《中關村智用研究院：2023產業大模型應用白皮書（28頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《中關村智用研究院：2023產業大模型應用白皮書（28頁）.pdf（28頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、聯合發布中國質量認證中心中關村智用人工智能研究院2023年12月融入產業賦能未來產業大模型應用白皮書安 學 軍丁 寧范 東 睿郭 達劉 江孫 明 俊汪 玉辛 景 民徐 少 山葉 笑 春張 勇王瑞鋒、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、曾書霖中科院計算所正高級工程師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中關村智用人工智能研究院院長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

2、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指導專家（按姓氏拼音排序）：編寫組（按姓氏筆畫排序）：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編寫單位：中關村智用人工智能研究院 地址：東湖國際中心A座 電話：15910995173 郵箱：人工智能產業應用評級評測服務咨詢：中國質量認證中心 地址：北京市南四環西路188號九區網址：電話：010-83880305 郵箱：當前，大數據、人工智能等尖端

3、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

4、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

5、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、以用促產、以產興國”。當然，現如今大模型的發展也面臨著

6、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隊儲備。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

7、。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。前言CATALOG目錄摘要第一章：需求推動大模型進入第二階段 （一）技術突破點燃燎原之火 （二）大模型發展進入興奮期 1.大模型成為國家戰略布局關鍵節點 2.資本大舉涌入催動大模型產業應用 3.大模型為傳統產業帶來結構性增量 （三）從技術驅動到需求驅動第二章：以“生成”能力賦能產業智慧化 （一）產業大模型應用的特征 （二）產業大模型應用的技術關鍵環節 （三）產業大模型應用賦能產業的技能模塊第三章：大模型產業應用正待標準形成 （一）大模型產業應用需要評價標準 （二）產業大模型

8、應用的五大核心指標 （三）產業大模型應用評價工具箱第四章：大模型產業應用的中國進行時 （一）案例征集介紹和梳理 （二）大模型應用功能應用分析 （三）大模型產業應用落地共性分析第五章：大模型產業應用的展望與挑戰0 10304050507091 01 21 21 41 51 61 71 81 92 12 224283033333333343434343535353536363636373737附錄一：產業大模型典型案例簡介1.武漢經開城市大腦大模型 中電云計算技術有限公司2.網上辦事大廳 中科極限元（杭州）智能科技股份有限公司3.場景支撐系統 中科極限元（杭州）智能科技股份有限公司4.面向智慧稅務

9、領域的行業AI大模型 阿里云計算有限公司5.中國電信政務大模型 中國電信股份有限公司北京分公司6.武漢經開美麗社區大模型 中電云計算技術有限公司7.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8.金融專業大模型 可之（寧波）人工智能科技有限公司9.金融專業大模型 可之（寧波）人工智能科技有限公司10.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11.“軒轅”金融大模型 度小滿科技（北京）有限公司12.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13.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14.基于生成式大模型的銀行業務場景應用示范 北京

10、百度網訊科技有限公司15.止愈Medbot 醫學內容生成與問答 南京柯基數據科技有限公司16.電子病歷生成的應用 首都醫科大學附屬北京友誼醫院17.勃小智RAG醫學資料檢索增強 南京柯基數據科技有限公司18.養老行業模型服務項目 卓世科技（海南）有限公司19.法律法規文檔問答與總結 南京柯基數據科技有限公司CATALOG目錄37383838393939404040404 14 14 142424242附錄一：產業大模型典型案例簡介20.數字中醫大模型 北京智譜華章科技有限公司21.智能配餐大模型 北京健康有益科技有限公司22.基于安全可控的多模態大模型的重大疾病早期篩查平臺 深思考人工智能機器

11、人科技（北京）有限公司23.售后服務系統 中科極限元（杭州）智能科技股份有限公司24.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25.工業專業大模型 可之（寧波）人工智能科技有限公司26.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27.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28.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29.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30.自研文生圖大模型“可圖”在短視頻行業的應用探索 北京達佳互聯信息技術有限公司31.AI數字人李白數字藝術展 央博數字傳

12、媒科技有限公司32.自研大規模語言模型“快意”在短視頻行業的應用探索 北京達佳互聯信息技術有限公司33.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34.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35.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36.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37.智能客服行業模型服務 卓世科技（海南）有限公司43434343444444444545454546464647474748484838.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司39.ChatAC

13、平臺智能客服 曙光智算信息技術有限公司40.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41.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42.義烏商城大模型 北京面壁智能科技有限責任公司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.設牛 貝殼找房（北京）科技有限公司45.AI伴考智能系統 中科創達軟件股份有限公司46.基于百川大模型的知識問答 北京百川智能科技有限公司47.思必馳大模型在智能家居產品的應用 思必馳科技股份有限公司48.玲瓏AI工具 北京新鋒未來科技有限公司49.基于文心千帆大模型

14、的智慧辦公應用示范 北京百度網訊科技有限公司50.某中央媒體AIGC智能助手 拓爾思信息技術股份有限公司51.Dancers 中國傳媒大學戲劇影視學院未來影像研究中心52.外賣智能小助手 北京三快網絡科技有限公司（美團）53.法律大模型 北京智譜華章科技有限公司54.施工現場技術管理大模型 筑訊(北京)科技有限公司55.大語言模型服務 上海天壤智能科技有限公司56.某國產新能源企業綜合能源管理系統 中工互聯（北京）科技集團有限公司57.面向消費品制造領域的品商大模型 北京一輕科技集團有限公司58.運維專業大模型 可之（寧波）人工智能科技有限公司Page 01Page 02【產業大模型應用白皮書

15、】融 入 產 業，賦 能 未 來隨著時間的推移，世界科技飛速發展，在各個領域都越來越多的見到人工智能的身影，其在產業領域的影響尤為明顯。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發展，在大力發展扶持人工產業的同時，也在不斷完善關于支持人工智能技術的研究與應用的政策。在這樣的時代與國家背景下，我們撰寫了這本產業大模型應用白皮書，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。產業大模型是利用不同產業的專業知識對通用大模型進行微調，更好滿足能源

