大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告：商業(yè)落地創(chuàng)涌而現(xiàn)

大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告——商業(yè)落地創(chuàng)涌而現(xiàn)國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心標(biāo)準(zhǔn)所聯(lián)想集團(tuán)

2025年3月第一章大模型發(fā)展進(jìn)入2.0階段?????????????????3一、大模型2.0的技術(shù)特點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)

???????????????6二、大模型2.0驅(qū)動(dòng)社會(huì)進(jìn)入智能時(shí)代

??????????????10三、各國(guó)密集出臺(tái)人工智能及大模型的支持和監(jiān)管政策??????????????????????????????????12四、大模型引發(fā)科技巨頭的投資熱潮和人才需求的持續(xù)增長(zhǎng)????????????????????????????????????15第二章大模型2.0階段的關(guān)鍵要素

??????????????18一、關(guān)鍵要素????????????????????????????????????18二、基礎(chǔ)層??????????????????????????????????????19三、模型與應(yīng)用??????????????????????????????????25四、模型保障層??????????????????????????????????27繁華落盡繁星升起?????????????????????????????????????????????????

1

基礎(chǔ)篇第三章個(gè)人大模型

?????????????????????????????

31一、個(gè)人大模型為個(gè)人終端產(chǎn)品升級(jí)帶來(lái)新機(jī)遇??????

32二、個(gè)人大模型對(duì)個(gè)人終端硬件技術(shù)發(fā)展提出新要求??33三、智能個(gè)人助理成為個(gè)人大模型應(yīng)用的重要方式????34第四章

企業(yè)大模型

?????????????????????????????35一、大模型給企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的新機(jī)遇??????????36二、企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的價(jià)值體系????????????????????37大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告

洞向篇目

錄目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型I第六章大模型未來(lái)

?????????????????????????????51一、大模型的未來(lái)三大發(fā)展趨勢(shì)????????????????????51二、去概率化大模型成為大模型發(fā)展的主要框架??????53三、目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的人工智能新架構(gòu)????????????????????54四、相關(guān)研究與實(shí)踐??????????????????????????????56第五章

企業(yè)大模型及智能體實(shí)踐的方法與路徑

???41一、企業(yè)基于大模型構(gòu)建智能體的步驟??????????????

42二、實(shí)踐案例：聯(lián)想的智能化轉(zhuǎn)型及聯(lián)想企業(yè)智能體??44三、大模型在行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的典型場(chǎng)景應(yīng)用????????

47結(jié)語(yǔ)?????????????????????????????????????????????????????????????57大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目

錄目關(guān)卞,目●lc工信安全數(shù)字化轉(zhuǎn)型大模型廣泛應(yīng)用將持續(xù)推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)當(dāng)前，人工智能技術(shù)已成為國(guó)際經(jīng)濟(jì)的新焦點(diǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎、社會(huì)建設(shè)的新機(jī)遇。隨著算力、算法與數(shù)據(jù)的協(xié)同突破，人工智能技術(shù)快速發(fā)

展，且已從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，深刻重塑著人類(lèi)社會(huì)的生產(chǎn)生活方式。

我們站在這個(gè)新的技術(shù)革命起點(diǎn)，搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，積

極推動(dòng)大模型研制，給人工智能技術(shù)發(fā)展帶來(lái)重要突破。大模型憑借強(qiáng)大

的泛化能力、多模態(tài)理解與持續(xù)學(xué)習(xí)特性，成為推動(dòng)智能化轉(zhuǎn)型的核心，

引領(lǐng)著我們進(jìn)入一個(gè)全新的智能化、高效化的新紀(jì)元。近年來(lái)，我國(guó)政府相繼出臺(tái)了一系列政策支持人工智能的發(fā)展。國(guó)務(wù)院出臺(tái)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升至國(guó)家戰(zhàn)略。中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會(huì)出臺(tái)《“十四五”國(guó)家信息化規(guī)劃》，也提到了人

工智能技術(shù)。2024年《政府工作報(bào)告》提出開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng)。

隨后我國(guó)各地政府也相繼出臺(tái)了相關(guān)支持政策，加快推動(dòng)大模型產(chǎn)業(yè)的持竇克勤國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心

標(biāo)準(zhǔn)所副所長(zhǎng)、研究員大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告【政觀經(jīng)緯】目關(guān)卞,目●IC工信安全數(shù)字化轉(zhuǎn)型續(xù)發(fā)展。其中，北京市人民政府辦公廳發(fā)布《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》提出“高效推動(dòng)新增算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，開(kāi)展大模型

創(chuàng)新算法及關(guān)鍵技術(shù)研究”；廣東省人民政府發(fā)布《廣東省人民政府關(guān)于

加快建設(shè)通用人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新引領(lǐng)地的實(shí)施意見(jiàn)》提出“圍繞基礎(chǔ)架構(gòu)、

訓(xùn)練算法、調(diào)優(yōu)對(duì)齊、推理部署等環(huán)節(jié)，研發(fā)千億級(jí)參數(shù)的人工智能通用

大模型，形成自主可控的大模型完整技術(shù)體系”。在國(guó)家政策和地方政策

的指引下，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，形成了從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用落地的

完整生態(tài)體系。歷經(jīng)多年的技術(shù)攻關(guān)，國(guó)內(nèi)在大模型、人工智能芯片、開(kāi)

源框架、算法優(yōu)化等領(lǐng)域涌現(xiàn)出了一系列創(chuàng)新成果，取得了令人矚目的成

就，極大地推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，也為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化、智能化、綠

色化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)大動(dòng)力。在此背景下，由國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心標(biāo)準(zhǔn)所、全國(guó)兩化融合標(biāo)委會(huì)（TC573）、《數(shù)字化轉(zhuǎn)型》期刊和聯(lián)想集團(tuán)聯(lián)合編纂與發(fā)布《大模型2.0

產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《報(bào)告》）具有重要的意義。

一是《報(bào)告》系

統(tǒng)梳理模型架構(gòu)創(chuàng)新、訓(xùn)練范式革新以及算力基礎(chǔ)設(shè)施的演進(jìn)等領(lǐng)域大模

型技術(shù)發(fā)展的最新趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)比國(guó)內(nèi)外主流大模型的技術(shù)參數(shù)與應(yīng)用效

能，為從業(yè)者提供客觀的技術(shù)參考。二是提供實(shí)踐指導(dǎo)，梳理大模型在個(gè)

人、企業(yè)的典型應(yīng)用案例，揭示其賦能生產(chǎn)生活方式的核心邏輯，推動(dòng)企

業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)，大模型在企業(yè)的智能經(jīng)營(yíng)管理、智能設(shè)計(jì)研發(fā)、智能供

應(yīng)鏈管理、智能生產(chǎn)制造等典型場(chǎng)景的應(yīng)用有效提升了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和

產(chǎn)品質(zhì)量。三是《報(bào)告》對(duì)未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)一步深刻洞察，為產(chǎn)業(yè)界和學(xué)

術(shù)界提供指導(dǎo)和參考。希望通過(guò)《報(bào)告》的發(fā)布，能夠激發(fā)更多業(yè)界同仁

的思考和討論，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研各界的交流與合作，在彼此共同努力下，共同

創(chuàng)造人工智能產(chǎn)業(yè)的輝煌未來(lái)。大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全數(shù)字化轉(zhuǎn)型大模型2.0驅(qū)動(dòng)企業(yè)智能化升級(jí)破局近幾年，大模型超越了人工智能過(guò)去幾十年的發(fā)展速度。正因如此，大模型也正在引領(lǐng)著以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)深入到人類(lèi)的社會(huì)生

活和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。從技術(shù)萌芽到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，是一次巨大的技術(shù)躍升，大模型

技術(shù)也是如此，這也是我們這一產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告的價(jià)值所在。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，生成式大模型的技術(shù)成熟度已經(jīng)很高，但產(chǎn)業(yè)應(yīng)用卻面臨著巨大的鴻溝。與社會(huì)個(gè)體或創(chuàng)作者日常的大模型應(yīng)用場(chǎng)景（智能助手、文生圖、圖生文、翻譯及語(yǔ)音設(shè)備等）相比，大模型在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)【產(chǎn)經(jīng)智見(jiàn)】戴煒聯(lián)想高級(jí)副總裁中國(guó)方案服務(wù)業(yè)務(wù)群總經(jīng)理營(yíng)中的應(yīng)用要廣泛得多，也復(fù)雜得多。同樣基于目前個(gè)人和小組織的應(yīng)用價(jià)值，或許只是大模型價(jià)值很小的一部分，而大模型在產(chǎn)業(yè)特別是企業(yè)中

一旦得到大規(guī)模深入推廣，那將是大模型真正的星辰大海。不僅如此，對(duì)于企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)而言，大模型技術(shù)的成熟，對(duì)企業(yè)的智能化升級(jí)帶來(lái)更為現(xiàn)實(shí)和明確的方向，也對(duì)企業(yè)智能化升級(jí)之后的智能化運(yùn)營(yíng)效率和數(shù)字化創(chuàng)新能力的提升產(chǎn)生

巨大的影響。大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全數(shù)字化轉(zhuǎn)型聯(lián)想是一家服務(wù)于企業(yè)和社會(huì)機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)的企業(yè)，在近年的技術(shù)探索和產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中，我們深切感受到：從基礎(chǔ)大模型走向企業(yè)級(jí)

大模型平臺(tái)，所需要的技術(shù)適配和系統(tǒng)平臺(tái)升級(jí)，遠(yuǎn)比想象的復(fù)雜得多。在近年的探索實(shí)踐中我們發(fā)現(xiàn)，大模型在產(chǎn)業(yè)和企業(yè)的應(yīng)用不像之前企業(yè)信息技術(shù)一樣，只是一個(gè)獨(dú)立的應(yīng)用或系統(tǒng)，而是需要系統(tǒng)性解決企業(yè)生

產(chǎn)經(jīng)營(yíng)平臺(tái)智能化的問(wèn)題：需要融合企業(yè)原有專(zhuān)用人工智能應(yīng)用和基礎(chǔ)大

模型；需要實(shí)現(xiàn)大模型的云端和本地的混合部署；需要實(shí)現(xiàn)企業(yè)商業(yè)數(shù)據(jù)

和社會(huì)公共數(shù)據(jù)融合后的大模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)；更需要實(shí)現(xiàn)企業(yè)算力平臺(tái)從

通用算力向“通用算力+圖形算力+智能算力”融合的混合算力體系的過(guò)

渡。我們把這些特征統(tǒng)稱(chēng)為混合人工智能，這也是近幾年我們和合作伙伴

一起，為大模型應(yīng)用提供的一種經(jīng)過(guò)產(chǎn)業(yè)驗(yàn)證的技術(shù)方式。同時(shí)，在企業(yè)大模型的發(fā)展中，我們依托企業(yè)在不同場(chǎng)景智能體的應(yīng)用，降低大模型應(yīng)用過(guò)高的技術(shù)門(mén)檻。基于企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的閉環(huán)，依靠適合企

