儘管大模型技術在推動各行各業的數字化轉型和智慧化升級方面展現出巨大潛力，其在行業應用中仍面臨技術門檻高、需求定義模糊、資料獲取困難等挑戰，同時還需考慮戰略定位和投資回報，以及與現有系統的整合和使用者培訓問題。
然而，這一技術在中國市場上已呈現強勁增長態勢，市場規模達到891.2億元，特別是基於語言的大模型人工智慧市場表現尤為突出，規模高達668.3億元。
大模型技術的快速發展正助力氣象、藥物、金融、政務、教育、電商、法律、農業、工業和醫療等多個領域的創新升級，提升服務質量和工作效率。隨著大模型技術與實體經濟的深度融合，我們將迎來一個充滿機遇和挑戰的新時代，各行各業將利用先進的大資料和AI技術實現可持續發展的目標。
大模型在各行各業的應用將越來越廣泛。在氣象領域，主要應用場景包括氣象預測、AI氣象分析和定製化的氣象服務。在金融領域，應用場景主要包括金融報告撰寫、知識庫問答以及智慧客服等。在醫療領域，主要應用場景包括醫療文字處理、醫療問答以及賦能醫療器械等。
◆ 中國大模型行業應用研究概述
◆ 中國大模型行業應用價值研究
| 行業 | 主要應用場景 |
|---|---|
| 氣象 | |
| 藥物 | |
| 金融 | |
| 政務 | |
| 教育 | |
| 電商 | |
| 法律 | |
| 農業 | |
| 工業 | |
| 醫療 |
AI大模型憑藉其強大的語言理解、生成、推理能力，以及跨領域的知識融合能力，能夠滿足各行業日益複雜和精細化的應用需求。例如，在金融領域用於風險評估、智慧客服；醫療領域用於輔助診斷、病例解讀。
企業透過引入AI大模型，能實現業務流程自動化、決策智慧化，顯著提升運營效率、降低成本、最佳化使用者體驗。例如，製造業透過AI大模型實現裝置預測性維護、供應鏈最佳化；零售業利用AI大模型進行精準營銷。
AI大模型的廣泛應用，催生了圍繞其開發、部署、運維、應用服務等環節的完整產業鏈，包括底層硬體供應商、模型訓練服務商、AI平臺開發商、行業解決方案提供商、應用開發者等。
隨著AI大模型在各領域深度應用，引發了對社會價值、倫理和隱私等問題的廣泛關注。這推動了新技術、合規諮詢和審計服務等市場需求的崛起，將進一步豐富大模型市場，推動其規模持續擴大。
| 政策名稱 | 頒佈日期 | 頒佈主體 | 主要內容及影響 |
|---|---|---|---|
| 《關於生成式人工智慧服務管理辦法（徵求意見稿）公開徵求意見通知》 | 2023-07 | 網信辦 | 該暫行辦法為多模態大模型提供了規範指引，明確了生成式AI的定義和風險級別，並強調了安全管理的重要性。這是針對生成式AI產業釋出的首個規範性政策，涵蓋演算法、模型、生成的文字、圖片、聲音、影片、程式碼等內容。 |
| 《生成式人工智慧服務管理辦法（徵求意見稿）》 | 2023-04 | 網信辦 | 該意見徵求稿為多模態大模型的發展提出了指導框架。該辦法為生成式AI服務提供了清晰的定義和分類，強調了其安全責任和風險防控。為確保服務安全和可信度，向廣大群眾徵求意見。 |
| 《關於加快場景創新以人工智慧高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》 | 2022-07 | 科技部 | 該指導意見積極倡導各行業深入探索人工智慧技術的實際應用場景，從而為語言大模型開闢了廣闊且多元的應用空間。聊天和文字生成、機器翻譯以及語音識別與合成等領域，均成為了語言大模型展現其強大功能的舞臺。 |
| 《網際網路資訊服務演算法推薦管理規定》 | 2022-03 | 網信辦 | 該通知展現了國家對軟體產業的支援，提供稅收優惠，降低企業成本並增強其競爭力，鼓勵產業的高質量發展，為多模態大模型提供了先進的硬體和豐富的軟體資源。 |
| 《關於深入推進世界一流大學和一流學科建設的若干意見》 | 2022-01 | 教育部 | 該檔案強調高質量人才培養，為多模態大模型提供專業人才。透過支援科研和創新，為模型在教育領域的應用創造了有力環境。 |
| 《關於促進新一代人工智慧產業高質量發展的若干措施》 | 2022-01 | 教育部 | 發揮科技支撐和引領作用，支援有條件的地區和高校、科研機構、企業開展語言智慧技術研究，著力在自然語言處理、機器寫作、機器翻譯、機器評測等領域取得實質成果。 |
