2024年中国大模型行业应用研究

企业标签：百度、腾讯、商汤科技

AI变革行业创新发展

China Large Model Industry

中国大規模ル産業

撰写人：陈庆民

头豹是国内领先的行企研究原创内容平台和创新的数字化研究服务提供商。头豹在中国已布局3大研究院，拥有近百名资深分析师，头豹科创网(www.leadleo.com)拥有20万+注册用户，6,000+行业赛道覆盖及相关研究报告产出。

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报告作者

袁栩聪

首席分析师

oliver.yuan@Leadleo.com

陈庆民
行业分析师
qingmin.chen@leadleo.com

头豹研究院

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摘要

尽管大模型技术在推动各行各业的数字化转型和智能化升级方面展现出巨大潜力，其在行业应用中仍面临技术门槛高、需求定义模糊、数据获取困难等挑战，同时还需考虑战略定位和投资回报，以及与现有系统的集成和用户培训问题。然而，这一技术在中国市场上已呈现强劲增长态势，市场规模达到891.2亿元，特别是基于语言的大模型人工智能市场表现尤为突出，规模高达668.3亿元。大模型技术的快速发展正助力气象、药物、金融、政务、教育、电商、法律、农业、工业和医疗等多个领域的创新升级，提升服务质量和工作效率。随着大模型技术与实体经济的深度融合，我们将迎来-个充满机遇和挑战的新时代，各行各业将利用先进的大数据和AI技术实现可持续发展的目标。面对这些挑战，行业和企业需积极探索解决方案，确保大模型技术在推动行业发展中发挥最大作用

□ 大模型在气象、金融和医疗等领域的应用，不仅推动了这些行业的数字化转型，还极大地提升了服务效率和质量，为用户提供了更加智能化和个性化的体验

大模型在各行各业的应用将越来越广泛，特别是在气象、金融和医疗等领域，大模型的应用已经取得了显著的成效。在气象领域，大模型的主要应用场景包括气象预测、AI气象分析和定制化的气象服务。在金融领域，大模型的应用场景主要包括金融报告撰写、知识库问答以及智能客服等。利用大模型，金融机构可以自动化地生成金融报告和分析，提高决策效率和准确性。在医疗领域，大模型的主要应用场景包括医疗文本处理、医疗问答以及赋能医疗器械等。医疗文本处理可以帮助医疗机构自动化地处理和分析大量的医疗文本数据。医疗问答则可以为患者和医生提供快速、准确的医疗信息咨询和解答服务。

研究框架

中国大模型行业应用研究概述
发展背景
定义及分类
· 全景图普
市场规模
. 行业政策
发展现状
中国大模型行业应用价值研究
金融行业
政务行业
气象行业
. 药物行业
. 教育行业
· 电商行业
医疗行业
法律行业
农业行业
工业行业
方法论及法律声明
业务合作
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名词解释

AI大模型：是一种通过学习和推理能够执行任务的计算机程序或系统。这些模型可以用于解决各种问题，如语音识别、图像分类、自然语言处理等。

模型开发流程：是指在创建和部署AI模型的过程中所涉及的步骤和阶段。这个过程通常包括问题定义、数据收集和预处理、模型选择和设计、训练、评估，以及最终的部署和维护。

模型训练：是指使用大量已标记或已知结果的数据来调整和优化A模型的参数，使其能够从数据中学到模式和规律。在训练过程中，模型通过与标签匹配的方式不断调整自身的权重，以提高在未见过数据上的表现。

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。

计算机视觉：是一门研究如何使计算机能够模拟和理解人类视觉系统的学科。它涉及图像和视频的处理，包括目标检测、图像分类、物体识别等任务。

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。

算法框架：是一种提供了特定问题或任务解决方案基本结构和企业的软件框架。在机器学习和深度学习中，算法框架通常提供模型定义、训练、评估等一系列功能，简化模型开发的流程

Chapter 1行业概述

□发展背景

□定义与分类

□全景图谱

□市场规模

□行业政策

□发展现状

□构建路线

中国大模型行业应用研究概述- 发展背景

大型模型在行业应用中遇到的主要问题包括技术门槛高、需求模糊、数据获取困难，以及战略定位和投资回报的考虑。此外，大型模型的实施还需要克服与现有系统集成和用户培训相关的挑战

AI大模型行业落地应用痛点分析

数据存储与处理

计算资源不足

基础层

模型优化与调整

模型部署与集成

数据获取和储存

模型训练与调优

技术层

模型可解释及可信

通用性与专用性兼并

需求不明确

用户体验与交互

应用层

集成与兼容性

快速开发和部署

战略定位不清晰

战略层

无法估量投资回报

技术路径选择

人才储备与培养

AI大模型行业落地应用痛点分析 (基础层)

数据存储与处理

大模型需要处理海量的数据，这对数据的存储、管理和处理能力提出了极高的要求。行业大模型需采用更高效、更灵活的数据存储和处理技术

模型优化与调整

大模型在训练过程中可能会遇到优化和调整的问题。例如，如何选择合适的模型架构、如何调整模型参数、如何处理过拟合和欠拟合等问题，都需要专业的知识和经验

来源：专家访谈，头豹研究院

计算资源不足

大模型的训练和推理过程需要大量的计算资源，包括高性能计算机、大规模分布式集群等。然而，在实际应用中，许多行业面临计算资源不足的问题

模型部署与集成

大模型在实际应用中需要与各种系统和平台进行集成和部署。然而，由于不同系统和平台的差异性和复杂性，模型的部署和集成会面临各种挑战，如兼容性、性能优化、安全性等问题

(接上页—发展背景)

