推薦閱讀《GenAI技術落地白皮書》，本報告旨在深入剖析生成式人工智能（GenAI）技術在企業中的應用策略，為企業如何有效利用GenAI構建競爭優勢提供全面指導。以下是對報告內容的專業解讀，助您高效獲取關鍵信息。

一、GenAI技術概覽與重要性

GenAI，即生成式人工智能，正在經歷前所未有的發展高潮，以ChatGPT為代表的應用展示了其在交互性、實用性和創造性的巨大潛力。企業應意識到，GenAI不僅能夠加速產品創新、降低成本、簡化數據分析、提升用戶體驗，還能催生AI原生應用，為市場帶來顛覆性變革。因此，構建GenAI能力已成為企業智能化轉型和提升競爭力的必然選擇。

二、GenAI落地方法論：“選-育-用”

**選：大模型的選擇與技術路線

**技術路線：企業應基于自身條件（技術實力、資金、業務目標）選擇技術路線，包括深度研發、工程化適配現有模型或直接使用大模型服務。

**大模型池構建：依據成本、效果、性能三要素的平衡，選擇適合企業應用場景的基礎大模型，形成個性化大模型池。

**育：大模型的定制化培育

**工程化適配：通過提示詞工程、檢索增強生成、微調等方法，企業可定制大模型，微調雖技術門檻較高，但能顯著提升模型適用性。

**用：大模型的高效應用

**基礎設施：考慮自建/租用數據中心或使用云服務，后者更靈活高效，利于快速部署和成本控制。

**AI Agent：集成大模型能力，提升業務流程效率，實現GenAIOps，強化團隊協作，消除流程斷點。

**安全管理：采用AITRiSM框架，確保AI應用的可信度、安全性和合規性，涵蓋風險管理、信任管理和安全管理三大方面。

三、GenAI落地策略總結

務實戰略：綜合考量成本、效果、性能，選擇最適合的技術路徑和大模型。

先進架構：構建靈活可擴展的技術底座，支持快速迭代，確保技術的兼容性與集成性。

全面治理：建立AI治理體系，有效管理技術、市場、法律及倫理風險。

開放創新：持續追蹤技術前沿，通過開放合作模式促進GenAI技術的應用與發展。

四、實踐建議

明確自身需求：企業首先需明確GenAI技術在其業務場景中的具體需求與目標。 1. 技術路線評估：根據企業資源與業務特點，合理選擇技術路線，避免資源浪費。 1. 重視安全合規：在GenAI應用全生命周期內，嚴格執行AITRiSM，確保數據安全與用戶隱私。 1. 靈活利用云服務：利用云基礎設施和大模型服務，加速部署，減輕運維壓力。 1. 持續學習與合作：跟蹤GenAI技術動態，與科研機構、行業伙伴建立合作，共同推動技術進步與應用創新。

