2024 AI产业大模型应用深度分析报告_大模型应用行业报告

当前，大数据、人工智能等尖端技术正在带来新一轮科技革命和产业变革。

其中，大模型作为新一代人工智能的核心技术，无论是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，还是在医疗、金融、制造、农业等各个行业中，都已经展现出了令人惊讶的复杂问题处理能力。

随着基础研究的继续深入和产业应用场景的不断拓展，大模型正在成为这轮科技革命和产业变革的核心驱动力。

大模型的兴起，打开了产业通向数据驱动、智能决策时代的大门。此前IBM商业价值研究院曾在其《值得押注的七大投资决策》报告中指出，未来十年，生成式AI和先进计算的广泛应用将彻底变革千行百业的商业模式。数据将是未来最重要的生产要素，人工智能则会是最核心的生产工具，数据与智能的结合将带来生产力的大幅提升，为千行百业注入新的发展动能，推动产业实现智能化、高端化、绿色化的跨越式发展。

过去一年，基础大模型、产业大模型和产业大模型应用如雨后春笋般涌现，面向产业的探索亟待深入。在制造、能源、医疗健康、物流、交通、金融、IT服务、文娱等行业都已经出现了产业大模型以及产业大模型应用。相较而言，中国在基础大模型的研发上还与当前全球最先进水平存在一定差距，在内容生成、办公等产业场景的应用深度上也需探索进一步突破。

但是，随着基础大模型的业务格局走向稳定，越来越多的企业开始在更多具体的产业场景中寻找商业机会，从制造到医疗、从政务到金融，中国在产业大模型的应用广度、规模效应和灵活度上正在展现出一定的竞争优势。在这个趋势下，大模型的产业应用会进一步提速，产业大模型应用的数量也会大幅增加。

这将带来两个直接影响：一个是实体产业端智能化、高端化、绿色化升级的浪潮会催生出更多丰富的科技工具、展现出更具爆发力和指数级的科技转型效果；另一个则是实体产业端将会感受到“乱花迷人眼”，在汹涌而来的AI产业大模型应用面前难以进行全面而精准的决策判断。面向未来，为了更好地衔接前沿科技工具和实体产业转型，我们应该在实践中不断积累海量行业数据、深入梳理产业痛点、引导科研成果的落地转化，以前沿科技创新有效推动实体产业创新和新质生产力发展，孵化新模式、新动能、新思维，“以智赋用、以用促产、以产兴国”。

当然，现如今大模型的发展也面临着一些基础层的挑战和问题。算力体量、成本和数据体量都亟需进一步改善；数据安全、隐私保护、算法公平等问题需要得到充分关注和解决；大模型的产业应用和交叉领域建设，更需要培养和提升一大批产业内数智化人才的梯队储备。

要解决这些问题和挑战，打牢大模型的发展基础，抢占下一轮全球科技竞争前沿位置，需要政产学研用各方通力合作，通盘规划，构建通畅有效的科研落地体系和产业政策指导，规范大模型健康有序地融入行业场景，鼓励传统企业加快产业大模型共建与数智化转型升级的实践步伐，推出一批基于各个行业应用场景的示范性案例，形成产业大模型应用评价标准，凝聚各方共识，为先进科技融入传统产业提供进一步助力，加快支持传统产业提质增效。面向更长远的未来，大模型在千行百业的应用和发展，将打开一扇通向新时代的大门，切实推动千行百业的生产力爆发和生产模式升级。

随着时间的推移，世界科技飞速发展，在各个领域都越来越多的见到人工智能的身影，其在产业领域的影响尤为明显。在可预见的未来，人工智能技术将会进一步的推动产业升级和变革。我国政府高度重视人工智能产业发展，在大力发展扶持人工产业的同时，也在不断完善关于支持人工智能技术的研究与应用的政策。

在这样的时代与国家背景下，我们撰写了这本《产业大模型应用白皮书》，旨在探讨产业大模型在产业发展中的落地应用，并且为产业端准确判断产业大模型应用的价值提供参考，为加快形成大模型赋能实体产业转型升级的政产学研用体系提供思考支持。

