项目编号： 人工智能行业 AI 大模型 SaaS 平台 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景........................ ..........................................48 3.2.1 模型训练模块.............................................................................50 3.2.2 模型评测模块................................................. ......................................78 4.2 大模型集成..........................................................................................80 4.2.1 模型选择与对比..........................................

Leadleo.com 工业大模型：大模型赋能，智启工业未来 头豹词条 报告系列 版权有问题？点此投诉 行业： 信息传输、软件和信息技术服务业 信息科技 罗雅菲 · 头豹分析师 2024-09-13 未经平台授权，禁止转载 行业定义 工业大模型是以智能制造和 工业4.0为背景，通过大模… 行业分类 按照工业大模型的模型形 态、技术特征的分类方式… 行业特征 工业大模型行业的特征包 括：1、准入门槛高，需要… 括：1、准入门槛高，需要… 发展历程 工业大模型行业 目前已达到 3个阶段 产业链分析 上游分析 中游分析 下游分析 行业规模 工业大模型行业规模 暂无评级报告 SIZE数据 政策梳理 工业大模型行业 相关政策 6篇 竞争格局 数据图表 摘要 工业大模型依托智能制造和工业4.0，通过大模型训练与小模型优化，形成多形态智能产品，解决工业问题。其发 展面临数据质量、模型复杂度等挑战，且高度依赖资本 技术进 步将深化大模型应用，但高成本也加速行业壁垒形成，市场增速或放缓。 行业定义[1] 工业大模型是以智能制造和工业4.0为背景，通过大模型对工业知识的训练和专业小模型对数据、算力和参 数的优化构成知识智能、业务智能、具身智能和体系智能等产品形态，应用于研发、生产、管理、服务和设备五 大场景来解决工业发展过程中的问题与需求的产业新形态。就目前的发展来看，工业大模型还存在面临诸多挑 战

撰写单位： 1 工业大模型应用报告 目 录 1. 大模型为工业智能化发展带来新机遇 .............................................................................................1 1.1. 大模型开启人工智能应用新时代 ................ ..................... 1 1.2. 大模型有望成为驱动工业智能化的引擎 ...................................................................................................... 3 1.3. 大模型应用落地需要深度适配工业场景 ................... ......................................... 4 2. 大模型和小模型在工业领域将长期并存且分别呈现 U 型和倒 U 型分布态势 .....................................6 2.1. 以判别式 AI 为主的小模型应用呈现倒 U 型分布 ........................................

税务行业标准大模型 基本情况 当下，人工智能正在成为全球数字技术创新的前沿领域。大模型 作为工业革命级的生产力工具，正在成为赋能百行千业向数智化跨越 升级的变革力量。为进一步落实数字化国家战略，推进产业数字化进 程，深度挖掘细分应用领域，打造具有差异化的企业级 AI 大模型，360 集团与中税集团合作共建了税务行业标准大模型，该模型旨在于解决 税务行业性、专业性问题。 税务行业标准大模型在人机交互、复杂内容和语言理解等方面， 具有强大的分析和学习能力，可以精准获取有效税务信息，高效处理 日常重复业务，在提高税收管理效率的同时，可以降低税收管理成本。 此外，大模型训练语料库涵盖了巨大的专业数据，其中包含中税 集团多年累积的超百万法规库、千万量级的案例判例、几万本税务电 子书，以及专家知识及实操案例等。 目前，税务行业标准大模型成为了税务这一垂直行业领域大模型 领域大模型 的典型应用，并在注册税务师考试中的成绩已经超越了 ChatGPT。凭 借其创新技术与应用表现，入选“北京市通用人工智能大模型行业应 用十大典型场景案例”。 技术简介 一、税务行业标准大模型的技术优势 2023 年以来，360 集团发布了自研认知型通用人工智能大模型— —360 智脑，成为引领企业级市场数智升级的重要驱动力。在应用方 面，360 集团与中

DeepSeek大模型及其企业应用实践 林子雨 副教授 厦门大学 DeepSeek 厦门大学大数据教学团队作品 2025年3月3日 每个人都可以读懂的大模型科普报告（企业篇） 厦门大学大数据教学团队 团队联系方式：ziyulin@xmu.edu.cn 国内高校大数据教学的重要贡献者 团队负责人：林子雨 副教授 年轻力量：核心成员全部46周岁以下 结构合理：教学型、科研型、实验工程师 1. 大模型：人工智能的前沿 2. 大模型产品 3. 大模型的行业应用 4. 企业大模型落地方案 5. 智能体的企业应用 6. 厂商提供的企业级大模型服务 7. 大模型典型应用案例 8. AIGC与企业应用实践 9. 大模型未来发展趋势 厦门大学大数据教学团队作品 1.大模型：人工智能的前沿 1.1 大模型的概念 1.2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 1 1.1 大模型的概念 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人 工智能模型。 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 参数数量庞大 训练数据量大 计算资源需求高 2020年，OpenAI公司推出了GPT-3，模型参数规模达到了1750亿。 2023年3月发布的GPT-4的参数规模是GPT-3的10倍以上，达到1