技術成熟度（縱軸）× 市場增長力（橫軸）
金融領域：在金融行業，大模型的應用主要集中在風險管理、投資分析、客戶服務等方面。例如，透過分析歷史交易資料和市場動態，大模型能夠生成詳盡的投資報告和市場預測，幫助金融機構提升決策的速度與精度。
政務領域：政務領域的大模型應用聚焦於提升政府服務的智慧化水平，包括但不限於政務服務自動化、政策分析、公共安全管理等。大模型能夠處理和分析大量的政府資料，提供決策支援，最佳化資源配置。
醫療領域：在醫療行業，大模型的應用正在改變診斷、治療計劃制定和醫療研究的方式。透過分析醫療記錄、臨床試驗資料和醫學文獻，大模型可以輔助醫生進行更準確的診斷，提供個性化的治療建議。
教育領域：教育行業利用大模型進行個性化學習、自動評分和教育資源的智慧推薦。大模型能夠根據學生的學習習慣和掌握程度，提供定製化的學習材料和輔導。
氣象領域：在氣象行業，大模型透過分析海量的氣象資料，提高天氣預報的準確性和及時性。此外，大模型還可以幫助氣象機構進行氣候模式的模擬和分析。
法律領域：法律行業透過大模型進行文件審查、案例分析和法律諮詢。大模型能夠快速識別和分析法律文件中的關鍵資訊，輔助律師進行法律研究。
藥物行業：在藥物研發領域，大模型技術的應用主要集中在提高藥物發現的效率和準確性。透過分析大量的生物醫學文獻和資料，大模型可以幫助科學家快速識別潛在的藥物靶點和候選化合物。
工業行業：工業製造領域對大模型技術的需求主要集中在智慧製造和生產最佳化上。大模型可以透過分析生產資料來最佳化製造流程，預測裝置維護需求，減少停機時間，並提高生產效率。
農業行業：在農業領域，大模型技術的應用包括精準農業、作物病害監測和農技服務等。例如，中國農業大學釋出的"神農大模型1.0"能夠服務於智慧育種、智慧種植、智慧養殖等多個農業場景，提供農業生產決策推理等多項功能。
電商行業：電商行業利用大模型技術進行個性化推薦、客戶服務和市場趨勢分析。大模型能夠分析消費者的購物習慣和偏好，提供個性化的商品推薦，提升使用者體驗和轉化率。
明確業務場景、業務資料與指標、服務方式、互動設計。深入理解業務流程，明確當前存在的問題、瓶頸或改進機會，根據業務需求，定義大模型需要解決的具體問題或達成的具體目標。
評估要點：模型精度與泛化能力、模型魯棒性、模型解釋性與可追溯性。
選擇基礎大模型；確保資料標註平臺提供資料標註作業和場景；利用訓練和部署加速庫中的加速元件；選擇支援快速接入模型、資料和裝置的資料應用平臺；評估目標部署平臺與行業大模型的相容性；針對內建模型進行加密。
關注要素：計算複雜程度、硬體適配性、彈性與擴充套件性、能源效率與成本。
關注要素：資料質量、資料規模、資料隱私、資料格式。
深入理解業務流程，明確當前存在的問題、瓶頸或改進機會，根據業務需求，定義大模型需要解決的具體問題或達成的具體目標。
搭建深度學習訓練環境需關注硬體配置、作業系統與驅動、深度學習框架與庫、虛擬環境管理等。
核心要點在於確保模型訓練的有效性和高效性，同時注重團隊協作和專案管理，以實現模型效能的最佳化和業務需求的滿足。
模型選擇時應考慮任務型別與模型型別的匹配、模型效能與泛化能力、模型複雜度與資源需求、模型解釋性與可追溯性，以及模型更新與維護的難易度。
行業資料與大模型共建中，確保資料的準確性、完整性、時效性和安全性，以支援大模型的有效訓練和業務應用的精準決策。
核心要義在於根據行業特性和業務需求，對模型進行針對性調整和最佳化，以提升模型在實際應用中的效能和準確性。
針對模型在初始訓練或應用過程中出現的問題和不足，進行有針對性的重新訓練和最佳化調整。
核心要義在於將訓練好的模型部署到實際業務場景中，並持續監控、調整和最佳化模型的表現，以確保模型能夠穩定、高效地服務於業務需求，並不斷提升其效能和價值。
核心要義在於使用合適的評估指標和方法，對模型預測能力、準確性和穩定性進行評估，以便了解模型在實際應用中的表現，併為模型最佳化提供指導。
確保模型與實際應用環境的無縫整合和協同工作，透過聯合除錯和部署流程，驗證模型在實際場景中的效能、穩定性和響應速度。