AI大模型行业落地应用痛点分析 (技术层)

模型训练与调优

大模型的训练需要大量的计算资源和时间，且模型调优也是一个复杂的过程。如何选择合适的训练策略、调整模型参数、优化模型结构等，都是技术上的挑战

大模型行业应用落地痛点

模型可解释及可信

大模型的决策过程往往难以解释，这影响了模型的可信度和可接受性。如何提高模型的可解释性、增强模型的可信度，是技术层面需要关注的问题

数据获取和储存

大模型训练数据获取困难，包括来源有限、质量参差不齐、标注成本高。同时，大模型存储需求巨大，挑战存储系统性能、可扩展性和安全性，管理利用数据亟待解决

通用性与专用性兼并

大模型往往是在大规模数据集上训练的，但不同行业的数据分布和特性可能存在差异。如何确保模型在不同行业中的通用性和适应性，是一个技术上的难题

AI大模型行业落地应用痛点分析 (应用层)

需求不明确

许多行业对于如何具体应用大模型可能缺乏清晰的需求或愿景，或者需求经常变更。这导致在模型开发和应用过程中存在大量的不确定性，增加了项目风险

用户体验与交互

大模型的应用通常需要与用户进行交互，但如何设计良好的用户体验、确保模型的输出符合用户的期望和需求，是一个挑战。特别是在涉及自然语言处理的应用中，模型的输出可能需要进一步优化和调整，以提高用户的满意度

集成与兼容性

将大模型集成到现有的业务流程或系统中可能面临技术上的挑战。确保模型与现有系统的兼容性、实现数据的无缝传输和处理，是应用层需要解决的问题

快速开发和部署

来源：专家访谈，头豹研究院

大模型的复杂性和规模性使得其开发和部署过程繁琐耗时，传统流程难以满足高效快速迭代需求；同时，大模型的落地部署需高性能计算、大规模存储和专业团队支持

中国大模型行业应用研究概述—定义及分类

大模型快速发展助力千行百业，广泛应用于气象、药物、金融、政务、教育、电商、法律、农业、工业以及医疗等领域，为各行业的数字化转型和智能化升级提供了强大的动力和支持

大模型行业应用框架

大模型在气象、金融和医疗等领域的应用，不仅推动了这些行业的数字化转型，还极大地提升了服务效率和质量，为用户提供了更加智能化和个性化的体验

大模型在各行各业的应用将越来越广泛，特别是在气象、金融和医疗等领域，大模型的应用已经取得了显著的成效。在气象领域，大模型的主要应用场景包括气象预测、AI气象分析和定制化的气象服务。通过收集和分析大量的气象数据，结合数学和物理模型，大模型可以建立起准确的大气环流模型，进而预测未来的天气变化。这种预测能力对于农业、航空、能源等多个行业都具有重要意义。航空公司可以根据气象预测来决定航班是否取消或延误，从而确保飞行安全。而定制化的气象服务则可以根据不同行业和用户的需求，提供个性化的气象信息和解决方案。在金融领域，大模型的应用场景主要包括金融报告撰写、知识库问答以及智能客服等。利用大模型，金融机构可以自动化地生成金融报告和分析，提高决策效率和准确性。在医疗领域，大模型的主要应用场景包括医疗文本处理、医疗问答以及赋能医疗器械等。医疗文本处理可以帮助医疗机构自动化地处理和分析大量的医疗文本数据。医疗问答则可以为患者和医生提供快速、准确的医疗信息咨询和解答服务。

来源：头豹研究院

中国大模型行业应用研究概述- 全景图谱

大模型技术与实体经济的深度融合，预示着一个充满机遇和挑战的新时代。在这个新时代中，各行各业将通过利用先进的大数据和AI技术，实现创新升级，提升竞争力，最终实现可持续发展的目标

