很少有一項技術像大模型這樣，熱度持續了快兩年，還在不斷涌現新熱點。這 反映出大模型帶來了巨大的可能性，我自己有一個判斷叫“智力平替”。從文生文、 文生圖到文生視頻，大模型不斷解鎖新能力，逐步替代傳統的智力勞動，使得原本 需要專業團隊長時間才能完成的工作，現在僅需一個簡單的提示或草圖即可實現。 結果就是，人類的智力成果可以云端的方式、通過大模型提供給每個人， 一個人帶 L AI 團隊就能完成復雜的任務，這可能會成為未來世界的常態。
然而，在大模型技術持續快速迭代的同時，我們也越來越發現一個現實問題：大模 型在具體行業中的應用，推進好像沒那么快。很多企業對大模型是一邊期待、一邊 焦慮，想盡快用起來，又不太知道怎么用， 即使是有試用的，效果也不明顯，存在 不少困惑和挑戰。這反映出， 目前大模型技術的能力與行業應用需求間還存在差距， 要用一個通用的大模型來直接滿足各行各業的特定需求，至少現在還有一定距離。 那么，應該怎么辦？
行業大模型應運而生。坦白說， 一開始我有疑慮，覺得這是一個偽概念，業界對此 也有不少討論和爭議。后來我們團隊堅持要進行研究、用事實說話，我也支持。在 我看來，大模型發展到今天，研究已經不能只停留在眺望未來的視角，更需要貼近 實踐，用深度的研究推動創新探索和落地。這份行業大模型調研報告，就這樣終 成型了。
報告做了大量的一線實踐調研，訪談了超過百位的各界專家，系統歸納解答了一系列共性問題，包括為什么要發展行業大模型、行業大模型是什么、哪些行業和場景發展快、如何衡量成功、如何負責任地應用等。通過這項研究， 我認為行業大模型， 至少現階段是客觀存在的，通常基于通用大模型調整而來，是很多企業提G模型專業性的有效選擇，也是落地“人工智能 +”的后一公里。而決定大模型影響 大小的核心因素，就在“知識密度”，密度越G的行業或場景，受影響會越大，比 如教育行業、研發和設計環節等等。
當然，這項研究只是起了個頭，希望能對大家有所啟發和幫助。也要特別感謝所有 給予我們指導、接受我們訪談的各界專家和朋友們，希望未來我們繼續攜手合作， 推動大模型深入各行各業，一起創造和見證一個以人為本的人機共生時代的來臨。
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