大模型憑借廣泛適用且全面的知識體系，以及卓越的泛化能力，有效縮短了人工智能模型的開發周期，并大幅降低了開發成本，有力推動了大型模型技術與各垂直行業的深度融合及創新應用。這一技術的突破性成就，在金融、政務、電信、教育及工業等多個關鍵領域均實現了服務效率與質量的顯著提升，未來將持續引領各行業的革新浪潮。
基于對中國行業大模型的市場洞察，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan, 以下簡稱“沙利文”）聯合頭豹研究院發布《2024年中國行業大模型市場報告》。本報告深入分析中國行業大模型的市場份額和競爭格局，闡述各細分行業市場規模、主要參與者，同時深入挖掘典型應用場景及核心商業價值，旨在全面展現行業大模型的商業化發展態勢。
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行業大模型基于通用大模型底座，結合特定行業數據積累和Know-How，通過微調或私有化實現快速定制，滿足特定行業需求，提高開發效率并降低成本
在AI大模型問世之前，AI模型的開發主要遵循一種“定制化、場景綁定”的傳統路徑。這意味著，針對每一個特定的應用場景，都需要單獨構建和訓練一個小型模型。這種開發模式存在顯著缺陷：模型資源難以有效復用和累積，導致AI技術在實際應用中的門檻較高。同時，由于每個模型都需要從零開始構建，不僅成本高昂，而且實施效率低下。
然而，通用大模型的出現徹底改變了這一局面。它成功構建了一個具備廣泛適用性和卓越泛化能力的模型基礎平臺。在這個平臺上，垂直行業可以通過微調或定制化的方式，快速構建出滿足特定行業需求的行業大模型。這一轉變帶來了多重積極影響：首先，它顯著降低了垂類模型在訓練階段對算力和數據量的需求，使得模型開發更加經濟高效；其次，它大大縮短了模型開發周期，加速了AI技術在垂直領域的應用落地；最后，它有力推動了對應垂直領域的應用創新與開發效能提升，為AI技術的廣泛應用奠定了堅實基礎。
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2023年中國行業大模型市場規模達105億元人民幣，受行業智能化轉型需求帶動，預計2024年市場規模將達到165億元，同比增長達57%，2028年市場規模有望達到624億元人民幣
2023年，中國的大模型市場迎來了顯著的增長，市場規模達到了105億元人民幣。這一增長主要受到各行業對智能化轉型需求的強烈推動。隨著人工智能技術的不斷進步及其在各行各業中的應用日益廣泛，企業對于能夠提升效率、優化決策、增強用戶體驗的大模型產品和服務的需求也在不斷增加。預計到2024年，中國行業大模型市場的規模將進一步擴大至165億元人民幣，與2023年相比，增長率高達57%。這一快速增長反映了市場對于大模型技術的高度認可和廣泛應用前景。從金融、制造到醫療健康等多個領域，大模型正逐漸成為推動產業升級和創新的關鍵力量。
展望未來，預計到2028年，中國行業大模型市場的規模將有望達到624億元人民幣。這不僅體現了大模型技術在中國經濟轉型升級中所扮演的重要角色，也預示著未來幾年內該領域將持續保持高速發展的態勢。隨著技術的不斷成熟和完善，以及政策環境的支持，大模型的應用場景將更加豐富多樣，為不同行業的數字化轉型提供強有力的技術支撐。
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提示工程（Prompt Engineering）、檢索增強式內容生成（RAG）和微調是實現大模型落地應用的主要路徑，分別通過輸入文本引導輸出、結合外部知識庫和針對特定任務進行訓練來提高模型性能。
提示工程（Prompt Engineering）、檢索增強式內容生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）和微調（Fine-tuning）是實現大模型（LLM）在多樣化應用場景中高效落地的三大核心路徑。這些技術各具特色，共同作用于提升模型的性能與適應性，確保LLM能夠更好地服務于各種實際需求。
提示工程：通過輸入文本（即提示），來引導預訓練模型生成更符合行業要求的輸出過程。優點包括任務歸一化，簡化多樣任務處理流程，并能靈活適應廣泛需求，但找到高效提示往往依賴反復試驗且效果不穩定。
檢索增強式內容生成：該技術結合了大型語言模型與外部知識庫的優勢，通過從知識庫中檢索相關信息來增強模型的生成能力。RAG模型在生成文本時，不僅能夠依賴自身的知識儲備，還能實時訪問并整合外部知識，從而生成更加豐富、準確且具有上下文連貫性的內容。
微調：微調是針對特定任務對預訓練大型模型進行進一步訓練的過程。通過在小規模任務相關數據集上繼續訓練模型，可以使其更加適應特定領域的任務需求，如情感分析、命名實體識別等。微調的關鍵在于選擇合適的訓練數據、調整學習率等超參數，以及確保模型在保持泛化能力的同時，充分吸收特定任務的知識。微調后的模型往往能在特定任務上達到更高的準確率，同時保持較好的泛化性能。
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推動行業大模型落地的關鍵在于解決應用端的行業專業知識理解與成本效益平衡，特別是在應用端理解行業需求和在技術端優化算法與數據質量，才能確保大模型在實際業務中的成功應用和長期效益
在應用端，理解和整合特定行業的專業知識是推動大模型應用的關鍵。模型需要能夠準確地反映和解決行業中的復雜問題，這要求團隊具備深入的行業理解和實踐經驗。而成本效益分析對于確定模型投入和實際業務收益之間的平衡至關重要。高昂的開發和部署成本可能需要長期投入，而模型的效益和回報則需要能夠清晰地量化和證明。大型模型的開發、部署和維護成本往往較高。這包括硬件設備、數據管理、人力資源及安全措施等多方面的支出，需要在項目初期和長期運營中進行有效的成本管理和控制。招聘和培養具備深度學習、數據科學和行業背景的AI專業人才是一項關鍵挑戰。這些人才不僅需要技術能力，還需了解特定行業的數據特征和挑戰，能夠在實踐中有效地應用模型解決問題。模型的準確性和適應性直接影響其在實際業務中的應用效果。行業特定的數據和需求會對模型的預測和推薦產生重要影響，因此確保模型能夠在特定行業環境中提供可靠和可操作的結果是一項重要的挑戰。
