第一章：以“生成”能力赋能产业智慧化
从当前大模型的行业应用发展中可以看到，现阶段的大模型更适合于企业的“生成”任务，而非“决策”任务。
“生成”任务主要指文本生成、对话系统、语言翻译等，大模型可以通过分析大量文本数据、甚至多模态数据，学习内容的生成规律和内在语义关系，从而生成高质量的内容输出。
“决策”任务则主要指大模型通常需要处理连续的数值变量，根据结构做出决策或预测未来。受限于大部分行业对容错率的严格要求和大模型的幻觉，这类“决策”任务目前并没有发挥出实际的应用效果。
（一）产业大模型应用的特征
大模型的训练通常需要海量数据、大量计算资源和高效的算法共同完成。一般而言，大模型分为预训练、指令微调（instruction tuning）和人类反馈强化学习三个阶段。
预训练是为了得到基座模型；指令微调是为了释放基座模型的能力，使模型可以理解用户指令；人类反馈强化学习是为了在价值观等方面与人类对齐（alignment）实现有效处理和理解大量不同类型数据（如文本、图像、声音等）是大模型的一项关键能力。在理解和生成自然语言方面，现阶段的大模型具备了更强的语境理解、情感分析、语言生成等能力。
在此基础上，一些大模型升级了多模态学习能力，能够处理并整合文本、图像等多种类型的数据，更有效理解复杂查询和生成丰富内容。相较更适合解决特定问题的传统人工智能模型，现阶段的大模型提供了更高级别的灵活性、泛化能力和处理复杂性，适合跨领域和多任务应用。
大模型能够根据不同用户的需求和偏好进行个性化调整，提供更准确和相关的信息。随着时间的推移，大模型还可以通过持续学习和优化算法来提高其性能和准确性。这些技术能力决定了大模型在处理复杂问题、提高效率和精确度方面能够发挥出关键作用。
在大模型具备的这些基础特性上，大模型落地应用需要包括基础大模型的基础通用能力、产业模型的知识增强，同时需要针对特定的任务场景进行专项任务的训练及提升和针对不同的任务进行拆解和协同，最终通过基础大模型、行业模型及专用模型分工协作才能形成一个完整的解决方案，也就是本白皮书中所指的产业大模型应用。
目前来看，对于大模型的落地应用，在社会层面还存在若干误解，例如：混淆基础大模型与行业大模型的区别，混淆行业大模型与大模型行业应用的区别等，上述误解主要源自于缺乏对大模型技术的了解，以及对大模型行业应用工程化的了解。
基础大模型通常具有理解、生成、逻辑推理、自然语言处理、多模态、BI分析等通用性的底层能力，可以应用于多个行业和场景，但可能缺乏针对特定领域的精细优化。行业大模型则是针对某一特定行业进行知识增强等训练和优化的大模型，例如金融行业模型、医疗行业模型等，它们通常具有较强的行业特性，能够更好地满足该行业的特定需求。产业大模型应用则是针对某一具体场景进行专项训练和提升之后的产品，例如智能客服、智能推荐等，它们具有较强的场景特性，具备场景任务拆解、执行场景任务等能力，能够更好地满足该场景的特定需求。这也决定了实现大模型产业应用主要包括3个关键技术环节：
首先需要有“合适”的基础大模型支撑，提供高性价比的通用能力，如理解、生成、逻辑、记忆、自然语言处理、编程语言处理等。之所以用“合适”而非“优秀”来作为基础大模型的定义，因为要充分考虑性价比，虽然一般意义上，规模更大的模型，也具有更强的通用能力，但是其调用（闭源模型）和获得商业授权及部署（开源模型）成本都更高。
其次，需要针对基础大模型，做相应的知识增强，形成行业大模型，可能还有模型瘦身工作。知识增强主要是
通过引入行业里特有的行业知识图谱、特有的数据、拥有深度行业专家Know-how认知的专家经验等内容，将数据与知识进行融合，从prompt、知识服务、结果、价值观等方面进行全方位增强。因为大模型本质上可以看做是一种对知识的有损压缩，通用大模型一般情况下并不会充分存储行业知识，而企业内部的相关知识，更是不可能被通用大模型存储，所以必须要做知识增强工作。知识增强工作既包括微调训练，即将相关知识直接压缩到大模型的参数中，也包括采用向量数据库等方式，将相关知识转化为向量存储，并可以随时被大模型调用。模型瘦身指对大模型进行压缩蒸馏，以减小其对各种计算资源的占用，从而降低用户企业的算力投入。
