2023年，ChatGPT引爆全球AI熱潮時，行業(yè)談?wù)摰慕裹c幾乎全部聚焦在技術(shù)層面——如何擴大參數(shù)規(guī)模、如何選擇最佳訓(xùn)練方法、如何提升推理效率等。

然而到了2024年，經(jīng)過一年時間的技術(shù)打磨，人們很快意識到：大模型的真正價值不在于實驗室中的驚艷演示，而在于其能否解決行業(yè)的痛點問題。

兩年后的今天，大模型的較量全部轉(zhuǎn)向應(yīng)用層面。無論是企業(yè)還是用戶都不再關(guān)心"模型有多大"，而是更加關(guān)注"它能做什么"，這種轉(zhuǎn)變標志著大模型的發(fā)展進入了新階段：技術(shù)優(yōu)勢只是入場券，真正的競爭在于落地能力。

目前，頭部大廠、明星創(chuàng)業(yè)公司紛紛在應(yīng)用層做文章。文小言、豆包、Kimi、Manus等都是最好的論證。然而，落地并非僅靠技術(shù)優(yōu)勢就能實現(xiàn)——它考驗的是企業(yè)對行業(yè)需求的理解、數(shù)據(jù)整合能力、商業(yè)模式設(shè)計，以及技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。

經(jīng)過兩年多時間的探索，大模型已在多個行業(yè)實現(xiàn)了突破性應(yīng)用：

金融行業(yè)：智能風(fēng)控與高效服務(wù)的雙贏

談到大模型的落地，金融行業(yè)可以稱之為大模型落地的先鋒領(lǐng)域。據(jù)Gartner預(yù)測，到2025年底，生成式人工智能的全球市場規(guī)模將超過1350億美元，其中銀行、證券和保險將占市場總規(guī)模的25%。

究其原因，首先，金融行業(yè)積累了高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、豐富的應(yīng)用場景、超強的付費能力以及相對成熟的監(jiān)管框架，這些因素共同降低了技術(shù)落地的門檻。

其次，金融業(yè)務(wù)本身對自動化、智能化的需求明確，且對新技術(shù)的接受度比較高。目前，許多頭部銀行、投行和保險公司開始探索大模型的應(yīng)用，形成了行業(yè)示范效應(yīng)。

最重要的是，引入大模型技術(shù)能在很大程度上提升金融企業(yè)的行業(yè)競爭力和影響力。一方面，大模型增強金融機構(gòu)核心競爭力，帶來多維度價值的提升。另一方面，大模型逐步融入業(yè)務(wù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實現(xiàn)金融業(yè)場景多元化覆蓋。

從應(yīng)用場景來看，最成熟的是風(fēng)控和客服。在風(fēng)險防控方面，大模型應(yīng)用能夠?qū)崟r分析交易數(shù)據(jù)識別異常模式，降低欺詐風(fēng)險和人工識別誤報率。在合規(guī)監(jiān)管領(lǐng)域，大模型內(nèi)容審查的應(yīng)用能夠縮短人工審查時間，增強風(fēng)險識別的準確性和全面性。

在智能客服方面，某國有大行整合智能客服大模型，應(yīng)用于知識問答、語音識別翻譯、智能質(zhì)檢、業(yè)務(wù)量預(yù)測排班、數(shù)字人服務(wù)及AI防換臉等多個場景。在智能投研領(lǐng)域，某頭部券商開發(fā)的AI研究員系統(tǒng)每小時可產(chǎn)出20頁分析報告，覆蓋A股4000多個標的，能自動識別財報異常指標。

隨著金融行業(yè)對大模型的青睞，目前很多AI廠商紛紛發(fā)力，比如，商湯科技與上海銀行合作推出AI 數(shù)字員工 “海小智、海小慧”，其能精準理解客戶咨詢意圖，解決大部分常見問題，大幅降低人力成本，提升客戶滿意度。

瀾舟科技與中國聯(lián)通打造的解決方案，整合新聞資訊、研報數(shù)據(jù)，為投資決策提供深度分析，助力投資者把握市場機遇；中關(guān)村科金推出文本機器人，實現(xiàn)了從“人力密集”到“智能驅(qū)動”的跨越，某互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)接入后，人工客服需求量降低50%以上，年節(jié)省成本超200萬元。

醫(yī)療行業(yè)：AI賦能診療與管理升級

與金融行業(yè)一樣，首先，醫(yī)療行業(yè)積累了豐富的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且這些數(shù)據(jù)電子化程度愈來愈高，為大模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量語料。

其次，醫(yī)療行業(yè)長期面臨資源分配不均問題，基層醫(yī)療尤其缺乏專業(yè)資源和診療能力。大模型通過AI輔助診斷、病歷自動生成等功能，可快速提升基層診療效率，緩解醫(yī)生短缺和醫(yī)療管理壓力。

再者，國家積極推動智慧醫(yī)院建設(shè)和區(qū)域醫(yī)療協(xié)同。例如，國家衛(wèi)健委 近年發(fā)布的政策明確支持AI在醫(yī)療流程優(yōu)化中的角色，加速了醫(yī)院管理系統(tǒng)的智能化轉(zhuǎn)型。