大模型行业应用全景图谱

来源：头豹研究院

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中国大模型行业应用研究概述—市场规模

中国AI大模型市场呈现出了强劲的增长态势，市场规模达到了891.2亿元。其中，基于语言大模型的人工智能市场表现出色，规模高达668.3亿元

中国AI大模型市场规模，2020年-2027年预测

搜索《2024年中国大模型行业应用研究》
来源：头豹研究院

中国大模型行业应用研究概述- -行业政策

与国际社会倾向于更开放合作且伦理为本的人工智能政策发展趋势相比较，中国在鼓励合作与交流的同时，更注重在关键技术与数据管控领域的自主发展和有效管理

中国AI大模型行业落地政策分析

政策名称	颁布日期	颁布主体	主要内容及影响
《关于生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）公开征求意见通知》	2023-07	网信办	该暂行办法为多模态大模型提供了规范指引，明确了生成式AI的定义和风险级别，并强调了安全管理的重要性。这是针对生成式AI产业发布的首个规范性政策，涵盖算法、模型、生成的文本、图片、声音、视频、代码等内容
《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》	2023-04	网信办	该意见征求稿为多模态大模型的发展提出了指导框架。该办法为生成式AI服务提供了清晰的定义和分类，强调了其安全责任和风险防控。为确保服务安全和可信度，向广大群众征求意见。
《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》	2022-07	科技部	该指导意见积极倡导各行业深入探索人工智能技术的实际应用场景，从而为语言大模型开辟了广阔且多元的应用空间。聊天和文本生成、机器翻译以及语音识别与合成等领域，均成为了语言大模型展现其强大功能的舞台
《互联网信息服务算法推荐管理规定>	2022-03	网信办	该通知展现了国家对软件产业的支持，提供税收优惠降低企业成本并增强其竞争力，鼓励产业的高质量发展，为多模态大模型提供了先进的硬件和丰富的软件资源。并提供一定的数据源和应用场景
《关于深入推进世界一流大学和一流学科建设的若干意见》	2022-01	教育部	该文件强调高质量人才培养，为多模态大模型提供专业人才。通过支持科研和创新，为模型在教育领域的应用创造了有力环境
《关于促进新一代人工智能产业高质量发展的若干措施》	2022-01	教育部	发挥科技支撑和引领作用，支持有条件的地区和高校科研机构、企业开展语言智能技术研究，着力在自然语言处理、机器写作、机器翻译、机器评测等领域取得实质成果

来源：头豹研究院

中国大模型行业应用研究概述- 发展现状

大模型的飞速进步，它们的应用已经逐渐渗透到各行各业，不仅在金融、政务、医疗、教育、气象和法律等领域大大提高了工作效率，而且也显著提升了这些行业的服务质量

大模型行业应用落地发展现状分析

市场增长力

大模型技术的发展为各行各业带来了革命性的变化。它们不仅提高了工作效率，还通过提供更加精准和个性化的服务，显著提升了服务质量

金融领域：在金融行业，大模型的应用主要集中在风险管理、投资分析、客户服务等方面。例如，通过分析历史交易数据和市场动态，大模型能够生成详尽的投资报告和市场预测，帮助金融机构提升决策的速度与精度。

政务领域：政务领域的大模型应用聚焦于提升政府服务的智能化水平，包括但不限于政务服务自动化、政策分析、公共安全管理等。大模型能够处理和分析大量的政府数据，提供决策支持，优化资源配置。

医疗领域：在医疗行业，大模型的应用正在改变诊断、治疗计划制定和医疗研究的方式。通过分析医疗记录、临床试验数据和医学文献，大模型可以辅助医生进行更准确的诊断，提供个性化的治疗建议。

教育领域：教育行业利用大模型进行个性化学习、自动评分和教育资源的智能推荐。大模型能够根据学生的学习习惯和掌握程度，提供定制化的学习材料和辅导

气象领域：在气象行业，大模型通过分析海量的气象数据，提高天气预报的准确性和及时性。此外，大模型还可以帮助气象机构进行气候模式的模拟和分析

法律领域：法律行业通过大模型进行文档审查、案例分析和法律咨询。大模型能够快速识别和分析法律文档中的关键信息，辅助律师进行法律研究

药物行业：在药物研发领域，大模型技术的应用主要集中在提高药物发现的效率和准确性。例如，通过分析大量的生物医学文献和数据，大模型可以帮助科学家快速识别潜在的药物靶点和候选化合物。

来源：头豹研究院

中国大模型行业应用研究概述- 构建路线

目前，行业大模型构建虽能有力推动数字化转型与服务质量提升，但其对行业数据、计算资源及运维的高要求构成显著门槛，且用户普遍缺乏构建方法与流程指导

大模型行业应用落地构建路线分析

评估用户需求基础设施资源

业务需求评估

服务方式

交互设计

明确业务场景

业务数据与指标

算力层面评估

计算复杂程度

能源效率与成本

硬件适配性

弹性与扩展性

共建

行业数据与大模型共建

明确场景目标

深入理解业务流程，明确当前存在的问题、瓶颈或改进机会，根据业务需求，定义大模型需要解决的具体问题或达成的具体目标

模型选择

模型选择时应考虑任务类型与模型类型的匹配、模型性能与泛化能力、模型复杂度与资源需求、模型解释性与可追溯性，以及模型更新与维护的难易度

部署

行业大模型精调与优化部署

模型精调

模型精调的核心要义在于根据行业特性和业务需求，对模型进行针对性调整和优化，以提升模型在实际应用中的性能和准确性

模型评估

模型评估的核心要义在于使用合适的评估指标和方法，对模型预测能力、准确性和稳定性进行评估，以便了解模型在实际应用中的表现，并为模型优化提供指导

来源：中国信通院，头豹研究院

算法层面评估

·模型精度与泛化能力

·模型鲁棒性

·模型解释性与可追溯性

算据层面评估

数据规模

数据格式

数据质量

数据隐私

训练环境搭建

搭建深度学习训练环境需关注硬件配置、操作系统与驱动、深度学习框架与库、虚拟环境管理等

数据处理

行业数据与大模型共建中，确保数据的准确性、完整性、时效性和安全性，以支持大模型的有效训练和业务应用的精准决策

模型重训优化

针对模型在初始训练或应用过程中出现的问题和不足，进行有针对性的重新训练和优化调整

模型联调部署

的无缝集成和协同工作，通过联合调试和部署流程，验证模型在实际场景中的性能、稳定性和响应速度

工程层评估

·选择基础大模型

确保数据标注平台提供数据标注作业和场景

利用训练和部署加速库中的加速组件

选择支持快速接入模型、数据和设备的数据应用平台

评估目标部署平台与行业大模型的兼容性

·针对内置模型进行加密

模型训练共建

模型训练共建的核心要点在于确保模型训练的有效性和高效性，同时注重团队协作和项目管理，以实现模型性能的优化和业务需求的满足。这包括选择合适的模型架构、使用高质量的训练数据、采用适当的训练算法和优化技术，以及确保团队成员之间的有效沟通和协作。通过模型训练共建，可以加速模型的迭代和优化，提升模型在实际应用中的性能和准确性