在當下新一輪科技革命和產業變革加速發展的背景下，數據已成為新的生產要素，算力成為新的基礎能源，而人工智能則成為新質生產力。2024年的政府工作報告中，明確指出要深化人工智能應用，并首次提出開展“人工智能+”行動。該行動打開了新質生產力的大門，人工智能正在成為產業創新的關鍵抓手。尤其是以大模型為代表的生成式AI技術，已成為推動新一代產業變革的核心動力。 為抓住此次技術機遇，企業開始積極嘗試將生成式AI融入工作流程，以探索各種創新可能性。生成式AI已經成為企業各個層面關注的焦點，CEO寄望于新技術成為公司業績增長的引擎而員工則期待新技術成為他們創意性工作的源泉。在這個變革的時代，企業不斷努力將技術機遇轉化為競爭優勢，不斷拓展業務領域，迎接未來的挑戰。 對于企業而言，探索生成式AI應用落地是一項具有挑戰性的任務。本報告提出了生成式AI應用場景矩陣，用以協助企業完善自身可落地應用場景。同時，報告還基于落地實踐經驗總結出生成式AI應用落地路線，指導企業遺選適合自身情況的落地方式。結合Gartner的產業技術研究，本報告力圖為企業帶來騰訊云的思考、實踐經驗與建議，希望幫助企業捕捉這一歷史性新機遇，譜寫第二增長曲線。 大模型技術發展迅速,激發企業生成式AI應用需求 伴隨2022年末ChatGPT的問世，以大模型為代表的生成式AI技術得到各行各業的高度關注和熱議。最早由谷歌提出了Transformer架構，隨后，谷歌相繼發布了基于Transformer架構的Bert、T5等預訓練模型，同時OpenAl也推出了GPT預訓練模型。模型的參數量迅速提升至千億甚至萬億級別，成為超大規模參數模型，同時通過對豐富知識數據的學習，大模型技術在泛化能力、多模態能力、開放域交互和模型可解釋性等方面均有巨大提升。 2020年，GPT3.0發布，在文本生成方面的能力表現優異。其生成的文本準確、連貫，并且更加貼近人類的表達方式，這使得大模型在內容創作、對話交互等場景具備實用性。2022年，Midjourney發布，大模型的圖像生成能力得到廣泛認可，應用于廣告、游戲等創意設計場景。2024年，Sora發布，可以根據文本、圖像生成通真且具有想象力的視頻。教育和娛樂等行業正在積極應用Sora制作視頻。 大模型技術發展帶來的生成式AI效果提升催生出了新的場景和產業模式，企業探泰生成式AI的需求迅速增長。 根據Gartner對822 位企業領導者進行的“2024 年新一代人工智能規劃“調查顯示，絕大多數正在實施或積極計劃實施生成式AI的企業高管已經預期或實現了實施收益。平均而言，受訪者調查報告:收入增加 15.8%，成本節約 15.2%，員工人數減少4.6%，生產率提高 22.6%。" 來源：騰訊云&Gartner

在當前人工智能的發展浪潮中，基于大模型構建的人工智能體（AI Agent）已成為一項領先的技術，引起全球學術界和工業界的高度關注。與此同時，人工智能正從學術領域跨越到實際應用的新階段，大模型驅動的群體智能技術正成為推動革新的核心動力。 目前大模型已能夠構建出更具通用性和適應性的智能體，這些智能體不僅能獨立執行復雜任務，還能在群體中協同作業，展示出遠超單體智能體的集體智慧。 可以說，隨著新一代AI技術的發展，我們正步入一個由大模型驅動的“Internet of Agents (IoA)”智聯網時代，這個時代將由智能體的群體協作和互動定義，它們不僅服務于人類，更將與人類共創更加智慧和可持續的未來。 在汽車行業，群體智能的應用不僅能夠大幅提升生產效率，優化用戶體驗，更能孕育新的商業模式。這在近期發布的《大模型驅動的汽車行業群體智能技術白皮書》（以下簡稱白皮書）可窺詳貌。 4月12日，易慧智能聯合清華自然語言處理實驗室、面壁智能召開發布會，正式發布《大模型驅動的汽車行業群體智能技術白皮書》，這是國內首個關于大模型驅動的群體智能全面的研究報告和汽車行業應用探索。

此次白皮書發布會吸引了包括汽車行業專家、人工智能領域專家、咨詢行業專家、大數據/算力專家以及權威媒體在內的眾多嘉賓參與。 清華大學計算機科學與技術系助理研究員從鑫，面壁智能CEO李大海，易慧智能總裁李偉發表專業演講，論述大模型驅動的群體智能技術發展現狀及前景，探索AI賦能人類生產生活的最優解，為汽車行業的智能化發展提供關鍵的理論支撐與實踐引導。

