2024年中国大模型行业价值应用探析（下）突破边界，释放行业深层价值

企业标签：百度、腾讯、阿里

AI变革行业创新发展

China Large Model Industry

中国大規模モデル産業

撰写人：王利华

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报告作者

首席分析师

袁栩聪

oliver.yuan@Leadleo.com

王利华

行业分析师

lihua.wang@leadleo.com

头豹研究院

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摘要

互联网科技的发展为大模型技术的进步提供了必要的支持，而大模型技术的创新突破也在不断驱动着互联网科技向更高层次演进和发展，最终推动千行百业协同进步。

在电商行业中，大模型架构的基础层、模型层和应用层紧密相连，形成一个完整的闭环体系，有效驱动着电商平台从数据获取到智能决策，再到最终服务优化的全流程智能化升级。

在线下零售行业，大模型通过精准数据分析、供应链管理、智能硬件集成等方式，助力其实现消费者洞察深化、服务体验优化、供应链管理智能化的核心业务升级转型。

在教育行业，大模型通过智能生成教学内容、个性化学习路径、辅助教学决策、优化教育资源分配等方式，深刻重塑教育行业的核心业务场景，从而提高教学质量、效率及个性化程度。

互联网科技行业在中国呈现出显著的革新与发展态势，各项关键指标彰显出蓬勃生命力

截至目前，中国5G基站部署量已达264.5万个，云计算市场规模已经跃上4,550亿元的新台阶，人工智能产业市场规模达到5,080亿元，充分证明了AI技术在各个垂直领域的广泛应用与价值释放。

网络购物用户规模和网上零售额持续扩大

至2022年底，中国网络购物用户已增至8.45亿人，占网民总数的比例高达79.2%，另一方面，网上零售额依然保持增长，同时使用率增速下降，说明单个用户的购买力和消费频次仍在增加，或者新的消费品类和服务不断拓展，带动整个网络零售市场的交易额继续增长。

线下零售渠道仍然占据着主导地位

尽管线上销售保持强劲的增长势头，尤其在实物商品领域实现两位数的同比增长，并且在2022年实物商品网上零售额已超过11万亿元人民币，占社会消费品零售总额的比例上升至27.2%，但线下零售仍占据市场份额接近七成。

研究框架

◆ 中国大模型行业价值应用探析
• 互联网科技行业业务架构
• 互联网科技行业发展现状
互联网科技行业核心业务场景
• 电商行业业务架构
电商行业核心业务场景
. 线下零售行业业务架构
• 线下零售行业核心业务场景
• 教育行业业务架构
• 教育行业核心业务场景
• 法律行业业务架构
• 法律行业核心业务场景
• 房地产行业业务架构
• 房地产行业核心业务场景
• 旅游行业业务架构
• 旅游行业核心业务场景
◆ 方法论
◆ 法律声明
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名词解释

◆ 5G基站：是指第五代移动通信技术（5G）中的基础设施设备，用于提供无线通信服务。它们通常由天线、无线传输设备和网络连接组成，用于接收和传输移动通信设备发送的信号。

◆ 云计算：是一种通过网络提供计算资源和服务的模式。这些资源包括服务器、存储空间、数据库、网络、软件等，用户可以通过云服务提供商按需获取并根据使用量付费。

◆ 人工智能：是指计算机系统通过模仿人类智能的行为、思维和决策过程来执行任务的能力。这包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的应用，使计算机能够从数据中学习、推理、识别模式并做出预测或决策，以解决复杂的问题和执行各种任务。

◆ 网络安全：是指保护计算机系统、网络设备、数据以及其相关基础设施免受未经授权的访问、损坏、窃取或破坏的过程和技术。

◆ 深度学习：是机器学习的一种分支，它通过模拟人脑的神经网络结构来实现学习和推断。深度学习的核心是深度神经网络，这种网络由多个层次的神经元组成，能够学习复杂的特征表示，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。