产业大模型是利用不同产业的专业知识对通用大模型进行微调，更好满足能源、金融、制造、交通物流、文娱等不同领域的产业升级需求。这种模型能够处理和分析海量的行业数据，从而提供洞察力，帮助企业做出更智能的决策，优化流程，提高效率，减少成本，增强创新能力。产业大模型应用则是在产业大模型基础上，聚焦产业中的更细分场景实现的具体应用。

同时产业大模型的构建与应用，将有力推动产业智能化发展，促进我国数字经济转型升级。随着大模型在各个产业的应用，相关产业链上的企业也将受益，形成良好的产业生态。

第一章：需求推动大模型进入第二阶段

大模型，或者说生成式人工智能，已经度过了由技术驱动的“第一阶段”，正在向由客户需求驱动的“第二阶段”迈进。

第一阶段技术的突破点燃了大模型的燎原之火，“基础大模型”纷纷出现，推动AI完成了从判别式向生成式、从定制向通用的转化。进入第二阶段，资本继续涌入，激发了大模型在具体产业场景中实现落地，开始在磨合中探索大模型赋能千行百业的正确模式，形成一批“大模型产业应用”。

大模型作为核心也将进一步激活出产业，特别是传统产业在自动化、数字化转型中积累的数字资产，将虚实融合推向一个崭新阶段，成为实现产业智慧化、绿色化升级的抓手。

（二）大模型发展进入兴奋期

技术层面引爆点的到来，也推动大模型发展进入一个兴奋期。在全球各国产业政策端，美国、中国、欧洲纷纷发布政策，加快“科技军备竞赛”，抢占人工智能产业发展的地缘制高点，加速AI技术的产业落地应用和实践成果，可以说，大模型已经成为本年度最为新兴的举国科技战略布局的必争之地。

在大模型技术最为蓬勃的美国市场，资本端正不断涌入大模型领域，为人工智能技术的发展和人工智能赋能产业应用提供资源支持；在AI应用生态广阔的中国产业端，大模型时代的到来正在加速传统产业的智能化、绿色化、高端化改造进程，驱动着新型工业化和高质量增长的转化实现。

01.大模型成为国家战略布局关键节点

产业大模型的应用对于国家发展人工智能有着重要意义，是推动国家数字化发展进程，加快各产业信息化、智能化建设的重要抓手。

首先，产业大模型应用可以提高产业智能化水平，促进产业升级，进而提升国家整体产业竞争力。其次，产业大模型应用可以带动相关领域如数据科学、计算机科学、自然语言处理等技术的进步，为国家科技创新提供强大支持。

同时，随着大数据和人工智能技术的发展，信息安全已成为国家安全的重要组成部分，产业大模型应用可以提高国家信息安全防护能力，保障国家信息安全。也因此，大模型已然成为大国的必争之地，获得大模型竞争入场券的国家都在不遗余力地扶持本国企业在大模型领域开展研究和应用。

从目前的情况来看，中美仍然是大模型竞争的主要参与者。美国在算法架构的基础研究、基础大模型的开发上处于领先优势，在OpenAI、微软、Google等科技企业的引领下，美国已经推出了ChatGPT、Midjourney、Copilot等引发全球关注的大模型应用。中国则在基础大模型研究上紧随其后，并在大模型产业应用方面进行了更丰富地探索，但还缺少相应的标杆性案例。

在美国，美国国防部高级研究计划局（DARPA）向OpenAI提供资助，支持其开发ChatGPT；美国国家科学基金会（NSF）也在向大语言模型研究提供资助；针对人工智能领域的企业，美国政府提供了优惠政策，鼓励企业进行研发投资。

在欧洲，欧盟计划投资7.5亿元用于支持包括大语言模型相关研究在内的人工智能技术研发；欧洲研究委员会（ERC）也设立了专门的人工智能基金，用于资助具有创新性和颠覆性的人工智能研究项目。就国家而言，德国政府在2023年设立了1亿欧元（约合人民币7.4亿元）的基金，以支持在人工智能领域的创新性研究和开发。英国政府为在英国进行研发活动的公司提供了税收减免，这些公司可以获得最高100%的税收减免，用于支付研发费用。同时，使用人工智能技术的公司也可以从英国政府处获得高达20%的投资税收抵免，用于购买和使用AI技术。此外，英国政府还推出了一项AI研发加速器计划，旨在提供资金，支持初创公司和创业公司进行AI研发。