最后，需要针对第二步已经完成的“行业大模型”，做任务增强工作。在当前的一些领域行业知识问答的准确率相对较低，即便采用外挂向量数据库存储知识，也无法达到很高的准确率。因此,通过知识图谱增强、价值观增强、纠错等多种技术，从内容准确性、逻辑准确性、价值观准确性等维度提升模型生成内容的可控性,才能让行业大模型的最终表现符合用户预期。
（三）产业大模型应用赋能产业的技能模块
现阶段，产业大模型应用在赋能传统产业时，已经形成了一系列核心技能模块，并以这些技能模块为基础结合具体场景组合出了不同的产业转型升级工具，帮助产业实现了效率提升、成本降低、用户体验增强等目标。以下是七个核心技能模块：
第二章：大模型产业应用正待标准形成
理想状态下，大模型的产业应用有着光明的前景。于企业而言，大模型的应用能够通过智能化与自动化手段，帮助企业降本增效，提升企业竞争力。在管理方面大模型可以优化企业内部的业务流程，提高业务的处理速度，减少人工干预的错误成本，提升业务处理准确性。在业务模式方面，大模型帮助企业研发新的产品与服务，开拓新市场的同时，也可以通过其对企业内外部的数据分析为企业提供更科学、准确的依据从而提升决策水平。
在同一产业内部，大模型的应用可以推动产业链的整合和升级，促进产业结构的优化和调整，使得产业能够更好的满足用户的需求，提高产品和服务的质量，增强产业竞争力。在社会层面大模型应用还能够带动相关领域的人才培养，为产业提供专业高素质的人才，同时大模型在环保、节能、公益等领域的应用，有助于企业履行社会责任，为社会可持续发展做出贡献。
但是，正如《Generative AI’s Act Two》报告所指出的，进入需求驱动阶段的大模型行业需要面向产业应用方证明自己的价值，而不只是面向问题抛出具有想象力的构想。基础大模型和产业大模型创造了面向未来的基础设施，越来越丰富的产业大模型应用指向了众多场景和需求，Agent和Copilot已经渗透到大量创业公司的商业计划书中，这些都让大模型的产业应用快速进入到一个淬火炼金的阶段——行业在应用中形成评价标准，企业在尝试中养成鉴别能力。
（一）大模型产业应用需要评价标准
由于大模型的复杂性和应用场景的多样性，如何评价其性能和效果，证明产业大模型应用的价值，成为面向下一阶段的一个极具挑战性的问题。建立一套科学、合理、完善的评价体系对于大模型的应用至关重要，它能够推动技术进步，促进产业发展，同时确保技术应用的合规性和社会效益。
首先，统一的评价标准可以帮助产业端更加客观地比较不同大模型的性能。通过标准化流程和指标体系，产业端可以从多个维度对大模型进行综合评估，包括业务需求满足度、算法的准确性、效率、以及模型的安全性等。这样，产业端不仅可以评估模型的技术性能，还可以评价其在实际应用中的表现，从而挑选出更适合特定场景需求的模型。
其次，完善的评价体系对于推动大模型的健康发展具有重要意义。一些厂商可能会通过“刷榜”等不正当手段提高模型在某些基准测试上的表现，这种现象不仅损害了公平竞争的环境，还可能导致模型过度优化，从而降低其泛化能力和长期稳定性。一个完善的评价体系能够有效地减少这类问题，鼓励厂商专注于提升模型的实际应用性能。
此外，标准化的评价体系有助于促进大模型的产业化应用。模型开发只是第一步，如何有效地部署、运营和维护模型，以及如何确保其在实际应用中的稳定性和可靠性，同样重要。产业大模型标准，覆盖了模型化、能力化、工程化、产业化等各个方面，有助于推动大模型从研发到应用的全过程标准化，提升整个行业的水平。
最后，一个良好的评价体系还应当关注模型的伦理和社会影响，确保其应用不仅技术上先进，而且符合社会主义核心价值观，服务于人民的需求，促进社会的和谐稳定。