模型应用运营

模型应用运营的核心要义在于将训练好的模型部署到实际业务场景中，并持续监控、调整和优化模型的表现，以确保模型能够稳定、高效地服务于业务需求，并不断提升其性能和价值。这一过程包括模型的部署、性能监控、问题定位、模型更新与优化等环节，旨在实现模型与业务的深度融合，推动业务智能化水平的提升

Chapter 2 行业应用价值探析

□金融及政务行业

□气象及药物行业

□教育及电商行业

□医疗及法律行业

□农业及工业行业

中国大模型行业应用价值研究- 金融行业

大模型通过提升数据处理与分析效率、自动化业务流程、辅助复杂决策、优化风控架构以及增强客户体验，有效解决了金融行业在效率、风险管理、个性化服务等方面的痛点

金融行业需求痛点及解决方案分析

提升数据处理与分析能力

金融机构每天处理海量交易数据、市场数据、用户行为数据等，传统的数据分析工具在处理速度、复杂关联挖掘、实时响应等方面可能存在瓶颈

自动化执行重复性任务

金融业务中存在大量繁琐并且重复的文档处理、数据处理、报表生成、合规检查等重复性工作，人工处理耗时且易出错

复杂决策制定

金融市场复杂多变，投资决策、信贷审批、资产配置等环节需要考虑众多因素，人工决策受限于信息获取的全面性、处理速度以及对复杂关系的理解

优化智能风控系统架构

金融风险防控要求高，传统风控体系存在响应滞后、覆盖不全、模型更新困难等问题，因此，急需引入先进的大数据分析和人工智能技术

增强客户服务体验与个性化服务

金融行业客户需求日益多元化、个性化，金融领域的相关机构需要提供24/7无缝对接的高效服务，并精准推送符合客户偏好的金融产品

金融大模型

赋能数据处理与分析能力

解决方案

并行计算能办

大规模数据集

快速进行复杂的数据清洗、特征提取和模型训练，实现对金融市场趋势的精准预测、风险的早期预警以及客户行为的深度洞察

自然语言处理

赋能复杂决策制定

金融大模型能够综合考虑大量异构数据源，进行多维度分析，提供情境化、个性化的决策支持

精准刻画

多元分析

定制建议

赋能自动化执行重复性任务

·解析各类金融文档·自动生成标准化报告·对合规要求的智能识别·对合规要求的自动审核

智能决策

赋能智能风控系统

实时监控

风险预警

动态评估

金融大模型可以作为智能风控系统的"大脑”

持续学习

客服

全天候服务

深度对话理解

多渠道交互

精准推荐及个性营销

来源：企业官网，头豹研究院

中国大模型行业应用价值研究- -政务行业

大模型以其强大的数据处理、理解、生成和推理能力，能在数据集成与共享、个性化服务、决策支持、流程优化等方面为政务行业解决核心痛点提供有力技术支撑，助力政务数字化、智能化转型升级

政务行业需求痛点及解决方案分析

数据壁垒和信息孤岛

政务信息化过程中，数据孤岛和信息壁垒问题严重，导致资源无法有效整合和共享，影响了政务服务的效率和质量

重复建设和投资浪费

政务信息化建设中存在重复建设和投资浪费问题，导致资源利用效率低下，无法充分发挥电子政务系统

自主可控和信息安全

随着政务信息化的深入，如何保证系统的自主可控和信息安全成为了重要挑战，特别是在全球化背景下

政务服务效率和体验

政务服务过程中，办事效率低下和用户体验不佳是长期存在的问题影响了政府服务的质量和公众的满意度

政务大模型

解决方案

解决数据壁垒和信息孤岛

·政务大模型技术可以通过数据融合和智能分析，打破数据壁垒，实现信息的整合和共享。例如，通过构建统一的数据平台和应用接口，大模型能够理解和处理来自不同部门和层级的数据，实现数据的互通和业务的协同，从而提高政务服务的整体效能

解决重复建设和投资浪费

大模型技术提供智能化的决策支持和资源优化建议，可避免重复建设和投资浪费。政府利用大模型的预测和分析能力，可以更精准地规划信息化项目，优化资源配置，提高投资效益，进而推动社会发展和经济增长。这样的数据驱动决策方式有助

于提升政府治理效能，

来源：企业官网，头豹研究院

解决自主可控和信息安全

大模型技术可以结合自主可控的硬件和软件平台，提升系统的安全性和可靠性。通过使用国产化的AI芯片和操作系统，结合大模型的智能分析能力，可以更好地保护敏感数据，防止信息泄露和网络攻击，确保政务系统的安全稳定运行。这进一步提高了系统的安全性

解决政务服务效率和体验

大模型技术可以通过自然语言处理和智能交互，提升政务服务的效率和体验。例如，通过构建智能问答系统和自动化办公助手，大模型能够快速响应公众咨询，提供个性化服务，简化办事流程，缩短办事时间，从而提高政务服务的满意度和

