚至多模態(tài)數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)內(nèi)容的生成規(guī)律和內(nèi)在語(yǔ)義關(guān)系，從而生成高質(zhì)量的內(nèi)容輸出?！皼Q策”任務(wù)則主要指大模型通常需要處理連續(xù)的數(shù)值變量，根據(jù)結(jié)構(gòu)做出決策或預(yù)測(cè)未來(lái)。受限于大部分行業(yè)對(duì)容錯(cuò)率的嚴(yán)格要求和大模型的幻覺(jué)，這類“決策”任務(wù)目前并沒(méi)有發(fā)揮出實(shí)際的應(yīng)用效果。（一）產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的特?大模型的訓(xùn)練通常需要海量數(shù)據(jù)、大量計(jì)算資源和高效的算法共同完成。一般而言，大模型分為預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)（instructiontuning）和人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)三個(gè)階段。預(yù)訓(xùn)練是為了得到基座模型；指令微調(diào)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(qiáng)化學(xué)習(xí)是為了在價(jià)值觀等方面與人類對(duì)齊（alignment）。實(shí)現(xiàn)有效處理和理解大量不同類型數(shù)據(jù)（如文本、圖像、聲音等）是大模型的一項(xiàng)關(guān)鍵能力。在理解和生成自然語(yǔ)言方面，現(xiàn)階段的大模型具備了更強(qiáng)的語(yǔ)境理解、情感分析、語(yǔ)言生成等能力。在此基礎(chǔ)上，一些大模型升級(jí)了多模態(tài)學(xué)習(xí)能力，能夠處理并整合文本、圖像等多種類型的數(shù)據(jù)，更有效理解復(fù)雜查詢和生成豐富內(nèi)容。相較更適合解決特定問(wèn)題的傳統(tǒng)人工智能模型，現(xiàn)階段的大模型提供了更高級(jí)別的靈活性、泛化能力和處理復(fù)雜性，適合跨領(lǐng)域和多任務(wù)應(yīng)用。大模型能夠根據(jù)不同用戶的需求和偏好進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整，提供更準(zhǔn)確和相關(guān)的信息。隨著時(shí)間的推移，大模型還可以通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法來(lái)提高其性能和準(zhǔn)確性。這些技術(shù)能力決定了大模型在處理復(fù)雜問(wèn)題、提高效率和精確度方面能夠發(fā)揮出關(guān)鍵作用。Page12PagePage12Page14PagePage14【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】傳統(tǒng)人工智能模型與大模型對(duì)比大模型基本維度傳統(tǒng)人工智能模型能夠處理更復(fù)雜、多元的問(wèn)題。例通常專注于解決特定問(wèn)題，如視覺(jué)如，可以同時(shí)處理語(yǔ)言、圖像和其他類型的數(shù)據(jù)，提供更全面的解決處理能力和復(fù)雜性識(shí)別或聲音檢測(cè)。這些模型通常是針對(duì)特定任務(wù)訓(xùn)練的，處理能力相方案對(duì)有限使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，具有更強(qiáng)的泛化能力和自我學(xué)習(xí)能力數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)能力依賴于較少的數(shù)據(jù)，通常在有限的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化具有更廣泛的應(yīng)用范圍，可以跨領(lǐng)域工作應(yīng)用范圍和靈活性應(yīng)用范圍通常局限于其被設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的特定領(lǐng)域能夠提供更高水平的個(gè)性化服務(wù)，適應(yīng)不同用戶的需求個(gè)性化和適應(yīng)性通常缺乏個(gè)性化能力，難以根據(jù)用戶的具體需求進(jìn)行調(diào)整雖然在某些特定任務(wù)上可能不如專用模型高效，但在處理多任務(wù)和復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)顯示出更強(qiáng)大的能力性能和效率在特定任務(wù)上可能表現(xiàn)出高效率和高精度需要更多的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)，因此在訓(xùn)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(jì)算資源和成本在大模型具備的這些基礎(chǔ)特性上，大模型落地應(yīng)用需要包括基礎(chǔ)大模型的基礎(chǔ)通用能力、產(chǎn)業(yè)模型的知識(shí)增強(qiáng)，同時(shí)需要針對(duì)特定的任務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行專項(xiàng)任務(wù)的訓(xùn)練及提升和針對(duì)不同的任務(wù)進(jìn)行拆解和協(xié)同，最終通過(guò)基礎(chǔ)大模型、行業(yè)模型及專用模型分工協(xié)作才能形成一個(gè)完整的解決方案，也就是本白皮書中所指的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用。（二）產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的技術(shù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)目前來(lái)看，對(duì)于大模型的落地應(yīng)用，在社會(huì)層面還存在若干誤解，例如：混淆基礎(chǔ)大模型與行業(yè)大模型的區(qū)別，混淆行業(yè)大模型與大模型行業(yè)應(yīng)用的區(qū)別等，上述誤解主要源自于缺乏對(duì)大模型技術(shù)的了解，以及對(duì)大模型行業(yè)應(yīng)用工程化的了解?；A(chǔ)大模型通常具有理解、生成、邏輯推理、自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)、BI分析等通用性的底層能力，可以應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)和場(chǎng)景，但可能缺乏針對(duì)特定領(lǐng)域的精細(xì)優(yōu)化。行業(yè)大模型則是針對(duì)某一特定行業(yè)進(jìn)行知識(shí)增強(qiáng)等訓(xùn)練和優(yōu)化的大模型，例如金融行業(yè)模型、醫(yī)療行業(yè)模型等，它們通常具有較強(qiáng)的行業(yè)特性，能夠更好地滿足該行業(yè)的特定需求。