（二）产业大模型应用的五大核心指标
评估产业大模型应用的效果和价值包括可控性、能力增强、算力性价比、安全性和部署可行性五大核心指标。在实际应用中，需要根据具体场景和需求来平衡和优化这些指标，以实现最佳的应用效果。同时，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，这些指标也将不断发展和完善。
01 可控性方面
可控性方面，需要优先考量产业大模型应用在执行任务时的准确性，包括预测、分类、检测等方面的性能。同时，要保证产业大模型应用输出内容的价值观与社会和道德标准一致，不产生有害或偏见的结果。此外还需要保证产业大模型应用决策过程的透明度和可解释性，有助于增强用户信任和遵守法规要求。
02 能力增强方面
能力增强方面，除可控性增强外，产业大模型应用需要具备检索能力、图谱能力和多模态处理能力，能够在海量数据中快速、准确地找到相关信息，构建和利用知识图谱以理解复杂的关系和概念，并能够处理和整合多种类型数据（如文本、图像、声音）。
03 算力的性价比方面
算力的性价比方面，产业大模型应用需要考虑到模型运行所需的计算资源和时间；投入与产出的比例，包括训练和部署成本；以及是否能够在有限的计算资源下最大化性能。
04 安全性方面
安全性方面，产业大模型应用应该保护训练和应用数据不被未授权访问或泄露，并且具备对抗恶意输入和攻击的能力。当然，合格的产业大模型应用要以遵守相关的法律和行业标准为前提。
05 部署可行性方面
部署可行性方面，产业大模型应用要具备适应不同规模的数据和业务需求的可扩展性，能够兼容现有系统和工具，在实际运行中可以更便利、更低成本地维护和更新。
（三）产业大模型应用评价工具箱
大模型在赋能传统行业应用过程中，除了对本身的能力掌握外，还需要更多的产品化和工程化的能力，需要具备科学、工程、产品、商业等多个维度的思维体系，深入的分析用户应用场景、产品、企业、资本等多方价值诉求，从不同的维度建立起大模型在赋能传统行业过程中的完整思维体系。
这也表明，在五大核心指标基础上，企业在具体落地产业大模型应用的过程中，需要考虑到更多维度的因素。
Gartner给到三点落地产业大模型应用的建议：基于技术可行性和商业价值，创建一个优先的生成式AI应用案例矩阵，并清楚地规划出对这些应用案例进行试点、部署和生产的时间框架；采用一种变革管理方式，优先为员工提供使用生成式AI工具的知识，使他们能够安全自信地使用，并将其融入到员工的日常工作中，成为业自动化的助手；构建一个快速获利、差异化和变革性的生成式AI用例组合，并用硬性投资回报率来测试这个组合，以查看生成式AI对企业的财务收益帮助同时可打造竞争优势。
在具体的产业大模型应用选择上，我们总结和归纳了一个产业大模型应用评价工具箱，以帮助产业和企业更精准地筛选出匹配自身需求的产业大模型应用。
产业大模型应用评价工具箱
第三章：大模型产业应用的中国进行时
从全球范围内来看，中美两国主导着大模型领域的发展。相较而言，美国在基础算法和通用大模型的研发上处于领先地位。中国在基础大模型方面奋力追赶的同时，在大模型的产业应用层面展现出了更强的势头。一方面，智能化、高端化、绿色化的转型升级概念在中国的各个产业中都已经深入人心，为大模型的产业应用提前进行了意识准备。另一方面，中国的产业端正处于智能化转型的进程中，没有历史包袱，更易于接受新兴的大模型技术。此外，相较美国，中国政府快速推出了《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规，为大模型的产业应用提供了保障，并且在扶持政策上也更倾向于快速推动大模型的产业应用。
本章节将从案例覆盖领域入手，首先分析这些案例应用在哪些典型行业；在此基础上，将进一步从各案例的技术供给和用户需求两个维度出发，深入分析这些案例重点解决了哪些此前未被传统技术满足的需求，借助了大模型技术的哪些独特能力，以及用户对于大模型应用，除功能以外的质量、可靠性、安全性等综合性需求；最后，总结当前大模型行业应用的共性范式，以对未来更多行业应用提供参考借鉴。
