大模型专题：2024中国工业大模型行业发展研究报告

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今天分享的是：大模型专题：2024中国工业大模型行业发展研究报告

报告共计：42页

《2024中国工业大模型行业发展研究报告》对中国工业大模型行业进行了分析，主要内容包括：

1. 背景篇

- 基本概念：AI由基础层、技术层、应用层构成，大模型是具有大量参数和泛化能力的基础模型，通过预训练和微调获得特定能力，其本质是概率模型，具有不可解释性和幻觉问题。

- 工业应用可行性：工业领域已具备数据基础，通过向基础大模型投喂数据并进行定制开发等操作，可使其获得特定行业能力，解决部分垂直细分场景问题，但工业数据有其特殊性，大模型参数量通常在8 - 10亿左右较合适，且不存在万金油式的大模型。

2. 市场篇

- 主要玩家及切入点：包括互联网大厂、ICT企业等8类，多基于自身优势围绕应用场景切入市场，国内外企业在合作方和服务思路上存在差异。

- 产业价值流转：上游服务方集中，中游玩家多通过微调、RAG等服务，下游需求广阔但处于探索阶段，应用场景包括研发设计、生产制造等多个环节。

- 盈利模式：核心收费模式为定制化综合解决方案，也有软硬件一体产品等补充收费方式，未来可能有更多模式探索。

- 成长路径及产品服务架构：可能借鉴工业互联网平台的成长路径，产品服务架构分为基础底座 - 模型及服务 - 模型应用三层，提供预训练模型及相关服务。

3. 思考篇

- 竞争要素：短期看模型技术，长期看模型应用深度，不同阶段优势企业不同。

- 大小模型关系：工业大模型与小模型并存且协同融合赋能，大模型适用于创造类场景，小模型在质检等场景成熟。

- 平台化趋势：工业大模型服务走向平台化，形成垂直行业大模型 + 智能体 + 小模型 + 机理模型的调用方案。

- 数据拉通影响：产业数据拉通有利于资产化，助力大模型能力进化，对其在工业领域的应用广度和深度有益。

4. 附录篇：包括卡奥斯、格创东智等企业专家的项目实践经验分享及对趋势的思考，涉及客户服务、数据问题、模型应用难点及展望等内容。

以下为报告节选内容

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