利用平行計算能力與大規模資料集，快速進行復雜的資料清洗、特徵提取和模型訓練，實現對金融市場趨勢的精準預測、風險的早期預警以及客戶行為的深度洞察。
透過自然語言處理技術：解析各類金融文件、自動生成標準化報告、對合規要求的智慧識別、對合規要求的自動稽核。
金融大模型能夠綜合考慮大量異構資料來源，進行多維度分析，提供情境化、個性化的決策支援。具備精準刻畫、智慧決策、定製建議、多元分析能力。
金融大模型可以作為智慧風控系統的"大腦"，實現動態評估、實時監控、持續學習、風險預警。提供全天候服務、深度對話理解、多渠道互動、精準推薦及個性營銷。
政務大模型技術可以透過資料融合和智慧分析，打破資料壁壘，實現資訊的整合和共享。例如，透過構建統一的資料平臺和應用介面，大模型能夠理解和處理來自不同部門和層級的資料，實現資料的互通和業務的協同，從而提高政務服務的整體效能。
大模型技術提供智慧化的決策支援和資源最佳化建議，可避免重複建設和投資浪費。政府利用大模型的預測和分析能力，可以更精準地規劃資訊化專案，最佳化資源配置，提高投資效益。
大模型技術可以結合自主可控的硬體和軟體平臺，提升系統的安全性和可靠性。透過使用國產化的AI晶片和作業系統，結合大模型的智慧分析能力，可以更好地保護敏感資料，防止資訊洩露和網路攻擊。
大模型技術可以透過自然語言處理和智慧互動，提升政務服務的效率和體驗。例如，透過構建智慧問答系統和自動化辦公助手，大模型能夠快速響應公眾諮詢，提供個性化服務，簡化辦事流程，縮短辦事時間。
氣象大模型（如華為雲盤古氣象大模型、"風烏"AI氣象大模型），利用深度學習技術可高效處理海量氣象資料，透過學習歷史資料中的模式和規律，快速生成高解析度的全球天氣預報。它們能夠在短時間內（如10秒內完成全球7天預報）提供準確的氣象要素預報，計算速度遠超傳統數值方法，同時能提高中長期預報時效和降低熱帶氣旋路徑預報誤差。
氣象大模型可以整合多源氣候資料、地球系統模型輸出以及經濟社會資料，進行跨學科融合分析，模擬不同氣候情景下的影響鏈路和反饋機制。
構建和部署氣象大模型時，應遵循嚴格的資料安全與隱私保護標準，採用加密傳輸、訪問控制、資料脫敏等技術手段保障資料安全。
氣象大模型的應用能夠實現自動化、智慧化的氣象服務，減少對人力的依賴，降低運營成本。透過雲服務模式，氣象部門和企業可以按需租用大模型服務，避免高昂的初期硬體投資和維護成本。
藥物大模型能透過學習大量化學、生物學、藥理學知識以及過往實驗資料，預測化合物的生物活性、藥物相似性、ADMET（吸收、分佈、代謝、排洩、毒性）特性等關鍵指標，快速篩選出有潛力的候選藥物。
透過海量文獻和資料，利用藥物大模型實現：基因蛋白質提取、結構功能預測、分子相互作用分析、藥物靶點識別、靶點驗證支援、成藥性評估。
藥物大模型透過對歷史臨床資料的學習，幫助確定更精確的患者分層標準、預測藥物療效及副作用、最佳化劑量選擇和給藥方案，從而設計出更具針對性和成功率更高的臨床試驗。
藥物大模型能夠輔助生成和更新藥物研發過程中的大量文件，如研究方案、臨床試驗報告、新藥申請材料等。透過理解複雜的法規要求、專業知識和專案資料，大模型能夠自動生成符合規範的文字。
教育大模型透過分析學生的學習習慣、知識掌握情況等資料，為每個學生提供個性化的學習計劃和資源。例如，高階版作業幫就是基於大模型啟發式，為學生提供定製化的學習方案。
教育大模型可以整合和分發優質的教育資源，打破地理和時間的限制。透過線上平臺，學生可以隨時接觸到世界各地的教育資源，包括名師講解、優質課程和豐富的學習材料。
教育大模型透過智慧化的教學輔助工具，如AI寫作指導、語法精講等，教師可以更高效地進行教學活動，同時也能提高教學質量。
教育大模型可以分析學生在專案、討論、實踐操作等多元化學習活動中的表現，透過對這些表現的資料拆解和分析，提供更為客觀和全面的學生能力評估。
教育大模型創新應用案例：
如何評估教育大模型：評估教育大模型的實際效果需要建立公正準確的評測框架，如EduTEP平臺所提供的。這樣的框架有助於選擇最適合的模型，揭示模型不足並激發創新。評估方法可參考PandaLM的做法，即透過訓練大模型學習人類總體偏好，實現相對評價，從而降低成本並提高效率。