◆ 机器学习：是一种通过从数据中学习模式和规律来使计算机系统改善性能的方法。它包括监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型，用于解决各种问题，如分类、回归、聚类等。

Chapter 1 行业价值应用探析

❑ 互联网科技行业价值应用探析

❑ 电商行业价值应用探析

❑ 线下零售行业价值应用探析

❑ 教育行业价值应用探析

❑ 法律行业价值应用探析

❑ 房地产行业价值应用探析

❑ 旅游行业价值应用探析

中国大模型互联网科技业价值应用探析— 业务架构

大模型依赖于坚实的基础设施、精细的模型构建与优化，以及面向用户和业务场景的有效应用，推动互联网科技行业创新和业务智能化，成为实现高效数据处理、精准决策和优质用户体验的关键驱动力

大模型在互联网科技行业中的业务架构分析

基础层、模型层和应用层协同工作，实现大模型在互联网科技行业中的广泛应用和持续创新

在互联网科技行业中，基础层通常涉及到大规模的分布式计算集群、高性能的网络通信设备、大容量的数据存储系统等。这些基础设施为上层提供了强大的计算能力和数据存储能力，是大模型能够处理海量数据并进行复杂计算的基础。

模型层是业务架构中的核心部分，主要负责构建和训练大模型。在模型层，算法工程师和数据科学家会利用深度学习框架和算法库，结合大量的训练数据，构建出具有强大表征能力的大模型。模型层还需要进行持续的模型优化和迭代，以适应不同场景下的业务需求和数据变化。此外，模型层还需要关注模型的部署和推理效率，确保模型能够在生产环境中实现高效的实时推理。

应用层是大模型业务架构中的最上层，直接面向用户和业务场景。在应用层，大模型被应用于各种具体的业务场景中，如自然语言处理、文本识别、推荐系统等。应用层需要根据具体业务需求，对大模型进行定制化的调整和优化，以确保模型在实际应用中能够取得良好的效果。此外，应用层还需要关注用户体验和交互设计，将大模型的输出以直观易懂的方式呈现给用户，并提供便捷的交互接口，以便用户能够轻松地使用大模型提供的服务。

来源：企业官网，头豹研究院

中国大模型互联网科技业价值应用探析— 发展现状

中国互联网科技行业在5G、云计算、人工智能及网络安全等关键领域取得显著发展，市场规模不断扩大，并随着大模型技术的应用与突破，正在加速产业结构升级与融合创新，为数字经济发展注入强大动力

互联网科技行业发展现状

◼ 大模型技术有望重塑行业格局并与其他关键技术协同创新

当前互联网科技行业在中国呈现出显著的革新与发展态势，各项关键指标彰显出该行业的蓬勃生命力。截至目前，中国5G基站部署量已达264.5万个，大规模的5G基站设施不仅奠定了万物互联的基础，更为诸如物联网、虚拟现实、远程控制等行业应用提供了前所未有的高速连接条件，有力地推动数字经济的全面提速。云计算市场规模已经跃上4,550亿元的新台阶，企业在数字化转型的过程中，愈发依赖于云服务来优化资源配置、降低运营成本并驱动商业模式创新，进而促使整个产业结构向着高度云端化、服务化方向演进。

与此同时，人工智能产业表现尤为抢眼，市场规模达到5,080亿元，充分证明了AI技术在各个垂直领域的广泛应用与价值释放。从智能制造到智慧城市，从自动驾驶到智慧医疗，人工智能正以前所未有的方式重塑产业链条，引领新一轮的科技创新高潮。另外，网络安全市场总量达到2,200亿元，突显中国对保障网络空间安全的高度关注与切实行动。随着信息化程度的加深，强化网络安全防御体系成为确保数字经济稳健发展的基石。

