2024年中国大模型行业价值应用探析：核心应用场景剖析 效能价值深度挖掘

2024年中国大模型行业价值应用探析 核心应用场景剖析效能价值深度挖掘 企业标签：百度、商汤、华为 AI变革行业创新发展 ChinaLargeModelIndustry 中国大規模モデル産業 撰写人：王利华 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明�处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、�版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 1 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 团队介绍 头豹是国内领先的行企研究原创内容平台和创新的数字化研究服务提供商。头豹在中国已布局3大研究院，拥有近百名资深分析师，头豹科创网(www.leadleo.com)拥有20万 +注册用户，6,000+行业赛道覆盖及相关研究报告产�。 头豹打造了一系列产品及解决方案，包括数据库服务、行企研报服务、微估值及微尽调自动化产品、财务顾问服务、PR及IR服务，研究课程，以及分析师培训等。诚挚欢迎各界精英与头豹交流合作，请即通过邮件或来电咨询。 报告作者 袁栩聪 首席分析师 oliver.yuan@Leadleo.com 王利华 行业分析师 lihua.wang@leadleo.com 头豹研究院 咨询/合作 网址：www.leadleo.com 电话：15999806788（袁先生）电话：18916233114（李先生）深圳市华润置地大厦E座4105室 中国：人工智能系列 在工业行业，大模型通过构建并优化适应动态环境的复杂模型，实现模型与实际工业场景深度融合，驱动智能决策、精准预测和生产自动化升级。 在能源行业，大模型实现对能源领域的全景式洞察与高效赋能，有力推动能源行业的可持续发展与转型升级。 在运输行业，大模型依托精密复杂的模型层实现对运输过程的深度理解和优化计算，并通过灵活丰富的应用层赋能运输行业。 在电信行业，大模型通过深度融合电信行业底层基础设施、开发针对性模型，并广泛应用到各个业务场景中，提升电信企业在市场竞争中的核心竞争力和敏捷反应能力。 在农业行业，通过构建底层基础设施、中间层智能模型算法以及上层多元化应用场景的农业行业大模型业务架构，大模型得以全面驱动农业现代化发展。 2022年电信业务总量实现跨越式增长，达到 1.75万亿元，同比增长率高达21.3% 随着中国网络强国和数字化建设，5G、千兆光网等新型信息基础设施建设取得显著进步，2022年电信业务收入累计完成1.58万亿元，比上年增长8%。与此同时，在大模型技术、AI应用以及算力互联互通的支持下，电信行业的服务内容、质量和效率均实现了大幅提升。 大模型将成为推动交通运输质量变革、效率变革、动力变革的新机遇 2023年，中国交通运输部发布《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》，推进人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术与交通运输深度融合发展。 此外，科技已经成为推动中国工业、农业、能源等产业增长的重要因素，AI大模型则在中国产业数字化转型中起到关键作用。 www.leadleo.com 400-072-55883 研究框架 中国大模型行业价值应用探析 ---------- 1 •工业行业业务架构 ---------- 5 •工业行业核心业务场景 ---------- 6 •能源行业业务架构 ---------- 7 •能源行业核心业务场景 ---------- 8 •运输行业业务架构 ---------- 9 •运输行业核心业务场景 ---------- 10 •电信行业业务架构 ---------- 11 •电信行业核心业务场景 ---------- 12 •农业行业业务架构 ---------- 13 •农业行业核心业务场景 ---------- 14 方法论 ---------- 15 法律声明 ---------- 16 www.leadleo.com 400-072-55884 名词解释 算力：指计算机系统或网络中的处理能力，通常以每秒执行的指令数或浮点运算数来衡量。高算力通常表示系统能够更快速地处理复杂的计算任务。 算法：是一组有序的计算步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。在计算机科学中，算法是实现 特定计算目标的一系列步骤。 数据：是指以任何形式呈现的信息，可以是数字、文字、图像等。在计算机科学和机器学习中，数 据是训练和测试模型的基础，对于各种应用至关重要。 NLP：自认语言处理，是人工智能领域的一个分支，致力于使计算机能够理解、解释、生成人类语言。NLP涉及文本分析、语音识别、机器翻译等任务。 知识图谱：是一种以图形结构表示知识的数据库。它通过连接实体和它们之间的关系，以图的形式 呈现�现实世界中的知识网络。 机器学习：是一种人工智能的分支，通过利用算法和统计模型使计算机系统能够从数据中学习并改进性能，而无需显式地进行编程。 清洁能源：是指以低环境影响为特征的能源资源，包括但不限于太阳能、风能、水能等。清洁能源 对于减少环境污染和气候变化具有重要意义。 储能系统：是指将能量在不同时间段存储起来，以便在需要时释放的设备或系统。这在可再生能源集成、电力系统调节等方面具有关键作用。 