产业大模型应用白皮书2023：融入产业、赋能未来，探讨产业大模型的发展前景

关于产业大模型应用的白皮书，由质量认证中心、中关村智用人工智能研究院等单位联合发布。白皮书分为五个主要部分，涵盖了产业大模型的发展、应用、评价标准、实践案例以及未来的展望与挑战。

一、需求推动大模型进入第二阶段：

描述了大模型从技术驱动向需求驱动转变的过程。

强调了大模型在各个行业中的广泛应用，包括能源、金融、制造、交通物流、文娱等。

提到了大模型在战略中的重要性，以及资本对大模型产业应用的推动作用。

二、以“生成”能力赋能产业智慧化：

讨论了产业大模型应用的特征和技术关键环节。

（1）特征：

行业定制化：产业大模型针对特定行业进行知识增强，以满足行业特定的需求和解决行业特有的问题。

多模态处理能力：产业大模型能够处理和分析多种类型的数据，如文本、图像、声音等，以提供更多面的解决方案。

知识增强：通过引入行业知识图谱、特定数据和专家经验等内容，增强模型的行业理解和应用能力。

场景适应性：产业大模型能够根据不同的应用场景进行专项训练和提升，以更好地适应特定任务。

智能化决策支持：产业大模型能够提供辅助决策支持，帮助企业提G决策效率和准确性。

（2）技术关键环节：

基础大模型的选择：选择合适的基础大模型作为支撑，提供通用能力如理解、生成、逻辑推理等。

知识增强：对基础大模型进行行业知识增强，包括微调训练和向量数据库等方式，以适应特定行业需求。

任务拆解与协同：针对不同任务进行模型拆解和协同，确保模型在特定任务上的表现。

模型瘦身：对大模型进行压缩和蒸馏，以降低对计算资源的需求，提G模型的部署可行性。

评价与优化：建立科学的评价体系，包括可控性、能力增强、算力性价比、安全性和部署可行性等指标，以持续优化模型性能。

应用落地：将大模型技术应用于实际产业场景中，解决实际问题，提升产业效率和竞争力。

这些特征和技术关键环节共同构成了产业大模型应用的核心，使其能够有效地服务于各个行业，推动产业智能化、G端化、绿色化的发展。

强调了大模型在内容生成、知识问答、辅助决策等方面的能力。

三、大模型产业应用正待标准形成：

提出了产业大模型应用需要评价标准的观点。

介绍了产业大模型应用的五大核心指标：可控性、能力增强、算力性价比、安全性和部署可行性。

提出了产业大模型应用评价工具箱，帮助产业和企业筛选适合的模型应用。

四、大模型产业应用的进行时：

介绍了在大模型产业应用方面的进展，包括案例征集和分析。

讨论了大模型在各行业中的应用情况，以及大模型应用的共性分析。

五、大模型产业应用的展望与挑战：

对未来大模型在产业中的应用进行了展望，并指出了面临的技术和非技术挑战。

提出了大模型在产业应用中需要解决的问题，包括技术提升、人才培养、产业协同等。

附录部分提供了产业大模型典型案例的简介，涵盖了政务、金融、医疗、工业、文娱、交通、法律、建筑、教育等多个行业，展示了大模型在不同场景下的应用实例。

白皮书还强调了政产学研用各方通力合作的重要性，以推动大模型技术的研究与应用，促进产业智能化发展。同时，白皮书也期待与广大读者共同探讨产业大模型的发展前景，为我国人工智能产业的发展贡献力量。

附件：产业大模型应用白皮书2023：融入产业、赋能未来，探讨产业大模型的发展前景