白皮書：汽車行業將加速迎來一個更加智慧、高效、用戶至上的新時代****

白皮書分《戰略態勢：??智能時代的汽??業發展》、《科技突破：邁向通???智能的?模型群體智能技術體系》、《融創賦能：?模型群體智能在汽??業的融合創新與價值創造》、《?態矩陣：汽??業?模型群體智能?態矩陣建設》、《總結展望》五個章節系統性介紹了大模型驅動的智能體技術，特別是面向汽車行業提出了體系化的解決方案，對于未來通用人工智能賦能汽車行業提供了有益參考。 其中，白皮書全面回溯了AI技術的發展歷程和關鍵里程碑，對“大語言模型”“單體智能”“群體智能”等關鍵技術專題進行了深入、系統的總結和梳理，同時結合技術能力和汽車行業應用場景找到了技術在汽車行業中的場景應用價值：通過大模型驅動的群體智能協同工作臺和組織孿生技術路線，可以為行業客戶定義/開發/部署企業級的數字員工和數字團隊，在適合的場景下實現任務的智能化與自動化替代，為用戶提供及時、豐富、個性化的服務，為行業客戶帶來高性價比的智能化解決方案，提升整個行業的運營效率和效能。 白皮書還展望大模型驅動的群體智能技術將為汽車行業預見一個更加智慧、高效能、用戶至上的汽車新時代： 首先是智能化助力——汽車企業突破降本增效天花板。其認為在當前的經濟環境下，車企需要不斷檢索突破口來提高生產效率、降低運營成本。 通過使用群體智能和組織孿生技術，車企可以率先將明確標準作業程序（SOP）和專家知識的場景實現智能化與自動化落地應用，重塑效率之巔。這不僅有助于車企提升自身的競爭力，更能推動整個汽車行業的持續發展。 這也是汽車行業的群體智能和組織孿生技術的核心價值——為汽車行業帶來了前所未有的降本增效可能性。 其次是智能化賦能——開啟用戶運營新篇章。在以往用戶運營旅程中，與日俱增的紛繁觸媒環境下投入大量人力和財力成本也難以精準捕捉用戶多樣化需求。 群體智能不僅將極大地提高信息傳遞和決策的效率，更通過對海量用戶數據的深度挖掘和分析，令車企能夠為用戶提供更加貼心、個性化的產品和服務，從而構建起更加緊密的用戶關系，提升品牌影響力和市場競爭力。 最后是創新與合作——共建智慧汽車新生態。隨著技術的持續演化和應用場景的拓展，我們可以預見大模型驅動的群體智能和組織孿生技術，將在汽車行業得到更廣泛的應用與深度融合，釋放出巨大的數據價值，顯著增強車企在不確定環境下的競爭力和韌性。 作為白皮書發布方的清華大學自然語言處理實驗室、易慧智能和面壁智能共同認為，大模型和群體智能技術的應用將推動汽車行業從傳統生產方式向智能化生產方式的轉變，為汽車行業發展注入新活力。 專家重磅解讀：從技術前瞻、通用技術實踐到行業技術應用

清華大學計算機科學與技術系助理研究員從鑫從技術前瞻的角度發表了主題為《大模型驅動的群體智能技術正成為推動革新的核心動力》的演講。 他介紹道，大模型是人工智能的前沿制高點，將成為智能時代的基礎設施。同時大模型也存在諸如專業技能欠缺、協作意識薄弱等局限，需進行專業教育實現智能體化，并通過AI Agent（人工智能體）賦能行業應用。 清華大學計算機科學與技術系助理研究員 從鑫

清華大學計算機科學與技術系副教授劉知遠表示，大模型驅動的AI Agent 具備包括智商、情商、成長性、價值觀、感知、人設等六大特性，隨著 AI Agent 數量的增加和智能體間的協作能力提升，能夠呈現出超越單個智能體能力的集體智慧——群體智能，實現對更加復雜任務處理和場景建模，其被認為是邁向通用人工智能的重要途徑。 從單一大模型到多智能體群體智能的重要轉變為 AI 的未來應用打開了新的可能性，預示著更加智能和自適應的技術解決方案的出現。 據劉知遠介紹，組織孿生是大模型驅動的群體智能在業務場景下的應用框架，目前其團隊提出了崗位孿生、架構孿生和業務孿生的概念和技術框架，旨在綜合運用大模型的通用能力和智能體技術的靈活適配特性，實現智能科技服務人類。

