2023年，ChatGPT引爆全球AI熱潮時(shí)，行業(yè)談?wù)摰慕裹c(diǎn)幾乎全部聚焦在技術(shù)層面——如何擴(kuò)大參數(shù)規(guī)模、如何選擇最佳訓(xùn)練方法、如何提升推理效率等。

然而到了2024年，經(jīng)過(guò)一年時(shí)間的技術(shù)打磨，人們很快意識(shí)到：大模型的真正價(jià)值不在于實(shí)驗(yàn)室中的驚艷演示，而在于其能否解決行業(yè)的痛點(diǎn)問(wèn)題。

兩年后的今天，大模型的較量全部轉(zhuǎn)向應(yīng)用層面。無(wú)論是企業(yè)還是用戶都不再關(guān)心"模型有多大"，而是更加關(guān)注"它能做什么"，這種轉(zhuǎn)變標(biāo)志著大模型的發(fā)展進(jìn)入了新階段：技術(shù)優(yōu)勢(shì)只是入場(chǎng)券，真正的競(jìng)爭(zhēng)在于落地能力。

目前，頭部大廠、明星創(chuàng)業(yè)公司紛紛在應(yīng)用層做文章。文小言、豆包、Kimi、Manus等都是最好的論證。然而，落地并非僅靠技術(shù)優(yōu)勢(shì)就能實(shí)現(xiàn)——它考驗(yàn)的是企業(yè)對(duì)行業(yè)需求的理解、數(shù)據(jù)整合能力、商業(yè)模式設(shè)計(jì)，以及技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。

經(jīng)過(guò)兩年多時(shí)間的探索，大模型已在多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)了突破性應(yīng)用：

金融行業(yè)：智能風(fēng)控與高效服務(wù)的雙贏

談到大模型的落地，金融行業(yè)可以稱之為大模型落地的先鋒領(lǐng)域。據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2025年底，生成式人工智能的全球市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)1350億美元，其中銀行、證券和保險(xiǎn)將占市場(chǎng)總規(guī)模的25%。

究其原因，首先，金融行業(yè)積累了高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、豐富的應(yīng)用場(chǎng)景、超強(qiáng)的付費(fèi)能力以及相對(duì)成熟的監(jiān)管框架，這些因素共同降低了技術(shù)落地的門檻。

其次，金融業(yè)務(wù)本身對(duì)自動(dòng)化、智能化的需求明確，且對(duì)新技術(shù)的接受度比較高。目前，許多頭部銀行、投行和保險(xiǎn)公司開始探索大模型的應(yīng)用，形成了行業(yè)示范效應(yīng)。

最重要的是，引入大模型技術(shù)能在很大程度上提升金融企業(yè)的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和影響力。一方面，大模型增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)核心競(jìng)爭(zhēng)力，帶來(lái)多維度價(jià)值的提升。另一方面，大模型逐步融入業(yè)務(wù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)金融業(yè)場(chǎng)景多元化覆蓋。

從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，最成熟的是風(fēng)控和客服。在風(fēng)險(xiǎn)防控方面，大模型應(yīng)用能夠?qū)崟r(shí)分析交易數(shù)據(jù)識(shí)別異常模式，降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)和人工識(shí)別誤報(bào)率。在合規(guī)監(jiān)管領(lǐng)域，大模型內(nèi)容審查的應(yīng)用能夠縮短人工審查時(shí)間，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性和全面性。

在智能客服方面，某國(guó)有大行整合智能客服大模型，應(yīng)用于知識(shí)問(wèn)答、語(yǔ)音識(shí)別翻譯、智能質(zhì)檢、業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)排班、數(shù)字人服務(wù)及AI防換臉等多個(gè)場(chǎng)景。在智能投研領(lǐng)域，某頭部券商開發(fā)的AI研究員系統(tǒng)每小時(shí)可產(chǎn)出20頁(yè)分析報(bào)告，覆蓋A股4000多個(gè)標(biāo)的，能自動(dòng)識(shí)別財(cái)報(bào)異常指標(biāo)。

隨著金融行業(yè)對(duì)大模型的青睞，目前很多AI廠商紛紛發(fā)力，比如，商湯科技與上海銀行合作推出AI 數(shù)字員工 “海小智、海小慧”，其能精準(zhǔn)理解客戶咨詢意圖，解決大部分常見問(wèn)題，大幅降低人力成本，提升客戶滿意度。

