在北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会的指导和组织下，由北京信息科技发展中心、北京爱分析科技有限公司等单位编写完成《北京市人工智能大模型行业应用分析报告》，展现北京市大模型相关技术产品在各领域各行业的应用发展态势，并提出有关建议，为未来决策提供参考。
应用特征1：由浅入深，大模型穿越边缘场景，向核心场景挺进
2023年，大模型落地集中于边缘场景。大模型兴起于2023年初，经过近一年的高速发展，其在政务、金融、产业升级等各个领域均有落地应用。大模型在政务领域，以政务问答、文件生成等场景为主；在金融领域，以智能客服、售前助理等场景为主；在产业升级领域，以知识问答、代码补全等场景为主；在医疗领域，以医疗文书生成、智能医药问答等场景为主；在文化教育领域，以内容润色、内容纠错等场景为主；在智慧城市领域，以公共安全监测、城市运行报告生成等场景为主。但上述场景大多为所属领域的边缘场景，不涉及生产、运营的核心环节，也不面向公众或外部客户使用，仅面向内部员工使用。
2024年，大模型逐步向核心场景挺进。得益于大模型在边缘场景价值的成功验证及其技术演进，大模型在深耕边缘场景的同时开始向核心区挺进。在场景价值验证方面，多数需求方认可大模型价值，将计划追加投入。例如某运营商在2023年研发客服大模型并试点上线，由数万名员工内测试用，该运营商计划2024年开始在集团范围内加快规模化商用推广。大模型技术演进主要指检索增强生成（RAG）、智能体（AI Agent）和多模态，他们对扩大大模型应用范围有明显作用。检索增强生成技术是指大模型在回答问题时，会先从大量的文档中检索出相关信息，然后将这些检索出的信息作为提问的上下文构建提示词，大模型再基于提示词进行归纳总结，生成答案，检索增强生成技术主要用于解决大模型幻觉问题。智能体技术则可以实现大模型应用的能力升级，例如，类似ChatGPT的大模型应用仅能起辅助作用，而智能体技术可以赋予大模型感知、规划、记忆和使用工具的能力，实现独当一面。多模态技术使得交互模态不局限于单一的文本模态，而是扩展至文本、图片、音频、视频等多种模态，可显著提升大模型应用的产品功能和交互体验，推动大模型应用从可用向好用转变。
应用特征2：守正创新，央国企拥抱新技术，加快大模型在产业升级、金融等领域的落地步伐
大模型在各个领域均有落地应用，其中在产业升级和金融领域的落地步伐最快。2023年公开招投标统计数据显示，产业升级相关大模型项目招标金额最多，占比高达32.5%，金融占比紧随其后，占比为28.2%。
图表2：2023年各领域大模型公开招标金额占比
央国企需求旺盛，引领大模型在两大领域快速落地。央国企守正创新，有较强意愿自上而下推进大模型应用。同时，央国企通常具有较强的数据基础设施、算力投入和AI应用基础，为大模型成功落地提供先决条件。在央国企引领下，大模型在产业升级和金融领域快速落地。
应用特征3：百花齐放，大模型应用搭建难度下降，“动态行业大数据”成为落地新关键