業(yè)特殊場(chǎng)景的大模型，實(shí)現(xiàn)企業(yè)獨(dú)立場(chǎng)景的智能化，同時(shí)提供不同智能體

的協(xié)同，讓企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理運(yùn)營(yíng)最終實(shí)現(xiàn)智能化。這就是大模型發(fā)

展過(guò)程的2.0階段，從模型研發(fā)向模型應(yīng)用方向發(fā)展。大模型是企業(yè)智能化升級(jí)的一種高效技術(shù)路徑，但企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)，遠(yuǎn)比大模型應(yīng)用復(fù)雜得多。在大模型的企業(yè)應(yīng)用中，或者說(shuō)在

企業(yè)大模型的發(fā)展過(guò)程中，我們面臨著巨大的機(jī)遇和復(fù)雜環(huán)境，需要全產(chǎn)

業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新。大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全數(shù)字化轉(zhuǎn)型繁花落盡

繁星升起1956年8月，在美國(guó)漢諾斯小鎮(zhèn)寧?kù)o的達(dá)特茅斯學(xué)院中，

一群科學(xué)家正聚在一起，討論著一個(gè)完全不食人間煙火的主題：用機(jī)器來(lái)模仿人類(lèi)學(xué)習(xí)

以及其他方面的智能。會(huì)議足足持續(xù)了兩個(gè)月的時(shí)間，雖然大家沒(méi)有達(dá)成

普遍的共識(shí)，但是卻為會(huì)議討論的內(nèi)容起了一個(gè)名字——人工智能。因此，

1956年也就成為人工智能元年。在人工智能的漫長(zhǎng)征程中，我們見(jiàn)證了技術(shù)的波瀾壯闊，也感受到了時(shí)代的脈動(dòng)。大模型

1.0時(shí)代，如同一場(chǎng)科技的啟蒙，揭開(kāi)了深度學(xué)習(xí)與自然

語(yǔ)言處理的新篇章。在這個(gè)時(shí)代，基于大型語(yǔ)言模型（LLM）架構(gòu)的概率

模型，無(wú)論是通用模型還是行業(yè)模型，都在探索著人工智能的可能性。然

而，這些模型在虛擬的非嚴(yán)肅場(chǎng)景中雖然展現(xiàn)出了驚人的潛力，但在商業(yè)

模式的探索上卻顯得步履蹣跚。在這個(gè)時(shí)代，市場(chǎng)上涌現(xiàn)了

200多家致

力于大模型研發(fā)的企業(yè)，

一些企業(yè)如繁花般綻放，卻最終隨著競(jìng)爭(zhēng)的激烈

而消逝，只有幾十家能夠適應(yīng)市場(chǎng)并持續(xù)運(yùn)營(yíng)，其他企業(yè)未能在競(jìng)爭(zhēng)中生存下來(lái)。隨著時(shí)間的推移，我們迎來(lái)了大模型發(fā)展的2.0時(shí)代。這是一個(gè)全新的紀(jì)元，

一個(gè)以可商業(yè)化為視角的時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代，我們不再僅僅關(guān)注技術(shù)

的突破，更開(kāi)始審視整個(gè)大模型發(fā)展的產(chǎn)業(yè)鏈、生態(tài)和價(jià)值體系。我們開(kāi)

始思考，如何將這些強(qiáng)大的模型轉(zhuǎn)化為實(shí)際的生產(chǎn)力，如何在現(xiàn)實(shí)世界中

找到它們的立足之地。在大模型2.0時(shí)代，行業(yè)AI應(yīng)用正對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響和改變。隨著技術(shù)的成熟和應(yīng)用的深入，人工智能不再局限于虛擬的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)，而是開(kāi)始

滲透到各行各業(yè)，從制造業(yè)的自動(dòng)化到服務(wù)業(yè)的個(gè)性化推薦，從醫(yī)療診斷

的精準(zhǔn)度到金融風(fēng)險(xiǎn)的管理，AI應(yīng)用正在重塑傳統(tǒng)行業(yè)的面貌。大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型1行業(yè)AI應(yīng)用對(duì)市場(chǎng)的沖擊首先體現(xiàn)在效率的提升上。通過(guò)引入智能算法和自動(dòng)化流程，企業(yè)能夠顯著提高生產(chǎn)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本。其次，

AI技術(shù)的應(yīng)用也為企業(yè)帶來(lái)了新的商業(yè)模式和收入來(lái)源。例如，基于數(shù)據(jù)分

析的個(gè)性化服務(wù)能夠更好地滿足消費(fèi)者的需求，創(chuàng)造更大的市場(chǎng)價(jià)值。然而，行業(yè)AI應(yīng)用也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。隨著自動(dòng)化和智能化水平的提高，

一些傳統(tǒng)崗位可能會(huì)被機(jī)器取代，引發(fā)就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化。同時(shí)，數(shù)據(jù)安全和

隱私保護(hù)也成為行業(yè)發(fā)展必須面對(duì)的問(wèn)題。在這個(gè)時(shí)代，我們看到了基于

AIPC、AIPhone

等新硬件的個(gè)人模型的崛起。這些模型不僅僅是技術(shù)的展示，更是個(gè)人生活和工作的得力助手。它們以

更加個(gè)性化、智能化的方式，融入我們的日常生活，成為我們生活中不可

或缺的一部分。同時(shí)，基于企業(yè)化的場(chǎng)景模型也開(kāi)始嶄露頭角。這些模型深入到各個(gè)行業(yè)，從金融到醫(yī)療，從教育到制造，它們正在改變著傳統(tǒng)的工作方式，提升著

生產(chǎn)效率，推動(dòng)著產(chǎn)業(yè)的升級(jí)。它們不僅僅是簡(jiǎn)單的工具，更是企業(yè)創(chuàng)新

和競(jìng)爭(zhēng)力的新源泉。這些新硬件和場(chǎng)景模型的出現(xiàn)，正如繁星般升起，為我們描繪了一個(gè)嶄新的產(chǎn)業(yè)未來(lái)的藍(lán)圖。在這個(gè)藍(lán)圖中，大模型不再是高高在上的科技概念，

而是實(shí)實(shí)在在地服務(wù)于人類(lèi)，成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的強(qiáng)大動(dòng)力。它們成為了

產(chǎn)業(yè)未來(lái)的錨點(diǎn)，引領(lǐng)著我們向著更加智能、高效和人性化的未來(lái)邁進(jìn)。本書(shū)旨在深入探討大模型2.0時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)、挑戰(zhàn)和機(jī)遇。我們將一起見(jiàn)證這個(gè)時(shí)代的變遷，

一起探索人工智能如何更好地服務(wù)于人類(lèi)社會(huì)。在這個(gè)充滿無(wú)限可能的新時(shí)代，讓我們攜手前行，創(chuàng)涌未來(lái)！大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型2人工智能旨在讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬人的思維過(guò)程和學(xué)習(xí)過(guò)程，其發(fā)展和技術(shù)演進(jìn)經(jīng)歷了多個(gè)階段，并產(chǎn)生了自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)分

析等一系列技術(shù)和方法。其中，人工智能大模型，即大型語(yǔ)言模型（Large

Language

Models，LLMs），是指基于深度學(xué)習(xí)算法，依托大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，利用強(qiáng)大算力資源進(jìn)行推理和應(yīng)用，能執(zhí)行復(fù)雜下游任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，也被簡(jiǎn)稱(chēng)為大模型。它使用大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練和部署，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上完成預(yù)訓(xùn)練后，無(wú)需或僅需少量數(shù)據(jù)的微調(diào)，即可完成問(wèn)答、翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)，直接支撐各類(lèi)應(yīng)用。大模型的發(fā)展可以追溯到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的早期階段，但真正爆發(fā)卻是在最近幾年，特別是在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域。一般來(lái)說(shuō)，大模型的發(fā)展經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段。?

人工智能探索期早期探索（1950-2000年）：人工智能概念提出以后，研究者首先進(jìn)行了基于簡(jiǎn)單規(guī)則進(jìn)行推理與基于知識(shí)進(jìn)行推理兩個(gè)階段的實(shí)踐。但實(shí)踐證明，基于第一章大模型發(fā)展

進(jìn)入2.0階段大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告本報(bào)告來(lái)源于三個(gè)皮匠報(bào)告站（）,由用戶Id:841177下載,文檔Id:621395,下載日期:2025-05-16基礎(chǔ)篇目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型3知識(shí)系統(tǒng)和邏輯推理的機(jī)器并不智能。隨后研究者嘗試讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)出現(xiàn)并成為主流，人們將目光轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)理論。在這個(gè)階段，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接主義學(xué)習(xí)也得到了一些進(jìn)展，早期的模型如感知器和反向傳播算法為后來(lái)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。?

新一代人工智能起步期深度學(xué)習(xí)的興起（2006-2012年）

：深度學(xué)習(xí)的概念在2006年被正式提出，它是一種復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，主要目的是模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使機(jī)器具備類(lèi)似于人的分析和學(xué)習(xí)能力。同構(gòu)建單層模型、需要人工提取特征的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)構(gòu)建了多層網(wǎng)絡(luò)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)、提取數(shù)據(jù)特征，在模型復(fù)雜程度、能力上都比機(jī)器學(xué)習(xí)有明顯的提升，此后深度學(xué)習(xí)開(kāi)始廣泛應(yīng)用于

自然語(yǔ)言處理任務(wù)。預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)（2013-2018年）：隨著深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用發(fā)展，Word2Vec和BERT等預(yù)訓(xùn)練模型出現(xiàn)。預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)，標(biāo)志著“通用模型能力+特

定場(chǎng)景微調(diào)”思想的成熟。它的核心思想是將在一個(gè)任務(wù)上訓(xùn)練得到的模型權(quán)重遷移到其他任務(wù)上，使得新任務(wù)能夠利用已經(jīng)學(xué)到的知識(shí)和特征。?

新一代人工智能發(fā)展期Transformer架構(gòu)的突破（2017年

）：2017

年，谷

歌

團(tuán)

隊(duì)

首

先提

出Transformer架構(gòu)，該框架基于自注意力機(jī)制，解決了自然語(yǔ)言處理任務(wù)中循

環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在應(yīng)用中的長(zhǎng)距離依賴問(wèn)題，使長(zhǎng)文本理解處理成為可能。這是人工智能領(lǐng)域發(fā)展的新突破，Transformer架構(gòu)也成為后續(xù)大模型的核心技術(shù)。?