效率

中国大模型行业应用价值研究- 药物行业

大模型在药物行业中能够通过加速药物发现、精准靶点识别、优化临床试验设计、智能化文档生成等方式，有效解决药物研发周期长、成本高、靶点识别难、临床试验效率低等核心痛点

药物行业需求痛点及解决方案分析

药物研发周期长成本高新药从最初的化合物筛选到最终获得监管部门批准上市所需的时间漫长，通常可达数年至十多年，且伴随巨额研发投入，包括实验室研究、临床试验、申报审批等各阶段的费用

靶点识别与验证困难

确定治疗特定疾病的生物分子目标是一项复杂任务，不仅需识别与疾病发生发展密切相关的靶点，还要评估其作为药物靶点的可行性以及验证所设计

临床试验效率低

临床试验是药物研发过程中决定药物能否获批上市的关键环节，但试验过程中存在患者招募困难、试验设计不够精准、疗效评估标准复杂、数据管理与分析效率低下等问题

监管申报复杂

药物研发过程中需按照严格的法规要求编制大量详尽的申报资料，这些文档的编写涉及大量数据整理、科学论证、法规符合性审查等工作，过程繁琐，耗费大量人力和时间

药物大模型

解决方案

药物大模型解决药物研发双十定律

药物大模型能通过学习大量化学、生物学、药理学知识以及过往实验数据，预测化合物的生物活性、药物相似性、ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）特性等关键指标，快速筛选出有潜力的候选药物。此外，大模型还可以生成新颖的分子结构设计建议，促进化合物库的创新与优化

解决 “双十定律”十亿美元

赋能靶点识别与验证困难

吸收

和数据海量文献

分子相互作用

药物靶点识别

基因蛋白质提取

靶点验证支持

结构功能预测

成药性评估

提升临床试验效率

药物大模型通过对历史临床数据的学习，大模型可帮助确定更精确的患者分层标准、预测药物疗效及副作用、优化剂量选择和给药方案，从而设计出更具针对性和成功率更高的临床试验。此外，大模型还可通过对真实世界数据的分析，预测临床试验结果，辅助决策是否继续投资后续研究阶段

来源：企业官网，头豹研究院

减轻监管申报复杂

药物大模型能够辅助生成和更新药物研发过程中的大量文档，如研究方案、临床试验报告、新药申请材料等。通过理解复杂的法规要求、专业知识和项目数据，大模型能够自动生成符合规范的文本，减轻研究人员在撰写和修订文档上的负担，缩短文档

准备时间，确保申报材料的准确性和时效性

中国大模型行业应用价值研究- 教育行业

教育行业需要在实践中不断探索和优化大模型的应用，以确保其真正服务于教育目标。同时，大模型的应用也需要教育政策的支持和合理的监管，以确保其在教育领域的健康发展

教育行业需求痛点及解决方案分析

个性化学习需求每个学生的学习能力、兴趣和进度都不相同，但传统的教育模式往往采用"一刀切"的教学方法，难以满足每个学生的个性化学习需求

教育大模型通过分析学生的学习习惯、知识掌握情况等数据，为每个学生提供个性化的学习计划和资源。例如，高级版作业帮就是基于大模型启发式，为学生提供定制化的学习方案

教育资源不均衡优质教育资源在全球范围内分布不均，特别是在偏远地区和发展中国家，学生往往难以接触到高质量的教育资源

教育大模型可以集成和分发优质的教育资源，打破地理和时间的限制。通过在线平台，学生可以随时接触到世界各地的教育资源，包括名师讲解、优质课程和丰富的学习材料

教学效率与质量提升教师工作负担重，备课、批改作业等耗时多，影响其专注于教学创新和个别辅导。同时，如何科学评估学生学习成效也是挑战

教育大模型通过智能化的教学辅助工具，如AI写作指导、语法精讲等，教师可以更高效地进行教学活动，同时也能提高教学质量。这些工具能够帮助学生更好地理解和掌握知识点

教育效果评估的困难传统的教育评价体系往往侧重于考试成绩。这种偏重于考试成绩的教育评价体系，严重限制了学生的全面发展和实践能力的培养

教育大模型可以分析学生在项目、讨论、实践操作等多元化学习活动中的表现，通过对这些表现的数据拆解和分析，教育大模型能够提供更为客观和全面的学生能力评估

教育大模型创新应用案例

LLM翻译

虚拟人口语教练

大模型速读

AI作文指导

Al家庭教师

语法精讲

来源：企业官网，头豹研究院

如何评估教育大模型

评估教育大模型的实际效果需要建立公正准确的评测框架，如EduTEP平台所提供的。这样的框架有助于选择最适合的模型，揭示模型不足并激发创新。评估方法可参考PandaLM的做法，即通过训练大模型学习人类总体偏好，实现相对评价，从而降低成本并提高效率

