赛智时代：AI大模型重点行业应用研究

　　二是高质量数据是制胜关键。在行业大模型研发中可以认识到，拥有高质量的数据才是大模型价值跃迁的制胜法宝◆◆◆。

　　服务于创业投资领域，为母基金、头部投资机构◆★◆★■◆、地方政府产业基金或引导基金提供绩效考核的专业化平台，主要提供投资数据（投融资仪表盘★■★★:与投资趋势洞察融合）、投资绩效分析（投资绩效分析、融资日报、投资机构百强◆◆◆■、投资人百强）、项目分析（重点项目★★◆■、产业链投资、细分图谱投资）、投资布局（投资地图）、投资要素分析◆★■、投资管理等服务。

　　根据中国电信研究院研究，目前■◆★，国外行业大模型发展模式主要有三种，且以前两种发展模式为主。

　　政府提供新兴产业的产业链、企业、技术、投资等数据分析服务的平台，主要为各地发改部门、工信部门、产业分管领导提供产业仪表盘◆◆■◆◆、产业链分析、产业地图、产业发展要素分析、产业政策◆★、产业洞察等产业数据分析服务。

　　本文来源：本文摘自赛智产业研究院人工智能大模型研究团队支丽芳（咨询顾问）、邓道正（副院长）完成的研究报告，转载请标明出处。

　　医疗行业是大模型应用创新的重要领域。医疗行业对大模型的精度、可靠性以及学习理解能力有着极高的要求★◆★◆◆。医疗行业主要将大模型应用于药物研发■■、健康管理◆◆◆、辅助诊断★★★◆、互联网问诊等场景，实现了医疗质量、医疗效率、医疗覆盖等方面的提升。

　　五是医疗知识图谱◆★◆★★■。大模型可以帮助构建医疗知识图谱■■★◆，为医生提供更全面、更精准的医疗知识和信息。例如★★★■★◆，在医生诊断时◆◆★★，医疗知识图谱可以帮助医生快速查找相关疾病的诊断标准■◆■◆◆★、治疗方案等信息，提高诊断准确率和效率■■■★。

　　4◆★、数据交易规则研究◆★■■★◆。开展新型数据交易主体认证、新型数据交易标的产品、新型数据交易生态服务◆◆★★◆■、数据跨境流动★★■、新型数据交易安全保障等规则研究。

　　金融行业是大模型重要应用领域，主要将大模型应用于客服、银行★■、保险等细分领域★◆◆，实现了风控、效率等方面的提升。

　　三是推动数字社会向智能社会跃升。在产业互联网中的落地才是大模型的真正“主战场◆◆”◆■，但需要化解私有化部署■■◆★◆◆、数据安全、价值观对齐和业务系统紧密集成及性价比等挑战。

　　一是医学影像领域。大模型技术可以帮助医生快速、准确地识别出疾病的影像特征，提高诊断准确率和效率。大模型技术可还以对患者的X光、CT★★■★★、MRI等影像进行快速、准确的分析，帮助医生快速确定病情，提高了诊断效率和准确率。

　　3、数据共享开放研究。开展数据基础设施、公共数据开放共享、公共数据授权运营、社会数据流通、政企数据融合研究。

　　二是疾病预测领域。大模型技术可以通过分析患者的基因、病史等数据◆■◆■◆，预测患者的疾病风险★■，提前进行预防和干预，降低患病率和死亡率■★◆。

　　“自有或其他开源大模型+自有行业数据◆■■■★”，如深睿医疗基于Transformer架构的图像大模型自主研发了通用医学影像理解模型DeepWise—CIRP Model。这种模式与国外第三种模式类似★★■■，可以充分利用自有数据，打造出更专业的行业大模型◆■◆◆，同时也可以借鉴其他开源大模型的技术和经验，提升训练效率和效果。

　　百度基于文心通用大模型◆◆■◆★，打造了金融行业大模型“文心金融”，为金融行业提供了智能问答、智能写作、智能摘要等多项能力。“文心金融”可以根据用户提出的问题，从海量的金融知识库中检索或生成答案，实现高效准确的智能问答服务；“文心金融”还可以根据用户的需求，自动生成金融相关的文章、报告。

　　总体来讲★◆，国内大模型的发展★◆，将呈现基础大模型“剩者为王”、更关注过程、高质量数据成关键要素★■、行业大模型是行业应用落地重点、大模型要构建全栈国产化能力五大趋势。

　　三是提高监管合规风险管理水平。预训练大模型可以审查大量数据文件◆■■★，并确保它们的有效性和准确性符合政府和行业有关规定。在内部合规方面★★■，预训练大模型可以记录、监测和分析员工电话记录、电子邮件流量、作息时间卡等信息，识别和提醒内部人员潜在风险和不当行为■◆◆，有助于金融机构实现合规监管风险管理的目标。