（一）案例行业应用情况简介
从应用领域看，征集到的产业大模型应用落地案例，既覆盖了第二产业，如：工业、建筑业、能源等；更广泛覆盖了第三产业，包括社会公共管理服务如政务，也包括金融、法律、医疗等专业服务，还包括交通运输业如交通、仓储物流，计算机服务业务如IT服务、AI工具、智能客服，社会文教服务如文娱、传媒、教育，以及电商、营销、房地产等各个行业
案例行业应用情况
（二）案例技术供给与行业需求分析
01 热门应用领域分析
从此次征集到的案例整体而言，大模型在服务业的应用，比在工业制造业的应用更加广泛；在服务业中，在政务、金融、医疗、文娱、交通等领域应用更加广泛。导致上述情况的原因，可以从多个维度分析得知。
首先，大模型行业应用的本质，是将先进的技术落地于生产和服务，创造新的价值，因而要遵守商业逻辑。而商业逻辑意味着用最低的成本，去解决最富有回报的问题，高价值回报包括两者典型情况：单体高价值和整体高价值。在上述热点领域中，政务、金融、交通等领域，具有典型的业务需求通用性，也即意味着一旦推出客户认同的产品和服务，可以拥有大批量复制的机会，获得整体的高价值。而医疗、文娱等领域，则存在明显的大量细分市场维度，在任何一个细分市场上取得成功，同样可以带来高额的回报。
其次，当前的大模型技术能力，可以相对更好地满足上述领域的业务需求，例如政务、金融、医疗，都涉及海量的专业知识，而这些知识传统靠人脑记忆，一方面人类记忆力有限，另一方面对人员的专业度、敬业度都有很高的要求，只有极少数精英人群才有可能满足；与此同时，这些领域的从业者又需要较强的逻辑分析能力。这些需求刚好与大模型当前已经具备的知识问答能力、文档处理能力和辅助决策能力完美匹配。
而文娱领域，则更多需要创造力和生成有美感，有欣赏和传播价值的内容，这一部分需求刚好与大模型内容生成能力相匹配。交通领域则一方面用到大模型与专业模型联动所拥有的多模态感知能力，另一方面也用到大模型的人机互动和辅助决策能力。
最后，大模型的应用，需要用户具有良好的信息化和数字化基础，才能过渡到大模型支持的智能化阶段。例如在工业生产制造领域，大多数工业企业目前还没有完成信息化和数字化，所以虽然大模型原则上适合去分析长期积累的各种生产数据，并基于此对工业生产进行流程等优化，但实际上因为工业企业缺少这些数据，甚至可能还没有实现完全的自动化，也就谈不上对流程的优化，甚至无法实现对设备的远程控制。因而在当前的工业领域，大模型主要在解决一些容易解决的问题，例如作业生产指导，或者某些行业如服装的辅助设计等，只有针对少数数字化已经完成的企业，大模型才提供相应的生产优化辅助决策。
02 核心应用价值分析
大模型为用户提供的核心价值，莫过于降本增效，或者说“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）、提高单位生产率（如辅助编程等），增加效益则包括：吸引流量（如高质量广告视频生成等）、提高客户转化率（如更精准更富人性的商家信息推荐等）。
图1为以“效率-效益”为视角，体现了相关典型案例的分布情况，任何一个案例在图中都对应一个点，该点越靠纵轴上方，意味着该案例最终提供价值越偏向“效率”，反之越靠纵轴下方，意味着该案例最终提供价值越偏向“效益”，如果该点处在接近于横轴的位置，意味着该案例最终提供价值兼顾了“效率”和“效益”。在横轴上，则将此次发布的典型案例按应用领域进行了划分。如图所示：目前大多数大模型行业应用，主要解决的是“效率”问题，也有一部分应用兼顾了“效率”和“效益”，少部分应用主要解决的是“效益”问题。具体分布如图1所示。
图 1 模型主要功能、应用所属行业及效率效益分布图