透過深度理解使用者行為、產品描述、問答互動、沉浸式體驗等，進行深入理解與分析，制定個性化策略，實現預測與精準定位。大模型LLM在電商推薦系統中的應用開始嶄露頭角（如LLMx搜尋專案）。
大模型驅動的智慧客服系統能夠提供24/7的即時響應，運用自然語言理解和生成技術解答常見問題，處理退換貨請求，甚至進行復雜問題的初步診斷和引導。這些系統能夠快速學習並掌握產品知識庫，實時更新應對策略。
透過深入理解與分析、個性化策略制定、預測與精準定位，幫助電商平臺和商家有效獲取流量並提升轉化率。
大模型可以為電商企業提供包含拍攝、圖文、短影片等多種內容形態的全鏈路解決方案，幫助商家高效生成高質量的內容。
電商大模型推薦系統最新進展：
結合基因組學、影像學、病理學資料進行深度學習，利用海量病例資料：提升診斷準確性和疾病分型精細度；分析患者個體特徵，輔助制定個性化的治療方案，包括藥物選擇、劑量最佳化及聯合治療建議。
大模型可預測醫療服務需求，協助合理規劃醫療資源配置，減少資源浪費。透過對歷史資料的學習，它能為急診排程、住院安排等提供智慧決策支援，最佳化流程，提升醫療系統的運作效率。
360°患者檢視構建與個性化健康建議：大模型有能力整合多方來源的患者資料，構建出全面、多維度的患者360°檢視。對於慢性病患者，大模型能夠根據患者的具體病情和生活方式，制定長期的監測與干預計劃。
預測分析：能夠整合並分析來自多個源頭的海量資料，包括歷史銷售資料、疾病發病率趨勢、季節性因素、政策變動、市場需求波動等，形成對藥品需求的精準預測。
庫存最佳化：能夠進一步助力藥品庫存的精細化管理，實現庫存水平的動態調整。
法律大模型對法律文字的深度理解和智慧檢索，實現快速準確地找出相關法規、案例和文獻，大幅提高資訊獲取效率。同時，透過構建知識圖譜，自動關聯法律條文、案例、法理概念，律師進行體系化知識學習。
透過自動化處理、預訓練與微調、線上法律諮詢等手段，顯著降低法律服務成本，提升效率。
法律大模型能自動識別合同中的關鍵條款、風險點，並與相關法律法規進行比對，快速生成審查報告，顯著提高審查效率和準確性。在合同起草階段，法律大模型可根據使用者需求和預設模板，自動生成符合法規要求的合同文字。
大模型可開發為AI法律顧問，透過自然語言互動，解答使用者的基本法律問題，提供初步法律建議，緩解律師的工作壓力。在法律教育領域，大模型可生成通俗易懂的法律解讀、案例分析等內容，透過線上平臺、移動應用等方式普及法律知識。
農業大模型結合物聯網感測器收集的實時農田資料（如土壤溼度、養分含量、光照強度、氣溫等），透過機器學習演算法進行資料分析和預測，指導精準施肥、灌溉、病蟲害防治等農事操作。此外，大模型可最佳化資源配置，如根據氣候條件和市場需求預測，制定種植計劃和輪作方案，實現精細化、高效化的農業生產。
分析歷史資料（病蟲害資料、氣象資料、作物生長資料），建立預測模型，推薦精準施藥方案，減少農藥過度使用，保障農產品質量。
支援構建農產品全程追溯系統，整合生產記錄、加工、倉儲、物流等環節的資料，形成完整的資料鏈，方便監管部門和消費者查詢。大模型還可以透過分析生產過程資料，預測潛在的食品安全風險。
農戶只需透過簡單易用的移動應用程式或線上平臺，以日常對話方式向大模型提問，無論是關於特定作物的最佳種植時間、肥料配比、病蟲害識別與防治策略，還是關於市場供需趨勢、價格走勢、政策解讀等複雜問題，大模型都能迅速、準確地提供答案。
預測裝置故障與預防性維護：深度學習歷史資料 → 預測裝置故障機率 → 提前預警與指導。
最佳化生產流程與提升產品質量：分析工藝引數 → 最佳化生產流程 → 實現精細化控制。
整合市場需求、物流狀況、原材料價格波動、供應商表現等資料，利用高階預測演算法：調整採購策略、最佳化生產計劃、提前識別供應鏈風險、確保物料供應的穩定性和靈活性。
工業大模型具備對海量資料的處理能力，能對工廠的能源消耗資料進行深入、細緻的分析，精準地識別出能耗的熱點區域或者是高能耗的環節，並提出一系列針對性的節能措施。
工業大模型能基於消費者行為資料、市場趨勢分析等資訊，預測產品需求特徵和定製化趨勢，指導產品研發和設計。在生產環節，大模型透過最佳化排產演算法，動態調整生產線配置，實現快速換線和混線生產。