16、、金融、制造、交通物流、文娛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，幫助企業做出更智能的決策，優化流程，提高效率，減少成本，增強創新能力。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。同時產業大模型的構建與應用，將有力推動產業智能化發展，促進我國數字經濟轉型升級。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。本白皮書分為五個部分：第一部分主要介紹大模型的發展已經進入第二階段，即由需求推動進行產業應用的階段，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

17、型到產業大模型應用的實現邏輯，以及產業大模型應用對產業的價值，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應用的重要性，以及產業大模型應用落地過程中需要關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；第四部分針對征集的產業大模型應用案例，依據評價工具箱精選出58個典型案例，并對這些案例進行了相關分析和整理；第五部分介紹了產業大模型應用過程中需要應對的技術和非技術層面的挑戰，并提出要打通政產學研用的多方協作，共同應對挑戰。我們希望這本白皮書能為相關企業負責人和技術研究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

18、時，我們也期待與廣大讀者共同探討產業大模型的發展前景，為我國人工智能產業的發展貢獻力量。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。ABSTRACT摘要Page 03Page 04【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來大模型，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

19、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。Chapter 12012年Chapter 1第一章：需求推動大模型進入第二階段多倫多大學教授Geoffrey Hinton 和他的學生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever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。2017年Google的研究團

20、隊在論文Attention is All You Need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征理解能力，被廣泛應用于機器翻譯、文本生成等任務。2018年Google AI研究院在Transformer基礎上提出了預訓練模型Bert，全稱為Bidirectional Encoder Representation from Transformers。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

21、力。Bert進一步提升了大模型的自然語言處理能力。2020年在Bert奠定的“預訓練+微調”訓練范式基礎上，OpenAI在論文Language Models are Few-Shot Learners中提出了同樣以Transformer為基礎的GPT-3，全稱為General Pretrained Transform-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。2022年Dalle-2、Stable Diffusion、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-Generated Content）開始走

22、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?；瘧玫牧窃?。（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，Artificial General Intelligence）的大門。以2022年11月30日ChatGPT的發布為引爆點，大模型用了十年時間才完成了從“量變”到“質變”的過程。Page 05Page 06【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 1（二）大模型發展進入興奮期大模型成為國家戰略布局關鍵節點技術層面引爆點的到來，也

23、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。01.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

24、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、

25、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

26、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

27、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。Page 07Page 08【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 1資本大舉涌入催動大模型產業應用02.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

28、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

29、需求，也是在國際競爭中搶占著有利位置。在中國，創業邦研究中心發布的2023年H1 AIGC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，清華系的在美國，P

30、itchBook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（Andreessen Horowitz），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Bain Capital（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

31、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Inflection AI等大模型創業公司。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?；s超?？蒲薪绾彤a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

32、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。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（征求意見稿

33、），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

34、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Page 09Page 10【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 1（三）從技術驅動到需求驅動紅杉美國的兩位投資人Sonya Huang和Pat Grady在報告Generative AIs Act Two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

35、同，它們往往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。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

36、力市場調節要求，使預案更加安全、高效且成本更低。大模型為傳統產業帶來結構性增量Electric Power Industry 03.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。在產業端，近些年數字化轉型的新要求不斷

37、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求。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

38、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支持。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?？缃绾献鞑粌H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。智譜AI背后則是騰訊、阿里、美團。機構方面，紅杉資本投資了Project AI 2.0、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

39、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。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。JP Morgan運用

40、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。FinancialIndustry 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IT ServiceIndustry 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

41、。Manufacturing IndustryPage 11Page 12【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 1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管理。Internet&ECIndustry 在傳媒公關廣告

42、、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。Media&GamesIndustry 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。Software DevelopmentIndustry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

43、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。IBM Watson Health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。HealthcareIndustry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。Co

44、nsulting ServiceIndustry 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，例如金山推出了WPS AI，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。從當前大模型的行業應用發展中可以看到，現階段的大模型更適合于企業的“生成”任務，而非“決策”任務?！吧伞比蝿罩饕肝谋旧?、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?！皼Q策”任務則

45、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。Chapter 2第二章：以“生成”能力賦能產業智慧化（一）產業大模型應用的特征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（instruction tuning）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

46、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

47、關鍵作用。Page 13Page 14【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 2傳統人工智能模型與大模型對比大模型傳統人工智能模型能夠處理更復雜、多元的問題。例如，可以同時處理語言、圖像和其他類型的數據，提供更全面的解決方案通常專注于解決特定問題，如視覺識別或聲音檢測。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通常局限于其被設計和訓練的特定領域基本維度處理能力和復雜性數據和學習能力應用范圍和靈活性能夠提供更高

48、水平的個性化服務，適應不同用戶的需求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通常需要較少的計算資源和成本個性化和適應性性能和效率成本和資源需求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

49、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?；A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

50、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個關鍵技術環節：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

51、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

52、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。Page 15Page 16【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 2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

53、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Generative AIs Act Two報告所

54、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?；A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。Chapter 3第三章：大模型產業應用正待標準形成（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

55、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：產業大模型應用在賦能傳統產業時的七個核心技能模塊應用行業應用場景自動化生成報告、新聞稿、市場營銷文案，以及個性化的客戶溝通材料提供自動客服、技術支持、用戶交互界面，解答客戶咨詢深入分析大數據，提供洞察，優化決策過程自動圖像識別、視頻內容分析，用于監控、質量控制、客戶行為分析轉換語音為文本，語音控制系統，自動化語音服務基于用戶行為和偏好，提供個性化產品和服務推薦基于歷史數據預測未來趨勢，如市場需求、價格變動技能模塊內容生成智能問答數據分析圖像和視頻分析語音識別和處理個性化推薦預測建模媒體、廣告、市場營銷、客戶服務制造、零

56、售、電信、金融服務、醫療保健金融服務、零售、制造業、物流制造業、零售、安全、媒體客戶服務、智能家居、智能汽車電子商務、信息服務、在線教育金融市場、零售、能源、農業Page 17Page 18【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 3（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

57、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重要意義。一些廠商可能會通過“刷榜”等不正當手段提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用性能。此外，標準化的評價體系有助于促進大模型的產業化應用