随着科技的发展，大模型将在很大程度上重塑互联网科技行业的格局与生态。大模型凭借强大的学习能力和泛化性，不仅可以大幅提高数据处理、知识推理的效能，助力传统行业的智能化改造，而且有望开创一系列全新的应用场景，如借助自然语言处理技术改善人机交互体验、丰富内容创作形式等。此外，大模型技术还与5G、云计算等关键技术产生协同效应，共同搭建起一个更为敏捷、高效且安全的智能服务网络，推动互联网科技行业朝着更高层次的融合创新和持续增长迈进。

来源：中国互联网协会，头豹研究院

中国大模型互联网科技业价值应用探析— 核心业务场景

互联网科技的发展为大模型技术的进步提供了必要的支持，而大模型技术的创新突破也在不断驱动着互联网科技向更高层次演进和发展，最终推动千行百业协同进步

互联网科技进步助力千行百业

互联网科技行业

大模型

◼ 对于互联网科技行业来说，大模型极大地提高了数据处理和分析的能力。大模型能够处理海量的、多类型的数据，挖掘出隐藏在数据中的价值。同时，大模型也推动了深度学习、自然语言处理技术的发展，这些技术的进步又反过来促进了大模型性能的提升，形成了一种良性的循环。

◼ 另一方面，互联网科技的进步将推动各行各业的数字化转型。在互联网科技的驱动下，企业开始将传统的业务流程和工作方式数字化，采用云计算、大数据、人工智能等先进技术来提升效率和创新能力。

大模型赋能互联网科技核心业务场景分析

5G基站建设

大模型能够在5G基站建设的规划、设计、运维及能源管理等多个环节发挥重要作用，实现效率提升、成

云计算

大模型通过其强大的数据处理和智能分析能力，能够提升云计算技术的效率、灵活性和创新能力，

本降低、网络性能优化等。服务的优化和扩展

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大模型通过其深度的学习和强大的泛化能力，为人工智能技术提供更精准、更智能的决策支持，从而动人工智能在各领域的应

来源：世界5G大会，头豹研究院

中国大模型电商行业价值应用探析— 核心业务场景

大模型技术在中国电商领域的广泛应用，通过优化智能客服、搜索功能，精准用户画像与需求预测等，有效提升了电商企业的服务质量、销售转化和运营效率，共同驱动行业的革新与快速发展

电商行业发展现状

中国网上零售额
单位：万亿元

售额持续扩大。至2022年底，中国网络购物用户已增至

明单个用户的购买力和消费频次仍在增加，或者新的消费品类和服务不断拓展，带动了整个网络零售市场的交易额继续增长。

大模型赋能电商行业核心业务场景分析

➢ 传统电商行业痛点

用户运营不够精细

人工服务效率低

流量转化困难

多平台管理困难

◼ 大模型在电商领域的应用正引领着行业的革新。凭借先进的自然语言处理和图像识别能力，大模型能够优化智能客服的响应速度和准确性，提升商品搜索的精准度和用户体验。此外，通过深入分析用户数据和市场趋势，大模型为电商企业提供更为精准的用户画像和市场需求预测，从而助力企业制定更为有效的营销策略。智能推荐算法的应用则进一步实现商品与用户需求的精准匹配，提高转化率和用户忠诚度。在运营管理层面，大模型通过自动化和智能化的手段，优化库存管理、价格调整等关键环节，显著提升电商运营的效率和盈利能力。

来源：CNNIC，商务部，企业官网，头豹研究院

中国大模型线下零售行业价值应用探析— 核心业务场景

大模型技术赋能线下零售行业，通过精准数据分析、供应链管理、智能硬件集成等方式，助力其实现消费者洞察深化、服务体验优化、供应链管理智能化的核心业务升级转型

线下零售行业发展现状

中国社会消费品零售总额

单位：万亿元

网上零售额占比 30.0% 29.7%.0%
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50 37.8界，释放行业深层价值》

