（一）AI产业化的行动实践概况

本研究从数据、算力、算法及生态配套等视角梳理AI产业化的行动实践概况：

1.数据：市场规模和潜力巨大，但呈现量大质低、有效供给不足现象

数据作为新型生产要素和AI大模型训练的“饲料”,被视作数智时代的“石油”,更是确保模型准确性泛化能力及其核心竞争力的关键因素。

(1)数据产量高速增长，数据要素市场潜力巨大。

(2)数据作为新型生产要素，成为驱动智能经济增长的核心引擎。

(3)数据资源极其丰富且呈现快速增长态势，但仍存在量大质低，有效供给不足，缺乏高质量数据集等瓶颈问题。

2.算力：整体布局持续优化，设施国产化率低、竞争白热化、“算力荒”等问题凸显

算力作为数字信息的计算处理能力和数智化转型催化剂，也是AI大模型的底座基础，其在数据处理模型训练，推理部署以及模型性能表现突破等诸多方面扮演着至关重要的作用。当前算力行业呈现如下发展态势。

(1)国家及各地方政府正多措并举加速布局算力行业基础设施体系建设。

(2)AI大模型为代表的新一代AI激发算力需求暴增并催生计算范式革命，但当前我国算力设施国产化率极低、国产化替代空间广阔。

(3)我国算力总规模居全球第二位，但仍面临国际竞争白热化以及“算力荒"等挑战。

3.算法：AI大模型数量位居世界前列，产业界引领创新、基础原创性较弱且“套壳”现象普遍

算法作为AI产业发展的核心要素之一，是指强制给定的有限、抽象、有效、复合的控制结构，在一定的规则下实现特定目的，且具有神经网络，卷积神经网络，机器学习、深度学习等多种表现形态。

4.生态：AI大模型产业基础配套不断夯实，“百模大战”的产业生态雏形显现

从生态体系及其基础配套层面看，当前AI大模型产业生态发展趋势如下。

(1)AI大模型的产业生态化布局呈现百花齐放、多种路线并进的态势。

(2)我国顶尖AI人才数量稳步增长，但高水平人才不足。

(二)产业 AI化的行动实践概况

本研究从场景功能、垂直领域两个层面梳理产业AI化的行动实践概况。

1.场景功能应用：AI大模型正趋向跨场景、跨任务、跨模态、跨行业领域通用化

从场景功能层面来看，虽不同细分产业领域与AI大模型的融合进程与场景功能侧重点各有差异，但总体而言产业AI化进程中存在如下共性特征。

(1)AI大模型具有理解、逻辑、记忆和生成等4大核心能力且彼此交织互依、相辅相成，并与涌现能力、泛化能力、还移能力，基于人类反馈的强化学习、跨模态能力等多重新兴能力共同构成AI大模型产业应用的能力基础。

(2)AI大模型正从决策式AI延伸至生成式 AI，从早期单一任务、单一场景的专用 AI走向跨模态、跨场景、跨任务、跨学科、跨行业领域的通用性 AI，推动其广泛应用于文案写作，智能助理、智能客服、数字员工、机器翻译、个性化推荐、智能办公等诸多功能性场景。

(3)AI大模型以其多模态自然交互能力降低人机交互门槛，成为人类劳动者在局部任务领域的替身代理(Agent)，且人与AI Agent(AI代理)交互协作构成的人机混合劳动力正成为产业用工实践重要趋势。

(4)当前AI大模型在产业端的应用场景仍以企业内部应用为主，逐渐拓展渗透至企业外部的B端和C端市场，但其未来重点应用场景应在To C端还是To B端，当前各界观点仍存争议。

2.垂直领域应用：AI大模型已在多领域落地实践并正处于产业大规模应用爆发前夕

从AI大模型在各细分行业的垂直领域应用情况来看，当前尚处于从技术能力选代升级的AI产业化阶段走向大规模产业应用的产业AI化阶段之间的过渡时期，且总体呈现如下趋势。

(1)我国AI大模型产业政策日趋完善，加速促进产业AI化落地实践。

(2)AI大模型虽已在诸多领域落地实践并加速数字经济走向智能经济，但至今商业闭环仍未打通，且国内尚未诞生杀手锏级爆款应用场景。

(3)产业落地应用已成为AI大模型产业竞争的关键,但现阶段AI大模型尚未对产业领域进行实质性颠覆，AI原生应用重塑人类经济社会的质变节点尚未到来，其更多表现为以AI大模型赋能传统产业数智化转型升级并打造人机协同的新质生产力。

(4)AI大模型对各细分产业领域的赋能价值主要体现为提升品质价值(如AI大模型赋能人机分工协作以优化提升作业结果质量)、成本节约价值(如 AI大模型可有效降低组织运营成本、减少人工作业成本等)、效率增强价值(如AI大模型可快速分析处理数据并提升决策、创作效率)、体验优化价值(如多模态方式降低人机交互门槛,提供个性化服务)、业务创新价值(如优化业务流程，开创AI原生业务、趋向人机混合用工和人机协同创新)等多方面。

(5)AI大模型产业落地应用总体呈现“通用基础大模型+行业大模型"协同并行趋势，且存在提示词工程(基于提示词设计以调用基础大模型在特定任务领域的内容输出能力，并部署设计简单任务应用)、检索增强模型(以基础大模型作为应用端内容生成的外挂知识库，并让基础大模型基于特定数据资源以完成输出任务)、AI大模型微调(应用特定场景领域数据来对基础大模型进行微调,以适配于垂直领域场景任务)，大模型预训练(当特定场景与基础大模型能力差异较大时，则以预训练方式打造特定行业大模型)等多种落地应用模式。

(6)当前AI大模型产业落地面临“专业性能一泛化效果一经济成本”不可能三角的挑战(即强调三者难以同时兼得)，企业可根据不同产业领域、不同场景，不同功能需求来个性化匹配选择不同的模型应用，且可构建或兼用不同模型，调度不同模型执行不同的任务，并形成“场景一功能一领域—AI大模型”四维一体的大模型产业应用生态体系(见图3)。

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