58、。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，促進社會的和諧穩定。（二）產業大模型應用的五大核心指標評估產業大模型應用的效果和價值包括可控性、能力增強、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，

59、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?？煽匦苑矫?，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?？煽匦苑矫?1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）。能力增強方面02算力的

60、性價比方面，產業大模型應用需要考慮到模型運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化性能。算力的性價比方面03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。安全性方面04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。部署可行性方面05產業大模型應用的五大核心指標可控性能力增強算力的性價比安全性部署可行性Page 19Pag

61、e 20【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 3（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

62、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、響應時間等評估模型對最終用戶體驗的影

63、響業務目標性能標準用戶體驗數據質量評估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更新的頻率和時效性數據量數據多樣性數據更新頻率數據的準確性和完整性水平數據準確性和完整性產業大模型應用評價工具箱數據安全要求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在傳輸和存儲過程中的安全性隱私保護數據訪問控制數據加密和安全存儲預期投資和回報包括硬件、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、維護費用等基于業務目標，預估的收益或成本節約初始投資成本運營成本預期收益技術適應性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模型在不同規模和場景

64、下的適應能力集成難度實際部署可行性擴展性和靈活性技術支持的可用性和維護模型的便利性技術支持和維護法規遵從和倫理考量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合規性倫理審查Page 21Page 22【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 4（一）案例行業應用情況簡介從應用領域看，征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

65、媒、教育，以及電商、營銷、房地產等各個行業。案例行業應用情況*表 1 部分征集案例情況簡介案例提供方所屬行業政務金融醫療工業騰訊云、中電云、中國電信、中科極限元、阿里云、中軟國際解放號百度、三六零集團、度小滿、可之科技、文因互聯智譜華章、深思考、健康有益、南京柯基數據科技、卓世科技、北京友誼醫院中科極限元、可之科技、清博智能、中工互聯主要功能知識問答、輔助決策文檔處理、知識問答、內容生成、輔助決策內容生成、知識問答、輔助決策知識問答、輔助設計、輔助決策文娛央博數字傳博、百川智能、達佳互聯人機互動、內容生成交通思必馳、中軟國際解放號、毫末智行、卓視智通人機互動、輔助決策智能客服卓世科技、科訊嘉聯

66、、曙光智算知識問答、輔助決策倉儲物流愛動超越、面壁智能知識問答、內容生成從全球范圍內來看，中美兩國主導著大模型領域的發展。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

67、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，面向行業公開征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、賦能產業。本章節將從案例覆蓋領域入手

68、，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。Chapter 4第四章：大模型產業應用的中國進行時Page 23Page 24【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 4案例行業應用情況案例提供方所屬行業主要功能房地產騰訊云、貝殼知識問答、輔助設計教育中科創達輔助決策智能家居百川智能

69、、思必馳人機互動AI工具百度、新鋒未來內容生成、知識問答、輔助決策傳媒拓爾思、中國傳媒大學戲劇影視學院內容生成電商美團知識問答、人機互動法律智譜華章知識問答建筑天壤智能、筑訊科技知識問答、輔助決策能源中工互聯輔助決策營銷一輕科技內容生成IT服務可之科技知識問答、輔助決策（二）案例技術供給與行業需求分析熱門應用領域分析01.從此次征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

70、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

71、；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

72、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。Page 25Page 26【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 4核心應用價值分析02.大模型為用戶提供的核心價值，莫過于降本增效，或者說“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

73、（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）。圖1為以“效率-效益”為視角，體現了相關典型案例的分布情況，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，意味著該案例最終提供價值兼顧了“效率”和“效益”。在橫軸上，則將此次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“效率”問題，也有一部分應用兼顧了“效率”和“效益”，少部分應用主要解決的是“效益”問題。具體分布如圖1所示。技術供給方需求領域相

74、關性分析03.圖2顯示了本次征集并推薦的典型案例大模型技術供給方中，大型企業和中小型企業，與其技術應用領域之間的相關性?？梢姵慕虃髅?、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）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。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

75、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。圖 1 模型主要功能、應用所屬行業及效率效益分布圖圖 2 大模型的場景需求共性分布主要功能需求共性需求規模技術可靠性大型企業中小企業政務文教傳媒交通物流房地

76、產專業服務醫療健康專業服務工業能源金融知識問答輔助設計輔助決策人機互動文檔處理內容生成效率效 益房地產文教傳媒娛樂工業能源政務服務金融服務醫療健康交通物流智能客服專業服務Page 27Page 28【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 4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：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，也往往偏向于大企業，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

77、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

78、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關注“以產定銷”多于“以銷定產”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

79、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

80、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，從而提高銷售業績?；谏鲜龇治隹芍?，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，也有助于應用落地。Page 29Page 30【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 4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數據測算得出，2023年中國大模型市場規模約為50億元人民幣，其中服務部分和軟件部分占比約為3

81、5%。愛分析認為，產業用戶2023年在大模型的采購和應用上，還處于論證多、采購少的階段，但在2023年將開始大量釋放大模型領域的預算，軟件和服務部分有所上升?？傮w而言，大模型落地產業端進行應用是一個必然趨勢。大模型被普遍視為未來兩年內產業數智化升級和傳統工業轉型先進制造業的重要迭代方向，進而得到了產業端的提前關注。經緯創投創始管理合伙人張穎此前透露過一個數據：2023年3月到5月召開業績電話會議的標普500指數的公司中，有110家公司的高管提到了AI，這是過去十年的3倍。大模型的產業應用已經形成一種共識。阿里云智能集團CEO張勇認為，大模型讓所有企業站在了同一起跑線，將再次激活千行百業。騰訊云