中国大模型行业应用价值研究- 电商行业

大模型技术在电商行业的应用前景广阔，能够帮助商家和平台解决核心的需求痛点，提升整体运营效率和用户体验。随着技术的不断进步大模型在电商行业的作用将越来越重要

电商行业需求痛点及解决方案分析

个性化推荐

消费者期待更加精准、个性化的商品推荐，以减少搜索时间和提高购物满意度。传统推荐系统往往依赖于历史行为数据，存在推荐范围窄、新鲜度不足、对长尾商

品挖掘不够等问题

高效智能客服

传统客服体系常面临人力成本高、响应速度慢、高峰期压力大、专业知识更新滞后等问题，导致客户满意度下降，因此，许多企业正转向基于人工智能的智能客服系统

流量获取与转化率

电商平台和商家面临的一个主要挑战是如何有效地获取流量以及提高转化率。随着市场竞争的加剧，获取新客户的成本不断上升，同时保持老客户的忠诚度也变得越来越困难

内容生成

电商平台需要大量的商品描述、图文、短视频等内容来吸引和保持用户的兴趣。大模型可以为电商企业提供包含拍摄、图文、短视频等多种内容形态的全链路解

电商大模型

决方案

个性化推荐优化

解决方案

用户行为

产品描述

问答交互

沉浸式体验

智能客服解决方案

大模型驱动的智能客服系统能够提供24/7的即时响应，运用自然语言理解和生成技术解答常见问题，处理退换货请求，甚至进行复杂问题的初步诊断和引导。这些系统能够快速学习并掌握产品

知识库，实时更新应对策略

流量获取与转化率提升

深入理解与分析

个性化策略

预测与精准定位

个性化推荐优化

电商平台需要大量的商品描述、图文、短视频等内容来吸引和保持用户的兴趣。大模型可以为电商企业提供包含拍摄、图文、短视频等多种内容形态的全链路解决方案，帮助商家高效生成高质量的内容

来源：企业官网，头豹研究院

电商大模型推荐系统最新进展

大模型LLM的应用：大模型LLM在电商推荐系统中的应用开始崭露头角，例如在某电商平台落地的LLMx搜索项目，这标志着大模型在推荐系统中的第一阶段应用

·因果关系估计：快手的新研究将因果关系估计引入推荐系统，以提升推荐模型的效果。这一进展显示了在动态变化的环境中，如何通过引入新的理论和技术来优化推荐系统的性能

·知识总结：在推荐系统中排序过程涉及的知识总结，体现了大模型（LLM）在电商推荐系统中的全面革新作用，这不仅包括技术层面的创新，也包括对推荐系统中知识处理方式的改进

中国大模型行业应用价值研究- 医疗行业

医疗大模型凭借其强大的数据处理、学习与推理能力，能够从诊断、资源管理、科研创新到患者服务等多个层面，有效解决医疗行业当前的核心需求痛点

医疗行业需求痛点及解决方案分析

精准诊断与治疗

疾病诊断复杂度高，存在误诊漏诊风险；个体差异导致治疗反应差异大，需精准化治疗方案

医疗资源分配与管理

医疗资源（如医生、设备、药品）分布不均，供需矛盾突出；急诊调度、床位安排等决策效率待提高

患者服务与健康管理

患者就医体验差，缺乏连续性、个性化的健康管理服务；慢性病管理效果不佳，预防为主的健康观念普及困难

药品供应链管理

药品供应链管理的痛点在于确保药品的及时供应、质量控制、成本优化及应对法规变化的复杂性

医疗大模型

解决方案

精准诊断与治疗解决方案

基因组学

深度学习海量病例数据影像学

病理学

提升诊断准确性和疾病分型精细度

分析患者个体特征，辅助制定个性化的治疗方案，包括药物选择、剂量优化及联合治疗建议

赋能医疗资源分配与管理

大模型可预测医疗服务需求，协助合理规划医疗资源配置，减少资源浪费。通过对历史数据的学习，它能为急诊调度、住院安排等提供智能决策支持，优化流程，

提升医疗系统的运作效率

优化患者服务与健康管理

大模型有能力整合多方来源的患者数据，包括电子病历、穿戴设备数据以及生活方式信息等，进而构建出全面、多维度的患者360视图

慢性病患者的长期监测与干预

对于慢性病患者这一特殊群体，大模型发挥着尤为重要的作用。它能够根据患者的具体病情和生活方式，制定长期的监测与干预计划

公共卫生政策制定与健康教育推动

通过对大规模数据的分析，大模型可以揭示出人群健康状况的普遍趋势和特征，为公共卫生政策的制定提供有力的数据支持

来源：企业官网，头豹研究院

提效药品供应链管理

预测分析：医疗大模型具备强大的数据处理能力和预测算法，能够整合并分析来自多个源头的海量数据，包括历史销售数据、疾病发病率趋势、季节性因素、政策变动、市场需求波动等，形成对药品需求的精准预测。这种预测不仅考虑了药品本身的销售规律，还充分考虑了影响需求的外部环境因素，从而极大地提升了预测的准确性

库存优化：在预测分析的基础上，医疗大模型能够进一步助力药品库存的精细化管理。它能够根据预测的需求量、交货期、安全库存水平、库存周转率等多维度信息，计算出最适宜的订货量和补货时机，实现库存水平的动态调整。这种智能化的库存优化不仅减少了因过度备货导致的资金占用和药品过期风险，也避免了因库存不足引发的药品短缺问题

中国大模型行业应用价值研究- —法律行业

法律大模型以其强大的信息处理、学习和推理能力，能够有效解决法律行业在信息检索与知识管理、案件预测与策略制定、合同审查与起草自动化以及法律咨询服务与教育普及等方面的痛点

