北京市科委、中关村管委会举办北京市人工智能策源地引领推介活动的首期活动——北京市首批人工智能行业大模型应用案例发布会，市科委、中关村管委会二级巡视员刘航发布北京市首批 10 个行业大模型典型应用案例，并发布关于征集北京市人工智能行业大模型应用案例和应用场景需求的通知。
百度、智谱华章、中科院自动化所、科大讯飞、云知声、科学智能研究院、第四范式、毫末智行、衔远、面壁智能等 10 家技术供给方介绍了应用案例情况，北京市政务局等行业用户代表场景供给方介绍了面向人工智能企业开放大模型应用场景的考虑。
北京是当前国内大模型创新基础最好、人才团队最集中、研发能力最强、产品迭代最活跃的地区。一大批一线科学家和创业者集聚北京，涌现出文心一言、ChatGLM 等一批具有代表性的大模型产品。科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，我国 10 亿参数规模以上的大模型已发布 79 个，其中北京发布的数量最多共 38 个，占全国近一半，大模型学者指数、模型开源数量和影响力等指标均位居全国第一。
因此，北京市针对人工智能创新发展，从算力、数据、人才、投资等多个方面所落实的支持措施，对于抢抓大模型发展机遇、探索通用人工智能发展路径、集聚创新资源与优化产业生态起到了积极的示范效应。
为进一步落实北京市《加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案》和《通用人工智能创新发展若干措施》，加快人工智能场景建设相关举措落地实施，北京市科委、中关村管委会瞄准国家重大战略、社会民生关切和垂直行业场景需求，把握当前阶段大模型技术演进趋势和行业应用特点，聚焦城市治理、医疗健康、科学研究、智慧金融、智慧生活、智慧城市等重点领域，组织专家凝练并发布现阶段技术创新性相对较强、成熟度相对较高、应用前景广阔的首批 10 个行业大模型典型应用案例。
01. 智慧能源：基于电力行业 NLP 大模型的设备运检知识助手示范应用
该应用由百度集团和国网智能电网研究院有限公司共同开发。
在智慧能源领域，基于百度'文心'系列大模型及领先的深度学习、知识图谱增强等技术，构建了千万级电力文本样本库和电力行业知识图谱，联合训练电力行业 NLP 大模型，在电力专业分词、电力营销敏感实体识别 F1 指标分别提升 9.27%、13.28%，达到 92.376% 和 94.947%，显著增强了设备及电网运营的自动化、智能化水平。
基于该项目成果，百度将联合国网智研院持续开展电力大模型共训，共同推进电力深层认知智能提升，助力构建清洁低碳、安全可控、灵活高效、开放互动、智能友好的新型电力系统。
02. 智慧医疗：数字中医大模型示范应用
该应用由北京智谱华章科技有限公司和北京中医药大学东方医院共同开发。
在智慧医疗领域，基于智谱华章高精度千亿中英双语稠密模型'GLM-130B'，面向中医领域名医经验挖掘整理需求，构建数字中医服务平台，探索高危肺结节人工智能临床诊疗和临床评价研究等解决方案，实现中医临床经验的智慧化复制新模式。
截止目前，项目已初步开发了医疗垂直领域的问答功能，支持对医疗、健康问题进行智能化知识问答；同时开发了根据症状生成中医诊方，并提供处方主治症候医学解释等辅助诊疗功能。
03. 智慧城市：面向建筑领域多模态行业大模型示范应用
该应用由中国科学院自动化研究所和中铁建设集团有限公司共同开发。
在智慧城市领域，基于'紫东太初'多模态大模型和跨模态通用人工智能平台，联合研发建筑工程全闭环智能应用系统，形成项目地图索引、风险快速传达、自动回复等功能，赋能工程方案设计、技术文件审核等多个阶段场景，大大提升建筑行业智能化水平。
04. 城市治理：城市大脑大模型示范应用
该应用由中关村科学城城市大脑股份有限公司和科大讯飞（北京）有限公司共同开发。
面向城市治理领域智能化管理需求和国产化自主可控的安全需求，有效打通科大讯飞'星火'基础大模型和中科大脑公司'如如 ChatTT'行业大模型，针对城市治理数据资源访问和应用受限、城市治理服务模型通用泛化能力弱以及人工智能时代下的信息安全等问题，在如如 ChatTT 基础上，完成城市治理大模型的国产化改造并示范应用，加速城市智能化建设，全面提升城市治理能力。
05. 智慧医疗：基于山海大模型的门诊病历生成系统示范应用
该应用由云知声智能科技股份有限公司、北京友谊医院共同开发。
在智慧医疗领域，基于云知声 700 亿参数规模的自研'山海'大模型，结合前端声音信号处理、声纹识别、语音识别、语音合成等全栈式智能语音交互技术，联合研发门诊医患对话场景下的电子病历自动生成系统，实现诊室复杂环境下的降噪、医患角色区分、信息摘要及病历自动生成等功能，预计可提升医生的电子病历录入效率超过 400%，节约单个患者问诊时间超过 40%，提升医生门诊效率超过 66%。
06. 科学研究：覆盖元素周期表原子间势函数预训练模型示范应用
该应用由北京科学智能研究院和中国航发北京航空材料研究院共同开发。
在科学研究领域，面向高性能航空关键新材料研发需求，基于科学智能研究院深度势能原子间势函数预训练模型 DPA-1，可模拟原子规模高至 100 亿，大幅提高模型迁移能力和元素容量，提高模型预测精度，降低模型训练所需数据量及训练成本，缩短研发周期。