在技術端，訓練和運行大規模模型所需的算力成本巨大。云服務提供商通常按照使用的計算資源收費，長期和大規模使用可能導致顯著的經濟負擔，需要有效的資源規劃和優化策略。大型模型的優化涉及到降低復雜性、提高計算效率和優化預測速度等方面。優化算法以確保模型在實際應用中具有足夠的響應速度和實時性，是一個技術上的關鍵挑戰。此外，數據質量的保證也至關重要，數據的質量直接影響模型的性能和預測能力。行業數據可能存在多樣性、不完整性和質量問題，這些需要通過有效的數據清洗、預處理和驗證步驟來解決，以確保模型訓練的可靠性和準確性。
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中國行業大模型落地的發展趨勢集中于技術進步和廣泛應用潛力，包括模型規模增加、多模態整合能力、自監督學習興起、可解釋性與公平性關注、部署策略優化及特定領域定制化
中國行業大模型落地的發展趨勢正展現出多維度、深層次的變革與創新。首先，模型規模與復雜度的增加成為必然趨勢。隨著技術的不斷進步，大模型的規模和復雜度將持續擴大，以應對日益復雜和多樣化的業務需求。其次，可解釋性和公平性成為模型發展的重要考量。為了增強模型的可靠性和公正性，未來的趨勢將是提高模型的可解釋性，即讓模型的行為和決策過程更加透明、可理解。同時，公平性也將成為模型設計和應用的重要原則，確保模型在處理不同群體、不同場景時能夠保持公正、無偏見。第三，部署策略和效率優化成為行業關注的重點。為了降低模型的資源消耗并提高響應速度，行業將不斷探索和優化模型的部署策略，如采用分布式計算、邊緣計算等技術手段。同時，對模型運行效率的持續優化也將成為行業發展的重要方向，旨在提升模型的實時性和穩定性。第四，特定領域的適應和定制化成為趨勢。針對不同行業和應用場景的特點，開發針對性更強的模型和解決方案將成為行業發展的重要方向。這種定制化不僅體現在模型結構和算法的選擇上，還體現在數據預處理、特征工程、模型評估等各個環節上，旨在提升模型在不同場景下的性能和適用性。第五，自監督學習的興起為模型訓練提供了新的思路。利用無標注數據進行自我學習，減少對大量標注數據的依賴，成為提高模型學習能力和泛化能力的重要途徑。最后，多模態的整合能力成為模型發展的重要趨勢。隨著技術的進步和應用場景的不斷拓展，單一模態的數據已經無法滿足復雜任務的需求。因此，融合多種類型的數據源，如圖像、語音、文字等，以支持更多樣化的應用場景，成為模型發展的重要方向。
在數字化轉型的浪潮中，華為、阿里、百度、商湯等企業憑借深厚的技術積累、對行業精準的把握以及豐富的經驗，主導了行業大模型市場。領先的大模型企業不僅深耕自身技術領域，更以強大的技術優勢為驅動，精準滿足市場需求，為整個行業的智能化和數字化進程注入了強大的動力。
金融行業：通過對中國金融行業大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關注華為云、阿里云、商湯科技及百度智能云。這些企業在技術創新、市場占有率、客戶服務以及行業解決方案等方面表現卓越。
政務行業：經過對中國政務行業大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關注華為云、浪潮云、百度智能云以及阿里云。這些企業憑借其在技術實力、市場布局和政務領域解決方案中的優異表現，成為推動行業發展的關鍵力量。
電信行業：經過對電信行業大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關注天翼云、百度智能云、中國聯通以及智譜AI。這些企業憑借技術實力、行業專注和創新能力，在電信領域展現出卓越表現，是推動行業數字化升級的核心力量。
教育行業：經過對教育行業大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關注浪潮云、科大訊飛、百度智能云以及華為云。這些企業在技術創新、教育場景應用和智能化解決方案方面表現突出，為推動教育行業數字化和智能化轉型提供了強有力的支持。
工業行業：經過對工業行業大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關注華為云、百度智能云、阿里云以及科大訊飛。這些企業在技術研發、工業場景應用和智能化解決方案方面展現出卓越能力，為工業行業的數字化升級和智能制造發展提供了重要支撐。
汽車行業：經過對汽車行業大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關注華為、百度、字節跳動以及阿里。這些企業憑借在智能駕駛技術、數據處理能力和行業解決方案中的領先優勢，正在引領汽車行業向智能化和數字化方向加速發展。
氣象行業：經過對氣象行業大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關注華為、清華大學、上海人工智能實驗室以及中科曙光。這些機構在氣象數據處理、模型研發和智能應用場景中的突出表現，為推動氣象行業的智能化和精準化發展提供了強大的技術支撐。
醫療行業：經過對醫療行業大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關注浪潮、華為、百度以及騰訊。這些企業在醫療數據處理、智能診斷技術和行業解決方案方面表現出色，為推動醫療行業的數字化升級和智能化服務提供了關鍵支持。
藥物行業：經過對藥物行業大模型的深入研究，沙利文、頭豹推薦重點關注華為、百度以及阿里。這些企業在藥物研發中的數據分析、模型優化和智能化解決方案方面展現了卓越能力，為推動藥物開發的效率提升和精準化創新提供了重要助力。