82、CEO湯道生則判斷，行業大模型已經過了“嘗鮮期”，目前正深入各類業務場景，推動企業全鏈條智能化。成都智算中心CTO余明川預測，隨著大模型應用加速進入行業生產系統，未來兩年將深入超過50%行業核心場景。長遠來看，大模型在產業端的落地應用需要經歷一定的探索過程。挑戰主要來自于幾個方面：就通用大模型和產業大模型本身而言，能力還有待進一步提升，從滿足“生成”任務進化到滿足“決策”任務。這就需要大模型和產業大模型克服訓練成本高、推理時間長、上下文限制大、提示詞的脆弱性、自身幻覺、可解釋性低和無法有效評估等問題，達到提升訓練效率、提高反應速度、加強上下文記憶力、優化提示詞返回結果、提升準確度、讓決策過程更

83、透明等目標。從行業大模型應用來看，傳統行業與大模型的融合必然是從意識到執行、從系統到工具全方位進行，稱之為重構也不為過。這個過程中也存在一定的挑戰。首先，傳統行業決策者還不夠了解大模型技術，對大模型理解處于兩個極端（完全不了解也不感興趣，與我無關；或者過于迷信大模型，認為大模型無所不能），以至于不可能真正使用大模型技術解決自己的問題。其次，大模型當前能力還不足以解決復雜的決策問題，只能解決簡單的助手、生成等問題；大模型自身也還不足以解決用戶全部需求，需要大量的工程Chapter 5第五章：大模型產業應用的展望與挑戰基于技術能力和數字化基礎解決實際問題02.從技術供給維度，圍繞大模型最擅長的文本

84、理解、內容生成、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，也最容易取得成效。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?；谄髽I特點選擇細分賽道03.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

85、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。THE INTRODUCTION OF INDUSTRIAL CASESPage 31Page 32【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來Chapter 5化技術。然后，大模型的行業應用需要大量懂大模型技術，又懂行業需求的人才，如何快速培養能夠了解大模型、使用大模型、分析大模型的人才也是未來值得關注的問題。最后，在產業協同上，涉及不同領域的大模型如何進行協同

86、，大模型所收集的數據如何確保其準確，也是未來大模型發展需要解決的問題。從社會層面來看，大模型應用得越廣泛，人們對其合規性、數字安全和隱私安全的關注就越密切。如何在大模型應用過程中保證技術合規，確保數據的安全性和用戶隱私的保護，建立起對于用戶信息保障的堡壘將是一個重要挑戰。面對這些挑戰，政產學研用的多方協作和觀點匯聚，將成為破解問題、統籌規劃、打通堵點的關鍵法寶。在各方緊密協作的長效激勵機制之上，在充分發揮國家級政策引導作用的框架下，科研界和產業界的合作與溝通活力將被進一步激發，為產業政策不斷升級和大模型賦能傳統產業貢獻更多新思維、新方案、新實踐、新視角，最終推動實體經濟不斷走向智能化、高端化、

87、綠色化升級，實現科技成果賦能傳統產業，促進經濟社會高質量發展的根本目標。面向未來，從政產學研用通盤視角來看，政策端需要有序布局和優化科技創新賦能傳統產業轉型的全鏈條框架，在生成式智能時代統籌政策調度、支持孵化大模型產業生態和相應的創新要素供給，建設國家級和地市級場景示范與落地應用，提升和激勵傳統產業轉型動力，配套落地流程與效果評估體系，促進科技成果轉化和產業大模型的落地成熟化、規?；?；技術端需要推動軟硬件技術一體化的進一步提升，為大模型的產業端應用提供更牢固的技術基礎；產業端需要提升產業對大模型和數智化應用升級的知識認知、能力建設和人才培養，尤其加強融合型、復合型、跨領域人才的培養，在產業內優

88、先融合大模型的企業要深度參與產學研用工作，并結合當前產業大模型訓練需求，協助和支持科研界將大模型成果務實落地，提煉出更多產業內關鍵場景，商業痛點和行業數據。察勢者智，馭勢者贏。在全球AI大模型時代，中國有望在產業大模型應用落地的過程中搶得先機，發揮腹地市場廣闊和產業鏈條全面的規?；瘍瀯?，搶先推動人工智能和前沿科技賦能實體產業的全過程，這也將是我國市場結構化增量被全面激發的全過程。面向未來，產業大模型應用必然會為我國更快實現產業升級轉型、培育新質生產力提供強大的助力。附錄一 產業大模型典型案例簡介01武漢經開城市大腦大模型中電云計算技術有限公司所屬行業：政務案例簡介：該案例應用大模型構建了智能問

89、數，并與數字人相結合，可以通過語音或文字提出問題，大模型分析并理解問題，實現便捷、智能的問答交互。為用戶提供政務領域的專題智能問答、語音識別、指標調用、簡報生成、智能分析、智能圖表等服務。賦能領導決策應用場景，提供更加智能化、便捷化的信息抽取、指標組合和可視化呈現方式，大幅提升領導決策應用場景工作效率。02網上辦事大廳中科極限元（杭州）智能科技股份有限公司所屬行業：政務案例簡介：該案例基于大模型技術，為人民群眾提供政務智能推薦、一鍵聯辦推薦、問答生成服務等，可以智能識別用戶辦理意圖，幫助群眾快速定位到想要辦理的事項，提供精準優質服務，節省群眾辦理時間，提高群眾辦事效率，提升群眾滿意度。03場景

90、支撐系統中科極限元（杭州）智能科技股份有限公司所屬行業：政務案例簡介：該案例基于應急大模型結合應急全量業務，提供事件復盤、應急智搜、救援助手等功能，能為用戶提供專業、精準、流利的答案。調查報告初版生成效率、應急智搜搜索準確率、救援助手回答準確率得到提升。04面向智慧稅務領域的行業AI大模型阿里云計算有限公司所屬行業：政務案例簡介：該案例利用大模型技術，為用戶提供稅務納服咨詢、個稅功能需求推薦、智能輔助算稅、稅務票據審核等服務。提高熱點辦稅問題上功能導航準確率，同時利用大模型準確理解語義的優勢，提高后臺人工審核效率。05中國電信政務大模型中國電信股份有限公司北京分公司所屬行業：政務案例簡介：該案

