北京市人工智能大模型行业应用分析报告-案例180场景15

《分析报告》以近期举办的北京市人工智能行业大模型创新应用大赛（以下简称大赛）为切入点，从大赛成果、应用特征、挑战和研判等方面进行了系统分析和阐述，旨在向市场各类参与主体呈现北京市人工智能行业大模型创新应用发展态势，为未来决策提供参考。

《分析报告》开篇介绍大赛机制与大赛成果。大赛于2023年9月启动，设置政务、金融、产业升J、医疗、文化教育、智慧城市6个赛道，从100余家参赛单位中，共征集应用案例180余项，联合行业用户凝练15个核心业务场景作为考题，开放G质量行业数据上万条供参赛企业开展大模型调优，以此启发一批行业用户拥抱大模型技术，发现一批有潜力的技术企业，推动一批供需之间的交流合作。

《分析报告》总结了现阶段大模型应用的五个特征。一是由浅入深，大模型穿越边缘场景，向核心场景挺进。二是守正创新，央国企拥抱新技术，加快大模型在产业升J、金融等L域的落地步伐。三是百花齐放，大模型应用搭建难度下降，“动态行业大数据”成为落地新关键。四是量体裁衣，需求方情况各异，在采购、部署大模型时特色鲜明。五是保驾护航，大模型安全逐渐受到重视，为可持续发展提供保障。

《分析报告》同时梳理了现阶段大模型应用的五个挑战。一是算力需求持续增长，掣肘大模型落地应用。二是知识产权、数据隐私与大模型应用之间的佳平衡点仍在探索中。三是大模型幻觉问题有所改善，但距离规模落地尚有差距。四是部分大模型应用处于“可用阶段”，需求方和技术企业协同发力让“可用”迈向“好用”。五是部分L域积J响应监管需要，对大模型落地提出特殊要求。

《分析报告》结合各L域具体情况分别做了应用研判，并提出一些发展建议。例如，在产业升JL域，企业希望大模型实现“集团J赋能”，但难寻切入点。建议把智能客服作为大模型落地之路的站。再例如，在医疗L域，医疗机构面对大模型技术，在医疗数据安全性方面存在顾虑，需要时间磨合验证。建议大模型技术企业应与医院IT解决方案供应商加强合作，在大模型技术、医疗场景落地经验方面实现优势互补。

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