上述统计结果，和大模型当前的技术能力息息相关，因为目前大模型擅长于处理海量的结构化信息，通过各种处理，提高人类对信息的记忆、读取、分析和处理能力，从而提高效率；而要提高效益，则更多要解决客户来源和客户转化率，这方面单纯依靠今天的大模型技术本身，还不足以创作超越人类智慧和能力的结果，需要有掌握了大模型技术的专业人员共同努力，才能推动应用落地。
例如在广告行业，海报、视频等需要创意，也需要美感等诸多元素，才能达成吸引潜在客户完成交易的目标，单纯依靠大模型无法独立满足这些元素需求，仍然需要高度依赖人类用户的创意、审美等能力，由人类使用大模型技术来辅助创意和加速内容生产；只有在金融等少数高度数字化的行业，有可能使用大模型挖掘出使用传统方法，无法发现的高价值客户，并且指导营销人员的销售转化行为，实现效益
03 技术供给方—需求领域相关性分析
图2显示了本次征集并推荐的典型案例大模型技术供给方中，大型企业和中小型企业，与其技术应用领域之间的相关性。可见除文教传媒、交通物流、房地产（含建筑、智能家具等）和专业服务（法律、IT、AI等）几个领域，大型企业和中小企业均有涉猎外，政务和金融领域，主要由大型企业提供服务，而在医疗健康、智能客服等领域，则主要由中小企业提供服务。
图 2 大模型的场景需求共性分布
导致上述情况的原因主要如下：政务、金融领域客户，对于应用的可控性、安全性要求明显高于其他行业，而大企业在提供这些能力时，明显比中小企业更具备优势；此外，政务和金融领域的采购，也往往偏向于大企业，因为大企业可以提供更加稳定的售后维保等服务，而且大企业面对这些客户的销售能力也更强，能够有更大概率拿到订单。更为重要的一点是，这些领域不仅实现可控性强，一旦成功，可复制性也非常强，大企业会更偏好投入资金和资源到这种确定性高，且市场规模大的领域。
相信之下，医疗健康表面看是一个大行业，但是对于人工智能技术来说，实际上是无数个细分行业的聚合，可以说每一种疾病的治疗，对于人工智能都是一个独立课题，这种细碎的市场，不适合于大企业发挥自身优势，反而更适合有技术能力的中小企业，选择适合自身的赛道，一旦成功，则有可能为自身进一步发展奠定基础，而且这些细分赛道的解决方案存在较大的挑战，成功与否的不确定性比较高，相对也适合处于创业期的中小企业去选择。
至于其他领域，如交通物流，其中既存在大企业所擅长的平台型产品和服务，也存在中小企业所擅长的单点技术创新需求，因而成为了所有企业共同的选择。
（三）大模型产业应用落地共性范式
基于上述分析，可以总结出在当前，大模型产业应用落地的几大范式：
01 关注“以产定销”多于“以销定产”
对大模型行业应用而言，“以产定销”对应的客户范畴，即其业务存在明显的需求刚性，其中以能源行业为代表的客户企业，在目前的情况下，无论是电力、还是石油等能源，基本上属于供不应求，生产企业和网络销售运营企业并不需要考虑能源能否销售出去，在产品供不应求的前提下，他们更关注的是如何降低成本，提高效率。
另一维度的客户部门代表，则是程序开发部门，对于大多数企业而言，只要其资金情况允许，永远有更多的内外部IT系统等待研发人员开发，因此只要能够提高程序开发效率，就会成为刚需。除了生产型企业，政务服务也具有类似的特点，即社会大众永远都需要更多更好的公共服务，只要在财政许可的前提下，政府也有足够的意愿去提高服务水平。
而“以销定产”的客户范畴，主要代表之一为轻工业产品的生产者，例如服装厂永远要考虑如何按照实际需求，安排产能生产当季最流行的服装，多生产并不能天然带来更多销售和更高的效益。对于这些客户，永远考虑的是能否用大模型技术带来更多的潜在客户流量，并且把
这些流量转化为销售业绩。而这些能力，并不是当前大模型的特长，除了在少数场景中，如智能产品推荐，以及对营销人员的智能培训，大模型可以一展身手。这也是由大模型的技术特点决定的，生成式AI大模型可谓是天然的低成本高效率推荐系统，对于已经高度数字化运营，特别是客户信息已经高度数字化的的企业，使用大模型技术，可以将传统情况下，需要由人来匹配客户需求与产品服务的工作，转化为机器工作，从而提高销售业绩。