91、例基于大模型技術，為用戶提供政務知識點問答、政策解讀、問答知識生成等服務。面向市民端，有效減少市民排隊等待時間；面向坐席端，為坐席全流程智能化賦能，提高坐席人效；面向政府決策端，提供輔助決策和分析研判，幫助政府更好的做出分析和決策。通過大模型的使用，提高了客服答復效率，提升了用戶體驗和政府服務效率，提高了坐席學習新政策的效率等。06武漢經開美麗社區大模型中電云計算技術有限公司所屬行業：政務案例簡介：該案例利用大模型技術，通過學習與推理能力，解決政務熱線在問題拆解、多重意圖理解、政務政策關聯等方面的難題，成為既有溫度、又懂專業的政務服務助手。為用戶提供政務知識問答、熱點推送、智能提示等服務，提升

92、政務服務效能和信息獲取便利性，促進政務服務標準化、規范化、便利化水平提升。07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所屬行業：政務案例簡介：該案例基于城市鴻蒙場景各類物聯感知數據接入，通過大模型技術構建城市鴻蒙場景ChatBl智能助手，提供監控攝像頭智能調取和煙道阻火滅火場景的大屏問數功能服務，實現各類物聯感知數據實時動態分析、可視化圖表呈現、數據分析報告一鍵生成等場景應用，輔助城市運行精準決策。08金融專業大模型可之（寧波）人工智能科技有限公司所屬行業：金融案例簡介：該案例利用大模型技術為某銀行提供客戶信用畫像分析，在銀行機器學習模型基礎上實現可解釋算法大模型的部署，提供完整的用

93、戶UI界面并協助XAI模型部署，為局部可解釋、全局可解釋、特征邊界分析與特征交互探索提供可操作可視化頁面，配合歷史數據驗證，完成對個體客戶與整體客群數據集的評分優化與可解釋。Page 33Page 34【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來09金融專業大模型可之（寧波）人工智能科技有限公司所屬行業：金融案例簡介：該案例利用大模型技術賦能銀行的個體客戶反欺詐場景，提供個人客戶欺詐定位、填補缺失信息、欺詐主要特征篩選、輸出評估指標等功能，對于交易中的個體欺詐具有一定的識別能力。10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所屬行業：金融案例簡介：該案例通過大模型技術，提供

94、自動化文檔摘要、結構化信息抽取和智能文檔審核等功能服務，能夠理解和分析招股說明書等長篇金融文檔的核心內容，識別和解析各種金融指標和術語并進行結構化處理等。提高了數據處理效率，提升了抽取精度，降低人力成本，改善用戶體驗。11“軒轅”金融大模型度小滿科技（北京）有限公司所屬行業：金融案例簡介：該案例基于“軒轅”金融大模型賦能金融機構，幫助金融機構建設自主可控的金融大模型能力。利用大模型分析客戶的數據，提供自動化客戶服務，降低金融機構的運營成本。風險管理與輿情分析，幫助金融機構了解公眾對于特定金融產品或事件的情感和觀點，更好地保護自身和客戶的利益12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

95、所屬行業：金融案例簡介：該案例利用大模型具備多語言處理的能力，可以支持對不同語言的研報進行分析和處理，為用戶提供文檔問答、數據問答、文檔總結等服務，可以輔助進行數據質量評估和校驗，提高研報解析處理的工作效率。同時，還可以根據投資者的需求和偏好，個性化地推薦相關研報和分析結果，提供定制化的投資建議和服務。13XX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所屬行業：金融案例簡介：該案例基于大模型技術賦能銀行業務，為銀行提供會議紀要、電銷客戶意向判斷、銷客服輔助、客服催收輔助等功能。通過大模型技術，提高了銀行文檔編寫的效率和準確性，減輕了工作人員的工作負擔，提升了合規文檔以及會

96、議紀要的質量；實現了對客戶意向的智能判斷和分析，提高電銷客戶意向判斷的準確性和效率，以及客戶滿意度和銷售效率；同時，也提高了系統告警的準確性和及時性。14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所屬行業：金融案例簡介：該案例基于大模型賦能銀行業務，為銀行用戶提供金融領域文檔審核服務，降低人工審核的工作量，提高審核效率；助力客戶投訴分析，降低人工客服工作量；提供對話生成服務，提高問題解答的效率，降低其維護成本，提高用戶體驗等。15止愈Medbot 醫學內容生成與問答南京柯基數據科技有限公司所屬行業：醫療案例簡介：該案例應用知識圖譜和大模型技術進行FAQ的自動化生成,為用戶提

97、供腦出血領域的專業知識問答,節約了為用戶提供內容服務的人工成本。16電子病歷生成的應用首都醫科大學附屬北京友誼醫院所屬行業：醫療案例簡介：該案例基于大語言模型對門診醫患對話文本進行語音分析、邏輯推理，以及大模型文本生成能力，實現智能識別醫患對話、自動過濾判斷、信息摘要、電子病歷生成等功能。最終單個患者問診時間節省縮短，門診效率得到提升，患者就醫滿意度和獲得感提高。Page 35Page 36【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來17勃小智RAG醫學資料檢索增強南京柯基數據科技有限公司所屬行業：醫療案例簡介：該案例應用知識圖譜和大模型技術，面向醫療領域的醫藥產品知識提供產品檢索和

98、智能問答服務等，可基于大模型直接回復原文，縮短內容上線時間，提升醫藥代表的學術推廣和營銷效率。18養老行業模型服務項目卓世科技（海南）有限公司所屬行業：醫療案例簡介：該案例利用大模型技術，在康養醫療行業賦能養老人才培訓，可為學員提供養老行業的各類知識問答、案例分析、操作指導以及學習建議等。通過大模型智能培訓系統，學員的知識掌握程度和學習效果得到提升，康養人才在解決復雜問題的能力和操作規范得到提高，降低了事故發生率。19法律法規文檔問答與總結南京柯基數據科技有限公司所屬行業：醫療案例簡介：該案例應用知識圖譜和大模型技術，面向企業內部的醫藥法規政策及指導原則提供智能問答總結服務。減少法規內容的學習