序言 PREFACE 工业大模型作为新一代人工智能技术与工业场景深度融合的结晶，正以前 所未有的速度重构制造业的智能化体系。随着第四次工业革命的推进，工业大 模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高等挑战 本较高等挑战。为此，行业迫切需要系统性的解决方案，以促进工业大模型技 术的有效落地与广泛应用。 本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答：工 业大模型与通用大模型有何不同？工业大模型的技术体系与关键技术何在？工 业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些？我国和全球工业大模型的产业 生态如何？ 针对上述问题，本书从多维度展开探讨： 聚焦创新：深度剖析工业大模型关键技术与产业机遇。 以案为 以案为鉴：解析高端装备、智能制造等领域的应用需求。 立足实践：详尽介绍工业大模型应用开发的实施路径。 前瞻布局：勾勒工业大模型标准化、生态化发展路径。 本书由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授总策划并 担任主编，撰写工作主要由博士团队承担，最后由仝晓萌副教授统稿完成。在 本书的编写过程中，得到了北京航空航天大学、深圳蚂蚁工场科技有限公司、 北京蚂蚁工场智造科技有限公司等单位及众多专家学者的大力支持与帮助，并

中国政务行业大模型发展洞察 ©2024 iResearch Inc. CONTENTS 目录 03 政务行业大模型发展趋势 Development trend 2 01 政务行业大模型发展背景 Overview 02 政务行业大模型发展路径 Interpretation 01 政务行业大模型发展背景 Overview 政务行业大模型概念界定 通用大模型基座结合 通用大模型基座结合政务行业数据，服务政务业务场景的专业模型 政务行业大模型是在通用大模型基础上结合政务行业专属数据和政务行业业务场景特征、为政务领域专业定制的专属行业大模型。 • 在部署模式上 ，政务行业大模型一般需要支持私有化部署 ，以满足政务数据安全性与合规性要求； • 在开发能力上 ，政务行业大模型需要具备定制化开发能力 ，以更好地适应不同政务场景的特殊要求； • 在服务能力上 ，政务行业大模型需要配备本地化服务团队 ，政务行业大模型需要配备本地化服务团队 ，以支持政务行业大模型的调优和长期维护。 政务行业大模型 定制化开发 私有化部署 基于现有大模型底座 ，在数据层借助政务领域通用 / 专有数 据 ，结合业务场景特点 ，对模型进行个性化定制 升级场景应用服务能力 将行业大模型能力与政务场景应用结合 ，进一步提升政府

基于大模型的具身智能系统综述 王文晟 1 谭 宁 1 黄 凯 1 张雨浓 1 郑伟诗 1 孙富春 2 摘 要 得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的 效果, 展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型, 基础模型 基础模型, 具身智能, 机器人 引用格式 王文晟, 谭宁, 黄凯, 张雨浓, 郑伟诗, 孙富春. 基于大模型的具身智能系统综述. 自动化学报, 2025, 51(1): 1−19 DOI 10.16383/j.aas.c240542 CSTR 32138.14.j.aas.c240542 Embodied Intelligence Systems Based on Large

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI：大模型掘金金融行业数据富矿 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 金融行业坐拥数据富矿，有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一 近期，多家金融机构、金融服务机构发布其 AI 大模型：彭博发布支持金融 领域的自然语言处理（NLP）任务的 BloombergGPT，中国农业银行推出类 ChatGPT 的大模型应用 ChatABC，中国工商银行发布了基于昇腾 AI 的金 融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于 AI 大模型的训练 和垂直领域应用至关重要，金 和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。 银行：大模型助力数据洞察能力提升，赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等 场景，通过提升银行的数据洞察理解能力，来更好地识别客户需求以及评估

DeepSeek 每个人都可以读懂的大模型科普报告（高校篇） DeepSeek 大模型赋能高校教学和科 研 厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 2 月 25 日 厦门大学 林子雨 副教授 国 内 高 校 大 数 据 教 学 的 重 要 贡 献 者 团队负责人 ：林子雨 副教授 年轻力量： 核心成员全部 46 周岁以下 结构合理： 教学型、 科研型、 实验工程师 专注专业： 从 团队联系方式： ziyulin@xmu.edu.cn 厦门大学大数据教学团队 1. 人工智能发展简史 2. 人工智能思维 3. 大模型： 人工智能的前沿 4. 高校本地部署 DeepSeek 大模 型 5. AIGC 应用与实践 6. 基于大模型的智能体 7. AI 赋能高校科研 8. AI 赋能高校教学 目录 厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 2 月 1 大模型的概念 3.2 大模型的发展历程 3.3 人工智能与大模型的关 系 3.4 大模型分类 3. 大模型：人工智能的前 沿 3.5 大模型原理 3.6 大模型产品 3.7 大模型应用领 域 厦门大学大数据教学团队作品 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型。 通常说的大模型的“大”的特点体现在：