在此背景下，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，简称“沙利文”）对中国各行业大模型应用案例进行了深度分析，谨此发布《2024年中国大模型行业应用优秀案例白皮书》（以下简称“白皮书”）。本白皮书旨在深入分析AI大模型在各行业的应用背景、企业级产品应用竞争力以及优秀案例，为行业参与者提供了宝贵的实践经验分享和决策参考。
本白皮书优秀案例覆盖对象主要为可满足企业级用户需求的头部AI云厂商、AI创业企业、运营商云与部分企业机构自研四大类厂商。其中，头部AI云厂商涵盖百度智能云、华为云、阿里云、腾讯云、火山引擎等厂商（注：排名不分前后）。AI创业企业涵盖智谱AI、科大讯飞等。运营商云厂商涵盖中国移动与中国电信等。所调研大模型案例应用行业覆盖金融、能源、医疗健康、教育、科学、高端制造、互联网等共计十大行业类型，以全面了解大模型在各行业的应用与发展情况。
#1
各行业数字化转型与智能化升级需求激增，国家与地方政府相继出台支持政策与行动计划，大力推进AI大模型发展。
人工智能大模型作为创新技术应用，受到国家层面的大力支持，国家政策一方面对于大模型相关技术与产业应用发展给予支持与指导性建议；另一方面对于大模型的安全合规与行业标准逐步完善规范条例。同时，各地方政府为响应国家政策，相继出台了支持政策与行动计划，以加快大模型产业的区域化持续发展。
为积极响应政策、应对技术变革、实现智能升级，中国各行业企业纷纷开始探索并实践AI对于业务的赋能，积极推进AI大模型在各场景下的深度应用与落地。与此同时，各企业用户对于AI大模型应用的精确度、落地效果、开发与部署效率等提出了更高的要求。在金融、制造、医疗等多个领域，传统行业积极寻求与新科技企业的合作，投入大量资源以共同研发各行业应用的专业化AI大模型。
#2
AI大模型行业应用潜力与挑战并存，而如何平衡供需、解决技术与应用挑战，是行业未来发展的关键。
AI大模型行业应用市场具有极大的潜力，2020年后，大规模预训练模型随着互联网数据的爆炸式增长，更大规模的预训练模型开始被探索。该阶段国产大模型开始涌现。尽管市场潜力巨大，但技术与应用的挑战也不容忽视。供给端的技术进步为行业发展提供了强有力的支持，需求端的数字化转型需求则为市场增长提供了动力。而如何平衡供需，解决技术与应用的挑战，是保证大模型在实际业务中成功应用和持续发展的重要因素。
供给端：技术进步与创新驱动
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AI大模型的快速发展得益于技术架构的全面升级。基础设施层围绕高可用、高扩展等需求，实现了新一代基础设施的重构，为大模型提供了更强的硬件支持和更高效的分布式训练算法。
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模型层的发展包括模型架构、数据处理、模型优化与压缩等相关技术的创新优化，如多模态融合、Transformer架构优化等，进一步优化了模型的基本性能，降低了推理成本。应用层的功能出现大幅提高了大模型在专业领域的表现性能，实现了更高效和精准的处理。
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AI应用层，Agent、RAG、大模型微调与提示词工程的出现，一方面通过对模型进行细致的调整或外部工具的使用，使大模型更好地适应特定任务需求，在专业领域任务中的性能得到显著提升；另一方面，通过提示语的优化引导大模型生成更符合用户预期的内容，提升生成文本的质量。
需求端：行业数字化转型需求迫切
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各行业数智化转型需求驱动了中国行业大模型市场规模的增长。2023年市场规模达到105亿元，预计2024年市场规模将达到165亿元，同比增长57%。人工智能赋能经济社会发展各领域，下游各行业的产业升级驱动对大模型需求的持续走高，大模型有望在下游领域不断渗透，实现大规模落地应用。
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目前，各行业对AI大模型的采用集中在探索孵化期与试验加速期，需求适配度与数据可得性为采用进展的核心影响因素，数字原生行业如互联网应用为先行者，传统行业中的生产性服务业如金融等领域进展速度较快。而以建筑等为例的重资产行业则进展较慢，随着各行业随着大模型在各行业的进一步渗透，市场需求存在较大的释放空间。
#3
多模态与Agent深入发展，AI大模型由技术竞赛转向行业需求驱动。
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多模态赋予大模型情感价值 - 多模态大模型将不同类型的数据（例如图像、文字、视频等）结合进行分析处理，通过不同数据类型的关联和结合，大幅提高模型的准确性和鲁棒性，进一步拓展应用场景。目前多模态大模型已成为大模型发展前沿方向，2023年后大模型从文本等单模态逐渐发展为支持多模态任务的模型，更符合人类感知世界的方式。因此大模型必将走向多模态，以实现复杂场景下的智能决策。
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Agent为各行业注入生产力 - 随着技术发展，智能体（AI Agent）正在重新定义用户与数字系统的交互方式。与传统AI应用相比，Agent具备通过独立思考、工具调用去逐步完成给定目标的能力，有望成为各行业不可或缺的新型生产力。未来Agent将向主动观测环境并推断执行任务的新范式发展。
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技术竞赛转向商业应用需求驱动 - 未来AI大模型将呈现通专结合的发展模式，通用大模型具备的强大泛化能力与适应性，结合专用大模型的精准性与专业性。两者呈现相互支持、共同协作的共生关系，在应用精度与广度上互补，赋能千行百业实现最佳业务效果。
#4
AI大模型核心技术与企业级高标准需求共同决定大模型企业级产品应用竞争力。
在AI大模型核心能力层面，随着AI大模型与各行业场景的深度融合，除了模型的安全合规、用户交互以及基础性能外，场景适配性也成为了行业大模型必不可缺的能力之一，场景适配性要求大模型在专业领域有足够的知识信息支撑其高质地完成专业领域任务。
在企业级用户需求点方面，用户在大模型产品落地过程中主要面临经济性、专业性、安全性与可持续性四个方面的挑战。因此，完善的落地指导、先进的产品架构、全面的安全治理以及开放的生态支持成为用户选择大模型产品的主要考量因素。