面壁智能CEO李大海從通用技術實踐的角度發表了主題為《智周萬物，讓AI智能體釋放大模型無限潛能》的演講。

他表示，面壁智能持續引領“高效大模型”路線。除了大模型的高效訓練，在大模型高效落地方面，AI Agent是大模型落地應用的最后一公里，面壁智能引領AI 智能體（Agent）技術潮流， 持續推動建設大模型的高效建設、快步應用。

銀行業深刻感受到了生成式AI浪潮的沖擊，各銀行紛紛在各種領域、場景試水生成式AI的應用。本報告聚焦銀行業在推動生成式AI過程中應關注的四大主要問題。

2023年是生成式人工智能邁向通用人工智能創新應用階段的關鍵一年。在這一年里，大模型的推出和應用取得了突破，同時也涌現了許多創新的應用場景。然而，生成式人工智能的生態系統仍處于早期發展階段，基礎設施和核心技術尚未成熟。在當前的競爭環境下，技術巨頭、行業領軍企業和初創公司都在積極探索創新應用，并尋求新的商業模式。

生成式AI作為當前人工智能的前沿領域，成為全球最熱的科技話題。2022年OpenAI發布ChatGPT,生成 式AI在模型應用層面實現重要突破，僅兩個月突破1億月度活躍用戶數，成為史上用戶增長速度最快的消費級應用。

全球多家科技企業加大在生成式AI領域的研發投入力度，不斷在技術、產品及應用等方面推出重要成果，持續推動人工智能的創新與商業化落地進程，也將帶動產業鏈相關企業快速發展。

在此背景下，在中國互聯網協會、中國軟件行業協會指導下，天津市人工智能學會、至頂科技、至頂智庫聯合發布《2023年全球生成式AI產業研究報告》，該報告從全球視角出發，對生成式AI的產業概況、 基礎設施、算法模型、場景應用、機遇挑戰等方面進行梳理，全面展現生成式AI的產業發展情況，為政府部門、行業從業者、教育工作者以及社會公眾更好了解生成式AI提供參考。

▏強大的應用工具是商業制勝關鍵。

該篇報告，我們研究總結了AIGC在當下的被認知情況和投入使用情況，包括了：

1. 哪些行業對AIGC的應用率較高？

2. 應用AIGC的業務場景都有哪些？

3. 在具體的場景中，AIGC是如何幫助業務增長的？

4. 國內有哪些AIGC的產品，它們的功能以及性價比如何？

第五代無線通信技術（5G），有可能改變通信系統。5G移動網絡將提供更高的速度、更低的延遲、更高的可靠性、更多的網絡容量和更多的互連性。隨著5G技術在原有系統和新系統中的部署、現代化和實施，預計會有巨大的改進。近年來，隨著各行各業都希望在新技術的風口浪尖上有所創新，對5G技術的投資和興趣也呈指數級增長。充分利用這項技術將推動工業和美國國防部（DoD）的能力在未來有巨大的改進，如更高的性能和更高的效率。本報告重點介紹該技術的現狀和國防部的具體使用案例。

5G在美國防部和軍隊中的應用

美國防部已將5G技術列為一項重要的戰略技術。從美國防部5G戰略開始，"......那些掌握先進通信技術和無處不在的連接的國家將擁有長期的經濟和軍事優勢" [8]。通信和互聯系統的未來是5G，這本身就使它對美國防部極為重要。通過追求5G技術的最大潛力，美國防部將有能力在技術、性能和額外能力方面達到新的高度。