法律行业需求痛点及解决方案分析

海量信息检索

法律从业者需要处理海量法律法规、判例、学术文献等资料，手动检索效率低下，知识更新与管理困难

法律服务的效率和成本

传统的法律服务流程繁琐，效率低下，同时法律服务的费用对于一些中小企业和个人来说较为昂贵

合同审查与起草

法律行业存在合同审查工作繁琐，易遗漏关键条款，起草新合同时需反复查阅模板和法规，耗时较长

法律咨询服务普及

法律咨询需求日益增长，律师资源有限,难以满足大众的法律服务需求；法律知识复杂

法律大模型

解决方案

海量信息检索与知识管理解决方案

法律大模型对法律文本的深度理解和智能检索

·实现快速准确地找出相关法规、案例和文献

·大幅提高信息获取效率

法律大模型

构建知识图谱

·自动关联法律条文、案例、法理概念

·律师进行体系化知识学习

法律服务降本增效

自动化处理

预训练与微调

在线法律咨询

合同审查与起草自动化

法律大模型能自动识别合同中的关键条款、风险点，并与相关法律法规进行比对，快速生成审查报告，显著提高审查效率和准确性。在合同起草阶段，法律大模型可根据用户需求和预设模板，自动生成符合法规要求的合同文本，大幅节省律师的时间。法律大模型还能智能分析案件材料，提取关键信息并生成案件摘要，为律师提供全面的案件背景，助力律师更快速

地把握案件要点

来源：企业官网，头豹研究院

助力法律咨询服务与教育普及

医疗大模型可开发为AI法律顾问，通过自然语言交互，解答用户的基本法律问题，提供初步法律建议，缓解律师的工作压力。在法律教育领域，大模型可生成通俗易懂的法律解读、案例分析等内容，通过在线平台、移动应用等方式普及法律知识，提升公众的法治意识和维权能力

幂律智能：通过改造基座模型，将场景理解和结构化的知识引入大模型中，训练出了专门针对法律垂直领域的大模型PowerLawGLM得理法问：成功集成了得理法律GPT大模型，为用户提供更精准、全面的法律咨询和回答，并具备支持多轮对话的能力，这展示了大模型在提高法律咨询服务效率和质量方面的潜力

通义法睿：作为一款大模型时代的AI法律顾问产品，不仅能提供法律智能对话，还能根据案情描述一键生成专属法律文书

中国大模型行业应用价值研究- -农业行业

大模型在农业领域的应用能够解决精准农业与资源管理、病虫害预警与防治、农产品质量追与食品安全以及农业知识传播与技术服务等核心痛点，助力实现农业生产的智能化、绿色化和透明化

农业行业需求痛点及解决方案分析

精准农业与资源管理

传统农业依赖经验判断，对土壤、气候、作物生长状态等数据的监测不够精确，导致资源浪费和生产效率低下

病虫害预警与防治

病虫害发生往往难以及时发现和准确预报，传统防治手段可能导致农药过度使用，影响农产品质量

农产品质量追潮

农产品从生产到消费的全链条追溯困难，食品安全事件频发，消费者对食品来源和品质缺乏信任

农业知识传播

农业技术更新快，但广大农户获取最新知识和技术指导的渠道有限，技术推广和服务覆盖不均衡

农业大模型

解决方案

赋能精准农业与资源管理

土壤湿度

光照强度养分含量物联网传感器

气温

农业大模型结合物联网传感器收集的实时农田数据(如土壤湿度、养分含量、光照强度、气温等），通过机器学习算法进行数据分析和预测，指导精准施肥、灌溉、病虫害防治等农事操作。此外，大模型可优化资源配置，如根据气候条件和市场需求预测，制定种植计划和轮作方案，实现精细化、高效化的农业生产

解决病虫害预警与防治

分析历史数据

病虫害数据

气象数据

作物生长数据

建立预测模型

推荐精准施药方案

农产品质量追溯解决方案

支持构建农产品全程追溯系统，整合生产！记录、加工、仓储、物流等环节的数据，形成完整的数据链，方便监管部门和消费！者查询。大模型还可以通过分析生产过程数据，预测潜在的食品安全风险

来源：企业官网，头豹研究院

农业知识传播

智能农业顾问的角色：农户只需通过简单易用的移动应用程序或在线平台，以日常对话方式向大模型提问，无论是关于特定作物的最佳种植时间、肥料配比、病虫害识别与防治策略，还是关于市场供需趋势、价格走势、政策解读等复杂问题，大模型都能迅速、准确地提供答案

知识科普与技能提升：大模型不仅能实时答疑解惑，还能根据农户的实际需求，生成易于理解、图文并茂的农业知识科普材料。这些材料可以细致入微地讲解农业生产各个环节的科学原理、实用技巧以及新技术的应用案例，形式上更符合农户的学习习惯，内容上则紧贴最新研究成果和最佳实践

中国大模型行业应用价值研究- -工业行业

大模型凭借其强大的数据处理、预测分析与决策支持能力，能够有效解决工业行业在生产效率与质量、供应链管理、能源效率与碳排放、个性化定制与柔性生产等方面的痛点

工业行业需求痛点及解决方案分析

生产效率与质量

工业企业在追求精益生产的过程中，经常遇到设备故障率高、生产流程不畅、产品质量不稳定等问题，影响整体生产效率和产品质量

供应链管理与预测

面对全球供应链复杂性和不确定性，企业难以准确预测物料需求、合理调度库存、快速响应市场变化,导致成本增加、交货延迟、供应链中断能源效率与碳排放管理工业企业面临降低能耗、减少碳排放的紧迫任务，但能源消耗分布复杂、节能措施效果评估困难，且需满足日益严格的环保法规要求

