FROSTSULLIVAN2024年中国大模型行业应用优秀案例白皮书A Frost SullivanWhite Paper目录◆报告执行摘要◆章节一：AI大模型行业应用发展背景·各行业企业积极推进A|大模型在业务场景下的深度应用·国家政策大力支持AI大模型技术创新应用各地方政府积极响应国家政策，加快大模型区域化发展8◆章节二：A大模型行业应用发展现状9·A1大模型具备规模性、涌现性与泛化性等特征10·A1大模型供给端转向基于业务场景反馈精调的新范式11·A|大模型需求空间随着应用进入成熟落地阶段进一步释放12·应用与技术端双向反馈迭代保证大模型的落地与长期效益13·多模态与Aget深入发展，技术竞赛转向行业需求驱动14◆章节三：AI大模型企业级产品应用竞争力分析15·场景适配、用户交互、安全与高性能共筑大模型核心能力16·经济性、专业性、安全性与持续性共筑企业客户核心需求17·核心技术+企业级需求决定大模型企业级产品应用竞争力18·企业级应用大模型以AI云厂商为主，运营商云逐步入局19·百度智能云企业级产品应用竞争力处于领先地位20章节四：AI大模型行业应用与优秀例21·行业优秀案例综合图谱22·金融行业大模型应用与优秀案例23·能源行业大模型应用与优秀案例29·教育行业大模型应用与优秀案例35科学行业大模型应用与优秀案例41医疗健康行业大模型应用与优秀案例高端制造行业大模型应用与优秀案例53目录互联网行业大模型应用与优秀案例59汽车行业大模型应用与优秀案例65·交通行业大模型应用与优秀案例71·政务行业大模型应用与优秀案例◆附录：专业名词解释83◆附录：方法论843执行摘要报告背景案例分布随着人工智能技术飞速发展，AI大模型在本报告案例覆盖对象主要为可满足企业级各行各业的应用日益广泛，是助力各行业用户需求的头部AI云厂商、AI创业企业、提升产业智能化水平、优化业务流程等必运营商云与部分企业机构自研四大类厂商。不可少的推力。其中，头部AI云厂商涵盖百度智能云、华不同于C端用户，企业用户对大模型提出了为云、阿里云、腾讯云、火山引擎等厂商更高的专业性、安全性、稳定性、持续性(注：排名不分前后)。AI创业企业涵盖等要求。两种类型用户需求的截然差异主智谱AI、科大讯飞等。运营商云厂商涵盖要源于企业应用覆盖复杂细化的业务场景，中国移动与中国电信等。所调研大模型案涉及更长的链条数据分析，因此大模型需例应用行业覆盖金融、能源、医疗健康、要经过精调等方式以满足垂类行业的专业教育、科学、高端制造、互联网等共计十知识需求；其次，行业各场景应用涉及到大行业类型，以全面了解大模型在各行业研发生产到用户反馈，对大模型容错接受的应用与发展情况。优秀案例的采写考量度极低，大模型幻觉等挑战将为企业造成标准结合了大模型能力与企业级用户需求，不可挽回的巨大损失。基于此，为帮助厂主要包含大模型产品技术、服务能力与行商及用户了解大模型在各行业的应用情况、业经验三大维度。厂商表现以及优秀的行业实践标杆，沙利文对中国各行业大模型应用案例进行了深度分析。报告撰写背景通用大模型大模型行业应用企业用户大模型需求提高性价比文本增强专业性经济性处理医疗安全性推理使康多模态制造专业性持续性保障安全性通才专才高标准第一章AI大模型行业应用发展背景02章节一A大模型行业应用发展背景1.1各行业企业积极推进AI大模型在业务场景下的深度应用为响应国家政策、应对技术变革、实现智能升级，中国各行业企业纷纷开始探索并实践A|对于业务的赋能，积极推进A!大模型在各场景下的深度应用与落地。与此同时，各企业用户对于A1大模型应用的精确度、落地效果、开发与部署效率等提出了更高的要求。AI大模型行业应用发展背景智能客服●智能风控●内勤知识量化交易◆问答助手智能对话语音医疗咨询◆企业内部模拟培训短文创作辅助诊断◆图片生成城市大脑结合大模型企业作业流程管控语义大数据分析●内容剪辑●内部设备管理生成智能教学●(基于RAG等)(基于企业专属知识等)购买合作共建各行各业都在积极拥抱生成式A!带来的智能化升级浪潮。在金融、制造、医疗等多个领域，传统行业企业积极寻求与新科技企业的合作，投入资源以共同研发建设基于具体业务场景的企业级应用大模型。>各行业数字化转型与智能化升级需求激增：为响应国家政策、应对技术变革、实现智能升级，中国各行业企业纷纷开始探索并实践AI对于业务的赋能，积极推进A|大模型在各场景下的深度应用与落地。与此同时，各企业用户对于A!大模型应用的精确度、落地效果、开发与部署效率等提出了更高的要求。来源：弗若斯特沙利文6章节一AI大模型行业应用发展背景1.2国家政策大力支持AI大模型技术创新应用我国对于大模型行业整体秉持包容审慎的态度，大模型相关政策的颁布于2023年后呈现密集态势。人工智能大模型作为创新技术应用，受到国家层面的大力支持，国家政策一方面对于大模型相关技术与产业应用发展给予支持与指导性建议：另一方面对于大模型的安全合规与行业标准逐步完善。中国A1大模型行业国家政策梳理，2023年-至今政策名称政策要点政策性质对下一代移动通信、卫星互联网、量子信息等技术产业化应用，《关于推动未加快量子、光子等计算技术创新突破，加速类脑智能、群体智工信部等7来产业创新发2024年2月能、大模型等深度赋能，加速培育智能产业。展的实施意见》部门加快突破GU芯片、集群低时延互连网络、异构资源管理等技指导类术，建设超大规模智算中心，满足大模型迭代训练和应用推理需求。《“数据要素x”以科学数据支持大模型开发，深入挖抵包含科技文献在内的各三年行动计划2024年1月国家数据局类科学数据，通过细粒度的知识抽取，构建科学知识资源底座，等17部门建设高质量语补库和基础科学数据集，支持开展通用人工智能指导类年)》大模型和垂直领城人工智能大模型训练。