　　一是智能投资。大模型在投资领域可以用来分析大量的历史数据和实时行情★■★■◆，帮助投资者作出决策，并综合盈利概率■★■、个股走势、个股风险、行业风险、政策走向等多种因素，动态调整权限配比★■★★，得出对个股的评分。

　　一是“龙头大模型+原业务”★◆■◆★★。如微软利用GPT赋能Office之类的传统业务。这种模式的优势在于可以利用大模型的强大语言能力，提升原有业务的智能化水平，同时也可以借助原有业务的数据和用户资源◆★，增强大模型的应用相关性和准确性。

　　三是关注行业落地★★。因为基础大模型没有办法解决行业专用问题，行业大模型才是帮助解决行业实际问题的重要手段★◆。

　　2■◆、数据要素产业研究。围绕数据需求侧与供给侧，开展数据交易流通◆◆、数据资产★■◆、数据产业研究。

　　赛智区块链(北京)技术有限公司简称(赛智区块链)■■★★■■，是一家专注于企业级大数据区块链产品与应用服务的高科技企业★◆。

　　三是政策解读。能源行业大模型可以对目前能源环保行业的规则进行分析解读，对于企业遵守相关规定提供参考，避免不必要的损失。

　　自 2022 年 11 月 ChatGPT 公开发布以来■◆◆■■， AI 大模型迅速成为了市场上的热点★★◆★★，并逐渐深入应用于各行业领域■◆◆◆◆，如 Open-AI 的 GPT-3 ■◆◆■◆★、华为云的盘古 NLP 、百度的文心大模型不仅在自然语言处理、计算机视觉◆◆◆★■、智能语音等领域取得了标志性的技术突破，在模型精度、通用性和泛化能力等方面也实现了跨越式发展，并在金融■★◆★、医疗★★★◆◆■、能源等领域实现了多场景应用落地，提升了效率、降低了成本、创造了价值。

　　四是从更关注过程◆■◆★★★。在大模型应用中也更关注技术安全，以及价值观伦理等方面。

　　一是基础大模型竞争★◆◆■“胜者为王”。也即大模型会逐步从数量发展到拼效率◆■★★★，而如何把大模型做小也将成为未来发展的重要方向。

　　尽管国内通用大模型能力尚有欠缺，但行业大模型可弥补差距，成为大模型产业落地的加速器。据不完全统计◆■，截至2023年7月底，国内10亿参数以上的各类行业大模型，已达113个。

　　三是“开源大模型+垂直行业数据搭建行业大模型”◆★★★◆■。这种模式的优势在于可以充分利用自有数据，打造出更为精准的行业大模型，同时也可以借鉴开源大模型的技术和经验，提升训练效率和效果。

　　饮鹿网(Innov100)是赛智时代旗下的产业创新创投数据平台，覆盖新兴产业近20万创新型企业，为客户提供创业孵化、投融资等服务★★。

　　三是诊断辅助。通过大模型可以对医学影像进行快速、准确的分析，为医生提供更精准的诊断结果。例如，在乳腺癌筛查中■★■◆，大模型可以帮助医生快速识别出可疑的乳腺结节，提高筛查效率和准确率◆★。

　　二是“龙头大模型+外部数据”。一般是中小型公司采用这种方式◆■◆◆，这种模式的优势不仅可以利用大模型的先进技术，同时与行业结合紧密■■，增强行业相关性和准确性。

　　大模型的成功必须依托于应用、场景★■★★、商业模式◆◆■■◆。大模型已触发三大革命性变化：

　　如在工业应用领域■◆，现阶段工业领域大模型与小模型相辅相成★★■，未来大模型可能会替代高度定制化的小模型，由于工业场景复杂、环境复杂、工艺复杂，现阶段主要以单模态模型服务为主◆■◆◆■，导致工业AI大模型开发难度大、数量少，我们认为AI大模型在工业制造业领域全面应用落地相对缓慢★■，但是单一垂直大模型迁移性较高。

　　华为云基于盘古NLP系列大模型，打造了医疗大模型“盘古医疗★★◆■◆★”。“盘古医疗”可以根据给定的靶点或适应症■★★◆★■，从海量的化合物库中筛选出候选药物，并预测其活性和毒性，实现高效准确的药物发现服务。“盘古医疗■■◆”还可以根据给定的药物或疾病，从海量的临床试验数据中提取出有效信息，并生成规范的临床试验报告，实现高质量、高效率的临床试验服务。

　　四是反诈骗■★■★■★。金融反欺诈模型是通过数据采集手段，对风险行为或可疑行为监测与分析■◆◆■■，根据不同风险事件或可疑行为的风险计量标准和规则模型，分别实施预警或干预等措施★■■◆■，从而有效减少金融欺诈的发生。