產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用則是針對(duì)某一具體場(chǎng)景進(jìn)行專項(xiàng)訓(xùn)練和提升之后的產(chǎn)品，例如智能客服、智能推薦等，它們具有較強(qiáng)的場(chǎng)景特性，具備場(chǎng)景任務(wù)拆解、執(zhí)行場(chǎng)景任務(wù)等能力，能夠更好地滿足該場(chǎng)景的特定需求。這也決定了實(shí)現(xiàn)大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用主要包括3個(gè)關(guān)鍵技術(shù)環(huán)首先需要有“合適”的基礎(chǔ)大模型支撐，提供高性價(jià)比的通用能力，如理解、生成、邏輯、記憶、自然語(yǔ)言處理、編程語(yǔ)言處理等。之所以用“合適”而非“優(yōu)秀”來(lái)作為基礎(chǔ)大模型的定義，因?yàn)橐浞挚紤]性價(jià)比，雖然一般意義上，規(guī)模更大的模型，也具有更強(qiáng)的通用能力，但是其調(diào)用（閉源模型）和獲得商業(yè)授權(quán)及部署（開(kāi)源模型）成本都更高。其次，需要針對(duì)基礎(chǔ)大模型，做相應(yīng)的知識(shí)增強(qiáng)，形成行業(yè)大模型，可能還有模型瘦身工作。知識(shí)增強(qiáng)主要是通過(guò)引入行業(yè)里特有的行業(yè)知識(shí)圖譜、特有的數(shù)據(jù)、擁有深度行業(yè)專家Know-how認(rèn)知的專家經(jīng)驗(yàn)等內(nèi)容，將數(shù)據(jù)與知識(shí)進(jìn)行融合，從prompt、知識(shí)服務(wù)、結(jié)果、價(jià)值觀等方面進(jìn)行全方位增強(qiáng)。因?yàn)榇竽Ｐ捅举|(zhì)上可以看做是一種對(duì)知識(shí)的有損壓縮，通用大模型一般情況下并不會(huì)充分存儲(chǔ)行業(yè)知識(shí)，而企業(yè)內(nèi)部的相關(guān)知識(shí)，更是不可能被通用大模型存儲(chǔ)，所以必須要做知識(shí)增強(qiáng)工作。知識(shí)增強(qiáng)工作既包括微調(diào)訓(xùn)練，即將相關(guān)知識(shí)直接壓縮到大模型的參數(shù)中，也包括采用向量數(shù)據(jù)庫(kù)等方式，將相關(guān)知識(shí)轉(zhuǎn)化為向量存儲(chǔ)，并可以隨時(shí)被大模型調(diào)用。模型瘦身指對(duì)大模型進(jìn)行壓縮蒸餾，以減小其對(duì)各種計(jì)算資源的占用，從而降低用戶企業(yè)的算力投入。最后，需要針對(duì)第二步已經(jīng)完成的“行業(yè)大模型”，做任務(wù)增強(qiáng)工作。在當(dāng)前的一些領(lǐng)域行業(yè)知識(shí)問(wèn)答的準(zhǔn)確率相對(duì)較低，即便采用外掛向量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)知識(shí)，也無(wú)法達(dá)到很高的準(zhǔn)確率。因此,通過(guò)知識(shí)圖譜增強(qiáng)、價(jià)值觀增強(qiáng)、糾錯(cuò)等多種技術(shù)，從內(nèi)容準(zhǔn)確性、邏輯準(zhǔn)確性、價(jià)值觀準(zhǔn)確性等維度提升模型生成內(nèi)容的可控性,才能讓行業(yè)大模型的最終表現(xiàn)符合用戶預(yù)期。Page15PagePage15【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】（三）產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用賦能產(chǎn)業(yè)的技能模塊現(xiàn)階段，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用在賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)時(shí)，已經(jīng)形成了一系列核心技能模塊，并以這些技能模塊為基礎(chǔ)結(jié)合具體場(chǎng)景組合出了不同的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)工具，幫助產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)了效率提升、成本降低、用戶體驗(yàn)增強(qiáng)等目標(biāo)。以下是七個(gè)核心技能模塊：Chapter3產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用在賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)時(shí)的七個(gè)核心技能模塊技能模塊應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)用行業(yè)內(nèi)容生成自動(dòng)化生成報(bào)告、新聞稿、市場(chǎng)營(yíng)銷文案，以及個(gè)性化的客戶溝通材料媒體、廣告、市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶服務(wù)智能問(wèn)答提供自動(dòng)客服、技術(shù)支持、用戶交互界面，解答客戶咨詢制造、零售、電信、金融服務(wù)、醫(yī)療保健數(shù)據(jù)分析深入分析大數(shù)據(jù)，提供洞察，優(yōu)化決策過(guò)程金融服務(wù)、零售、制造業(yè)、物流圖像和視頻分析自動(dòng)圖像識(shí)別、視頻內(nèi)容分析，用于監(jiān)控、質(zhì)量控制、客戶行為分析制造業(yè)、零售、安全、媒體語(yǔ)音識(shí)別和處理轉(zhuǎn)換語(yǔ)音為文本，語(yǔ)音控制系統(tǒng)，自動(dòng)化語(yǔ)音服務(wù)客戶服務(wù)、智能家居、智能汽車個(gè)性化推薦基于用戶行為和偏好，提供個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)推薦電子商務(wù)、信息服務(wù)、在線教育金融市場(chǎng)、零售、能源、農(nóng)業(yè)預(yù)測(cè)建?；跉v史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，如市場(chǎng)金融市場(chǎng)、零售、能源、農(nóng)業(yè)預(yù)測(cè)建模需求、價(jià)格變動(dòng)理想狀態(tài)下，大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用有著光明的前景。于企業(yè)而言，大模型的應(yīng)用能夠通過(guò)智能化與自動(dòng)化手段，幫助企業(yè)降本增效，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在管理方面大模型可以優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程，提高業(yè)務(wù)的處理速度，減少人工干預(yù)的錯(cuò)誤成本，提升業(yè)務(wù)處理準(zhǔn)確性。