99、培訓時間，提升多部門協作效率；同時能夠及時提示國家政策變動對于業務場景的影響，降低風險。20數字中醫大模型北京智譜華章科技有限公司所屬行業：醫療案例簡介：該案例利用大模型技術賦能某三甲中醫醫院，模型針對用戶咨詢中醫相關問題給予準確、有針對性的回復。21智能配餐大模型北京健康有益科技有限公司所屬行業：醫療案例簡介：該案例利用大模型技術賦能人群健康管理，為用戶提供個性化飲食建議、營養分析與跟蹤、健康風險評估等健康管理與分析服務，用戶可以通過智能配餐模型及時了解自己的健康狀況，采取合理的飲食措施，有助于預防慢性病的發生，降低醫療成本。為大眾提供更加健康、均衡的飲食選擇，有助于提升整體健康水平，減少慢

100、性疾病發生率。22基于安全可控的多模態大模型的重大疾病早期篩查平臺深思考人工智能機器人科技（北京）有限公司所屬行業：醫療案例簡介：基于深思考Dongni.ai多模態大模型，深思考重大疾病早期篩查平臺，可對人體的多模態數據（細胞、染色體、DNA倍體、免疫組化、病史、病歷、年齡、癥狀等多模態數據）進行分析，從而對癌癥早期做到及早發現。該重疾早篩場景應用從宮頸癌篩查為切入點，做到少量樣本的橫向擴展至尿液細胞、胸腔腹水細胞、甲狀腺細胞、染色體核型早篩、免疫組化、DNA倍體分析等，以顯微鏡、數字化掃描儀為硬件入口（產生的數字化樣本為分析對象）形成重大疾病AI多模態早篩入口。23售后服務系統中科極限元（杭

101、州）智能科技股份有限公司所屬行業：工業案例簡介：該案例通過大模型技術賦能，基于作業指導書、產品維修手冊、故障處理手冊、用戶手冊、故障處理手冊、產品錯誤代碼、故障表現以及售后經驗知識等內容，為用戶提供作業指導、維修處理、故障急救等服務,幫助售后服務部門及時調整和優化服務，提升整體辦事效率和用戶的滿意度。Page 37Page 38【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來24某工業控制器頭部企業專家系統中工互聯（北京）科技集團有限公司所屬行業：工業案例簡介：該案例以工業大模型技術為依托，主動幫助運維團隊發現潛在的問題和異常情況，并實現運維報告的自動化生成，減輕運維人員的實際工作負擔。

102、其次，將MaaS層與智能運維系統整合，可以實現自動執行診斷步驟、生成運維報告并控制系統調整的復雜操作。最后，運用智工工業大模型的多模態能力，可以識別并預測系統的性能瓶頸和故障風險，提示運維團隊提前采取相應的優化和預防措施。25工業專業大模型可之（寧波）人工智能科技有限公司所屬行業：工業案例簡介：該案例通過大模型技術賦能工業領域，提供工業領域的質量控制、預測性維護、生產優化、供應鏈管理、能源管理等運維管理服務。最終，實現了缺陷檢測準確率提升、生產效率改善、生產線停機時間減少、生產效率提高、能源成本降低、資源利用率提升、維護成本降低、準時交付率提高等。26服裝設計大模型AIGC賦能時尚設計及營銷北

103、京清博智能科技有限公司所屬行業：工業案例簡介：該案例利用AIGC賦能時尚設計及營銷，打造服裝設計垂類AI大模型，為用戶提供服裝設計圖、設計框架篩選、輔料添加、從線稿設計成品等功能服務。用戶可以通過文字描述服裝設計需求、設計框架篩選、輔料添加等，從而獲取符合描述的設計草圖。也可將線稿上傳至模型中，從而得到一張設計成品。幫助服裝廠商提高服裝設計效率以及款式的新穎度。27某軍工企業工業大模型智能體應用案例中工互聯（北京）科技集團有限公司所屬行業：工業案例簡介：該案例基于大模型技術，為用戶提供生產智能監控管理、生產應用智能交互、質檢智能調度與智能質檢等功能，通過工業技術底座實現生產現場的數據采集、生產

104、監控、智能調度和關鍵場景智能化以及對整個生產過程的數字化建模，依托智工工業大模型實現工業設備與人工智能的整合，通過Agent機制實現零件質檢任務分發、質檢設備調度以及質檢報告生成，極大地提高質檢效率和質量，降低設備使用成本，并降低能源生產成本。28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所屬行業：文娛案例簡介：該案例基于百川大模型提供影視角色扮演功能，大模型通過模仿角色語氣，結合角色的背景知識與用戶進行對話，用戶可以選擇不同角色與影視劇中的角色進行模擬對話聊天。29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所屬行業：文娛案例簡介：該案例基于百川大模型提供游戲角色對

105、話生成功能，用戶與游戲中的NPC對話，大模型模仿角色的語氣和基于角色的世界觀與用戶聊天。30自研文生圖大模型“可圖”在短視頻行業的應用探索北京達佳互聯信息技術有限公司所屬行業：文娛案例簡介：該案例將文生圖大模型“可圖”應用到短視頻內容平臺，為用戶提供AI玩評和AI素材生成等功能服務。在生產工具上的應用可以幫助快手的創作者們提升創作的效率和趣味性，也可以提供更豐富的圖片/視頻內容。在評論區的應用降低了圖評的生產門檻，提高了評論次數和滲透率，也提升了評論區的圖評比例，給快手用戶提供了更多有趣的互動玩法。Page 39Page 40【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來31AI數字人

106、李白數字藝術展央博數字傳媒科技有限公司所屬行業：文娛案例簡介：該案例基于大模型技術，為用戶提供專業知識庫連接、風格化人設、閑聊模式互動以及文案創作等功能，觀眾在會展中體驗整個沉浸展，通過麥克風和數字人李白對話，讓數字人進行作詩，也可以詢問李白的相關歷史典故。通過AIGC互動大屏幕，提供幾個關鍵詞即可在大屏幕顯示一首完整的詩句。在真人演繹環節可以和觀看真人演出及和演員進行互動。32自研大規模語言模型“快意”在短視頻行業的應用探索北京達佳互聯信息技術有限公司所屬行業：文娛案例簡介：該案例將大規模語言模型“快意”應用到短視頻內容平臺，在搜索場景為用戶提供高效的問答服務，提升用戶的信息滿足度和問題解決