基于上述分析可知，将工作重心放在“以产定销”类客户，更适合当前大模型的技术能力，也有助于应用落地。
02 基于技术能力和数字化基础解决实际问题
从技术供给维度，围绕大模型最擅长的文本理解、内容生成、逻辑推理、编程语言处理等核心能力所搭建，并且以知识问答、辅助决策、人机互动、内容生成等功能为基础的行业应用，最容易快速落地，也最容易取得成效。
从客户需求维度，其业务已经实现了较高的信息化，乃至数字化的行业和客户，才具有较好的数据基础和数字化环境，而大模型的训练和应用，必须依赖于大量的优质数据，而完整的端到端数字化环境，才会衍生出海量的数据处理和决策需求，而大模型可以帮助行业解决这些难题，提高决策效率和准确度。脱离技术能力，和客户数字化基础的应用，在实际中会步履维艰。
03 基于企业特点选择细分赛道
不同类型的大模型技术供给企业，有不同的适应赛道，一方面如前文所述，需要根据自身的技术特长选择细分赛道，另一方面大型企业更适合选择具备较高通用性和进入门槛的大赛道，投入更多资源换取竞争优势；而中小企业更适合选择创新挑战性更强的细分赛道，虽然企业综合资源有限，但在细分领域可以形成更高的资源投入到，获得竞争优势。
第四章：大模型产业应用的展望与挑战
根据公开招标中标信息以及一手调研数据测算得出，2023年中国大模型市场规模约为50亿元人民币，其中服务部分和软件部分占比约为35%。产业用户2023年在大模型的采购和应用上，还处于论证多、采购少的阶段，但在2023年将开始大量释放大模型领域的预算，软件和服务部分有所上升。
总体而言，大模型落地产业端进行应用是一个必然趋势。大模型被普遍视为未来两年内产业数智化升级和传统工业转型先进制造业的重要迭代方向，进而得到了产业端的提前关注。经纬创投创始管理合伙人张颖此前透露过一个数据：2023年3月到5月召开业绩电话会议的标普500指数的公司中，有110家公司的高管提到了AI，这是过去十年的3倍。
大模型的产业应用已经形成一种共识。大模型让所有企业站在了同一起跑线，将再次激活千行百业。行业大模型已经过了“尝鲜期”，目前正深入各类业务场景，推动企业全链条智能化。随着大模型应用加速进入行业生产系统，未来两年将深入超过50%行业核心场景。
长远来看，大模型在产业端的落地应用需要经历一定的探索过程。挑战主要来自于几个方面：就通用大模型和产业大模型本身而言，能力还有待进一步提升，从满足“生成”任务进化到满足“决策”任务。这就需要大模型和产业大模型克服训练成本高、推理时间长、上下文限制大、提示词的脆弱性、自身幻觉、可解释性低和无法有效评估等问题，达到提升训练效率、提高反应速度、加强上下文记忆力、优化提示词返回结果、提升准确度、让决策过程更透明等目标。
从行业大模型应用来看，传统行业与大模型的融合必然是从意识到执行、从系统到工具全方位进行，称之为重构也不为过。这个过程中也存在一定的挑战。
首先，传统行业决策者还不够了解大模型技术，对大模型理解处于两个极端（完全不了解也不感兴趣，与我无关；或者过于迷信大模型，认为大模型无所不能），以至于不可能真正使用大模型技术解决自己的问题。
其次，大模型当前能力还不足以解决复杂的决策问题，只能解决简单的助手、生成等问题；大模型自身也还不足以解决用户全部需求，需要大量的工程化技术。
然后，大模型的行业应用需要大量懂大模型技术，又懂行业需求的人才，如何快速培养能够了解大模型、使用大模型、分析大模型的人才也是未来值得关注的问题。
最后，在产业协同上，涉及不同领域的大模型如何进行协同，大模型所收集的数据如何确保其准确，也是未来大模型发展需要解决的问题。从社会层面来看，大模型应用得越广泛，人们对其合规性、数字安全和隐私安全的关注就越密切。如何在大模型应用过程中保证技术合规，确保数据的安全性和用户隐私的保护，建立起对于用户信息保障的堡垒将是一个重要挑战。