◼ 近年来，随着电子商务的蓬勃发展以及移动支付、物流网络等基础设施的不断完善，网上零售额在中国社会消费品零售总额中的占比持续提升。尽管线上销售保持强劲的增长势头，尤其在实物商品领域实现了两位数的同比增长，并且在2022年实物商品网上零售额已超过11万亿元人民币，占社会消费品零售总额的比例上升至27.2%，但线下零售渠道仍然占据着主导地位，市场份额接近七成。

大模型赋能线下零售行业核心业务分析

门店流量分析与优化

收集并分析门店入口处的人流统计信息，结合时间段、天气、节假日等外部因素，准确预测不同时间段的客流量

精准营销与会员管理

分析会员的购买记录和交互数据，生成个性化的优惠券或商品推荐，通过短信、邮件或APP推送等方式触达消费者，引导其再次进店消费。

供应链与库存管理

实时监控库存状态，自动触发补货提醒，确保畅销品供应充足，同时减少库存积压的风险。

实时动态定价与促销策略

针对特定商品、特定时段，大模型能够进行灵活的价格调整，以促进销售、清理库存或提高毛利，并制定更有效的促销计划。

智能硬件集成

大模型则可快速解析智能POS机、RFID标签等设备，实时收集并分析交易数据，找出销售瓶颈和增长点，并监测商品有效期和存储条件。

来源：国家统计局、商务部、企业官网，头豹研究院

中国大模型教育行业价值应用探析— 核心业务场景

大模型通过智能生成教学内容、个性化学习路径、辅助教学决策、优化教育资源分配等方式，深刻重塑教育行业的核心业务场景，从而提高教学质量、效率及个性化程度

教育行业发展现状

中国在线教育用户规模近年来呈现出稳定增长态势

2020年迅速增至3.4亿人，同比增长15%，2021年-2022年，互联网基础设施的普及和完善，在线教育平台通过引入先育资源和创新的教学模式，在线教育用户规模进一步大幅

中国在线教育人数为4.4亿人。
大模型赋能教育智能硬件业务场界，释放行业深层价值》

TO B智能学习设备市场

TO C智能学习设备市场

◼ 智能学习设备市场高速增长，为大模型在教育行业发展提供绝佳的落地场景

随着智能学习设备市场的持续高速增长，尤其是面向消费者的学习市场（To C）因其广泛覆盖的目标人群而在中国展现出更大的市场规模，这为教育大模型的发展提供了绝佳的落地场景。中国智能学习设备2022年市场规模已达到778亿元，其中To C市场的贡献额高达397亿元。而在政府的大力支持和资金投入下，旨在推动校园数字化和智慧课堂升级的To B市场也经历了显著的高速增长阶段。鉴于辅助教育领域庞大且持续的需求，To C市场有望继续保持稳健的增长势头，这将为教育大模型在教育领域的深入应用创造更多机遇，助力教育行业实现更高效、个性化的教学体验。

来源：CNNIC中国互联网络信息中心，企业官网，头豹研究院

中国大模型法律行业价值应用探析— 核心业务场景

大模型通过自动化处理法律数据、解析法律文本、构建法律知识图谱以及提供个性化法律服务等方式，赋能法律行业实现更高效、准确和专业的服务，推动法律行业的创新发展

法律行业发展现状

技术创新和数字化转型无疑已成为法律行业未来发展的重要驱动力

法律服务正逐步走向普及化，越来越多的普通人开始接触并依赖法律服务解决日常生活中遇到的各种法律问题。法律服务市场需求持续增长，2022年法律服务行业市场规模达1,136亿元。尤其是随着经济社会的发展和公众法治意识的提升，各类企业和个人对法律服务的需求日益增强。

大模型赋能法律行业核心业务场景分析

◼ 大模型赋能法律行业实现更高效、准确和专业的服务，推动法律行业创新发展

大模型通过自动化处理法律数据、解析法律文本、构建法律知识图谱以及提供个性化法律服务等方式，能够显著提高法律行业的效率和质量，推动其创新发展，为法律服务带来新的机遇。大模型与的应用将深刻改变法律行业的传统服务模式，为法律从业者提供更强大的支持。