3.1 美國防部5G政策

美國防部5G戰略和美國防部5G戰略實施計劃[9]為解決美國防部如何使用和推進5G網絡和應用的技術、安全、標準和政策以及合作方面提供了路線圖。全面的美國防部5G戰略實施計劃包括四個方面的工作。第一條努力路線是 "促進技術發展"，例如，進行5G示范，實施毫米波和動態頻譜共享技術，促進開放架構和虛擬化，并重點發展5G員工隊伍。第二條努力路線是 "通過5G評估、緩解和運營"。這第二條努力路線主要側重于威脅情報、基礎設施風險、供應鏈的安全、全球運營、安全評估、網絡安全和零信任。第三條努力路線是 "影響5G標準和政策"，包括與標準制定機構緊密結合。按照這些思路，國防部將創建和更新先進的頻譜管理、支持5G的作戰概念（CONOPS）和技術控制措施的標準和指導方針。最后，第四條努力路線是 "吸引合作伙伴"，如國際盟友、工業界和國會成員。

3.2 5G國防部用例

本節確定了國防部對5G技術的具體使用案例。目前，由于各種原因，5G正被應用于所有服務。5G技術是一個關鍵的推動因素，其能力將使整個國防部在許多方面的性能得到改善。

2020年10月，國防部宣布了6億美元的獎勵，用于在五個美國軍事試驗場進行5G實驗和測試，這是世界上最大的全面5G測試的雙重用途。國防部尋求保持在尖端5G測試和實驗的前沿，以加強我們國家的作戰能力，以及美國在這個關鍵領域的經濟競爭力[10]。這五項測試將在3.2.1-3.2.5節中描述。

3.2.1 5G智能倉儲

海軍陸戰隊后勤基地（MCLB）項目將開發一個5G智能倉庫，專注于車輛存儲和維護，以提高MCLB Albany后勤業務的效率和保真度，包括物資和供應的識別、記錄、組織、存儲、檢索和庫存控制。此外，該項目將為測試、完善和驗證新興的5G技術創造一個試驗場。

3.2.2 分布式指揮和控制

在內華達州的內利斯空軍基地進行的測試和試驗的目的是為使用5G技術開發一個測試平臺，以幫助空中、太空和網絡空間的殺傷力，同時提高指揮和控制（C2）的生存能力。具體來說，5G網絡將被用于分解和調動現有的C2架構，以實現敏捷作戰的場景。該測試與AT&T公司合作，提供高容量和低延遲的移動5G環境。

3.2.3 增強和虛擬現實

在華盛頓的劉易斯-麥克喬德聯合基地（JBLM）正在測試一個項目，其目標是能夠快速部署一個可擴展的、有彈性的、安全的5G網絡，為任務規劃、分布式訓練和作戰使用提供一個試驗平臺，以實驗5G支持的增強現實/虛擬現實（AR/VR）能力。

3.2.4 5G智能倉庫

美國海軍圣地亞哥基地（NBSD）的一個項目的目標是開發一個支持5G的智能倉庫，專注于岸上設施和海軍單位之間的轉運，以提高海軍后勤業務的效率和真實性，包括物資和供應的識別、記錄、組織、存儲、檢索和運輸。此外，該項目將為測試、完善和驗證新興的5G技術創造一個試驗場。

3.2.5 5G動態頻譜共享利用

猶他州的希爾空軍基地已經開始調查技術可行性、方法和頻譜共享的效用，以及在商業行業中至關重要的頻段與不同的5G網絡共存。這一事件表明，國防部致力于通過提供分配的頻譜供非聯邦（商業）系統使用，促進美國在5G時代的經濟競爭力。

接下來，來自美國陸軍以及國防高級研究計劃局（DARPA）和MITRE的其他5G國防部用例的進一步例子將在以下3.2.6至3.2.9節中提供。這些額外的用例顯示了在5G領域正在進行的工作的廣度，包括戰術網絡、開源計劃和基于威脅的框架。