進(jìn)入大模型1.0時(shí)代GPT系列的崛起（2018年至今）：GPT系列模型是OpenAI推出的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。GPT-1、GPT-2的實(shí)踐已經(jīng)暗示了擴(kuò)大數(shù)據(jù)和參數(shù)后預(yù)訓(xùn)練模型的潛

力。GPT-3在網(wǎng)絡(luò)容量上做了更大的提升，最終在不同任務(wù)上有了令人震驚的大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型4表現(xiàn)?；贕PT-3的對(duì)話產(chǎn)品ChatGPT在全球范圍內(nèi)也引發(fā)了巨大的關(guān)注和討論。GPT-4在參數(shù)上較GPT-3又有數(shù)量的突破，擁有了處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的

能力。GPT系列的崛起證明了在Transformer架構(gòu)下使用海量參數(shù)與數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型的強(qiáng)大能力，“大模型+場(chǎng)景微調(diào)”成為了行業(yè)新的研究范式。多模態(tài)大模型的發(fā)展（2021年至今）

：隨著CLIP和DALL·E等模型的出現(xiàn)，大模型開(kāi)始突破傳統(tǒng)的文本處理領(lǐng)域，進(jìn)入圖像、音頻等多模態(tài)領(lǐng)域，進(jìn)一步拓寬了人工智能的應(yīng)用范圍。?

進(jìn)入大模型2.0時(shí)代大模型發(fā)展的1.0階段，是大模型的探索階段。受到

GPT的沖擊，科技巨頭紛紛構(gòu)建通用大模型，探求大模型在技術(shù)上的進(jìn)一步發(fā)展，開(kāi)始大模型在商業(yè)化層面的探索。行業(yè)巨頭開(kāi)始籌備構(gòu)建自己的垂直大模型，在通用大模型基礎(chǔ)上利用行業(yè)知識(shí)進(jìn)行微調(diào)的行業(yè)大模型也在金融、醫(yī)療、能源等行業(yè)出現(xiàn)。大模型2.0階段，是大模型的應(yīng)用階段。隨著通用大模型數(shù)量爆發(fā)與質(zhì)量快速提升，行業(yè)大模型繼續(xù)發(fā)展，在通用大模型基礎(chǔ)上基于企業(yè)數(shù)據(jù)和個(gè)人預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的企業(yè)大模型和個(gè)人大模型快速得到應(yīng)用落地，已經(jīng)成為大模型最有價(jià)值的商業(yè)化方向。與此同時(shí)，通用多模態(tài)大模型產(chǎn)品也得到進(jìn)一步突破。2024

年2月，OpenAI發(fā)布了其文本生成視頻的大模型Sora。Sora展示了人工智大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型5能在理解和模擬物理世界方面的能力，被認(rèn)為是通用人工智能的關(guān)鍵一步。2024年5月，OpenAI推出其新旗艦?zāi)Ｐ虶PT-4o，能夠?qū)崟r(shí)對(duì)音頻、視覺(jué)和

文本進(jìn)行推理，為多模態(tài)交互開(kāi)啟無(wú)限可能。2025年1月，

DeepSeek正式

發(fā)布DeepSeekV3模型，大幅降低了大模型對(duì)算力的要求，同時(shí)顯著降低了企業(yè)應(yīng)用門(mén)檻，加速推動(dòng)了大模型在企業(yè)部署及應(yīng)用的普及化。隨著大模型從1.0階段到2.0階段的邁進(jìn)，大模型產(chǎn)業(yè)也從初期應(yīng)用的探索轉(zhuǎn)向應(yīng)用的規(guī)模化與深度化發(fā)展，

以企業(yè)和個(gè)人使用者為中心，

以大模型應(yīng)用服

務(wù)提供商為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在形成。大模型

2.0

的技術(shù)特點(diǎn)和（一）大模型2.0

時(shí)代大模型1.0階段的核心任務(wù)是人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速迭代發(fā)展并且逐漸成熟，尤其在文字、語(yǔ)音、圖像、視頻、代碼等領(lǐng)域加速迭代，為大模型技術(shù)的商業(yè)

化應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。大模型發(fā)展進(jìn)入2.0階段的標(biāo)志，就是在大模型能力快速增強(qiáng)，

以及對(duì)算力門(mén)檻與成本的大幅降低的背景下，大模型技術(shù)進(jìn)入規(guī)模商業(yè)化。在資本逐漸認(rèn)可大模型商業(yè)價(jià)值的背景下，個(gè)人和企業(yè)用戶初步形成付費(fèi)意愿，越來(lái)越多的大模型賦能產(chǎn)品和服務(wù)被采購(gòu)，產(chǎn)業(yè)不斷探索新的商業(yè)模式和業(yè)態(tài)。主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：面向個(gè)人消費(fèi)市場(chǎng)，

以大模型技術(shù)路線的產(chǎn)品與服務(wù)越來(lái)越豐富，產(chǎn)品與服務(wù)在個(gè)人端不斷探索；面向企業(yè)級(jí)市場(chǎng)，幾乎所有企業(yè)與組織都積極探索大模型技術(shù)路線為企業(yè)帶來(lái)的創(chuàng)新與變革，大模型開(kāi)始加速滲透到千行百業(yè)的場(chǎng)景中，賦能行業(yè)升級(jí)。在這個(gè)過(guò)程中，智能體

(Agent)作為大模型在企業(yè)落地的重要手段，其種類(lèi)的豐富和繁榮，是大模型應(yīng)用規(guī)模商業(yè)化的一個(gè)重要標(biāo)志。智能體是一種能夠感知環(huán)境、進(jìn)行自主決策并執(zhí)行行動(dòng)以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的智能實(shí)體或系統(tǒng)。它基于01大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告產(chǎn)業(yè)生態(tài)目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型6人工智能技術(shù)，具備學(xué)習(xí)、規(guī)劃、記憶、工具使用和行動(dòng)等能力，能夠獨(dú)立或半自主地完成任務(wù)，而不僅僅依賴于用戶的明確指令。在大模型2.0的發(fā)展階段，大模型在技術(shù)、商業(yè)化應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)等層面均出現(xiàn)了顯性變化。技術(shù)上，為了解決基于Transformer架構(gòu)黑箱推理過(guò)程、輸出可解釋可控的問(wèn)題，

以及消除大模型的幻覺(jué)，對(duì)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、方法與模型算法持續(xù)優(yōu)化，提高大模型輸出的準(zhǔn)確性；基于外掛知識(shí)庫(kù)的檢索增強(qiáng)生成模型和去概率化大模型逐漸發(fā)展，大模型輸出的邏輯性、可控性、專(zhuān)業(yè)化與行業(yè)化進(jìn)一步加強(qiáng)。隨著模型能力的加強(qiáng)，通用大模型的參數(shù)也從千億級(jí)向萬(wàn)億級(jí)發(fā)展，面向不同應(yīng)用的不同參數(shù)規(guī)模的大模型多元化，對(duì)算力的要求進(jìn)一步提高。商業(yè)上，在通用大模型與行業(yè)大模型持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)上，大模型在個(gè)人場(chǎng)景與企業(yè)場(chǎng)景中找到了可發(fā)展的商業(yè)模式?；趥€(gè)人大模型的智能硬件和軟件的產(chǎn)品與服務(wù)如雨后春筍般出現(xiàn)，基于企業(yè)大模型的涉及生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理等全域智能化應(yīng)用正成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要工具。在產(chǎn)業(yè)層面，分別以個(gè)人和企業(yè)為核心的大模型生態(tài)體系正在形成。個(gè)人大模型的生態(tài)體系主要包括數(shù)據(jù)、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、模型應(yīng)用、服務(wù)與產(chǎn)品、安全性

與隱私等多個(gè)層面；企業(yè)大模型的生態(tài)體系主要包括基礎(chǔ)層、應(yīng)用層和戰(zhàn)略層。個(gè)人通過(guò)構(gòu)建個(gè)人大模型推動(dòng)個(gè)人工作方式創(chuàng)新升級(jí)，企業(yè)通過(guò)構(gòu)建基于大模型的企業(yè)智能體進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，促進(jìn)社會(huì)的生產(chǎn)能

力發(fā)展。（二）大模型2.0時(shí)代的技術(shù)特點(diǎn)在新的階段，大模型也形成了明顯的特點(diǎn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。更強(qiáng)的理解能力。在大模型2.0發(fā)展階段，多模態(tài)大模型不僅能處理和理解文本、圖像、音頻和視頻等多模態(tài)的數(shù)據(jù)，還具備了理解跨模態(tài)數(shù)據(jù)的能力。另外，多模態(tài)大模型是以思想鏈展示出類(lèi)似人類(lèi)解決問(wèn)題時(shí)的邏輯推理過(guò)程，輸出具有更高的可解釋性。更強(qiáng)的理解能力推動(dòng)大模型推理的準(zhǔn)確性，滿足了更多的個(gè)人與企業(yè)對(duì)大模型以及智能體的需求。大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型7更全面的知識(shí)儲(chǔ)備。在2.0發(fā)展階段，數(shù)據(jù)版權(quán)化得到更多關(guān)注，數(shù)據(jù)版權(quán)趨勢(shì)有助于提高私有數(shù)據(jù)的隱私性和安全性，從而推動(dòng)更多行業(yè)知識(shí)能夠安全進(jìn)入大模型進(jìn)行訓(xùn)練，使大模型擁有更全面的知識(shí)儲(chǔ)備，進(jìn)而在回答來(lái)自各種領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，具備更高的泛化能力和更準(zhǔn)確的應(yīng)用范圍，推動(dòng)了大模型在

千行百業(yè)向深度應(yīng)用的拓展。更高效低碳的訓(xùn)練模式。在大模型2.0發(fā)展階段，模型壓縮技術(shù)、RAG架構(gòu)等技術(shù)創(chuàng)新能夠推動(dòng)訓(xùn)練流程優(yōu)化升級(jí)，TPU等集成電路的出現(xiàn)能夠加速網(wǎng)絡(luò)

的訓(xùn)練和推理過(guò)程，異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)結(jié)合了多種硬件資源，在保證高性能的同時(shí)降低設(shè)備功耗，提高了效率，降低了大模型訓(xùn)練成本，讓大模型發(fā)展更適應(yīng)綠色環(huán)保的理念。更廣泛的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用能力。在大模型2.0發(fā)展階段，大模型通常提供服務(wù)化平臺(tái)，使得大模型的能力能夠以API或其他服務(wù)的形式對(duì)外提供，從而滿足不同使用者和應(yīng)用場(chǎng)景的需求，更廣泛地應(yīng)用于多個(gè)產(chǎn)業(yè)和領(lǐng)域，為不同企業(yè)提供更專(zhuān)業(yè)、更精細(xì)的技術(shù)支持。同時(shí)，為深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的專(zhuān)用處理器出現(xiàn)并逐漸應(yīng)用，AI算力芯片逐步進(jìn)入個(gè)人終端，推動(dòng)個(gè)人生活和工作場(chǎng)景的智能