107、率。同時評論區AI小助手“AI小快”基于大語言模型的能力，具備人格化特征，能夠與用戶進行對話互動，提升了互動的趣味性和信息性，也活躍了快手評論區的整體氛圍。33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所屬行業：交通（智能汽車）案例簡介：該案例通過大模型技術為用戶提供出行規劃、智能問答、復雜任務處理、多人設多情感交互等更高端的人機交互功能，支持多模態、多意圖、多音區、全場景多輪連續對話，打造無拘無束的智能座艙交互體驗。在出行規劃上，可根據當前場景與用戶需求，為用戶擬定一份出行方案；根據專業領域知識、文檔分析大模型等，可構建汽車領域大師，為用戶提供汽車相關知識介紹、新手模式、使用說明書、

108、故障查詢、事故處理等專業服務；多人設、數字人生成等創新技術，可為用戶提供更加場景化、個性化的內容服務。34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所屬行業：交通（自動駕駛）案例簡介：該案例利用AI大模型賦能自動駕駛領域，提供駕駛場景的理解、標注、生成和遷移，以及駕駛行為解釋和駕駛環境預測等功能服務。實現秒級內百億數據檢索，提高新品類Zeroshot標注的準召率，提升在大曲率彎道、黑夜、雨天等場景的感知效果，對駕駛環境做出準確判斷，降低駕駛軌跡的預測誤差。35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所屬行業：交通案例簡介：該案例主要面向城市

109、道路、高速公路、國省干線公路、公路隧道、橋梁等道路交通場景，依托圖像識別及語義分割等大模型關鍵技術，結合目標定位、跨鏡頭跟蹤及數字孿生應用系統，完成交通態勢預判、交通隱患排查、交通風險預警、交通擁堵及交通事故的仿真推演，為交通監管提供高效、精準、科學的決策依據，助力提高交通運行效率，降低交通事故率和路網交通擁堵率，減少交通污染物排放，是交通數字化轉型的利器。36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所屬行業：交通案例簡介：該案例通過大模型技術實現監控攝像頭智能調取和交通信息實時智能分析簡報等功能。通過大模型分析用戶自然語言提問，一方面系統則會自動識別用戶意圖并生成監控攝像頭

110、調取指令，實現高效快速監控調取，提高該市公安局的工作效率。另一方面系統會自動分析意圖并對交通動態實時事件數據進行分析挖掘，智能生成實時分析簡報，輔助該市公安局工作人員開展處置工作，及時向市民發布道路交通情況，提升市民滿意度。37智能客服行業模型服務卓世科技（海南）有限公司所屬行業：智能客服案例簡介：該案例通過大模型技術，提升了智能客服的語義理解、對話管理和知識增強等方面的能力。這使得智能客服能夠更準確地理解用戶需求，提供更個性化、高質量的服務。Page 41Page 42【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來38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司所

111、屬行業：智能客服案例簡介：該案例基于大模型技術賦能智能語音電話機器人、在線服務機器人報裝和報修場景，為用戶提供要素抽取、用戶畫像、工單摘要、對話托管、BI分析、輔助計算等功能服務，機器人分流率和核心知識問答效果得到提升，知識構建和對話構建成本下降。39ChatAC平臺智能客服曙光智算信息技術有限公司所屬行業：智能客服案例簡介：該案例結合用戶痛點，基于大模型技術賦能智能計算領域的問題語料自動生成、業務話術自動生成，為用戶提供計算服務平臺問答、智能計算領域應用問題問答、程序開發問答以及百科知識問答等功能服務。最終可以提高客服效率，減少用戶咨詢等待時間，實現用戶即問即答，同時降低企業成本并提升用戶體

112、驗，為企業創造更多的價值。40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所屬行業：智能客服案例簡介：該案例基于大模型技術賦能智能陪練機器人、智能營銷機器人場景，為用戶提供要素抽取、用戶畫像、工單摘要、對話托管、BI分析、輔助計算等功能服務。智能陪練機器人場景中輔助教師快速構建客觀題的AI陪練課程和主觀題的AI自由對練課程，提升教師工作效率；智能營銷機器人場景中輔助師生運用營銷助手快速完成營銷主題活動，提升質量和效率。41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）有限責任公司所屬行業：倉儲物流案例簡介：該案例通過大模型在工業車輛智能運維場

113、景的應用，為用戶提供專業問答、數據分析、智能運維等服務，提高工業車輛的運行效率和安全性。一方面提高用戶的工作效率、用戶滿意度和業務處理能力，另一方面降低運維成本。42義烏商城大模型北京面壁智能科技有限責任公司所屬行業：倉儲物流案例簡介：該案例基于大模型技術為用戶提供光伏知識問答、光伏發電系統解決方案、物流解決方案和商城內部導航等專業服務。助力商貿城集團加速數智化轉型，提升光伏和物流市場獲客率以及詢盤轉化率。43地產物業場景行業大模型創新應用騰訊云計算(北京)有限責任公司案例名稱：地產物業場景行業大模型創新應用項目所屬行業：房地產案例簡介：基于騰訊云預訓練大模型，可提供物業客服、輿情風控服務，可

114、高效服務業主日常的咨詢問答、周邊推薦、繳費指南、報裝保修、客訴等多種場景。提高業主服務質量，助力社區管家實現高效服務，降低人工工作量，提升管家工作效率。44設牛貝殼找房（北京）科技有限公司所屬行業：房地產案例簡介：該案例基于大模型技術，為用戶提供隨拍隨換、戶型生圖、配方生圖、智能對話等裝修設計相關服務，用戶可以輸入戶型、風格、色系等，即可生成相關的裝修效果圖。45AI伴考智能系統中科創達軟件股份有限公司所屬行業：教育案例簡介：該案例通過大模型技術賦能雅思考試作文批改與輔助教學，為用戶在寫雅思作文時提供同義詞、整段潤色、作文生成、作文評分等服務，同時可生成高分作文范文，根據作文評分提供改進建議等