在業(yè)務(wù)模式方面，大模型幫助企業(yè)研發(fā)新的產(chǎn)品與服務(wù)，開(kāi)拓新市場(chǎng)的同時(shí)，也可以通過(guò)其對(duì)企業(yè)內(nèi)外部的數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供更科學(xué)、準(zhǔn)確的依據(jù)從而提升決策水平。在同一產(chǎn)業(yè)內(nèi)部，大模型的應(yīng)用可以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈的整合和升級(jí)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和調(diào)整，使得產(chǎn)業(yè)能夠更好的滿足用戶的需求，提高產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在社會(huì)層面大模型應(yīng)用還能夠帶動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)，為產(chǎn)業(yè)提供專業(yè)高素質(zhì)的人才，同時(shí)大模型在環(huán)保、節(jié)能、公益等領(lǐng)域的應(yīng)用，有助于企業(yè)履行社會(huì)責(zé)任，為社會(huì)可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。但是，正如《GenerativeAI’sActTwo》報(bào)告所指出的，進(jìn)入需求驅(qū)動(dòng)階段的大模型行業(yè)需要面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方證明自己的價(jià)值，而不只是面向問(wèn)題拋出具有想象力的構(gòu)想?；A(chǔ)大模型和產(chǎn)業(yè)大模型創(chuàng)造了面向未來(lái)的基礎(chǔ)設(shè)施，越來(lái)越豐富的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用指向了眾多場(chǎng)景和需求，Agent和Copilot已經(jīng)滲透到大量創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)計(jì)劃書中，這些都讓大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用快速進(jìn)入到一個(gè)淬火煉金的階段——行業(yè)在應(yīng)用中形成評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)在嘗試中養(yǎng)成鑒別能力。Page17PagePage17產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的五大核心指標(biāo)算力的性價(jià)比安全性04安全性方面安全性方面，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用應(yīng)該保護(hù)訓(xùn)練和應(yīng)用數(shù)據(jù)不被未授權(quán)訪問(wèn)或泄露，并且具備對(duì)抗惡意輸入和攻擊的能力。當(dāng)然，合格的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用要以遵守相關(guān)的法律和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為前提。05部署可行性方面【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的五大核心指標(biāo)算力的性價(jià)比安全性04安全性方面安全性方面，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用應(yīng)該保護(hù)訓(xùn)練和應(yīng)用數(shù)據(jù)不被未授權(quán)訪問(wèn)或泄露，并且具備對(duì)抗惡意輸入和攻擊的能力。當(dāng)然，合格的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用要以遵守相關(guān)的法律和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為前提。05部署可行性方面（一）大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需要評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)由于大模型的復(fù)雜性和應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性，如何評(píng)價(jià)其性能和效果，證明產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的價(jià)值，成為面向下一階段的一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。建立一套科學(xué)、合理、完善的評(píng)價(jià)體系對(duì)于大模型的應(yīng)用至關(guān)重要，它能夠推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，同時(shí)確保技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)性和社會(huì)效益。首先，統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)可以幫助產(chǎn)業(yè)端更加客觀地比較不同大模型的性能。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和指標(biāo)體系，產(chǎn)業(yè)端可以從多個(gè)維度對(duì)大模型進(jìn)行綜合評(píng)估，包括業(yè)務(wù)需求滿足度、算法的準(zhǔn)確性、效率、以及模型的安全性等。這樣，產(chǎn)業(yè)端不僅可以評(píng)估模型的技術(shù)性能，還可以評(píng)價(jià)其在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，從而挑選出更適合特定場(chǎng)景需求的模型。其次，完善的評(píng)價(jià)體系對(duì)于推動(dòng)大模型的健康發(fā)展具有高模型在某些基準(zhǔn)測(cè)試上的表現(xiàn)，這種現(xiàn)象不僅損害了公平競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境，還可能導(dǎo)致模型過(guò)度優(yōu)化，從而降低其泛化能力和長(zhǎng)期穩(wěn)定性。一個(gè)完善的評(píng)價(jià)體系能夠有效地減少這類問(wèn)題，鼓勵(lì)廠商專注于提升模型的實(shí)際應(yīng)此外，標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)價(jià)體系有助于促進(jìn)大模型的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。