化發(fā)展。（三）大模型2.0的產(chǎn)業(yè)生態(tài)大模型在現(xiàn)實(shí)復(fù)雜場(chǎng)景中的應(yīng)用，主要難點(diǎn)在于打造完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，進(jìn)而打通大模型應(yīng)用的“最后一公里”。現(xiàn)階段，

以個(gè)人和企業(yè)為核心的大模型

產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系正在形成。個(gè)人大模型的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系主要涉及數(shù)據(jù)供給、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施供給、模型應(yīng)用、服務(wù)與產(chǎn)品供給、安全與隱私等多個(gè)方面。個(gè)人大模型的訓(xùn)練需要個(gè)人活動(dòng)和傳感器數(shù)據(jù)，并對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理；此外，還需要應(yīng)用程序、操作系統(tǒng)等軟件和個(gè)人終端產(chǎn)品、個(gè)人服務(wù)器等硬件提供技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施供給；在模型應(yīng)用方面，個(gè)人大模型還可以提供個(gè)性化推薦、健康檢測(cè)、生產(chǎn)力工具等應(yīng)用；

基于個(gè)人大模型，還有定制應(yīng)用、智能家居、智能攝像頭等產(chǎn)品服務(wù)；在個(gè)人大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型8圖1

個(gè)人大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜企業(yè)大模型的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系主要包括基礎(chǔ)層、應(yīng)用層和戰(zhàn)略層三大層面。在基礎(chǔ)層，首先，需要來(lái)自企業(yè)的內(nèi)部和外部等多種來(lái)源的數(shù)據(jù)供給；而后利用企業(yè)數(shù)

據(jù)訓(xùn)練開(kāi)發(fā)大模型，并將企業(yè)大模型應(yīng)用于決策、自動(dòng)化、個(gè)性化服務(wù)等多個(gè)方

面；在訓(xùn)練企業(yè)大模型的過(guò)程中，還需要確保算力集群、儲(chǔ)存服務(wù)器等硬件和大

數(shù)據(jù)平臺(tái)、云計(jì)算工具等軟件技術(shù)基礎(chǔ)資源的供給。在應(yīng)用層，企業(yè)大模型的應(yīng)

用主要涉及市場(chǎng)與競(jìng)爭(zhēng)、投資與財(cái)務(wù)、合作伙伴與生態(tài)系統(tǒng)、研發(fā)與創(chuàng)新、供應(yīng)

鏈、用戶與客戶等多個(gè)領(lǐng)域，其中通過(guò)組織戰(zhàn)略合作，可以構(gòu)建以企業(yè)大模型為

基礎(chǔ)的生態(tài)系統(tǒng)。在戰(zhàn)略層，主要涉及企業(yè)大模型的未來(lái)與發(fā)展、學(xué)習(xí)與優(yōu)化、

安全與合規(guī)三個(gè)方面，通過(guò)規(guī)劃大模型的未來(lái)發(fā)展、持續(xù)改進(jìn)模型性能并保證過(guò)

程安全合規(guī)，推動(dòng)企業(yè)大模型的可持續(xù)發(fā)展。在整個(gè)企業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系的

構(gòu)建下，企業(yè)能夠通過(guò)大模型推動(dòng)自身轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)保護(hù)：加密、匿名化合規(guī)性：數(shù)安法、GPDR……大模型的開(kāi)發(fā)應(yīng)用過(guò)程中，也要注意個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)與合規(guī)性。利用個(gè)人大模型，個(gè)人可以在學(xué)習(xí)、工作、生活、娛樂(lè)等多個(gè)方面提升體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)個(gè)人生活的全方位升級(jí)和發(fā)展。人生活、工作、學(xué)習(xí)、娛樂(lè)、社交、購(gòu)物、健康、個(gè)性化個(gè)人大模型數(shù)據(jù)收集：個(gè)人設(shè)備、應(yīng)用數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：云、個(gè)人服務(wù)器個(gè)人活動(dòng)：社交、媒體、在線購(gòu)物、健康檢測(cè)傳感器數(shù)據(jù)：可穿戴設(shè)備、位置數(shù)據(jù)、時(shí)空數(shù)據(jù)健康檢測(cè)：基于個(gè)人模型的預(yù)測(cè)生產(chǎn)力工具：日程管理、郵件分類(lèi)處理、個(gè)人助理大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告?zhèn)€性化推薦：音樂(lè)、視頻、新聞智能手機(jī)可穿戴設(shè)備電腦

個(gè)人服務(wù)器操作系統(tǒng)應(yīng)用程序數(shù)據(jù)庫(kù)安全服務(wù)：智能攝像頭IOT服務(wù)：智能家居第三方服務(wù)：定制應(yīng)用數(shù)據(jù)分析：機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)練目關(guān)卞,目●IC工信安全安全與隱私服務(wù)與產(chǎn)品

數(shù)字化轉(zhuǎn)型模型應(yīng)用數(shù)據(jù)軟件硬件9圖2

企業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)全景圖基于個(gè)人和企業(yè)需求的大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系的構(gòu)建，是大模型普及的關(guān)鍵。預(yù)計(jì)未來(lái)，個(gè)人大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系和企業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系將逐漸成形，并

為個(gè)人工作生產(chǎn)效率的升級(jí)和企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供關(guān)鍵支撐。到大模型2.0發(fā)展階段，個(gè)人大模型和企業(yè)大模型已成為未來(lái)大模型發(fā)展的高價(jià)值發(fā)展方向，也成為新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成部分，不僅促進(jìn)對(duì)個(gè)人的工作生活方式變革，而且推動(dòng)企業(yè)的生產(chǎn)管理方式變革，進(jìn)而極大地推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力大模型2.0驅(qū)動(dòng)社會(huì)進(jìn)入

智能時(shí)代決策支持：輔助管理、戰(zhàn)略決策自動(dòng)化流程：日常運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化個(gè)性化服務(wù)：為客戶定制化服務(wù)內(nèi)部數(shù)據(jù)：運(yùn)營(yíng)、客戶、財(cái)務(wù)外部數(shù)據(jù)：市場(chǎng)、社交媒體、合作伙伴數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)金庫(kù)、數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)清洗：確保數(shù)據(jù)質(zhì)量員工：企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)力提升客戶：客戶調(diào)查和個(gè)性化服務(wù)供應(yīng)商：供應(yīng)鏈中數(shù)據(jù)的模型應(yīng)用物流：多流程物流的優(yōu)化生產(chǎn)管理：運(yùn)營(yíng)管理效率提升質(zhì)量：大模型增強(qiáng)檢測(cè)體系產(chǎn)品開(kāi)發(fā)：利用模型加速開(kāi)發(fā)技術(shù)研發(fā)：探索新技術(shù)保持競(jìng)爭(zhēng)力02大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告算力集群存儲(chǔ)服務(wù)器云計(jì)算工具應(yīng)用軟件生態(tài)系統(tǒng)：生態(tài)健康與廣泛性構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手：分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、制定競(jìng)爭(zhēng)策略風(fēng)險(xiǎn)管理：財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與管理數(shù)據(jù)安全：保護(hù)、授權(quán)、優(yōu)化模型訓(xùn)練：使用企業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法研究：適應(yīng)企業(yè)要求的算法合規(guī)監(jiān)控：守法、異常動(dòng)態(tài)監(jiān)控合作伙伴：組織戰(zhàn)略與合作技術(shù)趨勢(shì)：未來(lái)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)戰(zhàn)略與規(guī)劃：基于模型的長(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃市場(chǎng)趨勢(shì)：分析市場(chǎng)以指導(dǎo)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)收集：多來(lái)源數(shù)據(jù)反饋循環(huán)：基于模型輸出的反饋優(yōu)化持續(xù)改進(jìn)：持續(xù)監(jiān)控模型性能并調(diào)優(yōu)投資決策：模型幫助投資決策大數(shù)據(jù)平臺(tái)合作伙伴與生態(tài)系統(tǒng)企業(yè)大模型及應(yīng)用目關(guān)卞,目●lc工信安全技術(shù)基礎(chǔ)資源用戶與客戶研發(fā)與創(chuàng)新未來(lái)與發(fā)展市場(chǎng)與競(jìng)爭(zhēng)安全與合規(guī)學(xué)習(xí)與優(yōu)化投資與財(cái)務(wù)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用層基礎(chǔ)層模型應(yīng)用企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略層生產(chǎn)制造模型開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)類(lèi)型供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)源10軟件硬件的發(fā)展。（一）個(gè)人生產(chǎn)力明顯提高對(duì)個(gè)人而言，基于大模型的智能軟件、智能終端（如AIPC、AI

Phone）將為個(gè)人提供全新的、智能的服務(wù)。大模型在內(nèi)容創(chuàng)作、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，將打破技術(shù)壁壘，使人們能夠?qū)Ｗ⒂诟邉?chuàng)造性的任務(wù)，推動(dòng)個(gè)人工作方式的創(chuàng)新升級(jí)，使個(gè)人的工作生產(chǎn)效率明顯提高。隨著新終端不斷涌現(xiàn)，傳統(tǒng)設(shè)備的功能將紛紛向各類(lèi)新終端遷移，個(gè)人辦公助理將成為最早實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商

業(yè)化的應(yīng)用領(lǐng)域。（二）企業(yè)向全棧智能化發(fā)展對(duì)企業(yè)而言，企業(yè)將從基于“大模型+場(chǎng)景微調(diào)”的局部化場(chǎng)景智能化，向基于“大模型+企業(yè)私域知識(shí)庫(kù)+場(chǎng)景微調(diào)”的全棧智能化轉(zhuǎn)變。精準(zhǔn)聚焦企

業(yè)自身生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理的企業(yè)大模型，促使企業(yè)從生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理、決策等多方面進(jìn)行數(shù)字化與智能化重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)智能經(jīng)營(yíng)管理、智能研發(fā)設(shè)計(jì)、智能供應(yīng)鏈管理、智能生產(chǎn)制造，達(dá)到提升企業(yè)的業(yè)務(wù)效率、減少重復(fù)勞動(dòng)、降本增效的目的，甚至改變企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、生產(chǎn)形式與產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式等，充分釋放大模型帶來(lái)的新質(zhì)生產(chǎn)力變革。（三）促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系變革對(duì)社會(huì)而言，大模型2.0的發(fā)展推動(dòng)了生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的變革。大模型可以提升效率，降低成本，能夠承接重復(fù)工作。在生產(chǎn)領(lǐng)域，大模型驅(qū)動(dòng)了人工智能工程化進(jìn)程，從定制訓(xùn)練轉(zhuǎn)向預(yù)訓(xùn)練，重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈，將促進(jìn)生產(chǎn)力的提升；在家庭生活和工作方式方面，大模型實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音和文本交互的高效、

自然，提高了工作效率；在產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)中，大模型在制造、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域發(fā)揮了關(guān)鍵作用，提升了生產(chǎn)效率和服務(wù)質(zhì)量。此外，大模型的快速發(fā)展驅(qū)動(dòng)了數(shù)字新基建，促進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，成為推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力進(jìn)步的重要力量。大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型11（一）產(chǎn)業(yè)政策?