　　5、数据治理研究。围绕数据伦理、立法、战略◆★■、组织、流程、标准、技术、资产、质量◆■■、安全等能力域和数据编目★■◆◆◆■、数据获取、数据归集、数据存储、数据清洗、数据流通★■■★★、数据计算分析◆◆■■、数据应用服务等数据全生命周期开展研究◆■■★★◆。

　　北京赛智时代信息技术咨询有限公司(简称赛智时代)是国内知名的数字经济等新兴产业的咨询规划、大数据分析和产业生态体系建设的创新型公司◆★。业务范围涵盖了智库咨询、数据服务★◆■、软件平台以及会议培训等方面。其中智库咨询服务依托于赛智产业研究院丰富的行业资源和高端专业化人才等竞争优势★★■，面向政府、园区和企业，提供发展战略与规划、政策研究、招商引资策略研究★■■■、智慧城市规划◆◆★◆、运营模式研究等现代咨询服务。研究领域涵盖大数据、人工智能、区块链、5G■◆◆★、战略性新兴产业等行业领域。

　　目前★■★★■，国内行业大模型发展模式主要有两种■★★■■★，一种是“自有通用大模型+外部行业数据★■★★◆◆”，另一种是“自有或其他开源大模型+自有行业数据◆◆”◆◆。

　　二是智能故障判断。大模型可以利用先进技术，对目前系统的故障可以进行自动检测、识别。特别是对于一些潜在的隐患，可以提前发现◆■■★◆◆，避免更大的损失。

　　清博智能公司的“先问大模型”是一种先进的技术解决方案，能够实现生产、管理、运营等环节的无缝连接和数据集成★◆。

　　贵阳市大数据五大新领域（人工智能、量子信息、区块链★◆★■★、物联网■★■◆◆、5G移动网络）产业规划

　　一是预测能源需求。可以通过分析大量的能源数据◆■★★◆，预测未来的能源需求和价格◆★■◆■★，提供投资建议和决策支持。

　　能源行业大模型的应用场景非常广泛，可以极大地提高各个环节的效率◆◆■★■。例如在组织管理方面，可以帮助企业提高管理效率；在市场营销方面，可以更好掌握市场需求，提高营销效率◆◆◆★。

　　随着工业AI视觉平台、AI摄像头等数据积累■◆◆■★，机器视觉模型训练能力的门槛大大降低，工业AI质检和巡检已经应用在3C电子■★★◆■◆、汽车及零部件、消费品和原材料等诸多应用场景。

　　饮鹿网精准招商大数据云（平台）是赛智产业研究院联合饮鹿网开发的针对产业招商的最新产品★◆◆★■■。涵盖大数据、人工智能★★★、区块链、5G、智慧城市、 工业互联网等 30 多个领域★★◆◆★★，为招商部门、产业主管部门、园区管委会和产业地产提供大品牌招商■◆、产业筛选招商、产业生态链招商、重点产品招商、资本注入式招商、区域一体化协同招商、原籍创业人才招商等招商数据分析服务■◆★。

　　二是提升声誉风险管理和应对能力◆■★■★。预训练大模型可以帮助金融机构降低声誉风险，企业可以使用预训练大模型对客户的投诉、社交媒体上的反馈、以及其他渠道中的文本数据进行情感分析和主题分类，快速了解客户的需求和反馈■★■★◆◆，增强客户信任感，提高品牌价值◆■■。

　　“自有通用大模型+外部行业数据”主要是自有通用大模型的企业以主模型衍生多个行业大模型★◆◆，如百度基于“文心”拓展了金融★◆■◆◆★、医疗、传媒等行业大模型★◆★■。这种模式的优势在于可以利用通用大模型的强大语言能力■■★■◆，快速适应不同行业的需求★■★◆■，同时也可以借助外部数据源◆★◆◆，增强行业相关性和准确性。

　　为响应★◆★“数据二十条”的出台的重大意义，加快推荐数据要素市场的建设工作，赛智产业研究院围绕数据基础制度、数据要素产业研究、数据共享开放研究★■◆★★★、数据交易规则研究■■、数据治理研究等开展研究分析，专门推出了以下数据咨询服务产品。

　　1、数据基础制度研究◆■■★。围绕“数据二十条■■★”，开展数据产权、流通交易■★◆、收益分配、安全治理等制度研究。

　　四是智能医疗机器人。大模型可以帮助医疗机器人更好地与患者进行交互◆◆■，提供更好的医疗服务。例如，在手术室中，智能医疗机器人可以帮助医生进行手术操作■■◆■■★，提高手术效率和安全性。

　　总体来看★◆★★■，国外通用大模型能力强■★◆，且“龙头效应■★◆■★”明显，能直接满足多行业需求★■■◆◆■。据不完全统计，截至2023年5月，国外共有138个AI应用落地案例，主要集中在传媒★◆◆◆★、游戏、办公◆■■、医药等领域。