模型開(kāi)發(fā)只是第一步，如何有效地部署、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)模型，以及如何確保其在實(shí)際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和可靠性，同樣重要。產(chǎn)業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)，覆蓋了模型化、能力化、工程化、產(chǎn)業(yè)化等各個(gè)方面，有助于推動(dòng)大模型從研發(fā)到應(yīng)用的全過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)化，提升整個(gè)行業(yè)的水平。最后，一個(gè)良好的評(píng)價(jià)體系還應(yīng)當(dāng)關(guān)注模型的倫理和社會(huì)影響，確保其應(yīng)用不僅技術(shù)上先進(jìn)，而且符合社會(huì)主義核心價(jià)值觀，服務(wù)于人民的需求，促進(jìn)社會(huì)的和諧穩(wěn)（二）產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的五大核心指標(biāo)可控性評(píng)估產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的效果和價(jià)值包括可控性、能力可控性增強(qiáng)、算力性價(jià)比、安全性和部署可行性五大核心指標(biāo)。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體場(chǎng)景和需求來(lái)平衡和優(yōu)化這些指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)最佳的應(yīng)用效果。同時(shí)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，這些指標(biāo)也將不斷發(fā)展和完善。能力增強(qiáng)能力增強(qiáng)可行性01可控性方面可控性方面，需要優(yōu)先考量產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用在執(zhí)行任務(wù)時(shí)的準(zhǔn)確性，包括預(yù)測(cè)、分類、檢測(cè)等方面的性能。同時(shí)，要保證產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用輸出內(nèi)容的價(jià)值觀與社會(huì)和道德標(biāo)準(zhǔn)一致，不產(chǎn)生有害或偏見(jiàn)的結(jié)果。此外還需要保證產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用決策過(guò)程的透明度和可解釋性，有助于增強(qiáng)用戶信任和遵守法規(guī)要求。02能力增強(qiáng)方面能力增強(qiáng)方面，除可控性增強(qiáng)外，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用需要具備檢索能力、圖譜能力和多模態(tài)處理能力，能夠在海量數(shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地找到相關(guān)信息，構(gòu)建和利用知識(shí)圖譜以理解復(fù)雜的關(guān)系和概念，并能夠處理和整合多種類型數(shù)據(jù)（如文本、圖像、聲音）。03算力的性價(jià)比方面部署可行性方面，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用要具備適應(yīng)不同規(guī)模的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求的可擴(kuò)展性，能夠兼容現(xiàn)有系統(tǒng)和工具，在實(shí)際運(yùn)行中可以更便利、更低成本地維護(hù)部署可行性方面，產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用要具備適應(yīng)不同規(guī)模的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求的可擴(kuò)展性，能夠兼容現(xiàn)有系統(tǒng)和工具，在實(shí)際運(yùn)行中可以更便利、更低成本地維護(hù)和更新。行所需的計(jì)算資源和時(shí)間；投入與產(chǎn)出的比例，包括訓(xùn)練和部署成本；以及是否能夠在有限的計(jì)算資源下最大Page19PagePage19【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】（三）產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用評(píng)價(jià)工具箱大模型在賦能傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用過(guò)程中，除了對(duì)本身的能力掌握外，還需要更多的產(chǎn)品化和工程化的能力，需要具備科學(xué)、工程、產(chǎn)品、商業(yè)等多個(gè)維度的思維體系，深入的分析用戶應(yīng)用場(chǎng)景、產(chǎn)品、企業(yè)、資本等多方價(jià)值訴求，從不同的維度建立起大模型在賦能傳統(tǒng)行業(yè)過(guò)程中的完整思維體系。這也表明，在五大核心指標(biāo)基礎(chǔ)上，企業(yè)在具體落地產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的過(guò)程中，需要考慮到更多維度的因素。Gartner給到三點(diǎn)落地產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用的建議：基于技術(shù)可行性和商業(yè)價(jià)值，創(chuàng)建一個(gè)優(yōu)先的生成式AI應(yīng)用案例矩陣，并清楚地規(guī)劃出對(duì)這些應(yīng)用案例進(jìn)行試點(diǎn)、部署和生產(chǎn)的時(shí)間框架；采用一種變革管理方式，優(yōu)先為員工提供使用生成式AI工具的知識(shí)，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(yè)務(wù)自動(dòng)化的助手；構(gòu)建一個(gè)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(bào)率來(lái)測(cè)試這個(gè)組合，以查看生成式AI對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)收益幫助同時(shí)可打造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在具體的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