全球主要經(jīng)濟(jì)體陸續(xù)出臺(tái)支持人工智能發(fā)展的相關(guān)政策近年來(lái)，全球主要經(jīng)濟(jì)體紛紛出臺(tái)政策以支持人工智能的發(fā)展。自

2013年以來(lái)，超過(guò)20個(gè)國(guó)家和地區(qū)發(fā)布了AI戰(zhàn)略或計(jì)劃，如歐盟簽署的《人工智能合

作宣言》和東盟的《東盟數(shù)字融合框架行動(dòng)計(jì)劃》。美國(guó)政府強(qiáng)調(diào)人工智能的有效交互，并在2023年更新了《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》，新增了對(duì)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和先進(jìn)算力資源的重點(diǎn)支持。德國(guó)在2023年推出了《人工智能行

動(dòng)計(jì)劃》，旨在提升AI質(zhì)量，加強(qiáng)算力和數(shù)據(jù)質(zhì)量。日本政府致力于建設(shè)國(guó)家級(jí)

AI平臺(tái)，并在2023年設(shè)立了戰(zhàn)略會(huì)議討論國(guó)家

AI戰(zhàn)略。英國(guó)則發(fā)布《人

工智能2020國(guó)家戰(zhàn)略》，并宣布建造超級(jí)計(jì)算機(jī)

Isambard-AI，同時(shí)鼓勵(lì)民

間資本投入AI領(lǐng)域。這些舉措共同推動(dòng)了全球人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)

用。從全球各國(guó)不斷出臺(tái)的產(chǎn)業(yè)政策及戰(zhàn)略規(guī)劃分析，未來(lái)國(guó)際的科技競(jìng)爭(zhēng)將主要集中在人工智能領(lǐng)域。?

以大模型為主的人工智能提升至我國(guó)國(guó)家戰(zhàn)略層面自新一代人工智能開(kāi)始出現(xiàn)，我國(guó)相繼出臺(tái)了一系列政策措施，不斷推動(dòng)人工智能發(fā)展步入新階段。在新一代人工智能起步期，我國(guó)逐漸將人工智能提升至國(guó)家戰(zhàn)略層面，

出臺(tái)相關(guān)發(fā)展措施；在人工智能發(fā)展期，我國(guó)出臺(tái)關(guān)于人工智

能的發(fā)展規(guī)劃，制定新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系；在大模型起步期，隨著

GPT-3.5在全球掀起大模型熱潮，我國(guó)出臺(tái)生成式人工智能的相關(guān)發(fā)展措施，并提

出研制大數(shù)據(jù)和算力相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)；在大模型發(fā)展期，我國(guó)中央和地方出臺(tái)政策和發(fā)展規(guī)劃，推動(dòng)人工智能垂類(lèi)大模型和多模態(tài)大模型等持續(xù)發(fā)展。各國(guó)密集出臺(tái)人工智能及

大模型的支持和監(jiān)管政策03大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型12圖3

國(guó)家層面人工智能與大模型的相關(guān)政策匯總（二）監(jiān)管與治理世界主要經(jīng)濟(jì)體如美國(guó)、歐盟和英國(guó)均對(duì)大模型采取了監(jiān)管措施，在引領(lǐng)

AI發(fā)展和管理風(fēng)險(xiǎn)方面均展現(xiàn)出積極態(tài)度，但具體監(jiān)管策略和方法存在差異。美國(guó)只是在現(xiàn)有立法框架內(nèi)進(jìn)行規(guī)制，沒(méi)有在聯(lián)邦層面通過(guò)專(zhuān)門(mén)針對(duì)大模型的綜人工智能發(fā)展期大模型發(fā)展期大模型起步期《中華人民共和國(guó)國(guó)民

經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四

個(gè)五年規(guī)劃和2035年

遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出推

動(dòng)新一代人工智能前沿

理論突破，學(xué)習(xí)推理與

決策、自然語(yǔ)言識(shí)別處

理等領(lǐng)域創(chuàng)新?！秶?guó)家新一代人工智能標(biāo)

準(zhǔn)體系建設(shè)指南》加強(qiáng)人

工智能領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化頂層設(shè)

計(jì)，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)技

術(shù)研發(fā)和標(biāo)準(zhǔn)制定，推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)

發(fā)展。人工智能

起步期2024年

1月《“數(shù)據(jù)要素

×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024-

2026年）》提出支持開(kāi)展通用人工智能大模型和垂直領(lǐng)域人工智能大模型訓(xùn)練?！吨泄仓醒朕k公廳

國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于加快公共數(shù)據(jù)

資源開(kāi)發(fā)利用的意見(jiàn)》提

出充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素放大、

疊加、倍增效應(yīng)，做強(qiáng)做

優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟(jì)?！渡虾Ｊ型苿?dòng)人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施（2023-2025年）》提出營(yíng)造通用

人工智能創(chuàng)新生態(tài)，加快打造人工智能世界級(jí)產(chǎn)業(yè)集群。《新產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)航工程實(shí)施方案（2023—2035

年）》提出研制大數(shù)據(jù)、算力、人工智能等新興數(shù)字領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)?！丁笆濉眹?guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》

提出培育人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動(dòng)人工智能

技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用。2015年7月《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》提出加快人工智能核心技術(shù)突破?！渡钊雽?shí)施“東數(shù)西算”

工程加快構(gòu)建全國(guó)一體

化算力網(wǎng)的實(shí)施意見(jiàn)》

推動(dòng)建設(shè)東中西部算力

一體化協(xié)同的算力網(wǎng)。《生成式人工智能服務(wù)管

理暫行辦法》提出促進(jìn)生

成式人工智能技術(shù)發(fā)展的具體措施。2017年7月《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》全面系統(tǒng)部署人工智能發(fā)展。大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告2024年9月2023年12月2023年8月2021年3月2023年

11月2016年

11月2023年7月2020年7月目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型13合性立法。歐盟通過(guò)了《人工智能法案》對(duì)人工智能進(jìn)行監(jiān)管，在全球人工智能治理中領(lǐng)先。英國(guó)部分現(xiàn)存的法律法規(guī)已經(jīng)涵蓋了對(duì)人工智能的規(guī)定，早在2018年，英國(guó)通過(guò)了《數(shù)據(jù)保護(hù)法》；2021年5月通過(guò)關(guān)注AI倫理的《自

動(dòng)決策系統(tǒng)的倫理、透明度與責(zé)任框架》；2023年3月，英國(guó)出臺(tái)《創(chuàng)新型

人工智能監(jiān)管》白皮書(shū)推動(dòng)人工智能發(fā)展；2023年10

月，英國(guó)議會(huì)頒布了《在

線安全法案》保護(hù)用戶安全。我國(guó)對(duì)大模型的監(jiān)管現(xiàn)狀體現(xiàn)在多個(gè)層面，涉及網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、個(gè)人信息保護(hù)等關(guān)鍵領(lǐng)域。2023年1月國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等部門(mén)聯(lián)合頒布《互

聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》，針對(duì)深度合成服務(wù)，要求服務(wù)提供者和技

術(shù)支持者依法進(jìn)行安全評(píng)估和算法備案。2023年8月生效的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》是我國(guó)針對(duì)生成式人工智能服務(wù)領(lǐng)域的首部法律法規(guī)，提出了分類(lèi)分級(jí)監(jiān)管的要求，并明確了服務(wù)提供者和技術(shù)支持者在內(nèi)容管理、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、用戶權(quán)益保護(hù)等方面的責(zé)任。此外，我國(guó)還在積極推進(jìn)全國(guó)層面的人工智能專(zhuān)門(mén)立法?！度斯ぶ悄芊ǎú莅福芬蚜腥雵?guó)務(wù)院2023年立法工作

計(jì)劃，預(yù)示著未來(lái)將有更加全面和系統(tǒng)的法律框架來(lái)指導(dǎo)人工智能及大模型的發(fā)展。總體來(lái)看，全球大模型監(jiān)管正處于快速發(fā)展和完善階段，各國(guó)根據(jù)自身的法律體系和社會(huì)需求，制定了相應(yīng)的監(jiān)管政策和法規(guī)。我國(guó)也在積極構(gòu)建符合國(guó)情的大模型監(jiān)管體系，通過(guò)立法和行業(yè)規(guī)范的制定，推動(dòng)大模型技術(shù)的合規(guī)發(fā)展，

并逐步與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)接軌。隨著技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì)的發(fā)展，大模型監(jiān)管將繼續(xù)適應(yīng)新的挑戰(zhàn)，以確保技術(shù)的安全、可靠和倫理應(yīng)用。（三）我國(guó)大模型合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)的制定2024年6月，工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦、國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)委等四部門(mén)聯(lián)合印發(fā)《國(guó)家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南（2024

版）》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《指南》）

。提出到

2026年，我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)與產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新的聯(lián)動(dòng)水平持續(xù)提升，新制定國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)50項(xiàng)以上，引領(lǐng)人工智大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型14能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)體系加快形成?！吨改稀分饕獌?nèi)容涵蓋了人工智能產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀分析、總體要求、建設(shè)目標(biāo)、工作原則、建設(shè)思路、重點(diǎn)方向

和保障措施等多個(gè)方面，

并明確了關(guān)鍵技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)成果的具體目標(biāo)，標(biāo)志

著中國(guó)在人工智能領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化工作的重要進(jìn)展。《指南》將推動(dòng)人工智能

產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新與標(biāo)準(zhǔn)化的聯(lián)動(dòng)，加強(qiáng)跨行業(yè)、跨

領(lǐng)域的協(xié)同，

有助于提升中國(guó)在全球人工智能產(chǎn)業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力和影響力。BF系統(tǒng)軟件BG開(kāi)發(fā)框架BB智能芯片BC智能傳感器BD計(jì)算設(shè)備BE算力中心BA基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)（一）科技巨頭企業(yè)的投資熱潮從自動(dòng)駕駛到醫(yī)療診斷，從智能客服到金融科技，大模型正在逐步改變?nèi)藗兊腁A術(shù)語(yǔ)AD管理AB參考架構(gòu)AE可持續(xù)AC測(cè)試評(píng)估大模型引發(fā)科技巨頭的投資熱潮和