《关于加快推进视听电子产工信部等7支持骨干企业做大做强，支持人工智能企业研发视听应用大模业高质量发展2023年12月部门型。推动企业建立先进质量管理体系，开展质量管理能力评价指导类的指导意见》激励企业向单越质量攀升。围绕多模态和跨模态数据集，研制视频、图像、语言、语音等数据集和语补库的标注要求、质量评价、管理能力、开源共享《新产业标准交易流通等基础标准。化领航工程实工信部等4园绕大模型关键技术领城，研制通用技术要求、能力评价指标、2023年8月部门参考架构，以及训练、推理、部暑、接口等技术标准。规范类2035年)》园绕基于生成式人工智能(AIGC)的应用及服务，面向应用平台数据接入、服务质量及应用可信等重点方向，研制AIGC模型能力、服务平台技术要求、应用生态框架、服务能力成熟度评估以及生成内容评价等应用标准。推动先进计算产业发展和行业应用，开展先进计算在工业、城《电子信息制造业2023一工信部、市管理等领城应用案例征集和应用对接，举办先进计算技术创2024年稳增长2023年8月新大赛等活动，加快先进技术和产品落地应用。鼓励加大数据财政部行动方案》基础设施和人工智能基础设施建设，满足人工智能、大模型应用需求。鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领城的创新应用，生成《生成式人工积极健康、向上向善的优质内容，探索优化应用场景，构建应智能服务管理2023年7月国家网信办用生态体系。支持类暂行办法》等7部门鼓励生成式人工智能算法、框架、芯片及配套款件平台等基础技术的自主创新，平等互利开展国际交流与合作，参与生成式人工智能相关国际规则制定。来源：各政府网站、弗若斯特沙利文FROSTSULLIVAN章节一AI大模型行业应用发展背景1.3各地方政府积极响应国家政策，加快大模型区域化发展各地方政府为响应国家政策，相继出台了支持政策与行动计划，以加快大模型产业的区域化持续发展。地方性政策目标主要包括推动！技术的落地应用、增强区域的科技创新竞争力、引导地方性传统产业利用大模型技术升级改造、提升包含智慧政务等公共服务应用建设以及培养人工智能人才等。中国AI大模型行业地方性政策梳理，2024年政策文件：《河北省人民政府办公厅关2024.05.08于进一步优化算力布局推动人工智能产业创新发展的意见》政策文件：《北京市算力基础设施建设颁布主体：河北省政府办公厅实施方案(2024一2027年)》颁布主体：北京市经信局与市通信管理2024.04.24局政策文件：《江苏省机器人产业创新发2024.04.17C展行动方案》颁布主体：江苏省工信厅等5部门政策文件：《陕西省培育千亿级人工智能产业创新集群行动计划》2024.03.26颂布主体：陕西省发改委政策文件：《贵阳贵安关于支持人工智能大模型发展的若干措施（武试行）》2024.03.25领布主体：贵阳市大数据局等4部门政策文件：《福州市促进人工智能产业创新发展行动方案(2024一2026年)》2024.03.20颂布主体：福州市政府办公厅政策文件：《长春市数字经济发展攻坚突破行动计划》2024.02.22领布主体：长春市政府办公厅政策文件：《内蒙古自治区促进通用人工智能发展若干措施》2024.02.01颂布主体：内蒙古政务与数据局等4部门政策文件：《成都市进一步促进人工智能产业高质量发展的若干政策措施》2024.01.22领布主体：成都市经信局等6部门发布来源：各政府网站、弗若斯特沙利文8第二章AI大模型行业应用发展现状02章节二A|大模型行业应用发展现状2.1A大模型具备规模性、涌现性与泛化性等特征A|大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数以亿计的参数。依据应用领域的差异，大模型可分为通用大模型、行业大模型与垂直大模型。大模型的主要特性包含规模性、涌现性与强大的泛化性。AI大模型的定义!大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数以亿计的参数。大模型通过海量数据的学习和深度神经网络的优化，进而提高模型的表达能力和预测性能，以处理更加复杂的任务和数据。AI大模型的分类（依据应用领域划分）与特，点垂直大模型：指针对特定任务或场景的大模型，通常使用任务相关数据进垂直大模型行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。行业大模型行业大模型：指使用行业相关数据进行预训练或微调，以提高在该行业领通用域的性能和精准度的大模型大模型通用大模型：指可以在多个领域和任规模性泛化性务上通用的大模型，可在不进行微调的情况下完成多场景任务A!大模型依据不同的应用领城可划分为通用大模型、行业大模型与垂直大模型。大模型通常具有规模性（参数量大)、涌现性（产生预料之外的新能力)以及泛化性等特点。>规模性：大模型通常包含数以千计的参数，且模型大小可达到数百GB或更甚。这些参数可以存储模型的知识和经验，使其具备强大的表达能力和学习能力，更好地捕捉数据中的复杂模式和特征。>浦现性：浦现性对于大模型而言，指当模型的训练数据突破一定规模后，大模型突然涌现出之前小模型所没有的，可以综合分析和解决更深层次问题的复杂能力和特性，展现出类似人类的思维和智能。>泛化性：大模型通过在大规模数据进行训练，具备强大的泛化能力以适应不同的应用场景，能够在各种任务上表现出色。来源：弗若斯特沙利文10