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本指南提供全面的AI大模型部署指导，涵盖AI大模型的发展概述、战略决策和部署步骤、方法及选型建议。该指南还指出部署过程中的常见误区，并提供策略自检工具。
AI大模型发展关键节点
LLM开启的生成式人工智能到底可以解决什么问题，与之前相比，进化在哪儿？
企业由数字化阶段迈入智能化阶段，AI能力成为企业核心能力
核心观点：
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智能化是互联网化、数字化的延伸而不是颠覆，演进过程中，技术的价值从过程逐步向结果转移；
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企业的AI能力（含“AI”量）成为核心能力。
大模型所加速的生成式人工智能已经渗透到多个场景
大模型能力与AIGC相结合向企业经营关键环节渗透
行业应用全面铺开，实践案例示范价值在于效益比测算与优化
金融行业
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前端对客的核心价值与场景主要为提升服务体验，包括智能营销、智能客服等方面，同时也在中后台运营管理方面，例如信贷审批、核保理赔等流程性任务层面提升工作效率
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智能投研与投顾、智能财富管理与量化交易等金融特定任务方面则需要进行金融大模型的训练与微调，探索创新价值
电商/零售行业
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核心价值目前主要体现在面向用户运营侧的服务体验提升，以及营销运营过程中的内容生成与提效，主要应用场景包括智能客服、商品海报与文案生成等
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中期数字人赋能用户营销正在提速，长期来看将从前端向中后台乃至供应链与产品研发延伸
娱乐/游戏行业
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产行业，包括图像、音视频、3D资产等，借助于大模型与AIGC能力首先提高内容生产效率是当务之急
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无论是影视还是游戏，都在营造世界观与价值观的过程中需要故事线的引导与文本对话的链接，相对应地，短期看文本与对话生成等，中长期看智能NPC乃至游戏策略设计
教育行业
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围绕受教育者与C端用户：覆盖K12、高等教育、职业教育等不同类型，主要侧重于提升交互体验以及个性化教学方面展开
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围绕赋能教育机构与施教者/老师：覆盖备课、教学、考试评测与学生管理多个环节，在原有教育信息化的基础上进行智能化升级
工业/制造
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工业/制造行业是知识密集型行业，尤其是进入到工业细分行业，知识密度与信息壁垒，包括工艺、成分、流程等，都高度差异化，相应地，工业行业大模型的必要性甚高
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目前主要在AI辅助研发设计、工业质检（即质量检测与缺陷分析）、生产流程智能化等方面应用，未来则需要探索AI+机器人的智能化升级，用大模型链接物理世界
医药/医疗
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“AI+医疗”主要应用场景与价值在于电子病历生成与分析、AI辅助诊疗，包括AI影像识别与临床辅助决策等，赋能医生与医疗机构提高平均专业水平，提高工作质量与效率
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新药研发利用语言模型等进行靶点发现、化合物筛选、临床实验研究等，尤其是在药物发现环节充分发挥探索性价值
AI大模型产业全场景图谱
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