人才需求的持續(xù)增長(zhǎng)FB治理FA

安全BH軟硬件協(xié)同04大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告圖4

中國(guó)人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)圖DA智能機(jī)器人DD數(shù)字人CA機(jī)器學(xué)習(xí)CD

自然語(yǔ)言處理CG生物特征識(shí)別CJ群體智能CL具身智能CI智能體CF計(jì)算機(jī)視覺(jué)CC大模型DB智能運(yùn)載工具DC智能移動(dòng)終端DE智能服務(wù)CB知識(shí)圖譜CH

人機(jī)混合增強(qiáng)智能CE智能語(yǔ)音CK跨媒體智能軟件平臺(tái)硬件平臺(tái)數(shù)據(jù)EJ智能教育EB智能家居EF智能能源EC智能城市EG智能環(huán)保EK智能醫(yī)療ED科學(xué)智算EH智能金融EI智能物流EL智能交通EA智能制造EE智能農(nóng)業(yè)EM智能文旅D智能產(chǎn)品

與服務(wù)E行業(yè)應(yīng)用C關(guān)鍵技術(shù)B基礎(chǔ)支撐F安全/治理目關(guān)卞,目●IC工信安全A基礎(chǔ)共性

數(shù)字化轉(zhuǎn)型15生活和工作方式，這也使投資者看到了其中的巨大商機(jī)，投資者對(duì)于大模型的未來(lái)發(fā)展充滿了信心，紛紛將資金投入到這個(gè)領(lǐng)域。谷歌、亞馬遜、微軟、阿里巴巴和聯(lián)想等全球知名的科技巨頭都已經(jīng)在大模型領(lǐng)域進(jìn)行了布局和投資，通過(guò)設(shè)立專(zhuān)門(mén)的研發(fā)機(jī)構(gòu)、招募頂尖的研究團(tuán)隊(duì)、投入巨額的研發(fā)經(jīng)費(fèi)，積極推動(dòng)大模型技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。這些科技巨頭在大模型領(lǐng)域的投資主要集中在以下幾個(gè)方面：一是基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)，包括模型結(jié)構(gòu)、算法優(yōu)化、訓(xùn)練技術(shù)等方面的研究；二是應(yīng)用研發(fā)，將大模型技術(shù)應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，如智能客服、智能推薦、自動(dòng)駕駛等；三是生態(tài)建設(shè)，通過(guò)建立開(kāi)放平臺(tái)、發(fā)布開(kāi)源工具、提供技術(shù)支持等方式，吸引更多的開(kāi)發(fā)者使用大模型技術(shù)，共同推動(dòng)大模型生態(tài)的發(fā)展。微軟在2019年向OpenAI投資了10億美元，并在2023年年初再次宣布向

OpenAI投資100億美元。在云計(jì)算、辦公軟件、搜索引擎等方面開(kāi)展大模型

應(yīng)用均有大手筆投資。谷歌不僅推出了自己的大模型

PaLM2，還向人工智能公司Anthropic投資至多20億美元，以加強(qiáng)與微軟的競(jìng)爭(zhēng)力。亞馬遜投資40

億美元支持Anthropic的基礎(chǔ)模型開(kāi)發(fā)，Anthropic的產(chǎn)品Claude被認(rèn)為是

GPT-4的重要競(jìng)品。國(guó)內(nèi)云計(jì)算巨頭與大模型創(chuàng)企之間的投資與合作表現(xiàn)活躍。阿里巴巴已經(jīng)投資了5家國(guó)產(chǎn)大模型企業(yè)（截至2024年3月）

，分別是月之暗面、MiniMax、

智譜AI、百川智能和零一萬(wàn)物，尤其是在

MiniMax

和月之暗面這兩筆大規(guī)

模融資中，阿里巴巴是主要的投資方。騰訊投資了智譜AI、MiniMax和百川智能3家，其中對(duì)百川智能、智譜AI的投資是與阿里共同參投。聯(lián)想投資了

relnventAI、XSquare和諾諦智能等大模型企業(yè)，

其中relnventAI

由聯(lián)想創(chuàng)投獨(dú)家投資，諾諦智能是由聯(lián)想孵化并投資的行業(yè)大模型及應(yīng)用企業(yè)。聯(lián)想集團(tuán)在智能化時(shí)代的轉(zhuǎn)型變革過(guò)程中，根據(jù)自身特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，將大模型投資作為人工智能領(lǐng)域的重要布局。聯(lián)想基于AI原生技術(shù)架構(gòu)的技術(shù)突破，打造了針對(duì)特定行業(yè)或企業(yè)場(chǎng)景的聯(lián)想“智能體”，并形成了端到端的行業(yè)解決大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型16方案，提供基于企業(yè)智能體的評(píng)估、部署、監(jiān)控和運(yùn)營(yíng)等一站式服務(wù)，并可以迅速通過(guò)API實(shí)現(xiàn)與外部應(yīng)用融合，形成了企業(yè)智能體系統(tǒng)性解決方案。（二）人才需求的持續(xù)增長(zhǎng)隨著大模型技術(shù)的快速發(fā)展，特別是在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，對(duì)于具備深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等專(zhuān)業(yè)技能的人才需求呈現(xiàn)出爆炸

性增長(zhǎng)。大模型優(yōu)秀人才缺口大，主要有以下幾個(gè)原因：一是行業(yè)對(duì)于能夠?qū)⒋竽Ｐ图夹g(shù)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景的高端技術(shù)人才有著迫切的需求；二是大模型生態(tài)不僅需要單一領(lǐng)域的專(zhuān)家，更需要跨學(xué)科知識(shí)融合的人才；三是大模型技術(shù)在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，增加了對(duì)具備相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)和技能的人才的需求。為了滿足日益增長(zhǎng)的人工智能產(chǎn)業(yè)需求，近年來(lái)國(guó)內(nèi)通過(guò)政策鼓勵(lì)和高校人才培養(yǎng)等措施，加快培養(yǎng)人工智能創(chuàng)新型人才。如

2023

年11

月，上海市印發(fā)《上

海市推動(dòng)人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施（2023-2025年）》，包括優(yōu)先推薦大模型創(chuàng)新重點(diǎn)人才納入國(guó)家和本市相關(guān)高層次人才計(jì)劃，重點(diǎn)支持大模型相關(guān)緊缺技能人才落戶，組織企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)聯(lián)合培養(yǎng)跨學(xué)科大模型人

才等。大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型17隨著大模型應(yīng)用逐漸廣泛、商業(yè)化逐漸落地，大模型發(fā)展的關(guān)鍵要素均發(fā)生變化，它們相互關(guān)聯(lián)、相互促進(jìn)，共同推動(dòng)著大模型的發(fā)展。01關(guān)鍵要素大模型具有海量參數(shù)和復(fù)雜架構(gòu)，是一種用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)的模型，擁有強(qiáng)大的處理能力和表征能力。大模型關(guān)鍵要素具體包括基礎(chǔ)層、模型層、應(yīng)用層和保障層。大模型以數(shù)據(jù)、算力、算法和工具為基礎(chǔ)支撐，借助數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、評(píng)估優(yōu)化、服務(wù)平臺(tái)、插件等大模型輔助工具，由大模型供應(yīng)商開(kāi)發(fā)出基礎(chǔ)大模型或行業(yè)大模型，

再由大模型應(yīng)用服務(wù)商與用戶一起將其延伸至制造業(yè)、金融、醫(yī)療、交通等下

游場(chǎng)景應(yīng)用，切入個(gè)人或企業(yè)的實(shí)際場(chǎng)景。第二章大模型2.0階段

的關(guān)鍵要素大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告基礎(chǔ)篇目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型18標(biāo)準(zhǔn)框架共性標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)支撐標(biāo)準(zhǔn)

關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品與服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)賦能工業(yè)軟件排產(chǎn)

供應(yīng)鏈…模型安全應(yīng)用安全基礎(chǔ)大模型數(shù)據(jù)隱私語(yǔ)音

圖像

視頻VR/AR

多模態(tài)代碼算法公正可持續(xù)發(fā)展數(shù)據(jù)多元化和包容錯(cuò)參數(shù)調(diào)節(jié)器價(jià)值對(duì)齊特征向量較準(zhǔn)私有化數(shù)據(jù)集壓縮與加速器代碼與解釋?zhuān)R(shí)探索圖5大模型生態(tài)關(guān)鍵要素02基礎(chǔ)層在大模型的發(fā)展過(guò)程中，數(shù)據(jù)、算力、算法和工具是大模型發(fā)展的基礎(chǔ)和支撐。數(shù)據(jù)作為大模型能力的來(lái)源，數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)將持續(xù)發(fā)展，數(shù)據(jù)版權(quán)化意識(shí)不斷增強(qiáng)，推動(dòng)數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的法律法規(guī)建設(shè)不斷完善，確保數(shù)據(jù)的合法合規(guī)使用。算力是模型落地的物質(zhì)基礎(chǔ)，國(guó)家正在建設(shè)算力網(wǎng)絡(luò)，

以智算為主的異構(gòu)算力結(jié)構(gòu)得到發(fā)展，為大模型提供了強(qiáng)大的計(jì)算支持，也為人工智能的廣泛應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。算法是大模型的骨架，它們定義了模型的學(xué)習(xí)方式和決策過(guò)程，算法的創(chuàng)新和優(yōu)化直接關(guān)系到大模型的性能和智能水平。隨著深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法的不斷進(jìn)步，大模型的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)性將得到顯著提升。AI芯片算力中心算力調(diào)度平臺(tái)算力網(wǎng)，架構(gòu)計(jì)算大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告分布式能

源管理大規(guī)模

儲(chǔ)能異構(gòu)數(shù)據(jù)調(diào)度深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)企業(yè)大模型行業(yè)大模型以人為本技術(shù)向善面向未來(lái)綜合交通

管理公共交通服務(wù)設(shè)備預(yù)測(cè)

性運(yùn)維生產(chǎn)流程優(yōu)化數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、脫敏

數(shù)據(jù)處理服務(wù)等會(huì)社應(yīng)用層基礎(chǔ)安全數(shù)據(jù)安全目關(guān)卞,目●IC工信安全個(gè)人大模型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型倫理治理安全保障開(kāi)源數(shù)據(jù)集保障層數(shù)字

人模型層基礎(chǔ)層制造業(yè)客戶服務(wù)智能投研智能出行智能投顧輔助診療智能診療醫(yī)療影像19虛擬

IP算力算法金融交通能源醫(yī)療工具客服游戲運(yùn)維辦公辦公學(xué)習(xí)娛樂(lè)圖紙工藝工具…………（一）數(shù)據(jù)不同場(chǎng)景、任務(wù)對(duì)大模型能力的不同需求，需要不同來(lái)源的數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料，其版權(quán)化服務(wù)模式流行，將極大推動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。?

