北京发布首批行业大模型典型案例，涉及电力、金融、消费、自动驾驶等十大领

来源：钛媒体APP，作者：杨丽

过去半年，大模型赛道看似十分拥挤——诸多科技巨头公司抢先一步研发出了基础大模型，他们拥有庞大的算力资源和先进的算法技术，具备训练出高质量泛化能力的模型。但是，对于更多跟进者而言，除了显而易见的隐私数据保护与获取、可持续性的难题外，怎么找到真正的价值场景，怎么评判大模型带来的成效，其实并没有统一标准。

面向产业B端场景，基于开源组件或联合第三方组织和企业，推出行业垂类大模型预计成为下半年越来越多企业的选择。

6月27日，北京市科委、中关村管委会举办北京市人工智能策源地引领推介活动的首期活动，发布了北京市首批10个人工智能行业大模型应用案例，技术创新示范效应初显。

在发布会上，百度、智谱华章、中国科学院自动化研究所等10家技术供给方介绍了应用案例情况，北京市政务局等行业用户代表场景供给方介绍了面向人工智能企业开放大模型应用场景的考虑。

北京市科委、中关村管委会二级巡视员刘航表示，大模型赋能行业应用正在蓬勃兴起，场景驱动成为大模型技术创新的重要模式，有望形成新的产业业态和经济增长点。刘航还提到，“北京是国内大模型创新基础最好、人才团队最集中、研发能力最强、产品迭代最活跃的地区。”

刘航介绍，此次发布的首批行业大模型典型应用案例是为了进一步落实北京市《加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案》和《通用人工智能创新发展若干措施》，加快人工智能场景建设相关举措落地实施，结合当前大模型技术与垂直行业应用正在快速融合的阶段特点，加快拓展大模型行业应用。

据悉，6月27日至7月30日期间，北京市科委、中关村管委会还将聚焦城市治理、医疗健康、科学研究、智慧金融、智慧生活、智慧城市等重点领域，面向全市创新主体，将征集80余项行业大模型应用案例项目。

市科委、中关村管委会将组织专家对征集案例、场景和企业进行综合评价，从所属领域、应用需求、创新能力、社会效益、应用前景等方面，遴选一批成熟度高、示范性强的典型应用案例和场景应用需求，纳入北京市大模型技术产业创新图谱，并进行宣传推广。

1. 由百度集团和国网智能电网研究院有限公司共同开发的基于电力行业NLP大模型的设备运检知识助手示范应用。

2. 由北京智谱华章科技有限公司和北京中医药大学东方医院共同开发的数字中医大模型示范应用。

在智慧医疗领域，基于智谱华章高精度千亿中英双语稠密模型“GLM-130B”，面向中医领域名医经验挖掘整理需求，构建数字中医服务平台，探索高危肺结节人工智能临床诊疗和临床评价研究等解决方案，实现中医临床经验的智慧化复制新模式。

3. 由中国科学院自动化研究所和中铁建设集团有限公司共同开发的面向建筑领域多模态行业大模型示范应用。

在智慧城市领域，基于“紫东太初”多模态大模型和跨模态通用人工智能平台，联合研发建筑工程全闭环智能应用系统，形成项目地图索引、风险快速传达、自动回复等功能，赋能工程方案设计、技术文件审核等多个阶段场景，大大提升建筑行业智能化水平。

4. 由中关村科学城城市大脑股份有限公司和科大讯飞（北京）有限公司共同开发的自主可控城市大脑大模型示范应用。

聚焦城市治理领域，以如ChatGPT为技术基础，应对人工智能时代的信息安全问题，完成城市治理大模型的国产化改造并示范应用，加速城市智能化建设，全面提升城市治理能力。

5. 由云知声智能科技股份有限公司和北京友谊医院共同开发的基于山海大模型的门诊病历生成系统示范应用。

6. 由北京科学智能研究院和中国航发北京航空材料研究院共同开发的覆盖元素周期表原子间势函数预训练模型示范应用。

在科学研究领域，基于科学智能研究院深度势能原子间势函数预训练模型DPA-1，可模拟原子规模高至100亿，大幅提高模型迁移能力和元素容量，提高模型预测精度，降低研发成本，缩短研发周期。

7. 由第四范式（北京）技术有限公司和北京中关村银行股份有限公司共同开发的多模态智慧金融大模型示范应用。

8. 由毫末智行科技有限公司和长城汽车股份有限公司共同开发的自动驾驶大模型DriveGPT示范应用。

9. 由北京衔远有限公司和北京一轻科技集团有限公司共同开发的面向消费领域的品商大模型示范应用。

在智慧生活领域，基于衔远品商大模型及ProductGPT等应用，联合研发商品智能反向定制、预测性生产、智能调度、智能营销等服务功能，并在一轻集团旗下的10个产品品类示范应用，赋能企业商业模式创新，实现从商机发现到产品交付的全链路数智化转型。

10. 由北京面壁智能科技有限责任公司和智者四海（北京）技术有限公司共同开发的智能问答大模型示范应用。

在智能问答领域，基于面壁智能自研“CPM-Bee”大模型，联合开发“知海图AI”智能问答大模型，可归纳总结热榜观点并生成摘要，生成准确率超过80%，通过多模态、生成式、可解释及对话式的搜索方式，提升搜索结果的质量和用户体验，满足用户多样化的搜索需求。

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编译者/作者：AIcore

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