用選擇上，我們總結(jié)和歸納了一個(gè)產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用評(píng)價(jià)工具箱，以幫助產(chǎn)業(yè)和企業(yè)更精準(zhǔn)地篩選出匹配自身需求的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用評(píng)價(jià)工具箱業(yè)務(wù)需求分析業(yè)務(wù)需求分析數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估業(yè)務(wù)目標(biāo)業(yè)務(wù)目標(biāo)性能標(biāo)準(zhǔn)性能標(biāo)準(zhǔn)用戶體驗(yàn)用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)多樣性數(shù)據(jù)多樣性數(shù)據(jù)更新頻率數(shù)據(jù)更新頻率數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性明確大模型應(yīng)用需要達(dá)成的具體業(yè)務(wù)目標(biāo)明確大模型應(yīng)用需要達(dá)成的具體業(yè)務(wù)目標(biāo)設(shè)定期望的模型性能標(biāo)準(zhǔn)，包括準(zhǔn)確度、響應(yīng)時(shí)間等設(shè)定期望的模型性能標(biāo)準(zhǔn)，包括準(zhǔn)確度、響應(yīng)時(shí)間等評(píng)估模型對(duì)最終用戶體驗(yàn)的影響評(píng)估模型對(duì)最終用戶體驗(yàn)的影響可用于訓(xùn)練和測(cè)試模型的數(shù)據(jù)量可用于訓(xùn)練和測(cè)試模型的數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)在類型、來(lái)源和范圍上的多樣性數(shù)據(jù)在類型、來(lái)源和范圍上的多樣性數(shù)據(jù)更新的頻率和時(shí)效性數(shù)據(jù)更新的頻率和時(shí)效性數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性水平數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性水平產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用評(píng)價(jià)工具箱數(shù)據(jù)安全要求數(shù)據(jù)安全要求隱私保護(hù)隱私保護(hù)數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制數(shù)據(jù)加密和安全存儲(chǔ)數(shù)據(jù)加密和安全存儲(chǔ)評(píng)估模型是否符合相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)評(píng)估模型是否符合相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和使用權(quán)限管理數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和使用權(quán)限管理數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性技術(shù)適應(yīng)性技術(shù)適應(yīng)性集成難度集成難度實(shí)際部署可行性實(shí)際部署可行性擴(kuò)展性和靈活性擴(kuò)展性和靈活性技術(shù)支持和維護(hù)技術(shù)支持和維護(hù)模型與現(xiàn)有系統(tǒng)和工具集成的難易程度模型與現(xiàn)有系統(tǒng)和工具集成的難易程度在實(shí)際環(huán)境中測(cè)試模型的部署效果在實(shí)際環(huán)境中測(cè)試模型的部署效果模型在不同規(guī)模和場(chǎng)景下的適應(yīng)能力模型在不同規(guī)模和場(chǎng)景下的適應(yīng)能力技術(shù)支持的可用性和維護(hù)模型的便利性技術(shù)支持的可用性和維護(hù)模型的便利性預(yù)期投資和回報(bào)初始投資成本初始投資成本運(yùn)營(yíng)成本運(yùn)營(yíng)成本預(yù)期收益預(yù)期收益包括硬件、軟件、人員培訓(xùn)等方面的成本包括硬件、軟件、人員培訓(xùn)等方面的成本長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)中的成本，如服務(wù)器費(fèi)用、維護(hù)費(fèi)用等長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)中的成本，如服務(wù)器費(fèi)用、維護(hù)費(fèi)用等基于業(yè)務(wù)目標(biāo)，預(yù)估的收益或成本節(jié)約基于業(yè)務(wù)目標(biāo)，預(yù)估的收益或成本節(jié)約法規(guī)遵從和倫理考量合規(guī)性合規(guī)性倫理審查倫理審查確保模型符合所有相關(guān)法律和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)確保模型符合所有相關(guān)法律和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估模型的應(yīng)用是否符合倫理和社會(huì)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估模型的應(yīng)用是否符合倫理和社會(huì)標(biāo)準(zhǔn)Page21PagePage21【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】Chapter4本章節(jié)將從案例覆蓋領(lǐng)域入手，首先分析這些案例應(yīng)本章節(jié)將從案例覆蓋領(lǐng)域入手，首先分析這些案例應(yīng)用在哪些典型行業(yè)；在此基礎(chǔ)上，將進(jìn)一步從各案例的技術(shù)供給和用戶需求兩個(gè)維度出發(fā)，深入分析這些案例重點(diǎn)解決了哪些此前未被傳統(tǒng)技術(shù)滿足的需求，借助了大模型技術(shù)的哪些獨(dú)特能力，以及用戶對(duì)于大模型應(yīng)用，除功能以外的質(zhì)量、可靠性、安全性等綜合性需求；最后，總結(jié)當(dāng)前大模型行業(yè)應(yīng)用的共性范式，以對(duì)未來(lái)更多行業(yè)應(yīng)用提供參考借鑒。展。相較而言，美國(guó)在基礎(chǔ)算法和通用大模型的研發(fā)上處于領(lǐng)先地位。中國(guó)在基礎(chǔ)大模型方面奮力追趕的同時(shí)，在大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面展現(xiàn)出了更強(qiáng)的勢(shì)頭。一方面，智能化、高端化、綠色化的轉(zhuǎn)型升級(jí)概念在中國(guó)的各個(gè)產(chǎn)業(yè)中都已經(jīng)深入人心，為大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用提前進(jìn)行了意識(shí)準(zhǔn)備。