面对这些挑战，政产学研用的多方协作和观点汇聚，将成为破解问题、统筹规划、打通堵点的关键法宝。在各方紧密协作的长效激励机制之上，在充分发挥国家级政策引导作用的框架下，科研界和产业界的合作与沟通活力将被进一步激发，为产业政策不断升级和大模型赋能传统产业贡献更多新思维、新方案、新实践、新视角，最终推动实体经济不断走向智能化、高端化、绿色化升级，实现科技成果赋能传统产业，促进经济社会高质量发展的根本目标。
面向未来，从政产学研用通盘视角来看，政策端需要有序布局和优化科技创新赋能传统产业转型的全链条框架，在生成式智能时代统筹政策调度、支持孵化大模型产业生态和相应的创新要素供给，建设国家级和地市级场景示范与落地应用，提升和激励传统产业转型动力，配套落地流程与效果评估体系，促进科技成果转化和产业大模型的落地成熟化、规模化；
技术端需要推动软硬件技术一体化的进一步提升，为大模型的产业端应用提供更牢固的技术基础；产业端需要提升产业对大模型和数智化应用升级的知识认知、能力建设和人才培养，尤其加强融合型、复合型、跨领域人才的培养，在产业内优先融合大模型的企业要深度参与产学研用工作，并结合当前产业大模型训练需求，协助和支持科研界将大模型成果务实落地，提炼出更多产业内关键场景，商业痛点和行业数据。察势者智，驭势者赢。
在全球AI大模型时代，中国有望在产业大模型应用落地的过程中抢得先机，发挥腹地市场广阔和产业链条全面的规模化优势，抢先推动人工智能和前沿科技赋能实体产业的全过程，这也将是我国市场结构化增量被全面激发的全过程。面向未来，产业大模型应用必然会为我国更快实现产业升级转型、培育新质生产力提供强大的助力。
01 武汉经开城市大脑大模型
中电云计算技术有限公司
所属行业：政务
案例简介：该案例应用大模型构建了智能问数，并与数字人相结合，可以通过语音或文字提出问题，大模型分析并理解问题，实现便捷、智能的问答交互。为用户提供政务领域的专题智能问答、语音识别、指标调用、简报生成、智能分析、智能图表等服务。赋能领导决策应用场景，提供更加智能化、便捷化的信息抽取、指标组合和可视化呈现方式，大幅提升领导决策应用场景工作效率。
02 网上办事大厅
中科极限元（杭州）智能科技股份有限公司
所属行业：政务
案例简介：该案例基于大模型技术，为人民群众提供政务智能推荐、一键联办推荐、问答生成服务等，可以智能识别用户办理意图，帮助群众快速定位到想要办理的事项，提供精准优质服务，节省群众办理时间，提高群众办事效率，提升群众满意度。
03 场景支撑系统
中科极限元（杭州）智能科技股份有限公司
所属行业：政务
案例简介：该案例基于应急大模型结合应急全量业务，提供事件复盘、应急智搜、救援助手等功能，能为用户提供专业、精准、流利的答案。调查报告初版生成效率、应急智搜搜索准确率、救援助手回答准确率得到提升。
04 面向智慧税务领域的行业AI大模型
阿里云计算有限公司
所属行业：政务
案例简介：该案例利用大模型技术，为用户提供税务纳服咨询、个税功能需求推荐、智能辅助算税、税务票据审核等服务。提高热点办税问题上功能导航准确率，同时利用大模型准确理解语义的优势，提高后台人工审核效率。
05 中国电信政务大模型
中国电信股份有限公司北京分公司
所属行业：政务
案例简介：该案例基于大模型技术，为用户提供政务知识点问答、政策解读、问答知识生成等服务。面向市民端，有效减少市民排队等待时间；面向坐席端，为坐席全流程智能化赋能，提高坐席人效；面向政府决策端，提供辅助决策和分析研判，帮助政府更好的做出分析和决策。通过大模型的使用，提高了客服答复效率，提升了用户体验和政府服务效率，提高了坐席学习新政策的效率等。
06 武汉经开美丽社区大模型
中电云计算技术有限公司
所属行业：政务
案例简介：该案例利用大模型技术，通过学习与推理能力，解决政务热线在问题拆解、多重意图理解、政务政策关联等方面的难题，成为既有温度、又懂专业的政务服务助手。为用户提供政务知识问答、热点推送、智能提示等服务，提升政务服务效能和信息获取便利性，促进政务服务标准化、规范化、便利化水平提升。