從應(yīng)用場景來看，如果按照應(yīng)用對象劃分的話，主要分為面向醫(yī)療機構(gòu)的B端場景和面向患者的C端場景。

從面向醫(yī)院的B端場景來看，一類聚焦于輔助醫(yī)生診療的診斷類模型，主要圍繞醫(yī)生在問診、檢查、診斷過程中的核心任務(wù)，具體應(yīng)用包含放射影像、超聲影像、以及疾病治療方案生成等。另一類用于提升管理效率的行政管理類模型，側(cè)重于院內(nèi)行政管理流程的優(yōu)化，主要應(yīng)用場景包括臨床決策支持系統(tǒng)、病歷書寫助手、醫(yī)生科研助手以及病案質(zhì)控等。

而面向患者的C端場景，覆蓋患者全生命周期——從疾病預(yù)防、健康監(jiān)測，到用藥提醒、慢病管理與康復(fù)指導(dǎo)。特別是在慢病管理和常見疾病科普等場景。

伴隨著大模型技術(shù)的嫻熟和醫(yī)療行業(yè)的青睞，目前多家已經(jīng)有了大模型的最佳實踐。北京天壇醫(yī)院的AI急診卒中單元將急救時間從120分鐘縮短至20分鐘，AI僅用兩分鐘即可完成影像分析。

國家兒童醫(yī)學(xué)中心推出的AI兒科醫(yī)生基層版，已經(jīng)部署到河北百余家縣級醫(yī)院，為兒科醫(yī)生短缺地區(qū)提供輔助診斷支持。

上海市第六人民醫(yī)院通過AI算法實現(xiàn)甲狀腺術(shù)后遠程精準調(diào)藥，既減輕醫(yī)生負荷，又緩解患者奔波之苦。

電商行業(yè)：全鏈路優(yōu)化與精準營銷

與金融、醫(yī)療同樣有著豐富數(shù)據(jù)積累的還有電商行業(yè)，所以其也是大模型的最佳試驗田。但不同的是，電商的場景特性，意味著其在落地過程中有“低成本試錯、高頻率迭代”的特性。

再者，電商行業(yè)的技術(shù)架構(gòu)與大模型的適配性，遠高于傳統(tǒng)行業(yè)，這在很大程度上降低了落地門檻。大部分電商平臺的數(shù)字化已經(jīng)達到很高的水平，此外，場景的容錯率比較高。

所以伴隨著大模型技術(shù)的逐漸成熟，諸如，阿里巴巴、京東等平臺都在積極探索，并逐漸深入與大模型的融合，且已經(jīng)有了顯著的成效。

淘寶推出了AI原生應(yīng)用“淘寶問問”，接入了“通義千問”大模型，實現(xiàn)了通過自然語言處理技術(shù)，為用戶提供精準的搜索結(jié)果和商品推薦。此外，面向商家的AI工具“生意管家”也全面升級，在整合了素材生成、數(shù)據(jù)服務(wù)、經(jīng)營代理等多項AI工具及能力的同時，新增了商品個性化功能，可為商品生成符合目標人群需求的商品主圖及賣點，并面向不同人群自動展示不同素材，從而提升商品轉(zhuǎn)化率。

京東基于其自研的言犀大模型，不僅在電商供應(yīng)鏈場景中深耕，還為其智能客服產(chǎn)品和內(nèi)容營銷平臺帶來了革命性的變化。在智能客服領(lǐng)域，京東優(yōu)化了智能客服產(chǎn)品，提升了消費者溝通效率。言犀大模型作為服務(wù)數(shù)智化平臺級智能人機交互產(chǎn)品，具備多輪對話精準理解意圖的能力，實現(xiàn)人機無縫協(xié)作，全渠道智能連接用戶。

此外，京東基于言犀大模型發(fā)布了AIGC內(nèi)容營銷平臺，其能夠自動化生成商品圖片、賣點等商家所需的營銷素材，降低了成本并縮短了制作周期。同時，還推出了AI智能摳圖、AI商品圖、營銷貼片、AI賣點圖、AI營銷文案/直播腳本等功能。

制造業(yè)：智能化轉(zhuǎn)型與效率革命

制造業(yè)的 “數(shù)據(jù)富礦” 雖不如電商數(shù)據(jù)直觀，卻有著更強的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性與實用價值，為大模型訓(xùn)練提供了精準樣本。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，當(dāng)前我國擁有41個工業(yè)大類、207個中類、666個小類，涵蓋聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中的全部工業(yè)門類。這些都為工業(yè)大模型落地提供了肥沃土壤。

不可否認的是，制造業(yè)的場景特性，決定了大模型的價值能被快速感知并轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)效益，這也是其落地的核心推力。更為重要的是，制造業(yè)作為國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，其智能化轉(zhuǎn)型受到政策的持續(xù)推動，為大模型落地創(chuàng)造了良好環(huán)境。