對(duì)數(shù)據(jù)數(shù)量、質(zhì)量、樣態(tài)產(chǎn)生豐富需求訓(xùn)練集的質(zhì)量直接影響著大模型訓(xùn)練的成本與結(jié)果。隨著市場(chǎng)對(duì)大模型能力要求的不斷增加,對(duì)高質(zhì)量、精細(xì)化、定制化的數(shù)據(jù)需求日益凸顯。對(duì)于文本類(lèi)

數(shù)據(jù)集與圖像數(shù)據(jù)集,基于分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、序列標(biāo)注等不同的任務(wù)也表現(xiàn)出不同樣態(tài)。AR、自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景的出現(xiàn)，實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)采集和數(shù)

據(jù)自動(dòng)標(biāo)注的技術(shù)亦在快速發(fā)展。?

數(shù)據(jù)來(lái)源豐富、數(shù)據(jù)工具發(fā)展大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來(lái)源愈發(fā)豐富，數(shù)據(jù)構(gòu)建的主體由大模型建設(shè)商、數(shù)據(jù)服務(wù)商逐漸向個(gè)人、企業(yè)、行業(yè)主體發(fā)展。數(shù)據(jù)構(gòu)建由通用向私域延伸，個(gè)人、企業(yè)、行業(yè)構(gòu)建私域數(shù)據(jù)集的意識(shí)加強(qiáng)。這些推動(dòng)了數(shù)據(jù)建設(shè)平臺(tái)的發(fā)展，數(shù)據(jù)

傳輸、整理的工具軟件愈發(fā)豐富、便捷。?

數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展將推動(dòng)數(shù)據(jù)版權(quán)化數(shù)據(jù)交易將推動(dòng)數(shù)據(jù)建設(shè)平臺(tái)與數(shù)據(jù)交易方式逐漸完善，數(shù)據(jù)版權(quán)化意識(shí)加強(qiáng)，數(shù)據(jù)付費(fèi)成為未來(lái)趨勢(shì)，定制訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的需求激增。根據(jù)Cognilytica數(shù)據(jù)，2021年全球人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)市場(chǎng)需求約為42億美元，預(yù)計(jì)到

2027年這一

需求將增長(zhǎng)到220億美元，2021-2027年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）達(dá)32%。?

數(shù)據(jù)治理仍須加強(qiáng)推動(dòng)構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)的同時(shí)要加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理。從企業(yè)來(lái)看，大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)治理工作面臨著數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多、數(shù)據(jù)管理效率低的挑戰(zhàn)，

目前尚未出現(xiàn)通用、可靠的數(shù)據(jù)管理工具，數(shù)據(jù)治理僅是企業(yè)的單兵作戰(zhàn)。同時(shí)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理也是保障國(guó)家安全、社會(huì)穩(wěn)定和公民權(quán)益的迫切需要。企業(yè)數(shù)據(jù)如大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型20何合理合規(guī)，并能保障數(shù)據(jù)所有者的利益，將是未來(lái)行業(yè)大模型發(fā)展的關(guān)鍵。?

數(shù)據(jù)安全需要堅(jiān)實(shí)保障數(shù)據(jù)安全關(guān)系到企業(yè)的運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定、業(yè)務(wù)發(fā)展以及聲譽(yù)維護(hù)。企業(yè)不僅要健全數(shù)據(jù)安全管理系統(tǒng)，更要加強(qiáng)安全技術(shù)如加密、訪問(wèn)控制等的研發(fā)與應(yīng)用。數(shù)據(jù)安全更是涉及國(guó)家安全、社會(huì)穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及公民權(quán)益的重要議題。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)安全保障將愈發(fā)重要，從立法和執(zhí)法角度加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)安

全的監(jiān)管勢(shì)在必行。（二）算力算力是大模型落地的物質(zhì)基礎(chǔ)，大模型對(duì)算力的強(qiáng)需求推動(dòng)異構(gòu)算力技術(shù)發(fā)展。?

算力需求涌現(xiàn)，智算將成主流在大模型落地之前，基于CPU芯片的基礎(chǔ)算力是日常計(jì)算的主要支持，基于超級(jí)計(jì)算機(jī)的超算算力主要應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算與工程計(jì)算等高端領(lǐng)域。隨著大模型的廣泛應(yīng)用，支撐人工智能應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的智能算力（基于GPU和NPU

芯片）將成為主要算力。據(jù)預(yù)測(cè)，2022-2027年中國(guó)智能算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到33.9%，同期通用算力規(guī)模年復(fù)合增長(zhǎng)率為16.6%。我國(guó)智能算力需求的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)超過(guò)

通用算力增加速度。?

異構(gòu)算力技術(shù)得到發(fā)展大模型面對(duì)不同場(chǎng)景的挑戰(zhàn)，高效計(jì)算成為迫切要求，在此背景下，以CPU、GPU、FPGA、ASIC等多種算力協(xié)同的異構(gòu)算力處理體系,因?yàn)榫哂卸鄻有?、靈活性、高效性等優(yōu)點(diǎn)正在嶄露頭角。?

算力服務(wù)方式走向多元大模型落地應(yīng)用的前提是算力基礎(chǔ)設(shè)施的搭建。目前，企業(yè)應(yīng)用大模型，如果大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型2120202021

2022

20232024202520262027來(lái)源：IDC圖6中國(guó)智能算力規(guī)模與預(yù)測(cè)圖采用純自建算力設(shè)施的方式，將面臨軟硬件采購(gòu)、機(jī)房搭建、系統(tǒng)運(yùn)維等困難，容易陷入投入高、回報(bào)低的困境。購(gòu)買(mǎi)云算力，將成為企業(yè)突圍算力壁壘的有效途徑。私有云在維護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)隱私和業(yè)務(wù)安全的技術(shù)上，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供基本的計(jì)算服務(wù)，公有云可以彌補(bǔ)私有云算力的不足，在通用的場(chǎng)景下進(jìn)一步滿

足計(jì)算要求，以“私有云+公有云”的方式搭建自身混合算力將成為企業(yè)搭建

算力的通用范式。與企業(yè)算力需求相應(yīng)，異構(gòu)算力的交易將從硬件向云端算力拓展，交易方式將從“一次性交付”向“按需訂閱、按量計(jì)費(fèi)”轉(zhuǎn)變。算力服務(wù)將從算力本身向AI服務(wù)、中間件服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)等配套服務(wù)發(fā)展，并與它們綁定。隨著大模型的廣泛運(yùn)用，特定場(chǎng)景對(duì)異構(gòu)算力的要求將愈發(fā)提高，但搭建算力以滿足

應(yīng)用的過(guò)程將愈發(fā)簡(jiǎn)單?；诖竽Ｐ蛯?duì)異構(gòu)算力的依賴，異構(gòu)算力提供商將成為大模型及智能體服務(wù)生態(tài)的重要一員。已經(jīng)有異構(gòu)算力提供商，如聯(lián)想，搭建了可訂閱的、一站全包的“臻算服務(wù)2.0”。算力價(jià)格與服務(wù)能力將成為未來(lái)異構(gòu)算力提供商的主要競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。單位：EFLOPS

1117.4大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●lc工信安全497.1259.9812.5

數(shù)字化轉(zhuǎn)型616.6414.1155.275.022（三）算法算法是大模型的骨架。當(dāng)前大模型的主流架構(gòu)仍是Transformer，其推理過(guò)程的無(wú)法解釋性與結(jié)果的不可控性無(wú)法得到完全解決，未來(lái)融合檢索增強(qiáng)生成(即

RAG)+知識(shí)圖譜的架構(gòu)或?qū)⒊蔀樾鲁绷鳌?

Transformer仍是當(dāng)前大模型的主流架構(gòu)大模型的快速崛起，主要?dú)w功于Transformer在自然語(yǔ)言處理任務(wù)上的突破。從技術(shù)架構(gòu)上看，Transformer架構(gòu)是當(dāng)前大模型領(lǐng)域主流的算法架構(gòu)基礎(chǔ)，

雖然有Megabyte、RetNet等挑戰(zhàn)者的出現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)的大部分算法主要還是在Transformer的基礎(chǔ)上創(chuàng)新，整個(gè)行業(yè)的底層算法發(fā)展開(kāi)始放緩。圖7LLM進(jìn)化圖來(lái)源：《HarnessingthePowerofLLMsinPractice:ASurveyonChatGPTandBeyond》大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型23?LLM輸出準(zhǔn)確性有所提高，RAG應(yīng)用廣泛基于Transfomer算法本身的復(fù)雜性，大模型算法內(nèi)部決策過(guò)程是黑箱的，其輸出的結(jié)果具有無(wú)法解釋性與不可控性，可能會(huì)帶來(lái)算法歧視、信息泄露、模型幻覺(jué)等諸多問(wèn)題。隨著大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高、訓(xùn)練方式的優(yōu)化，

目前

LLM框架下模型輸出的正確性已經(jīng)得到有效提高。RAG是當(dāng)前火熱的LLM應(yīng)用方案。

RAG即Search+LLM，即從外掛知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行信息檢索，并將檢索到的信息注入

LLM

提示中，以得到最終答案。這種基于外部知識(shí)庫(kù)檢索增強(qiáng)的生成模型，其結(jié)果有一定依據(jù)、更加可控，

目前已

經(jīng)有越來(lái)越多的應(yīng)用實(shí)例。（四）工具為了讓更多的企業(yè)、開(kāi)發(fā)者可以便捷地將大模型應(yīng)用于自身業(yè)務(wù)，全面完善的大模型工具鏈應(yīng)運(yùn)而生。工具鏈包含大模型訓(xùn)練框架、模型社區(qū)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具、模型試驗(yàn)與評(píng)估、模型試驗(yàn)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型部署、模型監(jiān)控與可監(jiān)控平臺(tái)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)等等，可以大致分為服務(wù)于模型開(kāi)發(fā)者的模型訓(xùn)練工具、模型調(diào)用工具和服務(wù)于模型應(yīng)用者的一體化模型服務(wù)平臺(tái)。大模型工具不斷發(fā)Megatron-LMDeepSpeedMindSporePETFairScaleParallelFormersMegatron是由

NVIDIA

開(kāi)發(fā)的用

于

研究大規(guī)模訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型，支持

Transformer模

型

的

模型并行和多節(jié)點(diǎn)預(yù)

訓(xùn)練。DeepSpeed

是微軟的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，能訓(xùn)練具有數(shù)十億或數(shù)萬(wàn)億個(gè)參數(shù)的密集或稀

