2024年中国AI大模型产业发展与应用研究报告（附下载）

学术 2025-01-27 20:53 广东

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一、AI大模型产业的崛起

2018年，OpenAI发布第一个生成式预训练模型GPT-1，模型参数量达到1.17亿，开启了AI大模型的训练热潮。2022年底，ChatGPT的火爆，吸引了全世界对大模型的广泛关注，也激发了中国AI大模型发展热潮。2023年3月中旬，百度发布大语言模型产品文心一言，拉开了国内AI大模型产业“百模大战”的序幕，之后通义千问、盘古大模型、星火认知大模型、360智脑、豆包等纷纷问世。2024年中国AI大模型产业落地明显加速，AI大模型产品化、商业化和产业化的发展脉络基本形成。

二、AI大模型的定义与分类

AI大模型是指拥有亿级以上参数的深度学习模型，从应用场景角度可分为通用大模型和垂直大模型，其中垂直大模型又可以分为行业大模型和垂直场景大模型。通用大模型，聚焦基础层和技术攻关；垂直大模型，聚焦垂直领域解决方案，在通用大模型基础上开发行业和场景专用模型，面向政务、金融、医疗、教育、交通等垂直行业和营销、客服、运营等通用场景。

三、AI大模型产业的发展现状

（一）TOP5大模型应用行业

互联网、金融、医疗、教育、政务是AI大模型应用的五大行业。其中，互联网行业占比21%，金融行业占比16%，医疗行业占比12%，教育行业占比12%，政务行业占比11%。

（二）国产大模型价格大幅下降

截止到2024年底，我国典型AI大模型的价格下降至0.5元/百万Tokens以内，为大模型应用的广泛落地打下了基础。

（三）AI大模型商业化落地模式

AI大模型商业化落地主要有三种模式：定制化模式、API及订阅模式、广告模式。定制化模式面向大型政企，API及订阅模式适用于中小企业及机构，广告模式适用于智能终端等面向大规模人群的ToC场景。

（四）AI大模型应用市场规模

2024年AI大模型应用市场规模约为157亿元，2022-2027年复合增长率达148%。预计至2027年，AI大模型市场规模将达到1130亿，AI大模型行业达到盈利临界点。

四、AI大模型的应用场景及案例

（一）金融行业

金融行业普遍存在营销获客难、风险管理体系效率低、产品设计精准定位难、全流程数字化转型成本高、周期长、难以快速形成收益等痛点。例如，海尔消金基于豆包大模型进行精调，适配问答、总结、创作、分类等场景，打造消金大模型，利用火山方舟平台丰富的插件和AI原生应用开发服务，结合Coze应用开发平台，结合消金场景数据，形成落地应用。满足智能化场景需求90%+，每天节约专员时间1-3小时，问答系统准确率88%+。

（二）医疗健康行业

医疗健康行业普遍存在就医高峰期患者候诊时间长、检查和治疗效率低、用药处方开具涉及信息众多、中医领域医疗资源不足等痛点。例如，东方医院基于大模型能力构建了医疗垂直领域的问答功能，支持对医疗、健康问题进行智能化知识问答；数字中医大模型可以根据症状生成中医处方，并提供处方主治症候医学解释等辅助诊疗功能。知识问答准确率93%+，智能处方合格率92%+，部分疾病预测准确率80%+。

（三）教育行业

教育行业客服场景普遍存在线上多渠道咨询接待效率不高、服务数据分散难以集中管理和分析、获客成本高、高峰期人工客服接待压力大等痛点。例如，美世教育采用美洽全渠道AI客服解决方案以及2024年最新发布的大模型获客机器人，解决了多渠道客户咨询接待统一处理、集中分配管理与数据分析问题，同时接入AI大模型获客机器人，夜间独立接待，安全释放人工坐席。全渠道客户消息一个工作台管理，智能分流，数据分析，提升运营效率；AI带来的效率提升400%，售前获线留资率提升58%。

（四）政务领域

政务领域市场监督场景普遍存在数据分散、统计困难、知识库更新不及时、执法文书写作耗时长、易出错、咨询回复慢、投诉处理效率低等痛点。例如，某区市场监督管理局基于国产化环境私有化部署，依托大模型能力，构建市场监管领域的专属知识库，可以辅助生成符合要求的调查报告、行政处罚决定书等文书，同时保障文书的规范性与准确性，有效减轻文书撰写压力。报告效率提升80%，信创适配内容可用率提升至75%。

（五）零售消费行业

零售消费行业普遍存在客户洞察不足、市场预测困难、客户体验不佳、营销效率低下、竞争压力大等痛点。例如，Marketingforce迈富时消费与零售解决方案通过分析顾客画像、交易数据等，实现精准营销和个性化推荐；挖掘会员购物数据，精准识别复购机会，实现个性化营销；让员工通过语音对话的方式，实时查询所需要的数据；分析顾客反馈，优化产品和服务，提升顾客满意度；计算标准库存计划，监测商品库存数量，并自动发起采购请求或发送提醒；通过深度分析销售数据，智能推荐热销商品并优化商品陈列布局，提升销售效率。到店率提升50%，业绩增长175%，企微沉淀280%。

（六）制造行业

制造行业普遍存在研发知识难以查找、业务骨干依赖度高、生产良品率难以提高、营销与研发生产脱节、知识缺少场景化应用、知识运营难以持续等痛点。例如，赛力斯基于蓝凌aiKM构建全新知识管理平台，包括基于社群空间构建研发专业社群，强化同行协助、知识共创及经验沉淀；积极探索AI智能助理创新应用，实现智能搜索；基于赛力斯特有研发知识，对接大模型，满足特定业务领域的智能问答等。通过各项知识应用的搭建及运营，实现了“四个一”的效果：构建1站式知识分享平台，打造1个团队共创社群空间，实现1分钟找到知识/专家，1天问题得到初步解答。

五、AI大模型的发展趋势及挑战

（一）技术趋势

Scaling Law面临挑战，大模型研究重点从预训练转向后训练
算力平台和模型创新紧密耦合，提升大模型创新效率
MoE架构开始广泛应用于推动模型性能和效率提升
大模型工具链不断完善加速大模型应用研发与落地

（二）市场应用趋势

融合应用软件：应用软件厂商将更专注于AI大模型应用场景的探索以及与现有应用的融合，未来大模型厂商将会承担绝大部份的底层算法开发优化工作，应用软件厂商则会更专注在应用场景，以及与现有AI大模型更深度的融合应用。
Agent：AI Agent作为一种满足企业智能化需求、打通业务场景的AI大模型产品化落地形态，可承接日益复杂的提质增效需求，帮助强化内外部协同效能；多模态大模型能利用大量异构的数据资源提升应用的效率和能力上限，利好AI Agent发展。
智能助手：大语言模型提升了智能助手的自然语言理解、生成能力和多模态能力，通过执行各种任务，提升用户的生活和工作效率；当前基于大模型的智能助手已经具备较丰富应用场景。

（三）面临的挑战

缺乏高质量数据集是大模型商业落地面临的关键挑战。当前，高质量数据集缺乏的主要原因包括：国内专业数据服务产业处于起步阶段，整体资源投入较少；数据交易体系还未形成规范和标准；私域数据流通难。

2024年中国AI大模型产业发展迅速，应用落地加速，市场规模不断扩大。AI大模型在金融、医疗、教育、政务、零售消费、制造等多个行业得到了广泛应用，为企业数字化和智能化转型提供了有力支持。然而，AI大模型产业也面临着缺乏高质量数据集等挑战，需要进一步加强数据治理和数据流通体系建设，推动AI大模型产业的健康发展。

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