115、。大模型的應用提高了學生學習效率，提高了平均成績；提高了老師教學效率，減輕了老師工作量；同時學生雅思作文通過率得到提高。Page 43Page 44【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來46基于百川大模型的知識問答北京百川智能科技有限公司所屬行業：智能家居案例簡介：該案例基于百川大模型提供知識問答功能，用戶通過小米設備與小愛進行知識問答，大模型給用戶輸出問題的答案。47思必馳大模型在智能家居產品的應用思必馳科技股份有限公司所屬行業：智能家居案例簡介：該案例利用大模型技術，借助大模型語義泛化&跨領域多意圖能力，產品支持更加口語化的交互、可一次性完成多個復雜指令，精準識別用戶隱藏意

116、圖，實現更自然更高效的人機交互。文檔問答能力，智能家居可對產品說明書、烹飪技巧等文檔進行解讀，直接為用戶提供答案。同時融合聲紋識別、多重形象設定，實現面向不同交互人群的不同人設應答，滿足個性化交互需求，提升用戶關懷。知識百科功能支持從外部信源調用海量知識，通古博今，通過精準推理決策，幫助用戶解決各類生活小難題。48玲瓏AI工具北京新鋒未來科技有限公司所屬行業：AI工具案例簡介：該案例通過大模型技術賦能各大行業設計、廣告傳媒、教育、電商等各領域，為用戶提供多角色對話、AI聊天、AI繪圖、文案編輯、視頻翻譯等服務。幫助電商、珠寶設計、家具設計等行業節省大量設計時間。49基于文心千帆大模型的智慧辦公

117、應用示范北京百度網訊科技有限公司所屬行業：AI工具案例簡介：該案例基于文心千帆大模型賦能WPS AI，實現一鍵獲取靈感，高效成文文字；可一鍵生成幻燈片，兼顧效率和美觀演示；同時提供內容創作、歸納總結等智能文檔功能。使用場景覆蓋內容生成與分析、幻燈片美化與演講稿撰寫、中英互譯與內容提煉、數據表透視與數據演算。幫助用戶節省時間和精力，提升了辦公效率。50某中央媒體AIGC智能助手拓爾思信息技術股份有限公司所屬行業：傳媒案例簡介：該案例基于大模型技術，在實際采編生產流程中為記者編輯提供創作型輔助、知識型搜索和文件整理等功能，縮短內容生產工作量，實現“策采編發評”各環節場景迭代。減少采編工作中的素材搜

118、集和整理工作和引用內容時繁瑣的查詢過程，減少記者編輯在信息總結梳理和校對的工作量，為業務人員的創作提供靈感等。51Dancers中國傳媒大學戲劇影視學院未來影像研究中心所屬行業：傳媒案例簡介：該案例利用大模型技術為用戶提供給定圖片補足動態視頻、根據視頻生成動作信息等功能，實現虛擬化視頻的制作。大模型的應用有效縮短了動作捕捉流程的時間和技術難度，可快速生成一個可以與現實產生交互的虛擬人視頻。圖片轉視頻為影像創作提供靈感和便利，提高了部分媒體資源制作的效率。52外賣智能小助手北京三快網絡科技有限公司（美團）所屬行業：電商案例簡介：該案例基于大模型技術的與用戶的多輪信息交互，為用戶提供智能個性化的交

119、互式點餐服務，實現更加智能化的商品商家的搜索與推薦，從而滿足用戶模糊性需求，提升了用戶的滿意度和粘性，能夠快速實現信息查詢和知識解答的功能，給大眾用戶帶來快速便捷的服務體驗；同時增加了趣味性與更加多元化服務，增加了用戶全新的多元化點餐方式，帶來用戶全新的體驗。Page 45Page 46【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來54施工現場技術管理大模型筑訊(北京)科技有限公司所屬行業：建筑案例簡介：該案例利用大模型技術，為用戶提供知識庫、工程病害問答、工程隱患問答以及圖片AI智能識別等功能，為用戶提供工程相關的問答和解析服務。通過大模型賦能應用，在確保工程施工準確性的同時有效提升

120、工程施工效率；有效減少工程返工、誤工情況的發生頻率；提高項目工程質量和工程進度。55大語言模型服務上海天壤智能科技有限公司所屬行業：建筑案例簡介：該案例基于大模型賦能建筑行業應用，涵蓋建筑設計說明信息提取、造價信息歸類以及企業知識庫、行業知識庫建設等功能，為業務提供了更智能化、高效的支持和服務體驗。加速了整個設計流程，提高了整體設計效率和信息處理效率，同時降低了人力成本。此外，利用大模型顛覆傳統檢索方式，提升了專業問答準確率。56某國產新能源企業綜合能源管理系統中工互聯（北京）科技集團有限公司所屬行業：能源案例簡介：該案例基于工業大模型底座的模型整合應用能力，實現同一工廠內異構大模型的應用整合

121、。同時，通過與能源監測系統結合，大模型可以實時監測能源消耗情況，自動控制和調整能源使用策略，對能源消耗進行全面分析和優化，避免能源浪費和過度消耗，為企業提供針對性的節能優化建議。57面向消費品制造領域的品商大模型北京一輕科技集團有限公司所屬行業：營銷案例簡介：該案例利用大模型技術，為消費品領域的用戶提供商品廣告頁生成、藝術二維碼、商品營銷文案生成、短視頻腳本、商業洞察等服務?？s短內容生產周期，提升了線下的點擊率和線下的轉化率，節省了廣告營銷費用，降低了成本，提高了決策效率等。58運維專業大模型可之（寧波）人工智能科技有限公司所屬行業：IT服務案例簡介：該案例通過運維專業場景問答大模型，提供IT服務行業的知識檢索和問題解答等服務，對突發的AIOPS事件進行根因分析。大模型的賦能，提高了根因分析及專業場景問答的準確率。Page 47Page 48【產業大模型應用白皮書】融 入 產 業，賦 能 未 來53法律大模型北京智譜華章科技有限公司所屬行業：法律案例簡介：該案例利用大模型技術賦能某法律服務產品提供商，為用戶咨詢的法律相關問題提供準確、有針對性的回復。