在中国，人工智能技术从基础技术研发到产业应用也都获得了一些政策层面的支持。中国国家发改委在2020年发布的《关于加快推进数字经济发展的实施意见》其中提出要加快人工智能、大数据等新一代信息技术的发展，推动产业数字化转型。

2021年中国国家自然科学基金委员会、中国工业和信息化部等部门发布的《人工智能领域科技计划指南》与《关于促进人工智能和实体经济深度融合发展的指导意见》提出支持人工智能基础理论、关键技术、应用示范等研究，着力推动大型人工智能模型的研究和人工智能与实体经济深度融合，加快产业智能化升级。

2022年中国科技部等六部门联合印发的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》中提到，鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点产业深入挖掘人工智能技术应用场景，促进智能经济高端高效发展。

在大模型曝光频率最高的2023年，中国领先出台了政策，来规范和扶持人工智能产业健康发展。4月11日，中国国家互联网信息办公室发布了关于《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，促进生成式人工智能健康发展和规范应用。7月13日，由中国国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局共同发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》。

中国的地方政府也已经出台了一些政策，侧重鼓励大模型实现产业应用。北京市发布《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》和《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》等政策文件，对人工智能产业大模型应用的发展提出了明确的要求和目标。上海市印发《上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施（2023-2025年）》，支持大模型在智能制造、生物医药、集成电路等领域的示范性应用。广东、安徽也出台政策性文件，推动大模型在产业端实现应用创新。

从各国目前的实践来看，宏观产业政策端的规划与发力，将在很大程度上决定着国家间以技术创新、产业迭代为核心的“技术主权战”和竞争走向。

特别是在人类社会进入大模型时代的当下窗口期，技术的突破发展与产业的吸收应用，需要依赖于长周期、高风险、大体量的资源投入和模式改造，统筹各类科技规划指导意见、新型应用场景指导意见和传统产业转型能力建设。

预计更多国家级产业政策将在大模型全面落地过程中发挥出关键引导作用，形成因势利导，全面统筹优势，实现全球科技主体间竞争的规模化赶超。科研界和产业界则将不断提供关键实践，前沿观点，经验梳理，趋势判断，形成整合思维，为产业政策的下一阶段布局形成有效助力，并通过更丰富、更深度、更多维度的落地应用，梳理新问题、新观点、新场景、新方案，继续贡献各方思考，为下一步产业政策和产业结构的完善升级建言献策。面向未来，政产学研用的模式优势，必将在产业AI大模型时代淋漓尽致展现，成为国家间科技力和创新力竞争的充要条件。

02.资本大举涌入催动大模型产业应用

大模型的技术突破使其具备了解决复杂问题、生成高质量内容的能力，对推动传统产业智能化升级、培育新动能具有重要作用。大模型在金融、医疗、教育、媒体等多个领域的应用，正在创造出新的商业模式和商业机会。

第三方市场研究机构Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将在生产环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应用程序，而2023年这一比例还不到5%。

这吸引了大量的资本进入其中，为大模型从技术发展走向产业落地带来了充裕的资金支持。尤其是在一些细分市场和应用场景中，优秀的模型和技术解决方案可能会形成较强的市场壁垒，早期投资有望获得较高的回报。在全球范围内，大模型技术的研究与应用成为资本竞争的新高地。中国企业和研究机构在这一领域的投入和布局，不仅满足了国内市场需求，也是在国际竞争中抢占着有利位置。

在美国，PitchBook数据显示，2022年，硅谷的风投资本向生成式AI公司共投入13.7亿美元（折合人民币约93.69亿元），几乎达到了过去5年的总和，2023年则直接飙升到21亿美元。成立于2009年的美国的知名风险投资公司a16z（Andreessen Horowitz），重点关注人工智能、大数据、网络安全、软件开发、硬件设备等方向，目前已经投资了多个人工智能项目，如自动驾驶技术公司Nauto、AI大模型公司DeepMind、Pinterest、Lyft等。全球知名的私募股权投资公司Bain Capital（贝恩资本）投资领域涵盖消费品、医疗保健、科技、电信、金融服务、工业品等多个行业。该公司目前大量投资包括人工智能、大数据、网络安全等科技领域项目以及GitHub等大模型应用企业。微软、Google、英伟达也分别投资了OpenAI、Anthropic和Inflflection AI等大模型创业公司。