瀾舟科技與中國(guó)聯(lián)通打造的解決方案，整合新聞資訊、研報(bào)數(shù)據(jù)，為投資決策提供深度分析，助力投資者把握市場(chǎng)機(jī)遇；中關(guān)村科金推出文本機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)了從“人力密集”到“智能驅(qū)動(dòng)”的跨越，某互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)接入后，人工客服需求量降低50%以上，年節(jié)省成本超200萬(wàn)元。

醫(yī)療行業(yè)：AI賦能診療與管理升級(jí)

與金融行業(yè)一樣，首先，醫(yī)療行業(yè)積累了豐富的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且這些數(shù)據(jù)電子化程度愈來(lái)愈高，為大模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量語(yǔ)料。

其次，醫(yī)療行業(yè)長(zhǎng)期面臨資源分配不均問(wèn)題，基層醫(yī)療尤其缺乏專業(yè)資源和診療能力。大模型通過(guò)AI輔助診斷、病歷自動(dòng)生成等功能，可快速提升基層診療效率，緩解醫(yī)生短缺和醫(yī)療管理壓力。

再者，國(guó)家積極推動(dòng)智慧醫(yī)院建設(shè)和區(qū)域醫(yī)療協(xié)同。例如，國(guó)家衛(wèi)健委 近年發(fā)布的政策明確支持AI在醫(yī)療流程優(yōu)化中的角色，加速了醫(yī)院管理系統(tǒng)的智能化轉(zhuǎn)型。

從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，如果按照應(yīng)用對(duì)象劃分的話，主要分為面向醫(yī)療機(jī)構(gòu)的B端場(chǎng)景和面向患者的C端場(chǎng)景。

從面向醫(yī)院的B端場(chǎng)景來(lái)看，一類聚焦于輔助醫(yī)生診療的診斷類模型，主要圍繞醫(yī)生在問(wèn)診、檢查、診斷過(guò)程中的核心任務(wù)，具體應(yīng)用包含放射影像、超聲影像、以及疾病治療方案生成等。另一類用于提升管理效率的行政管理類模型，側(cè)重于院內(nèi)行政管理流程的優(yōu)化，主要應(yīng)用場(chǎng)景包括臨床決策支持系統(tǒng)、病歷書寫助手、醫(yī)生科研助手以及病案質(zhì)控等。

而面向患者的C端場(chǎng)景，覆蓋患者全生命周期——從疾病預(yù)防、健康監(jiān)測(cè)，到用藥提醒、慢病管理與康復(fù)指導(dǎo)。特別是在慢病管理和常見疾病科普等場(chǎng)景。

伴隨著大模型技術(shù)的嫻熟和醫(yī)療行業(yè)的青睞，目前多家已經(jīng)有了大模型的最佳實(shí)踐。北京天壇醫(yī)院的AI急診卒中單元將急救時(shí)間從120分鐘縮短至20分鐘，AI僅用兩分鐘即可完成影像分析。

國(guó)家兒童醫(yī)學(xué)中心推出的AI兒科醫(yī)生基層版，已經(jīng)部署到河北百余家縣級(jí)醫(yī)院，為兒科醫(yī)生短缺地區(qū)提供輔助診斷支持。

上海市第六人民醫(yī)院通過(guò)AI算法實(shí)現(xiàn)甲狀腺術(shù)后遠(yuǎn)程精準(zhǔn)調(diào)藥，既減輕醫(yī)生負(fù)荷，又緩解患者奔波之苦。

電商行業(yè)：全鏈路優(yōu)化與精準(zhǔn)營(yíng)銷

與金融、醫(yī)療同樣有著豐富數(shù)據(jù)積累的還有電商行業(yè)，所以其也是大模型的最佳試驗(yàn)田。但不同的是，電商的場(chǎng)景特性，意味著其在落地過(guò)程中有“低成本試錯(cuò)、高頻率迭代”的特性。

再者，電商行業(yè)的技術(shù)架構(gòu)與大模型的適配性，遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)行業(yè)，這在很大程度上降低了落地門檻。大部分電商平臺(tái)的數(shù)字化已經(jīng)達(dá)到很高的水平，此外，場(chǎng)景的容錯(cuò)率比較高。