目前，大模型在制造業(yè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置和推動智能化轉(zhuǎn)型等方面，具體應(yīng)用場景包括智能排產(chǎn)、工藝參數(shù)優(yōu)化等方面。

其中，智能排產(chǎn)方面，通過集成信息技術(shù)與優(yōu)化算法，實現(xiàn)生產(chǎn)計劃與調(diào)度的智能化，優(yōu)化資源配置并減少浪費，同時提升交貨期預(yù)估的準確性。工藝參數(shù)優(yōu)化方面，在注塑機工藝參數(shù)優(yōu)化場景中，工業(yè)大模型可縮短工藝調(diào)試時間，通過自然語言交互方式快速生成優(yōu)化方案。

截至目前，國內(nèi)已有多家頭部企業(yè)發(fā)布了工業(yè)大模型產(chǎn)品。其中盤古大模型具有指標性的意義。在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域，盤古大模型可廣泛應(yīng)用于電子產(chǎn)品、汽車造型設(shè)計等領(lǐng)域。在建筑設(shè)計領(lǐng)域，只需輸入設(shè)計的黑白草圖，盤古大模型即可生成彩色并帶有紋理的建筑群360度實景視頻，還能構(gòu)建高真實感的建筑3D模型，將復(fù)雜建筑群的概念設(shè)計周期從數(shù)周縮短到數(shù)十分鐘。

此外，卡奧斯推出工業(yè)大模型COSMO-GPT，目前已成功落地工業(yè)指標優(yōu)化、工業(yè)信息生成、工業(yè)問答等多個應(yīng)用場景。在訊飛星火認知大模型技術(shù)底座支撐下，羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司結(jié)合工業(yè)場景實際需求打造羚羊工業(yè)大模型。

教育行業(yè)：個性化學(xué)習(xí)與教學(xué)革新

大模型在教育行業(yè)的落地同樣具有多重因素。數(shù)據(jù)的積累是必要因素。其次，教育行業(yè)的個性化需求強烈。傳統(tǒng)教育難以兼顧個體差異，大模型可通過分析學(xué)生答題習(xí)慣、知識薄弱點，生成定制化學(xué)習(xí)路徑。

再者，技術(shù)適配門檻低。輕量化模型可直接嵌入在線教育平臺，無需復(fù)雜硬件支撐，像作業(yè)批改、口語測評等場景，通過 API 接口快速部署，響應(yīng)速度滿足教學(xué)實時性需求。最后則是政策強力推動。目前，各地教育部門積極試點 AI 教學(xué)工具，加速了大模型在各教學(xué)等場景種的應(yīng)用。

目前，科大訊飛、好未來、松鼠AI、華科飛揚等教育公司持續(xù)加碼AI教育，嘗試通過AI創(chuàng)造新的增長曲線。與此同時，不少高校也借助AI開始重構(gòu)教學(xué)模式，以為學(xué)生帶來新的授課體驗，提升其綜合能力。

北京大學(xué)推出“北大問學(xué)”智能教學(xué)平臺，該平臺基于自主研發(fā)的大模型技術(shù)，通過檢索增強生成（RAG）技術(shù)深度整合課程教材、學(xué)術(shù)資源與教學(xué)場景，實現(xiàn)三大突破：精準答疑、流程嵌入、認知適配。

中國人民大學(xué)研發(fā)了“人大未來課堂AI智能助手”，該平臺以“輕量級部署+深度教學(xué)融合”為特色，通過全周期覆蓋、智能交互升級、跨場景適配三個維度重構(gòu)教學(xué)場景。

清華大學(xué)的人工智能賦能教學(xué)試點，通過構(gòu)建“數(shù)據(jù)驅(qū)動-認知增強-人機協(xié)同”的新型教學(xué)模式，實現(xiàn)從知識傳授到能力培養(yǎng)的范式升級。

北京交通大學(xué)推出的“人工智能賦能教育教學(xué)質(zhì)量評價診斷”平臺，嘗試通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、智能診斷引擎、閉環(huán)改進機制三大技術(shù)維度重構(gòu)教學(xué)評。

除了金融、醫(yī)療、教育、電商、制造業(yè)等行業(yè)外，大模型也加緊了在其他領(lǐng)域的落地速度。通過觀察可以發(fā)現(xiàn)，大模型能否快速落地，要綜合考慮行業(yè)數(shù)據(jù)的積累程度、場景的適配性、以及政策扶持等多方面因素。

寫在最后

經(jīng)過兩年多時間的發(fā)展，可以明顯的感覺到：大模型的競爭已從實驗室走向產(chǎn)業(yè)一線，場景適配度、商業(yè)化閉環(huán)和生態(tài)協(xié)同能力正成為新的勝負手。未來，誰能否垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；涞?，誰就能在這場AI革命中占據(jù)先機。

但值得一提的是，雖然這些最佳實踐證明大模型的價值，但想要在全行業(yè)實現(xiàn)快速地規(guī)?；涞?，仍有很長的一段路要走。