个性化定制与柔性生产

随着消费者需求多样化、个性化趋势加剧，企业需要快速响应市场变化，实现小批量、多品种的柔性生产，但传统生产模式难以兼顾效率与定制化

工业大模型

解决方案

优化生产效率与质量

预测设备故障与预防性维护

深度学习历史数据

预测设备故障概率

优化生产流程与提升产品质量

分析工艺参数

优化生产流程

提前预警与指导

实现精细化控制

预测设备故障与预防性维护

深度学习历史数据

预测设备故障概率

提前预警与指导

赋能供应链管理与预测

市场需求原材料价格波动

吸收

物流状况供应商表现

高级预测算法

调整采购策略

优化生产计划

优化能源效率与碳排放管理

工业大模型具备对海量数据的处理能力，这使得它能对工厂的能源消耗数据进行深入、细致的分析。通过这种分析，大模型可以精准地识别出能耗的热点区域或者是高能耗的环节。这种识别不仅仅是基于数据的简单对比，而是结合了工厂的实际生产流程、设备特性、工作环境等多维度信息进行综合判断。在识别了能耗热点之后，工业大模型进一步展现出其智能决策的能力。它能根据热点区域或环节的具体特点，提出一系列针对性的节能措施。这些措施可能涉及到生产流程的优化、设备的升级改造、能源利用方式的调整等

提前识别供应链风险

确保物料供应的稳定性和灵活性

赋能个性化定制与柔性生产

工业大模型能基于消费者行为数据、市场趋势分析等信息，预测产品需求特征和定制化趋势，指导产品研发和设计。在生产环节，大模型通过优化排产算法，动态调整生产线配置，实现快速换线和混线生产，以适应多变的订单需求

方法论

? 头豹研究院布局中国市场，深入研究19大行业，持续跟踪532个垂直行业的市场变化，已沉淀超过100万行业研究价值数据元素，完成超过1万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。

? 本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。在法律许可的情况下，头豹可能会为报告中提及的企业提供或争取提供投融资或咨询等相关服务。本报告所指的公司或投资标的的价值、价格及投资收入可升可跌。

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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全局观深度研究报告

云实习课程

依托完善行业研究体系，帮助学生掌握行业研究能

力，丰富简历履历

AI变革行业创新发展

报告作者

头豹研究院

摘要

研究框架

名词解释

Chapter 1行业概述

中国大模型行业应用研究概述- 发展背景

AI大模型行业落地应用痛点分析

战略定位不清晰

AI大模型行业落地应用痛点分析 (基础层)

数据存储与处理

模型优化与调整

计算资源不足

模型部署与集成

(接上页—发展背景)

AI大模型行业落地应用痛点分析 (技术层)

模型训练与调优

模型可解释及可信

数据获取和储存

通用性与专用性兼并

AI大模型行业落地应用痛点分析 (应用层)

需求不明确

快速开发和部署

中国大模型行业应用研究概述—定义及分类

大模型在气象、金融和医疗等领域的应用，不仅推动了这些行业的数字化转型，还极大地提升了服务效率和质量，为用户提供了更加智能化和个性化的体验

中国大模型行业应用研究概述- 全景图谱

中国大模型行业应用研究概述—市场规模

中国大模型行业应用研究概述- -行业政策

中国大模型行业应用研究概述- 发展现状

中国大模型行业应用研究概述- 构建路线

评估用户需求 基础设施资源

业务需求评估

共建

行业数据与 大模型共建

明确场景目标

模型选择

部署

行业大模型精调 与优化部署

模型精调

模型评估

算法层面评估

训练环境搭建

数据处理

模型重训优化

模型联调部署

工程层评估

模型训练共建

模型应用运营

Chapter 2 行业应用价值探析

中国大模型行业应用价值研究- 金融行业

大模型通过提升数据处理与分析效率、自动化业务流程、辅助复杂决策、优化风控架构以及增强客户体验，有效解决了金融行业在效率、风险管理、个性化服务等方面的痛点

金融行业需求痛点及解决方案分析

提升数据处理与分析能力

自动化执行重复性任务

复杂决策制定

优化智能风控系统架构

金融大模型

赋能数据处理与分析能力

赋能复杂决策制定

赋能自动化执行重复性任务

赋能智能风控系统

来源：企业官网，头豹研究院

中国大模型行业应用价值研究- -政务行业

政务行业需求痛点及解决方案分析

数据壁垒和信息孤岛

重复建设和投资浪费

自主可控和信息安全

政务服务效率和体验

政务大模型

解决数据壁垒和信息孤岛

解决重复建设和投资浪费

解决自主可控和信息安全

解决政务服务效率和体验

效率

中国大模型行业应用价值研究- 药物行业

药物行业需求痛点及解决方案分析

临床试验效率低

监管申报复杂

药物大模型

评估用户需求基础设施资源

行业数据与大模型共建

行业大模型精调与优化部署

2024年中国大模型行业应用研究：大模型引领智能时代 助力各行业全面升级-头豹 听光Vic

2024年中国大模型行业应用研究：大模型引领智能时代助力各行业全面升级-头豹听光Vic