3.2.6 5G++為戰術毫米波網絡調整5G

5G++為戰術毫米波網絡調整5G是一個正在進行的美國陸軍第二階段小企業創新研究（SBIR）計劃，于2021年2月開始，預計結束日期為2022年8月[11]。這項工作的目標是解決關鍵需求，并提議開發5G++作為毫米波無線電原型，通過納入抗干擾性、改進的低截獲概率/低檢測概率（LPI/LPD）和安全網絡通信，使5G適應戰術領域。5G技術的目標是非常高的吞吐量、低功率和低延遲，預計這不僅有利于商業，也有利于戰術通信。在毫米波頻段工作提供高帶寬，以滿足共享頻譜環境中新興戰術應用不斷增長的吞吐量需求。然而，目前的5G波形并不能滿足美國陸軍對抗干擾性、LPI/LPD和安全性的要求，也不能支持設備對設備（D2D）的ad-hoc網絡模式而不依賴蜂窩狀基礎設施。跨越物理層、鏈路/MAC層和網絡層的新型算法集需要在毫米波、軟件定義的無線電（SDR）平臺上實現，并與5G協議棧一起進行廣泛的測試，以加速5G優勢向戰術領域的轉移。

3.2.7 5G技術在美國陸軍戰術環境中的實施技術方案支持

指揮、控制、通信戰術項目執行辦公室（PEO C3T）進行了一項研究，評估當前和潛在的通信技術，以整合到未來的美國陸軍戰術網絡中。這項研究確定并總結了已經標準化的5G功能和技術，以及尚未標準化的新興功能。它還確定并總結了與現有和計劃中的美國陸軍戰術網絡相關的各種用例和關鍵性能指標（KPI）。這項研究進一步縮小了5G功能和技術的范圍，確定了哪些功能正在進行大量的商業開發，并可能在其商業和國防部部署的情況下有類似的應用和用例。最后，它的結論是建議進一步推進5G技術在美國陸軍各種戰術環境中的潛在應用所需的額外研究投資（見2020年9月出版的報告[12]）。

3.2.8 開放、可編程、安全的5G (OPS-5g)

DARPA的開放、可編程、安全的5G（OPS-5G）項目正在進行研究，以開發一個可移植的符合標準的5G移動網絡堆棧，該堆棧是開源的，設計上是安全的。OPS-5G尋求創建開源軟件和系統，以實現安全的5G和后續移動網絡，如6G。開源軟件的標志性安全優勢是增加了代碼的可見性，這意味著代碼可以被檢查、分析和審計，無論是手動還是使用自動工具。此外，開源的可移植性作為一個理想的副作用，使硬件和軟件生態系統脫鉤。這極大地提高了供應鏈攻擊的難度，并簡化了創新硬件進入市場的過程。該計劃旨在實現各種軟件組件的 "即插即用 "方法，從而減少對不信任的技術來源的依賴[13]。DARPA的OPS-5G計劃將創建開源軟件和系統，以實現安全的5G和后續的移動網絡。OPS-5G創造能力，以解決開源軟件的特征速度、萬億節點的僵尸網絡、可疑設備上的網絡切片以及大規模運作的適應性對手。長期目標是一個對美國友好的生態系統[14]。這個項目于2020年9月開始，估計完成日期為2024年9月。

3.2.9 MITRE 5G威脅等級體系（FiGHT）框架

MITRE Five-G Hierarchy of Threats（FiGHT）是一個基于威脅的框架，用于評估5G網絡的保密性、完整性和可用性，以及美國及其合作伙伴使用的設備、武器系統和應用程序。FiGHT利用現有安全框架的概念，并在此基礎上探索5G構件和相關的假設威脅，考慮美國政府的關鍵資產。

通過將一個全面的5G威脅框架應用于具體的用例和架構，這使得網絡投資規劃和優先次序得以確定，從而可以量化風險和優先緩解措施，以確保5G能夠以最小的損害進行革新。這項工作開始于2021財年（FY21），計劃在24財年完成[15]。

**AIoT 作為人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合，伴隨著人工智能技術不斷提升在 IoT 設備端的滲透率，正逐漸成為傳統行業智能化升級的重要通道和物聯網產業未來發展的大趨勢。**AIoT 在家居、汽車、智慧城市、公共事業等行業和領域的需求正在逐步放大，應用場景進一步拓展，產業發展前景可期。