另一方面，中國(guó)的產(chǎn)業(yè)端正處于智能化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，沒(méi)有歷史包袱，更易于接受新興的大模型技術(shù)。此外，相較美國(guó)，中國(guó)政府快速推出了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等法規(guī)，為大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用提供了保障，并且在扶持政策上也更傾向于快速推動(dòng)大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。為了更直觀地向行業(yè)用戶呈現(xiàn)垂類行業(yè)大模型應(yīng)用能力，中關(guān)村智用人工智能研究院、中國(guó)質(zhì)量認(rèn)證中心、中科院計(jì)算所、西交大人機(jī)所、清華大學(xué)天津電子信息研究院、中國(guó)發(fā)展網(wǎng)、北京市朝陽(yáng)區(qū)人工智能應(yīng)用聯(lián)合會(huì)、四分儀智庫(kù)、曙光智算、清研載物人工智能基金等聯(lián)合各方在編制《產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書》的過(guò)程中，面向行業(yè)公開(kāi)?集的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用落地案例，并依據(jù)產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用評(píng)價(jià)工具箱對(duì)收集到的案例進(jìn)行了分析和評(píng)價(jià)，精選出了38家企業(yè)提供的58個(gè)應(yīng)用案例（附錄一為全部案例簡(jiǎn)介），并對(duì)其進(jìn)行了相關(guān)的分析和整理，旨在促進(jìn)行業(yè)內(nèi)信息共享與經(jīng)驗(yàn)交流，推動(dòng)大模型更快、更好地融入產(chǎn)業(yè)、賦（一）案例行業(yè)應(yīng)用情況簡(jiǎn)介從應(yīng)用領(lǐng)域看，?集到的產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用落地案例，既覆蓋了第二產(chǎn)業(yè)，如：工業(yè)、建筑業(yè)、能源等；更廣泛覆蓋了第三產(chǎn)業(yè)，包括社會(huì)公共管理服務(wù)如政務(wù)，也包括金融、法律、醫(yī)療等專業(yè)服務(wù)，還包括交通運(yùn)輸業(yè)如交通、倉(cāng)儲(chǔ)物流，計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)務(wù)如IT服務(wù)、AI工具、智能客服，社會(huì)文教服務(wù)如文娛、傳媒、教育，以及電商、營(yíng)銷、房地產(chǎn)等各個(gè)行業(yè)。*表*表1部分?集案例情況簡(jiǎn)介所屬行業(yè)主要功能案例提供方政務(wù)知識(shí)問(wèn)答、輔助決策騰訊云、中電云、中國(guó)電信、中科極限元、阿里云、中軟國(guó)際解放號(hào)金融文檔處理、知識(shí)問(wèn)答、內(nèi)容生成、輔助決策百度、三六零集團(tuán)、度小滿、可之科技、文因互聯(lián)內(nèi)容生成、知識(shí)問(wèn)答、輔助決策智譜華章、深思考、健康有益、南京柯基數(shù)據(jù)科技、卓世科技、北京友誼醫(yī)院工業(yè)知識(shí)問(wèn)答、輔助設(shè)計(jì)、輔助決策中科極限元、可之科技、清博智能、中工互聯(lián)文娛人機(jī)互動(dòng)、內(nèi)容生成央博數(shù)字傳博、百川智能、達(dá)佳互聯(lián)交通人機(jī)互動(dòng)、輔助決策思必馳、中軟國(guó)際解放號(hào)、毫末智行、卓視智通智能客服知識(shí)問(wèn)答、輔助決策卓世科技、科訊嘉聯(lián)、曙光智算倉(cāng)儲(chǔ)物流知識(shí)問(wèn)答、內(nèi)容生成愛(ài)動(dòng)超越、面壁智能Page24PagePage24【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】案例行業(yè)應(yīng)用情況所屬行業(yè)主要功能案例提供方房地產(chǎn)知識(shí)問(wèn)答、輔助設(shè)計(jì)騰訊云、貝殼教育輔助決策中科創(chuàng)達(dá)智能家居人機(jī)互動(dòng)百川智能、思必馳AI工具內(nèi)容生成、知識(shí)問(wèn)答、輔助決策百度、新鋒未來(lái)傳媒內(nèi)容生成拓爾思、中國(guó)傳媒大學(xué)戲劇影視學(xué)院知識(shí)問(wèn)答、人機(jī)互動(dòng)美團(tuán)法律知識(shí)問(wèn)答智譜華章建筑知識(shí)問(wèn)答、輔助決策天壤智能、筑訊科技能源輔助決策中工互聯(lián)營(yíng)銷內(nèi)容生成一輕科技IT服務(wù)知識(shí)問(wèn)答、輔助決策可之科技（二）案例技術(shù)供給與行業(yè)需求分析01.熱門應(yīng)用領(lǐng)域分析從此次?集到的案例整體而言，大模型在服務(wù)業(yè)的應(yīng)用，比在工業(yè)制造業(yè)的應(yīng)用更加廣泛；在服務(wù)業(yè)中，在政務(wù)、金融、醫(yī)療、文娛、交通等領(lǐng)域應(yīng)用更加廣泛。導(dǎo)致上述情況的原因，可以從多個(gè)維度分析得知。首先，大模型行業(yè)應(yīng)用的本質(zhì)，是將先進(jìn)的技術(shù)落地于生產(chǎn)和服務(wù)，創(chuàng)造新的價(jià)值，因而要遵守商業(yè)邏輯。而商業(yè)邏輯意味著用最低的成本，去解決最富有回報(bào)的問(wèn)題，高價(jià)值回報(bào)包括兩者典型情況：?jiǎn)误w高價(jià)值和整體高價(jià)值。在上述熱點(diǎn)領(lǐng)域中，政務(wù)、金融、交通等領(lǐng)域，具有典型的業(yè)務(wù)需求通用性，也即意味著一旦推出客戶認(rèn)同的產(chǎn)品和服務(wù)，可以擁有大批量復(fù)制的機(jī)會(huì)，獲得整體的高價(jià)值。而醫(yī)療、文娛等領(lǐng)域，則存在明顯的大量細(xì)分市場(chǎng)維度，在任何一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)上取得成功，同樣可以帶來(lái)高額的回報(bào)。其次，當(dāng)前的大模型技術(shù)能力，可以相對(duì)更好地滿足上述領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需求，例如政務(wù)、金融、醫(yī)療，都涉及海量的專業(yè)知識(shí)，而這些知識(shí)傳統(tǒng)靠人腦記憶，一方面人類記憶力有限，另一方面對(duì)人員的專業(yè)度、敬業(yè)度都有很高的要求，只有極少數(shù)精英人群才有可能滿足；與此同時(shí)，這些領(lǐng)域的從業(yè)者又需要較強(qiáng)的邏輯分析能力。