向 AI 而行，共筑新質(zhì)生產(chǎn)力—行業(yè)大模型調(diào)研報(bào)告：為什么要發(fā)展,是什么,哪些行業(yè)和場景發(fā)展快,如何衡量成功,如何負(fù)責(zé)任地應(yīng)用等

很少有一項(xiàng)技術(shù)像大模型這樣，熱度持續(xù)了快兩年，還在不斷涌現(xiàn)新熱點(diǎn)。這 反映出大模型帶來了巨大的可能性，我自己有一個(gè)判斷叫“智力平替”。從文生文、 文生圖到文生視頻，大模型不斷解鎖新能力，逐步替代傳統(tǒng)的智力勞動(dòng)，使得原本 需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)長時(shí)間才能完成的工作，現(xiàn)在僅需一個(gè)簡單的提示或草圖即可實(shí)現(xiàn)。 結(jié)果就是，人類的智力成果可以云端的方式、通過大模型提供給每個(gè)人， 一個(gè)人帶 L AI 團(tuán)隊(duì)就能完成復(fù)雜的任務(wù)，這可能會(huì)成為未來世界的常態(tài)。

然而，在大模型技術(shù)持續(xù)快速迭代的同時(shí)，我們也越來越發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：大模 型在具體行業(yè)中的應(yīng)用，推進(jìn)好像沒那么快。很多企業(yè)對(duì)大模型是一邊期待、一邊 焦慮，想盡快用起來，又不太知道怎么用， 即使是有試用的，效果也不明顯，存在 不少困惑和挑戰(zhàn)。這反映出， 目前大模型技術(shù)的能力與行業(yè)應(yīng)用需求間還存在差距， 要用一個(gè)通用的大模型來直接滿足各行各業(yè)的特定需求，至少現(xiàn)在還有一定距離。 那么，應(yīng)該怎么辦？

行業(yè)大模型應(yīng)運(yùn)而生。坦白說， 一開始我有疑慮，覺得這是一個(gè)偽概念，業(yè)界對(duì)此 也有不少討論和爭議。后來我們團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持要進(jìn)行研究、用事實(shí)說話，我也支持。在 我看來，大模型發(fā)展到今天，研究已經(jīng)不能只停留在眺望未來的視角，更需要貼近 實(shí)踐，用深度的研究推動(dòng)創(chuàng)新探索和落地。這份行業(yè)大模型調(diào)研報(bào)告，就這樣終 成型了。

報(bào)告做了大量的一線實(shí)踐調(diào)研，訪談了超過百位的各界專家，系統(tǒng)歸納解答了一系列共性問題，包括為什么要發(fā)展行業(yè)大模型、行業(yè)大模型是什么、哪些行業(yè)和場景發(fā)展快、如何衡量成功、如何負(fù)責(zé)任地應(yīng)用等。通過這項(xiàng)研究， 我認(rèn)為行業(yè)大模型， 至少現(xiàn)階段是客觀存在的，通常基于通用大模型調(diào)整而來，是很多企業(yè)提G模型專業(yè)性的有效選擇，也是國家落地“人工智能 +”的后一公里。而決定大模型影響 大小的核心因素，就在“知識(shí)密度”，密度越G的行業(yè)或場景，受影響會(huì)越大，比 如教育行業(yè)、研發(fā)和設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)等等。

當(dāng)然，這項(xiàng)研究只是起了個(gè)頭，希望能對(duì)大家有所啟發(fā)和幫助。也要特別感謝所有 給予我們指導(dǎo)、接受我們?cè)L談的各界專家和朋友們，希望未來我們繼續(xù)攜手合作， 推動(dòng)大模型深入各行各業(yè)，一起創(chuàng)造和見證一個(gè)以人為本的人機(jī)共生時(shí)代的來臨。

附件：向 AI 而行，共筑新質(zhì)生產(chǎn)力—行業(yè)大模型調(diào)研報(bào)告：為什么要發(fā)展,是什么,哪些行業(yè)和場景發(fā)展快,如何衡量成功,如何負(fù)責(zé)任地應(yīng)用等