在中国，创业邦研究中心发布的《2023年H1 AIGC产业报告》显示，2023年上半年，中国国内AIGC领域的融资事件共57起，已披露融资总额63.13亿元，涉及投资机构数66家。

中国互联网头部企业的特点是一边布局自有大模型业务，一边投资大模型领域的创业企业。腾讯不仅推出了自己的大模型——腾讯混元，应用于广告、内容审核等领域，还投资了人工智能医疗诊断公司推想科技、MiniMax、等多个大模型相关项目。阿里巴巴同样推出了大模型产品——通义千问，并投资了零一万物、商汤科技。美团收购了王慧文的大模型创业项目光年之外。

王小川的百川智能获得了腾讯、阿里、小米，清华系的智谱AI背后则是腾讯、阿里、美团。机构方面，红杉资本投资了Project AI 2.0、月之暗面、深言科技等大模型项目，经纬创投投资了衔远科技，联想创投和创新工场都投资了澜舟科技。产业大模型应用之所以能够吸引大量资本，是因为其代表了技术发展的方向，与国家战略需求相契合，具有广阔的市场空间和商业潜力，同时也符合投资者对于回报的预期。随着技术的进一步成熟和应用的深入，预计未来这一领域还将持续有资本流入。

03. 大模型为传统产业带来结构性增量

政策与资本共同发力的同时，企业和产业也在对大模型报以越来越高的期待。针对企业，Gartner认为，生成人工智能可以在四个方面带来改变：在整个组织中推广生成式人工智能的使用，将极大提升自动化范围，有效提升生产力、降低成本、拉动新的业务增长机会；生成式人工智能有能力改变几乎所有企业的竞争方式和工作方式；生成式人工智能将在广泛的角色和业务中得到推广应用；通过生成式人工智能的自然文本模式，可使员工、用户高效利用企业内部、外部海量数据。

在产业端，近些年数字化转型的新要求不断被提出，我国各产业均面临数字化转型的问题，在这个过程中各个产业都涌现出更多可以依靠大模型得到更好解决的需求。

首先随着消费者对产品和服务的需求日益多样化，企业需要更好地了解和满足用户个性化需求。大模型具备强大的学习和理解能力，能够对海量数据进行高效处理和分析，为企业提供个性化、精准化的服务。

其次，大模型可以应用于各个产业，帮助企业提高生产管理效率，实现自动化、智能化的生产和服务。通过机器学习和人工智能技术，企业可以降低成本、提高生产效率，实现业务流程的优化。

再次，在产业升级的方向上，大模型有助于企业深入挖掘潜在商机，引领产业向更高附加值、更高技术含量的方向发展。大模型可以为企业带来新的业务模式和解决方案，促进产业链的升级和转型。

同时，在创新科研领域，大模型的应用具有重要意义。通过对大量数据的挖掘和分析，大模型可以辅助科学家探索未知领域，加速科研进展，为各产业提供技术创新支持。

最后，在跨界合作方面，大模型可以作为一种通用技术平台，整合各个产业的资源和数据，促进产业间的协作和互动。跨界合作不仅有助于拓展企业业务，还可以推动产业发展，实现产业间的优势互补和共同繁荣。

（三）从技术驱动到需求驱动

红杉美国的两位投资人Sonya Huang和Pat Grady在报告《Generative AI’s Act Two》中认为，大模型市场经历了第一幕对基础模型这个创造工具的锤炼之后，开始进入到端到端地解决人类问题的第二幕。第二幕的应用与此前的应用将有所不同，它们往往会将基础大模型作为解决方案的一部分，而不是整个解决方案。事实上，这份报告中描述的第一幕到第二幕的变化，也正是大模型从基础技术研发走向产业场景应用，由技术驱动发展到由需求驱动发展的过程。

