2024 大模型典型示范应用案例深度解析
背景与现状
2024 年是大模型深入赋能千行百业，融入实体经济，助力科技创新的关键一年。随着人工智能技术的快速迭代，国产大模型的数量显著增长。截至今年 5 月，我国国产大模型的数量已经超过 300 个。这一数据预示着大模型在各行业场景的创新应用和深度拓展正在加速，对培育新质生产力、高水平赋能新型工业化、推动高质量发展发挥了重要作用。
自国务院政府工作报告首次提出'人工智能 +'行动以来，全国各地进一步加速大模型技术与产业的落地融合。为了总结和推广这些成功经验，相关部门启动了《2024 大模型典型示范应用案例集》的征集工作。
案例征集与遴选概况
《2024 大模型典型示范应用案例集》自 4 月启动征集以来，得到了社会的广泛关注。项目团队共收到申报案例数百个，经过专家组的全面评估与严格筛选，最终遴选出 97 个优秀案例。这些案例的分类结构如下：
- 行业赋能：43 个案例，侧重于大模型在传统行业的改造与升级。
- 智能应用：46 个案例，聚焦于具体的智能化产品与服务创新。
- 生态服务：8 个案例，涵盖支撑大模型发展的基础设施与工具链。
这些案例覆盖了新型工业化、能源、医疗、政务等重要应用场景，同时也涵盖了天文、农业、化学等科学领域。此外，还包含智能数据标注、大模型评测、云边异构融合服务等创新平台，展现了大模型技术从底层设施到上层应用的完整生态链。
核心趋势分析
通过对这 97 个典型案例的深入分析，可以总结出当前大模型落地的几个显著特征与技术趋势。
1. 区域集聚效应明显
上海成为大模型应用落地的热土。在收到的申报案例中，上海占比超过 50%。这一现象反映了上海在数字经济基础设施、人才储备以及政策环境方面的优势，使其成为大模型技术创新与产业化的核心高地。其他地区的跟进速度也在加快，但长三角地区依然保持着显著的领先优势。
2. 企业规模分布
大中型企业是大模型的主要试验场。本次案例主要集中在中型、大型企业，共计 78 家，占总数量的 80%。成为大模型应用创新的主要玩家。这主要是因为大模型的部署、训练及微调需要较高的算力成本和数据积累，大型企业具备相应的资源基础。中小企业则更多通过调用 API 或接入云服务的方式参与到大模型的应用浪潮中。
3. 应用场景多元化
大模型应用场景实现全面开花。本次案例涉及 10 余个不同行业，其中医疗、金融、文娱传媒、政务、能源与工业是主要应用场景。这表明大模型技术已经突破了早期的通用对话场景，开始向垂直领域的专业任务渗透。
- 医疗领域：辅助诊断、病历生成、药物研发。
- 金融领域：智能投顾、风险控制、合规审查。
- 工业领域：设备预测性维护、生产流程优化。
4. AI 智能体（Agent）成为新热点
AI 智能体成为大模型应用新热点。本次案例中，AI Agent（智能体）相关案例占比超 1/5（23%），成为大模型应用热点关键词。AI Agent 不仅仅是被动响应指令，而是具备感知、规划、记忆和行动能力的自主系统。它能够将大模型作为大脑，结合外部工具和环境，完成复杂的任务闭环。例如，自动执行数据分析报告生成、跨系统业务流程自动化等。这种从'对话'到'行动'的转变，标志着大模型应用进入了新的阶段。
5. 知识库与 RAG 技术普及
知识库成为大模型落地主要辅助手段。基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术搭建行业与场景知识库，成为企业提升大模型落地实效的主要手段。由于通用大模型存在知识时效性不足和幻觉问题，引入私有知识库进行检索增强，能够显著提高回答的准确性和专业性。RAG 架构允许企业在不重新训练模型的情况下，动态更新知识内容，降低了维护成本，是企业级应用的首选方案。
技术挑战与未来展望
尽管大模型应用取得了显著进展，但在实际落地过程中仍面临诸多挑战。首先是数据安全与隐私保护问题，特别是在金融、医疗等敏感行业，如何确保数据不出域且符合合规要求是关键。其次是算力成本的控制，推理成本的降低是大规模推广的前提。最后是模型效果的评估体系，目前缺乏统一的行业标准来量化大模型在具体业务中的价值。
展望未来，随着'人工智能 +'行动的深入推进，大模型将更加深入地融入社会生产的各个环节。预计以下方向将成为重点：
- 多模态能力增强：从文本处理向图像、视频、音频等多模态理解与生成扩展。
- 端侧部署：随着芯片性能提升，大模型将在手机、PC 等终端设备上运行，实现离线智能。