這些需求剛好與大模型當(dāng)前已經(jīng)具備的知識(shí)問(wèn)答能力、文檔處理能力和輔助決策能力完美匹配。而文娛領(lǐng)域，則更多需要?jiǎng)?chuàng)造力和生成有美感，有欣賞和傳播價(jià)值的內(nèi)容，這一部分需求剛好與大模型內(nèi)容生成能力相匹配。交通領(lǐng)域則一方面用到大模型與專業(yè)模型聯(lián)動(dòng)所擁有的多模態(tài)感知能力，另一方面也用到大模型的人機(jī)互動(dòng)和輔助決策能力。最后，大模型的應(yīng)用，需要用戶具有良好的信息化和數(shù)字化基礎(chǔ)，才能過(guò)渡到大模型支持的智能化階段。例如在工業(yè)生產(chǎn)制造領(lǐng)域，大多數(shù)工業(yè)企業(yè)目前還沒(méi)有完成信息化和數(shù)字化，所以雖然大模型原則上適合去分析長(zhǎng)期積累的各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并基于此對(duì)工業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行流程等優(yōu)化，但實(shí)際上因?yàn)楣I(yè)企業(yè)缺少這些數(shù)據(jù)，甚至可能還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化，也就談不上對(duì)流程的優(yōu)化，甚至無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的遠(yuǎn)程控制。因而在當(dāng)前的工業(yè)領(lǐng)域，大模型主要在解決一些容易解決的問(wèn)題，例如作業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)，或者某些行業(yè)如服裝的輔助設(shè)計(jì)等，只有針對(duì)少數(shù)數(shù)字化已經(jīng)完成的企業(yè)，大模型才提供相應(yīng)的生產(chǎn)優(yōu)化輔助決策。大型企業(yè)政務(wù)交通物流專業(yè)服務(wù)專業(yè)服務(wù)中小企業(yè)文教傳媒工業(yè)能源醫(yī)療健康房地產(chǎn)金融【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】融入產(chǎn)業(yè)，賦能未來(lái)大型企業(yè)政務(wù)交通物流專業(yè)服務(wù)專業(yè)服務(wù)中小企業(yè)文教傳媒工業(yè)能源醫(yī)療健康房地產(chǎn)金融02.核心應(yīng)用價(jià)值分析之越靠縱軸下方，意味著該案例最終提供價(jià)值越偏向“效之越靠縱軸下方，意味著該案例最終提供價(jià)值越偏向“效益”，如果該點(diǎn)處在接近于橫軸的位置，意味著該案例最發(fā)布的典型案例按應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了劃分。如圖所示：目前大多數(shù)大模型行業(yè)應(yīng)用，主要解決的是“少部分應(yīng)用主要解決的是“效益”問(wèn)題。具體分布如圖1所示。者說(shuō)“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(chǎn)率（如輔助編程等），增加效益則包括：吸引流量（如高質(zhì)量廣告視頻生成等）、提高客戶轉(zhuǎn)化率（如更精準(zhǔn)更富人性的商家信息推薦等）。情況，任何一個(gè)案例在圖中都對(duì)應(yīng)一個(gè)點(diǎn)，該點(diǎn)越靠縱軸上方，意味著該案例最終提供價(jià)值越偏向“效率”，反圖1模型主要功能、應(yīng)用所屬行業(yè)及效率效益分布圖智能客服政務(wù)服務(wù)專業(yè)服務(wù)醫(yī)療健康交通物流房地產(chǎn)金融服務(wù)工業(yè)能源文教傳媒娛樂(lè)智能客服政務(wù)服務(wù)專業(yè)服務(wù)醫(yī)療健康交通物流房地產(chǎn)金融服務(wù)工業(yè)能源主要功能.知識(shí)問(wèn)答.輔助設(shè)計(jì).輔助決策.人機(jī)互動(dòng).文檔處理.內(nèi)容生成上述統(tǒng)計(jì)結(jié)果，和大模型當(dāng)前的技術(shù)能力息息相關(guān)，因?yàn)槟壳按竽Ｐ蜕瞄L(zhǎng)于處理海量的結(jié)構(gòu)化信息，通過(guò)各種處理，提高人類對(duì)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(lái)源和客戶轉(zhuǎn)化率，這方面單純依靠今天的大模型技術(shù)本身，還不足以創(chuàng)作超越人類智慧和能力的結(jié)果，需要有掌握了大模型技術(shù)的專業(yè)人員共同努力，才能推動(dòng)應(yīng)用落地。例如在廣告行業(yè)，海報(bào)、視頻等需要?jiǎng)?chuàng)意，也需要美感等諸多元素，才能達(dá)成吸引潛在客戶完成交易的目標(biāo)，單純依靠大模型無(wú)法獨(dú)立滿足這些元素需求，仍然需要高度依賴人類用戶的創(chuàng)意、審美等能力，由人類使用大模型技術(shù)來(lái)輔助創(chuàng)意和加速內(nèi)容生產(chǎn)；只有在金融等少數(shù)高度數(shù)字化的行業(yè)，有可能使用大模型挖掘出使用傳統(tǒng)方法，無(wú)法發(fā)現(xiàn)的高價(jià)值客戶，并且指導(dǎo)營(yíng)銷人員的銷售轉(zhuǎn)化行為，實(shí)現(xiàn)效益。03.技術(shù)供給方—需求領(lǐng)域相關(guān)性分析幾個(gè)領(lǐng)域，大型企業(yè)和中小企業(yè)均有涉獵外，幾個(gè)領(lǐng)域，大型企業(yè)和中小企業(yè)均有涉獵外，政務(wù)和金融領(lǐng)域，主要由大型企業(yè)提供服務(wù)，而在醫(yī)療健康、智能客服等領(lǐng)域，則主要由中小企業(yè)提供服務(wù)。方中，大型企業(yè)和中小型企業(yè)，與其技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域之間的相關(guān)性。可見(jiàn)除文教傳媒、交通物流、房地產(chǎn)(含建筑、智能家具等）和專業(yè)服務(wù)（法律、IT、AI等）圖2大模型的場(chǎng)景需求共性分布需求共性需求共性需求規(guī)模技術(shù)可靠性Page26PagePage26Page28PagePage28【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】導(dǎo)致上述情況的原因主要如下：政務(wù)、金融領(lǐng)域客戶，對(duì)于應(yīng)用的可控性、安全性要求明顯高于其他行業(yè)，而大企業(yè)在提供這些能力時(shí)，明顯比中小企業(yè)更具備優(yōu)勢(shì)；此外，政務(wù)和金融領(lǐng)域的采購(gòu)，也??偏向于大企業(yè)，因?yàn)榇笃髽I(yè)可以提供更加穩(wěn)定的售后維保等服務(wù)，而且大企業(yè)面對(duì)這些客戶的銷售能力也更強(qiáng)，能夠有更大概率拿到訂單。