2022 年，中國 AIoT 產業在疫情下激蕩前行、逆勢發展，為生產生活提質增效作出了重要貢獻。產業處于增長期中段，多層次基礎設施正進一步快速完善；**網聯基本普及，數據采集能力得到了普遍應用，數據壁壘逐步打通，數據孤島間的互聯互通加快推進；數字孿生、 XR 等技術與 AIoT產業進一步融合，提高了數字化技術在產業中的應用廣度和深度；To C 市場平穩增長，To G市場逐步壯大，需求側應用場景不斷拓寬，與供給側一道逐漸成為推動 AIoT產業增長的兩大主要動力。**企業定位逐漸明晰化，開始角逐細分領域，市場從多個 分散的網狀結構逐步向著交叉發展方向進化。隨著整個經濟新舊動能轉換，數字化升級步伐加快，各行各業都迎來了數字化、智能化轉型升級，生產智能化和生活智慧化趨勢進一步加 速，為 AIoT產業進入下一階段高速發展期積蓄勢能。

今年，我們連續第七年推出中國 AIoT 產業全景圖譜及報告，希望通過對最近一年 AIoT 產業發展的梳理總結，以及基于此的前瞻預判，能為業界提供啟發，共同見證產業發展壯大。

來自于億歐智庫的《中國AI+材料科學產業應用研究報告》，本報告從全球AI+材料科學發展，到產業應用落地作出梳理。解讀中國AI+材料科學產業規模、發展趨勢，并剖析產業痛點，提出發展建議。旨在推動人工智能驅動新材料發現的產業落地，并為跨界企業、投資人等提供參考。

全球新材料產業持續擴張，差異化顯著，產業重心逐漸向亞太區轉移

全球新材料產業差異化顯著，美國、歐洲和日本等國擁有成熟的新材料（Advanced materials）市場，多數產品占據全球市場的壟斷地位，是新材料產業主要的創新主體。其中，美國在新材料全領域位于領先地位；歐洲在復合材料、化工材料領域優勢顯著；日本在電子信息材料領域領跑于世界；俄羅斯在航天航空材料等方面趨于領先地位；中國在前沿新材料等領域發展有一定優勢。隨著全球新材料產業巨頭迅速擴張，新材料產業鏈的中低端逐漸向亞太地區（如中國）轉移。

2019年全球新材料產業規模達到2.23萬億美元，2020年仍保持10%左右增長。目前，全球范圍內都在積極發展新材料，尤其是發達國家，新材料已成為決定一國高端制造及國防安全的關鍵因素和國際競爭的重點領域。2019年全球新材料產值中，先進基礎材料產值比重占49%，關鍵戰略材料產值占43%，前沿新材料比重8%。

國家和企業的研發投入是保持核心競爭力的關鍵，中國應持續加大投入

美國、日本等發達國家早期通過高強度的研發快速實現了高度成熟的工業化，日本1980年代研發強度已經超過2%，相關配套產業十分成熟，因此進一步的實體創新越發困難。但近20年來美國、日本的研發強度增長趨勢十分緩慢，美國基本維持在2.6%-2.8%，日本維持在3.0%-3.5%，而韓國對基礎科研的重視程度持續加深、科研投入不斷加大。

研發是新材料企業保持核心競爭力的關鍵，新材料研發周期長、回報慢，因此自主研發的企業必須具備足夠的抗風險能力。從全球化工及材料巨頭，如BASF、3M、陶氏、杜邦等企業看，并不存在單一的新材料企業，這些企業均具有多元化的業務結構，并且多數企業最初都是通過石化或基礎化工形成規模優勢及穩定的盈利，從而有能力在新材料領域投入持續的研發，并且其新材料產品多是基于石化產品的延伸。而石化化工產品在二十世紀七八時代開始便趨于成熟。因此近四十年來，化學工業基本不再產生新學識，新物質、新品種的創造愈發困難。