行业研读|2024/2 中国：人工智能系列 •大模型通过与各类工业软件融合及利用自然语言处理能力，提升研发设计效率、智能化生产水平和人机交互体验，并能有效利用数据优化生产流程，助力企业实现数字化转型和业务增长 中国大模型工业行业价值应用探析——核心业务场景 大模型赋能工业核心业务场景分析 业务流程研发生产设备管理 完整版登录www.leadleo.com 搜索《2024年中创新国加大速模型行工业艺优价化值应用状探态析检测：核心供应应用链优场化 工业大模型赋能 景仿剖真模析拟，效能质价量控值制深度挖掘自主》决策 决策支持 智能辅助 预测性维护 远程诊断优化 售后支持 研发环节 工业大模型可通过与CAD、EDA、CAE等工业设计软件的融合，连接云计算数据库，更好地调用已有的设计模块，从而有效提升研发效率和开发精度。同时，这种大模型也支持多种模型尺寸的精调，使研发过程更加灵活高效。 生产环节 工业大模型能够通过自然语言处理工具，机器可以理解和执行人类的指令，帮助机器实现像人类一样的交流，执行大量任务，从而提高生产效率。此外，工业大模型还可以促进制造环节向智能化和数字化转型，推动工业机器人和自动化工厂的发展。 设备环节 管理环节 工业大模型可用于构建工业机器人大脑，提供设备运检等专业场景的大模型推理及训练平台服务，从而提升设备的智能性和效率。大模型还可以应用于设备的语音交互、意图识别、知识问答等功能，提升人机交互效率和体验。 工业大模型还可以帮助企业更好地理解和利用其工业生产中产生的数据，从而优化生产流程、提高运营效率以及实现增长。例如，微软推�的GPT互动式AI能力商 业产品，可以大幅提升用户在经营管理类软件上的工作效率。 来源：国家统计局，企业官网，头豹研究院 行业研读|2024/2 中国：人工智能系列 •大模型通过赋能煤炭、石油、天然气以及清洁能源等各个能源行业，为能源开采、诊断、维护、预警、流程优化等业务流程提供智能化支持，推动能源行业智能化转型 中国大模型能源行业价值应用探析——核心业务场景 大模型赋能能源核心业务场景分析 煤炭 智能化开采：大模型可以应用于煤矿井下的智能采掘作业中，通过学习和模拟预测煤层分布、地质构造、冲击地压风险等因素，优化巷道设计与采煤机路径规划，提高开采效率和安全性。 设备维护与故障诊断：通过对采矿设备运行状态数据实时分析，大模型能 够精准预判设备故障，并指导进行预防性维修，减少非计划停机时间。 安全监控与预警系统：构建智能视频监控及数据分析平台，使用大模型对井下环境参数、人员行为等进行监测，及时发现并预警潜在的安全隐患。 大模型赋能能源行业 石油 勘探开发优化：大模型可以处理地球物理探测数据，帮助地质学家更准确地预测地下油气储量分布和储层特性，从而优化钻探目标选择和井位部署。 生产过程控制：在油田生产过程中，大模型能够对油井产量动态、注水效 果、油藏压力变化等进行实时分析，实现精细化管理和增产措施调整。 炼化工艺改进：大模型应用于炼油化工流程优化，通过深度学习预测和控制反应器内的化学反应进程，提高炼化产品的质量和产率。 管网智能管理：大模型用于天然气输配网络的状态评估和故障检测，通过对管道压力、流量、温度等大量实时数据的分析，有效预防泄漏事故并优化输送调度策略。 压缩站与调峰设施智能运维：在天然气储存和运输环节，大模型可辅助决 策中心制定最优的气体压缩、存储和释放策略，应对季节性需求波动。 清洁能源 风电/光伏功率预测：大模型可以基于气象条件、历史发电数据等因素精确预测风电场或光伏电站的未来输�功率，为电力调度提供依据。 储能系统优化：结合电网负荷需求与新能源�力情况，大模型可优化储能 系统的充放电策略，提升整体电力系统的稳定性。 天然气 来源：企业官网，头豹研究院 行业研读|2024/2 中国：人工智能系列 •从中国货物运输以及旅客运输总体情况来看，公路运输作为运输行业核心场景，在技术和智能化趋势的背景下，大模型将成为推动交通运输质量变革、效率变革、动力变革的新机遇 中国大模型运输行业价值应用探析——核心业务场景 运输行业发展现状 水路 17% 10%铁路 民航水路 2% 5% 铁路 30% 64% 公路 73% 公路 2022年营业性货物运输量构成2022年营业性旅客运输量构成 2023年，中国交通运输部发布《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》，推进人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术与交通运输深度融合发展，大模型将成为推动交通运输质量变革、效率变革、动力变革的新机遇。 大模型赋能运输行业核心业务场景分析 智能调度和路线规划 大模型可以处理大量的运输数据，包括 货物信息、车辆位置、交通状况等，以实现智能调度和路线规划完。这整有助版于登提 预测分析和风险管理 大模型可对历史运输数据进行深入分析， 以预测未来运输需求和趋势，帮助企业 录www.leadle提o前.做c🎧o决m策。此外，大模型通过识别 搜高索运输《效率，2减0少2运4输年时中间和国成本大，并模型行业价值应潜用在的探安全析隐患：和核异常心情况应，及用时采场取 优化资源利用。 应对措施，确保运输安全。 运输行业 景剖析，效能大模价型值赋能深度挖掘》 自动化和智能化升级 大模型与自动驾驶技术、智能仓储系统等结合，实现运输过程的自动化和智能化升级，降低人力成本，提高运营效率， 减少人为错误和事故发生的可能性。 客户服务和满意度提升 大模型可以分析客户行为和需求，以提供更个性化的运输服务。此外，大模型可及时处理客户投诉和反馈，从而提升客户满意度和忠诚度。 来源：交通运输部，企业官网，头豹研究院 行业研读|2024/2 中国：人工智能系列 •大模型通过整合大数据和深度学习技术，实现对电信网络的实时分析、精准预测、动态优化、精确计费以及用户行为洞察等功能，从而有效提升网络性能、确保服务质量、优化客户体验 中国大模型电信行业价值应用探析——核心业务场景 电信行业发展现状 电信业务总量 单位：万亿元 电信业务收入 单位：万亿元 +21% 1.5 1.7 1.5 1.4 1.8 2 1 0 20182019202020212022 2 +8% +8% 1.3 1.3 1.4