疏模型，有出色的

系統(tǒng)吞吐量,以低成本實(shí)現(xiàn)了模型極致壓

縮。MindSporePET是

一

款

基

于

MindSpore

框架的大模型低參微調(diào)套件，提供了豐富的模型庫(kù)和預(yù)訓(xùn)練模型供用戶直接使用，還支持多種數(shù)據(jù)預(yù)處理、增強(qiáng)方式和多種

分布式訓(xùn)練策略。FairScale是一個(gè)用

于高性能和大規(guī)模訓(xùn)

練

的

PyTorch

擴(kuò)

展

庫(kù)，支持用戶能夠以最小的認(rèn)知代價(jià)理解和使用該工具，在擴(kuò)展和效率方面提供了

最佳性能。Parallel

Formers

是

一個(gè)基于

Megatron-

LM

的庫(kù)。

它與

Huggingface庫(kù)很好地集成在一起。目前

它只支持推理。千帆大模型平臺(tái)千帆大模型平臺(tái)是百度提供的生成式AI生產(chǎn)及應(yīng)用全流程

開(kāi)發(fā)工具平臺(tái)，該平臺(tái)接入國(guó)內(nèi)外33個(gè)大模型。在Prompt工程化方面，上線了103個(gè)Prompt模板，覆蓋對(duì)話、游戲、編程、寫(xiě)作十余個(gè)場(chǎng)景。智能體開(kāi)發(fā)與運(yùn)行平臺(tái)聯(lián)想智能體開(kāi)發(fā)與運(yùn)行平臺(tái)是聯(lián)想開(kāi)發(fā)的

一

個(gè)智能服

務(wù)平臺(tái)。采用組件化AI應(yīng)用構(gòu)建，用戶可以按需選擇

Prompts、RAG、FunctionCalling的服務(wù)，

將多組件自由整合，是聯(lián)想打造的一站式交付的企業(yè)智能體建設(shè)平臺(tái)。模型訓(xùn)練工具大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告圖8

模型工具分類(lèi)舉例一體化模型服務(wù)平臺(tái)目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型24展，將逐漸降低大模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)的技術(shù)門(mén)檻，使得大模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)流程愈發(fā)簡(jiǎn)單。03模型與應(yīng)用通用大模型與行業(yè)大模型是行業(yè)的基座，模型數(shù)量激增，模型市場(chǎng)尚未收斂，商業(yè)化落地將成為模型生存競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。企業(yè)大模型服務(wù)于企業(yè)生產(chǎn)全場(chǎng)景，已經(jīng)初步形成了以大模型服務(wù)商為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。基于個(gè)人大模型的產(chǎn)品已經(jīng)如

雨后春筍般出現(xiàn)。（一）通用大模型與行業(yè)大模型繼續(xù)發(fā)展?

通用大模型數(shù)量尚未收斂受到

GPT的沖擊，不少科技巨頭企業(yè)均嘗試以其自身的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建通用大模型。各家通用大模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)、參數(shù)量、訓(xùn)練框架、任務(wù)能力等方面互相比拼，

整體向更大參數(shù)、更高精度、更強(qiáng)能力方向發(fā)展。雖然通用大模型在廣泛的任務(wù)上均展現(xiàn)出穩(wěn)定且強(qiáng)大的性能，但不同通用大模型在不同任務(wù)下的能力仍有不同。目前，使用者需要在眾多的通用大模型中，同時(shí)考察大模型在特定任務(wù)中微調(diào)后的能力及在通用任務(wù)中的能力，最終確認(rèn)使用的通用大模型。在產(chǎn)業(yè)激烈競(jìng)爭(zhēng)背景下，通用大模型建設(shè)商，可以在模型通用能力的基礎(chǔ)上打造模型的特殊能力，也可以打造一體化的通用智能體平臺(tái)，構(gòu)建模型應(yīng)用生態(tài)。大模型只有在市場(chǎng)中被選擇，才能在激烈競(jìng)爭(zhēng)中生存。?

行業(yè)大模型需要繼續(xù)錘煉行業(yè)大模型是針對(duì)特定行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的預(yù)訓(xùn)練大模型，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源涵蓋通用公域數(shù)據(jù)與行業(yè)數(shù)據(jù)。目前，制造、金融、醫(yī)療、游戲、法律、交通等行業(yè)均憑借各自獨(dú)特的場(chǎng)景需求，搭建了行業(yè)大模型。這些行業(yè)大模型的意義在于深入理解和滿足行業(yè)的特殊場(chǎng)景，為行業(yè)智能化、高效化發(fā)展提供有力支撐。大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型25未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，更多行業(yè)將構(gòu)建出符合自身發(fā)展需要的行業(yè)大模型。然而，行業(yè)大模型的發(fā)展仍面臨著諸多嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。首要問(wèn)題便是缺乏充足且高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于已經(jīng)構(gòu)建行業(yè)大模型的行業(yè)而言，數(shù)據(jù)庫(kù)需要不斷得到補(bǔ)充和完善，

以適應(yīng)行業(yè)的快速發(fā)展和變化。對(duì)于尚未構(gòu)建行業(yè)大模型的行業(yè)，若無(wú)企業(yè)牽頭并提供豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和資源，構(gòu)建符合行業(yè)需求的數(shù)據(jù)庫(kù)將變得尤為困難。其次，由于行業(yè)大模型無(wú)法給出可靠、可控的輸出，這給那些需要精確、唯一數(shù)據(jù)的生產(chǎn)場(chǎng)景帶來(lái)了潛在風(fēng)險(xiǎn)。目前，大模型基于Transformer架構(gòu)尚無(wú)法根本解決這一問(wèn)題，只能通過(guò)不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)與訓(xùn)練方法，努力提高模型輸出的準(zhǔn)確性。（二）企業(yè)大模型商業(yè)化加速落地企業(yè)大模型是利用企業(yè)自身的知識(shí)庫(kù)并結(jié)合企業(yè)的使用場(chǎng)景,根據(jù)需求對(duì)基礎(chǔ)大模型進(jìn)行了充分的優(yōu)化調(diào)整和自有知識(shí)庫(kù)訓(xùn)練,可廣泛應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的定制化、本地化或混合方式部署的大模型。大模型經(jīng)過(guò)企業(yè)知識(shí)庫(kù)的訓(xùn)練和優(yōu)化，可以應(yīng)用于經(jīng)營(yíng)管理、研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理等企業(yè)AgentLLM合同審核

服務(wù)派單CRM

ITSM大模型出現(xiàn)之后的應(yīng)用架構(gòu)大模型出現(xiàn)之前的應(yīng)用架構(gòu)大模型是企業(yè)的大腦，Agent

基于大模型自動(dòng)理解意圖，計(jì)劃分解，調(diào)用企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)，完成多種任務(wù)每個(gè)AI模型只能完成特定任務(wù)，業(yè)務(wù)應(yīng)用系

統(tǒng)按需調(diào)用AI模型大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告圖9

大模型出現(xiàn)前后的應(yīng)用架構(gòu)變化產(chǎn)品推薦PMS產(chǎn)品推薦模型智能派單

模型備件需求預(yù)測(cè)模型CRMITSMSCM…………目關(guān)卞,目●lc工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型26生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的核心流程，為企業(yè)數(shù)字化重構(gòu)、智能化運(yùn)營(yíng)提供驅(qū)動(dòng)力。以企業(yè)知識(shí)庫(kù)訓(xùn)練的大模型，可以泛化應(yīng)用于零售、政務(wù)、教育、金融和制造等諸多領(lǐng)域，雖然目前仍處在初級(jí)探索階段，但已經(jīng)初步形成了以智能體服務(wù)商為主導(dǎo)的商業(yè)生態(tài)，將會(huì)是大模型最具價(jià)值的應(yīng)用方向之一。（三）個(gè)人大模型產(chǎn)品大量出現(xiàn)基于個(gè)人私域數(shù)據(jù)訓(xùn)練，并能依據(jù)個(gè)人使用習(xí)慣、偏好和需求提供個(gè)性化服務(wù)的大模型是個(gè)人大模型?；趥€(gè)人大模型的應(yīng)用軟件已經(jīng)如雨后春筍般出現(xiàn)，在工作與生活場(chǎng)景中為用戶賦能。隨著大模型能力的增強(qiáng)和算力芯片的發(fā)展，嵌入個(gè)人大模型的個(gè)人AI終端產(chǎn)品也已誕生。個(gè)人大模型落地背后涉及硬件、軟件的技術(shù)革新，將個(gè)人終端產(chǎn)品拉入新的競(jìng)爭(zhēng)賽道。04模型保障層大模型的發(fā)展離不開(kāi)堅(jiān)實(shí)的保障措施，合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)的建立是其發(fā)展的基礎(chǔ)支撐。在推進(jìn)過(guò)程中，數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用的安全保障必須全面到位，同時(shí)倫理治理亦

不容忽視，只有確保價(jià)值對(duì)齊，大模型才能實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。（一）產(chǎn)業(yè)合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)提供基礎(chǔ)框架人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。它確保技術(shù)發(fā)展先進(jìn)可靠，同時(shí)通過(guò)嚴(yán)格的安全與治理規(guī)范，保障技術(shù)應(yīng)用的安全性和倫理性，為產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展奠定基礎(chǔ)。人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系的建立主要從以下六個(gè)層面展開(kāi)。一是建立基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)。包括術(shù)語(yǔ)定義、參考架構(gòu)、測(cè)試評(píng)估、管理和可持續(xù)性等方面，為其他標(biāo)準(zhǔn)制定提供基礎(chǔ)和框架。二是建立基礎(chǔ)支撐標(biāo)準(zhǔn)。涉及數(shù)據(jù)、算力、算法等技術(shù)要大模型2.0產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告目關(guān)卞,目●IC工信安全

數(shù)字化轉(zhuǎn)型27求，為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。三是建立關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。包括文本、語(yǔ)音、圖像等人工智能技術(shù)規(guī)范，推動(dòng)技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新應(yīng)用。四是建立智能產(chǎn)品與服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。規(guī)范由人工智能技術(shù)形成的智能產(chǎn)品和服務(wù)模式，確保產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量與效能。五是建立行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。規(guī)范人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用技術(shù)要求，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展。六是建立安全和治理標(biāo)準(zhǔn)。包括人工智

能的安全要求和治理準(zhǔn)則，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供安全保障。推動(dòng)多層面標(biāo)準(zhǔn)的建立，可以形成一個(gè)全面、系統(tǒng)、高效的人工智能產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化體系，為人工智能產(chǎn)業(yè)的健康、快速發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的支撐。（二）數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用需要全面安全保障在模型應(yīng)用過(guò)程中，保障安全至關(guān)重要。必須采取一系列有效的安全措施，確保模型應(yīng)用的全過(guò)程都在安全可控的范圍內(nèi)進(jìn)行，從而為用戶提供更加可靠、