所以伴隨著大模型技術(shù)的逐漸成熟，諸如，阿里巴巴、京東等平臺(tái)都在積極探索，并逐漸深入與大模型的融合，且已經(jīng)有了顯著的成效。

淘寶推出了AI原生應(yīng)用“淘寶問(wèn)問(wèn)”，接入了“通義千問(wèn)”大模型，實(shí)現(xiàn)了通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，為用戶提供精準(zhǔn)的搜索結(jié)果和商品推薦。此外，面向商家的AI工具“生意管家”也全面升級(jí)，在整合了素材生成、數(shù)據(jù)服務(wù)、經(jīng)營(yíng)代理等多項(xiàng)AI工具及能力的同時(shí)，新增了商品個(gè)性化功能，可為商品生成符合目標(biāo)人群需求的商品主圖及賣點(diǎn)，并面向不同人群自動(dòng)展示不同素材，從而提升商品轉(zhuǎn)化率。

京東基于其自研的言犀大模型，不僅在電商供應(yīng)鏈場(chǎng)景中深耕，還為其智能客服產(chǎn)品和內(nèi)容營(yíng)銷平臺(tái)帶來(lái)了革命性的變化。在智能客服領(lǐng)域，京東優(yōu)化了智能客服產(chǎn)品，提升了消費(fèi)者溝通效率。言犀大模型作為服務(wù)數(shù)智化平臺(tái)級(jí)智能人機(jī)交互產(chǎn)品，具備多輪對(duì)話精準(zhǔn)理解意圖的能力，實(shí)現(xiàn)人機(jī)無(wú)縫協(xié)作，全渠道智能連接用戶。

此外，京東基于言犀大模型發(fā)布了AIGC內(nèi)容營(yíng)銷平臺(tái)，其能夠自動(dòng)化生成商品圖片、賣點(diǎn)等商家所需的營(yíng)銷素材，降低了成本并縮短了制作周期。同時(shí)，還推出了AI智能摳圖、AI商品圖、營(yíng)銷貼片、AI賣點(diǎn)圖、AI營(yíng)銷文案/直播腳本等功能。

制造業(yè)：智能化轉(zhuǎn)型與效率革命

制造業(yè)的 “數(shù)據(jù)富礦” 雖不如電商數(shù)據(jù)直觀，卻有著更強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性與實(shí)用價(jià)值，為大模型訓(xùn)練提供了精準(zhǔn)樣本。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前我國(guó)擁有41個(gè)工業(yè)大類、207個(gè)中類、666個(gè)小類，涵蓋聯(lián)合國(guó)產(chǎn)業(yè)分類中的全部工業(yè)門類。這些都為工業(yè)大模型落地提供了肥沃土壤。

不可否認(rèn)的是，制造業(yè)的場(chǎng)景特性，決定了大模型的價(jià)值能被快速感知并轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)效益，這也是其落地的核心推力。更為重要的是，制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，其智能化轉(zhuǎn)型受到政策的持續(xù)推動(dòng)，為大模型落地創(chuàng)造了良好環(huán)境。

目前，大模型在制造業(yè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置和推動(dòng)智能化轉(zhuǎn)型等方面，具體應(yīng)用場(chǎng)景包括智能排產(chǎn)、工藝參數(shù)優(yōu)化等方面。

其中，智能排產(chǎn)方面，通過(guò)集成信息技術(shù)與優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度的智能化，優(yōu)化資源配置并減少浪費(fèi)，同時(shí)提升交貨期預(yù)估的準(zhǔn)確性。工藝參數(shù)優(yōu)化方面，在注塑機(jī)工藝參數(shù)優(yōu)化場(chǎng)景中，工業(yè)大模型可縮短工藝調(diào)試時(shí)間，通過(guò)自然語(yǔ)言交互方式快速生成優(yōu)化方案。

截至目前，國(guó)內(nèi)已有多家頭部企業(yè)發(fā)布了工業(yè)大模型產(chǎn)品。其中盤古大模型具有指標(biāo)性的意義。在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，盤古大模型可廣泛應(yīng)用于電子產(chǎn)品、汽車造型設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。在建筑設(shè)計(jì)領(lǐng)域，只需輸入設(shè)計(jì)的黑白草圖，盤古大模型即可生成彩色并帶有紋理的建筑群360度實(shí)景視頻，還能構(gòu)建高真實(shí)感的建筑3D模型，將復(fù)雜建筑群的概念設(shè)計(jì)周期從數(shù)周縮短到數(shù)十分鐘。

