DIIRC重磅发布：2024大模型行业应用十大典范案例集

6月5日，由数字产业创新研究中心主办，锦囊专家、首席数字官承办，中国软件行业协会CIO分会、中关村天使投资联盟协办的“2024中国数字企业峰会–成果发布日”成功于线上举办。《2024大模型行业应用十大典范案例集》在百余位行业专家、业内同仁的云端见证下重磅发布。

《2024大模型行业应用十大典范案例集》自5月发起征集，历时1个月，累计申报企业超过60家，涉及80余个项目。评委会专家针对典型性、实效性、创新性、复杂性和推广性5个维度，对候选案例进行评估，分别择优10个入选编入《2024大模型行业应用十大典范案例集》，本案例集汇集了文化、医药、IT、钢铁、航空、企业服务等行业在大模型应用领域的典范案例。充分展示了大模型技术在解决实际问题、推动产业升级方面的巨大潜力和价值。

案例一：招商局集团有限公司：招商如影数字员工平台

“招商如影”平台围绕数字员工的形象、人设、技能和交互四大关键要素，设计了一套标准化的管理功能。包括但不限于技能与形象管理、对话策略管理、音视频合成管理、消息管理、权限管理、租户管理以及人设问答库管理。平台还配备了数字员工服务审核、数据统计分析等工具，全面支持数字员工产品的管理与运营。

案例二：同方知网数字出版技术股份有限公司：知网AI智能写作

知网AI智能写作是基于大模型和AIGC技术开发的文档智能生成系统，主要面向政府机构、行业组织、企业、教育和科研机构、公共文化机构等相关机构单位的工作业务场景服务，它将华知大模型生成能力与协同文档、知识库三者进行融合，实现专业性、可信性翻倍，嵌入技术方案、调研报告、规划报告、研究报告、工作总结等各类文档编写场景。

案例三：云南白药集团股份有限公司：大模型应用开发平台

平台深植LLM运营（LLMOps）的先进理念，不仅无缝集成了主流大模型提供商的丰富模型矩阵，还深耕Prompt工程学领域，通过精细化指令设计，引导模型展现超凡智能表现。同时，研究与生成（RAG）框架的融入，内嵌的先进Agent架构，进一步赋能模型以代理能力，确保其服务适应多元化业务场景需求，提升个性化服务水平。

案例四：联想（北京）有限公司：联想智能问答机器人助小咖（Robbie）

联想智能问答机器人助小咖(Robbie)基于最新的机器学习模型，大模型以及大数据分析技术，带有独立的知识库，可以管理内部特殊的专业知识的同时也支持自我学习，能够不断学习和优化，以提供更加个性化的服务。助小咖能够理解多种语言的输入，理解后，以对应语言进行回答。支持多种文件格式，（如PDF、DOC、XLSX、PPT、TXT等），能够处理用户上传的文件。

案例五：远光软件股份有限公司：全栈AIGC数字创新平台YG-JT GPT

案例基于生成式人工智能技术为基础，提供了一套涵盖大模型应用开发所需的核心技术栈，包括但不限于提示词工程、Agent编排、RAG检索增强、向量相似检索、自定义API配置等核心技术，为生成式AI应用提供可视化开发平台，通过可视化且低代码的流程编排，整合提示词、业务数据集和插件工具，构建面向特定业务场景的半自主智能体，具备意图识别、多轮对话、智能推理等能力，可针对应用系统的智能问答交互、研发效率提升、智能运维检测、运营报告生成、数据统计分析等方面提供有效的技术支撑。

案例六：本溪北营钢铁（集团）股份有限公司：燃气智慧能源分析诊断系统

主要针对煤气系统（包括高炉煤气、焦炉煤气、转炉煤气、混合煤气）的发生、存储、消耗等各环节的数据和指标进行在线监控、实时分析、预警预报、平衡调度等。形成煤气发生、转供和使用，端到端的管控模型体系。模型建立后，燃气各站所进入集控，各岗位操作得到了调度的直接指挥，能源调度指令得到更加迅速的传达落实，通过驾驶仓的智能预警分析，各项指标得到了有效的保证。

案例七：广东数业智能科技有限公司：数业智能心大陆多智能体

数业智能心大陆多智能体助力东莞教育局实现心理健康服务工作统筹、统建、统管。东莞市教育局通过数业智能心大陆提供的AI心理疏导机器人进行日常压力动态监测，利用数业智能自研的“多模态心理评估技术”和“垂直领域对话技术”两大方向，构建了以大规模数据集和领先的多智能体技术为核心，与传统人工服务完美结合，全方位保障用户心理健康。目前数业智能心大陆产品已覆盖全国40多个城市，服务用户超过500万。

案例八：青岛天泰集团股份有限公司：天泰AI知识管理平台项目

针对企业知识管理过程中存在的员工知识有限、知识存储分散、查询困难、交互不友好、内部知识库构建效率低等问题，融合AI大模型+内部知识库+企业办公平台等能力，构建企业内部AI知识管理平台，实现员工可以通过提问大语言模型获取公司制度、标准、指引等信息，大幅降低知识查询门槛，提升员工的工作合规性和知识使用的友好度。

案例九：厦门市合趣信息科技有限公司：云合·AI产业顾问

云合·AI产业顾问是基于大语言模型及产业大数据的办公效率工具，为全国数百万招商及产业人员提供准确、及时、可靠的产业分析、数字招商和辅助办公功能。通过在AI大模型能力与用户之间，构建超低门槛的功能和快捷方式，帮助用户轻松解决工作场景的复杂任务。并通过将通用大模型与产业大数据知识图谱结合的方式，提升AI在产业领域的专精程度，使得AI专业性和价值度都有很大提升。

案例十：长龙（杭州）信息技术有限公司：飞行Copilot（智能问答平台）

飞行 Copilot是一款基于最新AI技术打造的企业级智能知识检索平台，致力于为知识密集行业提供一站式解决方案。平台以先进的大语言模型为核心AI引擎，成熟的知识图谱为基础知识仓库，通过极简的自然语言问答交互完成对海量庞杂知识的智能检索和推荐，让知识获取效率较传统检索提升了50%左右，率先为民航航空企业实现快速高效的知识检索提供了可行的解决方案。

数字产业创新研究中心（简称：DIIRC）是由全球数字化领域专家、企业、科研机构等共同提议和联合发起的中立的“政产学研用金”六位一体的智库平台，集结海内外知名院士、知名高校学者、大型企业高管等专家逾2万名。作为数字化转型的积极推动者与实践者，数字产业创新研究中心持续关注各行业数字化转型的最新动态，自2019年成立以来，联合国内外高校、智库等合作机构， 定期发布数字产业白皮书、行业调研报告、图书出版物等。挖掘优秀数字化解决方案、技术、产品、行业案例等，进行全球推广。

此次发布的《2024大模型行业应用十大典范案例集》，是在数字化转型与创新方面的又一重要成果，对于推动数字技术与产业的深度融合、促进数字产业创新发展具有重要意义。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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