07 某某大数据集团轻应用孵化平台
解放号网络科技有限公司
所属行业：政务
案例简介：该案例基于城市鸿蒙场景各类物联感知数据接入，通过大模型技术构建城市鸿蒙场景ChatBl智能助手，提供监控摄像头智能调取和烟道阻火灭火场景的大屏问数功能服务，实现各类物联感知数据实时动态分析、可视化图表呈现、数据分析报告一键生成等场景应用，辅助城市运行精准决策。
08 金融专业大模型
可之（宁波）人工智能科技有限公司
所简介：该案例利用大模型技术为某银行提供客户信用画像分析，在银行机器学习模型基础上实现可解释算法大模型的部署，提供完整的用户UI界面并协助XAI模型部署，为局部可解释、全局可解释、特征边界分析与探索化页面，配合历史数据验证，完成对个体客户与整体客群数据集的评分优化与可解释。
09 金融专业大模型
可之（宁波）人工智能科技有限公司
所属行业：金融
案例简介：该案例利用大模型技术赋能银行的个体客户反欺诈场景，提供个人客户欺诈定位、填补缺失信息、欺诈主要特征筛选、输出评估指标等功能，对于交易中的个体欺诈具有一定的识别能力。
10 基于大模型的智能文档处理平台
北京文因互联科技有限公司
所属行业：金融
案例简介：该案例通过大模型技术，提供自动化文档摘要、结构化信息抽取和智能文档审核等功能服务，能够理解和分析招股说明书等长篇金融文档的核心内容，识别和解析各种金融指标和术语并进行结构化处理等。提高了数据处理效率，提升了抽取精度，降低人力成本，改善用户体验。
11“轩辕”金融大模型
度小满科技（北京）有限公司
所属行业：金融
案例简介：该案例基于“轩辕”金融大模型赋能金融机构，帮助金融机构建设自主可控的金融大模型能力。利用大模型分析客户的数据，提供自动化客户服务，降低金融机构的运营成本。风险管理与舆情分析，帮助金融机构了解公众对于特定金融产品或事件的情感和观点，更好地保护自身和客户的利益
12 基于大模型的研报解析智能化
北京文因互联科技有限公司
所属行业：金融
案例简介：该案例利用大模型具备多语言处理的能力，可以支持对不同语言的研报进行分析和处理，为用户提供文档问答、数据问答、文档总结等服务，可以辅助进行数据质量评估和校验，提高研报解析处理的工作效率。同时，还可以根据投资者的需求和偏好，个性化地推荐相关研报和分析结果，提供定制化的投资建议和服务。
13 XX银行金融私有化领域大模型的示范应用
三六零数字安全科技集团有限公司
所属行业：金融
案例简介：该案例基于大模型技术赋能银行业务，为银行提供会议纪要、电销客户意向判断、销客服辅助、客服催收辅助等功能。通过大模型技术，提高了银行文档编写的效率和准确性，减轻了工作人员的工作负担，提升了合规文档以及会议纪要的质量；实现了对客户意向的智能判断和分析，提高电销客户意向判断的准确性和效率，以及客户满意度和销售效率；同时，也提高了系统告警的准确性和及时性。
14 基于生成式大模型的银行业务场景应用示范
北京百度网讯科技有限公司
所属行业：金融
案例简介：该案例基于大模型赋能银行业务，为银行用户提供金融领域文档审核服务，降低人工审核的工作量，提高审核效率；助力客户投诉分析，降低人工客服工作量；提供对话生成服务，提高问题解答的效率，降低其维护成本，提高用户体验等
15 止愈Medbot 医学内容生成与问答
南京柯基数据科技有限公司
所属行业：医疗
案例简介：该案例应用知识图谱和大模型技术进行FAQ的自动化生成,为用户提供脑出血领域的专业知识问答,节约了为用户提供内容服务的人工成本。
16 电子病历生成的应用
首都医科大学附属北京友谊医院
所属行业：医疗
案例简介：该案例基于大语言模型对门诊医患对话文本进行语音分析、逻辑推理，以及大模型文本生成能力，实现智能识别医患对话、自动过滤判断、信息摘要、电子病历生成等功能。最终单个患者问诊时间节省缩短，门诊效率得到提升，患者就医满意度和获得感提高。
