北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书（2023年）  

导读：  《白皮书》详细梳理了现阶段北京市大模型应用的典型特点。从模型演进看，通用大模型趋于收敛，垂直行业应用成为大模型产业落地的关键赛道；当前，大模型发展呈现出从技术到产品、再到商业化应用的发展路径，并不断深入垂直行业领域。从应用领域来看，大模型应用案例百花齐放，已经在传统产业赋能、金融、政务、文化旅游、医疗、智慧城市等各个领域得到初步应用，其中，传统产业赋能和金融领域发展较快，如传统产业赋能领域有产业知识问答、图文生成等，金融领域有智能投研助理、智能客服等。从应用类型来看，大模型主要有内容生成、智能问答、IT支持、数据分析、智能识别和智能硬件等六个方面，其中内容生成和智能问答最为成熟。从商业模式来看，目前大模型商业模式初具雏形，形成了以通用大模型AI服务为主的基础层、以垂直行业领域AI服务为主的行业层和以大模型应用服务为主的应用层，三层服务相互促进，协同优化，共同支撑产业转化和发展。

《白皮书》对北京市大模型应用案例进行了梳理，从政务、金融、医疗、传统产业赋能、文化旅游、智慧城市等六个行业领域切入，围绕创新性、示范性、经济与社会效益性、可推广性等四个维度，选取衔远科技、360、瑞莱智慧、旷视、百度等18个典型案例，详细分析了各领域用户需求、解决方案、项目成果。如衔远科技围绕北京一轻科技集团在市场需求跟踪、新型产品研发等方面需求，打造品商大模型示范应用，形成商品智能反向定制、预测性生产、智能调度、智能营销等服务功能，加速消费制造领域全链路数智化升级；360围绕银行在数字化转型方面需求，打造金融领域大模型，实现员工平均办公文档处理时间减少40%等。基于案例分析，《白皮书》进一步提出了目前大模型应用落地面临的挑战。一是算力资源供不应求，成为大模型企业创新研发的重要挑战。二是高质量数据成为严重掣肘大模型行业应用的关键。三是大模型幻觉问题有所改善，但离规模落地尚有差距。四是大模型应用存在“蹭热度”和同质化情况。