2024向AI而行_共筑新质生产力——行业大模型调研报告 20250707.pdf
本报告深入探讨了人工智能大模型在各行业的应用与发展。报告首先阐述了大模型引发的智能革命，以及其参数规模大、泛化能力强、支持多模态等特点。报告分析了行业大模型出现的必要性，指出通用大模型存在“不可能三角”问题，即专业性、泛化性和经济性难以兼顾，同时行业对大模型存在内生需求。
报告详细描述了行业大模型的特点，包括既有模型也含应用，多生长于通用大模型之上，本质是解决方案。报告对行业大模型的应用进展进行了阶段划分，并分析了不同行业应用场景，总结了不同行业对大模型能力的三大共性需求：内容生成与创意设计、信息提炼与专业辅助、任务调度与智能交互。
报告提出了衡量行业大模型应用成功的 2-3-1 原则：避免两个误区（片面追求技术性能或短期收益），评估三类价值（降本提效、业务创新和体验增强），构建一个模式（高质量数据飞轮）。
报告还深入探讨了行业大模型的实现方式，包括提示工程、检索增强生成、精调和预训练四类方式，并给出了商业案例和科研案例，展示了多种方式的组合应用。
报告强调了行业大模型治理的三项原则：可信可控原则、数据安全与知识产权保护原则、顶层设计与行业协同原则。价值对齐是行业大模型可信应用的基础保障，同时需要重视全生命周期的安全保障机制。AI 沙盒在行业中有较成熟探索，可成为实现监管目标的可行方案，合成数据有望为行业大模型增加数据来源。行业大模型是走向 AI 绿色可持续发展的路径之一。
最后，报告展望了行业大模型的未来，包括“人工智能+”促进行业大模型应用提速、多模态大模型为数实融合打开新空间、AI Agent 有望为各行业注入生产力、行业大模型将出现更多的端侧形态、云智能一体支持行业大模型加速落地。
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