此外，卡奧斯推出工業(yè)大模型COSMO-GPT，目前已成功落地工業(yè)指標(biāo)優(yōu)化、工業(yè)信息生成、工業(yè)問(wèn)答等多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。在訊飛星火認(rèn)知大模型技術(shù)底座支撐下，羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司結(jié)合工業(yè)場(chǎng)景實(shí)際需求打造羚羊工業(yè)大模型。

教育行業(yè)：個(gè)性化學(xué)習(xí)與教學(xué)革新

大模型在教育行業(yè)的落地同樣具有多重因素。數(shù)據(jù)的積累是必要因素。其次，教育行業(yè)的個(gè)性化需求強(qiáng)烈。傳統(tǒng)教育難以兼顧個(gè)體差異，大模型可通過(guò)分析學(xué)生答題習(xí)慣、知識(shí)薄弱點(diǎn)，生成定制化學(xué)習(xí)路徑。

再者，技術(shù)適配門檻低。輕量化模型可直接嵌入在線教育平臺(tái)，無(wú)需復(fù)雜硬件支撐，像作業(yè)批改、口語(yǔ)測(cè)評(píng)等場(chǎng)景，通過(guò) API 接口快速部署，響應(yīng)速度滿足教學(xué)實(shí)時(shí)性需求。最后則是政策強(qiáng)力推動(dòng)。目前，各地教育部門積極試點(diǎn) AI 教學(xué)工具，加速了大模型在各教學(xué)等場(chǎng)景種的應(yīng)用。

目前，科大訊飛、好未來(lái)、松鼠AI、華科飛揚(yáng)等教育公司持續(xù)加碼AI教育，嘗試通過(guò)AI創(chuàng)造新的增長(zhǎng)曲線。與此同時(shí)，不少高校也借助AI開始重構(gòu)教學(xué)模式，以為學(xué)生帶來(lái)新的授課體驗(yàn)，提升其綜合能力。

北京大學(xué)推出“北大問(wèn)學(xué)”智能教學(xué)平臺(tái)，該平臺(tái)基于自主研發(fā)的大模型技術(shù)，通過(guò)檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)深度整合課程教材、學(xué)術(shù)資源與教學(xué)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)三大突破：精準(zhǔn)答疑、流程嵌入、認(rèn)知適配。

中國(guó)人民大學(xué)研發(fā)了“人大未來(lái)課堂AI智能助手”，該平臺(tái)以“輕量級(jí)部署+深度教學(xué)融合”為特色，通過(guò)全周期覆蓋、智能交互升級(jí)、跨場(chǎng)景適配三個(gè)維度重構(gòu)教學(xué)場(chǎng)景。

清華大學(xué)的人工智能賦能教學(xué)試點(diǎn)，通過(guò)構(gòu)建“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-認(rèn)知增強(qiáng)-人機(jī)協(xié)同”的新型教學(xué)模式，實(shí)現(xiàn)從知識(shí)傳授到能力培養(yǎng)的范式升級(jí)。

北京交通大學(xué)推出的“人工智能賦能教育教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)診斷”平臺(tái)，嘗試通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、智能診斷引擎、閉環(huán)改進(jìn)機(jī)制三大技術(shù)維度重構(gòu)教學(xué)評(píng)。

除了金融、醫(yī)療、教育、電商、制造業(yè)等行業(yè)外，大模型也加緊了在其他領(lǐng)域的落地速度。通過(guò)觀察可以發(fā)現(xiàn)，大模型能否快速落地，要綜合考慮行業(yè)數(shù)據(jù)的積累程度、場(chǎng)景的適配性、以及政策扶持等多方面因素。

寫在最后

經(jīng)過(guò)兩年多時(shí)間的發(fā)展，可以明顯的感覺到：大模型的競(jìng)爭(zhēng)已從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)一線，場(chǎng)景適配度、商業(yè)化閉環(huán)和生態(tài)協(xié)同能力正成為新的勝負(fù)手。未來(lái)，誰(shuí)能否垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；涞?，誰(shuí)就能在這場(chǎng)AI革命中占據(jù)先機(jī)。

但值得一提的是，雖然這些最佳實(shí)踐證明大模型的價(jià)值，但想要在全行業(yè)實(shí)現(xiàn)快速地規(guī)模化落地，仍有很長(zhǎng)的一段路要走。