更為重要的一點(diǎn)是，這些領(lǐng)域不僅實(shí)現(xiàn)可控性強(qiáng)，一旦成功，可復(fù)制性也非常強(qiáng)，大企業(yè)會(huì)更偏好投入資金和資源到這種確定性高，且市場(chǎng)規(guī)模大的領(lǐng)域。相信之下，醫(yī)療健康表面看是一個(gè)大行業(yè)，但是對(duì)于人工智能技術(shù)來(lái)說(shuō)，實(shí)際上是無(wú)數(shù)個(gè)細(xì)分行業(yè)的聚合，可以說(shuō)每一種疾病的治療，對(duì)于人工智能都是一個(gè)獨(dú)立課題，這種細(xì)碎的市場(chǎng)，不適合于大企業(yè)發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，反而更適合有技術(shù)能力的中小企業(yè)，選擇適合自身的賽道，一旦成功，則有可能為自身進(jìn)一步發(fā)展奠定基礎(chǔ)，而且這些細(xì)分賽道的解決方案存在較大的挑戰(zhàn)，成功與否的不確定性比較高，相對(duì)也適合處于創(chuàng)業(yè)期的中小企業(yè)去選擇。至于其他領(lǐng)域，如交通物流，其中既存在大企業(yè)所擅長(zhǎng)的平臺(tái)型產(chǎn)品和服務(wù)，也存在中小企業(yè)所擅長(zhǎng)的單點(diǎn)技術(shù)創(chuàng)新需求，因而成為了所有企業(yè)共同的選擇。（三）大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地共性范式基于上述分析，可以總結(jié)出在當(dāng)前，大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地的幾大范式：01.對(duì)大模型行業(yè)應(yīng)用而言，“以產(chǎn)定銷”對(duì)應(yīng)的客戶范疇，即其業(yè)務(wù)存在明顯的需求剛性，其中以能源行業(yè)為代表的客戶企業(yè)，在目前的情況下，無(wú)論是電力、還是石油等能源，基本上屬于供不應(yīng)求，生產(chǎn)企業(yè)和網(wǎng)絡(luò)銷售運(yùn)營(yíng)企業(yè)并不需要考慮能源能否銷售出去，在產(chǎn)品供不應(yīng)求的前提下，他們更關(guān)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(kāi)發(fā)部門，對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言，只要其資金情況允許，永遠(yuǎn)有更多的內(nèi)外部IT系統(tǒng)等待研發(fā)人員開(kāi)發(fā)，因此只要能夠提高程序開(kāi)發(fā)效率，就會(huì)成為剛需。除了生產(chǎn)型企業(yè)，政務(wù)服務(wù)也具有類似的特點(diǎn)，即社會(huì)大眾永遠(yuǎn)都需要更多更好的公共服務(wù)，只要在財(cái)政許可的前提下，政府也有足夠的意愿去提高服務(wù)水平。而“以銷定產(chǎn)”的客戶范疇，主要代表之一為輕工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)者，例如服裝廠永遠(yuǎn)要考慮如何按照實(shí)際需求，安排產(chǎn)能生產(chǎn)當(dāng)季最流行的服裝，多生產(chǎn)并不能天然帶來(lái)更多銷售和更高的效益。對(duì)于這些客戶，永遠(yuǎn)考慮的是能否用大模型技術(shù)帶來(lái)更多的潛在客戶流量，并且把這些流量轉(zhuǎn)化為銷售業(yè)績(jī)。而這些能力，并不是當(dāng)前大模型的特長(zhǎng)，除了在少數(shù)場(chǎng)景中，如智能產(chǎn)品推薦，以及對(duì)營(yíng)銷人員的智能培訓(xùn)，大模型可以一展身手。這也是由大模型的技術(shù)特點(diǎn)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(tǒng)，對(duì)于已經(jīng)高度數(shù)字化運(yùn)營(yíng)，特別是客戶信息已經(jīng)高度數(shù)字化的的企業(yè)，使用大模型技術(shù)，可以將傳統(tǒng)情況下，需要由人來(lái)匹配客戶需求與產(chǎn)品服務(wù)的工作，轉(zhuǎn)化為機(jī)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(chǎn)定銷”類客戶，更適合當(dāng)前大模型的技術(shù)能力，也有助于應(yīng)用落【產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)用白皮書】03.基于企業(yè)特點(diǎn)選擇細(xì)分賽道03.基于企業(yè)特點(diǎn)選擇細(xì)分賽道基于技術(shù)能力和數(shù)字化基礎(chǔ)解決實(shí)際問(wèn)題不同類型的大模型技術(shù)供給企業(yè)，有不同的適應(yīng)賽道，不同類型的大模型技術(shù)供給企業(yè)，有不同的適應(yīng)賽道，一方面如前文所述，需要根據(jù)自身的技術(shù)特長(zhǎng)選擇細(xì)分賽道，另一方面大型企業(yè)更適合選擇具備較高通用性和進(jìn)入門檻的大賽道，投入更多資源換取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；而中小企業(yè)更適合選擇創(chuàng)新挑戰(zhàn)性更強(qiáng)的細(xì)分賽道，雖然企業(yè)綜合資源有限，但在細(xì)分領(lǐng)域可以形成更高的資源投入到，獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。生成、邏輯推理、編程語(yǔ)言處理等核心能力所搭建，并且以知識(shí)問(wèn)答、輔助決策、人機(jī)互動(dòng)、內(nèi)容生成等功能為基礎(chǔ)的行業(yè)應(yīng)用，最容易快速落地，也最容易取得成從客戶需求維度，其業(yè)務(wù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了較高的信息化，乃至數(shù)字化的行業(yè)和客戶，才具有較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和數(shù)字化環(huán)境，而大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用，必須依賴于大量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，而完整的端到端數(shù)字化環(huán)境，才會(huì)衍生出海量的數(shù)據(jù)處理和決策需求，而大模型可以幫助行業(yè)解決這些難題，提高決策效率和準(zhǔn)確度。脫離技術(shù)能力，和客戶數(shù)字化基礎(chǔ)的應(yīng)用，在實(shí)際中會(huì)步履維艱。Chapter5愛(ài)分析在《AI大模型專題：2023中國(guó)大模型市場(chǎng)商業(yè)化進(jìn)展研究報(bào)告》中，根據(jù)公開(kāi)招標(biāo)中標(biāo)信息以及一手調(diào)研