来源：中国司法部，头豹研究院

中国大模型房地产行业价值应用探析—— 核心业务场景

大模型通过精准市场预测、优化投资布局、提升客户服务体验、智能化运营管理及增强信息透明度等方式赋能房地产行业，推进其实现智能化、绿色化的升级转型

房地产行业发展现状

商品房销售面积

单位：万平方米

住宅商品房销售面积占比

86.2%

◼ 中国房地产行业在2022年经历了显著的结构调整和市场降温。宏观经济政策层面，政府持续坚持“房住不炒”的基本原则，强化了对房地产市场的调控力度，限购限贷政策并未松动，同时多地还进一步收紧了购房资格与贷款条件，这直接抑制了投资性购房需求。

◼ 大模型技术在房地产行业的应用日益凸显其价值。大模型利用大数据和人工智能手段实现精准市场预测和趋势洞察，助力房企和投资者做出明智的投资决策。智能客服与虚拟助手提升了客户服务体验，并结合物联网与区块链技术，大模型能增强房源信息透明度，有利于房地产市场的稳健成长。

大模型赋能房地产行业核心业务场景分析

来源：国家统计局，企业官网，头豹研究院

中国大模型旅游行业价值应用探析— 核心业务场景

大模型通过深度学习和大数据分析技术，精准地预测旅游市场的趋势和需求，优化旅游资源配置，提升旅游服务质量，实现个性化推荐和智能化决策，全面赋能旅游行业

旅游行业发展现状

中国游客数量

单位：亿人次

中国旅游人均花费

单位：元

926 9531,000

中国旅游行业受外部环境影响，2020年初中国旅游市场规模遭受严重冲击，中国游客数量大幅下滑至约28.8亿人次，同比下降52.1%。2020年后，随着经济复苏进程的推进以及人工智能科技的进步，中国旅游市场表现出强大的韧性。国民旅游消费能力持续增强，受益于中国经济的稳定发展和居民可支配收入的增长，人们对于休闲旅游的需求不断提升，呈现出消费升级的趋势。

大模型赋能旅游行业核心业务场景分析

智能客服与咨询服务大模型能即时响应和解决用户问题，包括预订流程、退改签政策、出行须知等内容。

内容生成与营销辅助景点及游客能够利用大模型用原创的游记、攻略文章等具有内容创新和品牌推广作用的文本

大数据分个性化推荐引擎大模型能进行后台数据分析，收大模型能依据用户行为数据户喜好的旅游套餐、航班等。界，释放行业深层价值》

旅游知识管理与智能问答大模型能构建结构化旅游知识库，实现旅游信息的问答检索，如景区文化背景等

来源：国家统计局，企业官网，头豹研究院

方法论

◆ 头豹研究院布局中国市场，深入研究19大行业，532个垂直行业的市场变化，已经积累了近100万行业研究样本，完成近10,000多个独立的研究咨询项目。

◆ 研究院依托中国活跃的经济环境，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企业走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。

◆ 研究院融合传统与新型的研究方法，采用自主研发的算法，结合行业交叉的大数据，以多元化的调研方法，挖掘定量数据背后的逻辑，分析定性内容背后的观点，客观和真实地阐述行业的现状，前瞻性地预测行业未来的发展趋势，在研究院的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。

◆ 研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。

◆ 研究院秉承匠心研究，砥砺前行的宗旨，从战略的角度分析行业，从执行的层面阅读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。

法律声明

◆ 本报告著作权归头豹所有，未经书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复刻、发表或引用。若征得头豹同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“头豹研究院”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节或修改。

◆ 本报告分析师具有专业研究能力，保证报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。

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◆ 本报告的部分信息来源于公开资料，头豹对该等信息的准确性、完整性或可靠性不做任何保证。本文所载的资料、意见及推测仅反映头豹于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，头豹可发出与本文所载资料、意见及推测不一致的报告和文章。头豹不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，头豹对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。

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