新材料產業是國民經濟和制造業升級的基礎，涉及國防、民生等各方面

根據國家標準《GB/T 37264-2018 新材料技術成熟度等級劃分及定義》，新材料指新出現的具有優異性能和特殊功能的材料，及傳統材料改進后性能明顯提高或產生新功能的材料。國家統計局將新材料分為六大類，包括特種金屬功能材料、高端金屬結構材料、先進高分子材料、新型無機非金屬材料、高性能復合材料和前沿新材料。工信部《新材料產業發展指南》中指出，新材料三大戰略發展方向包括先進基礎材料、關鍵戰略材料、前沿新材料。作為工業發展的先導，新材料產業是基礎性、支柱性產業，已成為國民經濟發展、高端制造業升級的基石。

材料科學是經濟發展的重要上游環節，是工業制造和國防發展的關鍵保障。從材料性能、材料屬性、物理性質可以將材料進行歸類，分別對應到應用環節的各個下游領域。作為中國七大戰略新興產業之一，材料產業的發展對于中國經濟建設具有重要意義。

新材料產業上升為國家戰略性新興產業，產業規模逐年遞增

新材料廣泛應用于各領域，其研發和應用與技術和產業變革息息相關，新材料的發展為技術創新和產業升級注入推動力。為應對新材料產業在快速發展中遇到的核心競爭力不強、創新力不夠、產業化緩慢、進口依賴度高、人才匱乏等問題，近十年中國政府制定了一系列新材料產業政策，積極推動新材料產業發展。尤其是在2009年中國明確將新材料產業列為戰略性新興產業，并予以重點支持的背景下，中國新材料產業的發展獲得充分的政策保障。2012年工信部發布《新材料產業“十二五”發展規劃》，為新材料產業制定明確的發展方向和任務后，新材料產業發展進一步提速。

中國發改委、工信部等聯合發布的《中國新材料產業發展報告》指出，2010至2019年中國新材料產業蓬勃發展，市場規模由人民幣7000億元增長至人民幣4.1萬億元，年復合增長率達23.9%。

中國新材料產業自主創新能力不強，關鍵技術仍受制于人

材料科學是整個國民經濟的基礎，服務范圍極廣，涉及從國防到民生的各個方面，而且需求迫切。目前我國很多關鍵核心材料核心競爭力不強， 32%中國關鍵材料領域為市場空白，進口依賴現象嚴重，如高鐵齒輪制動裝置、電子產品存儲芯片等。具體來講，航空發動機、雷達、軍工等方面所需的材料比較復雜，往往是多種元素或者多種化合物組成的復雜混合物，單純依靠傳統“試錯式”的材料研發模式非常困難，而材料的研發及生產周期較長，導致新材料的研發無法跟上產品設計的速度，嚴重制約了我國科技的進步和工業的發展。

盡管中國新材料產業迅速發展躋身于全球材料大國行列，但存在材料支撐保障能力不強，產學研用銜接不緊密，產業集群效益弱，產業基礎設施不健全等問題，具體表現為產品結構不合理、關鍵技術受制于人、國際市場競爭力不強。

從2018年谷歌提出BERT預訓練語言模型至今，超大規模智能模型已經走過了三年的發展歷 程。近年來，預訓練模型成為人工智能領域一大重點研究方向。

大模型技術不僅是學術界重點關注的領域，產業領域也在期待其能夠在各個場景加速落地。人們期待，大模型不僅能夠提升應用服務的智能水平，甚至還能夠催生新的場景和產業模式。

然而，當前全球大模型商業落地仍處于早期探索階段，目前已有很多模型落地的探索，但真正讓大模型成為推動智能產業發展的核心引擎，目前仍存在不小的差距。

今日，智源研究院推出了《超大規模智能模型產業發展報告》，旨在梳理當前大模型領 域產業的發展情況，為讀者提供交流和討論的機會。

本報告將主要分為以下五部分內容。首先，報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢。接著，報告將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢。

然后，報告將重點介紹目前大模型已經開展商業化的發展領域，包括國際和國內的落地領域和應用 場景。最后，報告將用兩章內容論述應用存在的問題和解決案例，并提出下一步工作建議。

報告鏈接：//baai.org/l/MdRePort