目前我们可以看到能源行业、制造业、金融行业、IT服务行业、互联网及电商行业、咨询服务行业、公关广告行业、出版、游戏行业、软件开发、医疗健康等行业，都已经有企业在尝试利用大模型提升自身的业务水平，为问题找到更好的解决方案。

Electric Power Industry

在电力行业，日常运维工作人员可以借助大模型，自动生成业务数据的处理结果，辅助检索处理巡检数据；电力调度工作人员可以凭借大模型的协助，针对电网异常情况快速自动化生成处置预案，以及时响应电力市场调节要求，使预案更加安全、高效且成本更低。

ManufacturingIndustry

在制造业，大模型可以预测维护减少停机时间，优化生产流程提高效率，优化质量检测模型以提升产品质量，能够帮助制造业解决生产效率低、维护成本高、产品质量不一等痛点。大模型的多模态能力可以提升工业视觉质检、安全生产检测、精益生产管理等生产环节的能力，同时还可以服务于一线研发人员，辅助工业设计和产品图片生成，提升整体的生产力。

Financial Industry

在金融行业，工商银行、农业银行、中国银行、交通银行、招商银行、中信银行、兴业银行、华夏银行、浙商银行等9家银行，在半年报中明确提出，已经在探索大模型的应用，诸如数字营业厅、智能客服、金融产品智能推荐、客户分析及沉睡客户唤醒、贷后报告生成等场景成为首批大模型在金融领域的应用试点。

除银行外，券商、基金等在投资领域也开始尝试使用大模型，智能投顾、智能投研、智能风控、智能审计助手等场景，也都是相应的探索热点。JPMorgan运用大模型进行风险管理、欺诈检测、以及客户服务自动化。蚂蚁集团在通过大模型进行信用评分、智能投资顾问服务以及智能风险管理。

IT Service Industry

在IT服务行业，金山、中软国际、用友等老牌IT企业，均已将大模型技术融合于其产品之中，例如金山推出了WPS AI，中软国际推出了模型工厂，用友推出了企业服务大模型YonGPT。特别是对于智能客服技术提供商，纷纷推出各种增强传统智能客服系统能力的大模型应用，得到了其客户的广泛好评。

Internet & EC Industry

在互联网及电商行业，大模型技术早已被广泛应用于各种推荐系统，成为互联网企业已经构筑完善的结构化知识体系，与人类用户之间实现更高效更便捷沟通互动的人机桥梁。在互联网领域，Google正在使用大模型进行搜索优化、自然语言理解、翻译和语音识别。Meta则利用大模型进行内容推荐、图像和视频分析，增强社交媒体的用户体验。在电商行业，亚马逊和阿里巴巴同样也在利用大模型优化产品推荐系统、智能客服以及供应链管理。

Consulting Service Industry

在咨询服务行业，对于已经高度数字化的服务提供商，目前已经开始使用大模型完成客户信息的智能化初筛、初审，从而降低服务成本，提高服务效率，将原来高度依赖专业服务人员的部分初级工作，下沉到由大模型自动完成，从而实现了服务普惠，让更多潜在客户可以享受低成本的服务。

Media & Games Industry

在传媒公关广告、出版、游戏等行业，使用大模型，特别是文生图、文生视频等大模型，可以有效降低原画设计等环节的成本，提高内容生成效率，加快与客户基于内容的沟通频率。迪士尼将大模型应用于观众分析、内容创作以及市场营销策略优化。

Software Development Industry

在软件程序开发领域，作为程序员编程智能助手，大模型的初步应用已经取得了明显的成效，部分企业表示，在应用了大模型助手后，其程序员的工作效率，普遍得到了10-30%的提高。

Healthcare Industry

在健康领域，大模型的应用正在帮助提高疾病诊断的准确性和效率，提供个性化的治疗方案，优化医疗资源配置。百度发布的产业级医疗人工智能大模型灵医大模型面向医疗场景提供临床决策支持、眼底筛查、智慧病案、智能审方、慢病管理等解决方案支持。 IBMWatson Health也在使用大模型辅助临床决策、医学研究以及医疗影像分析。DeepMind将大模型应用于蛋白质结构预测，已经破解了2亿多个结构，几乎涵盖了地球上所有已进行过基因组测序的生物体。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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