核心观点 - 大模型技术已进入与业务深度融合的关键时期，64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30% [8] - 大模型在企业落地的周期和应用速度超出预期，部署周期已缩短至平均6-12个月 [9] - 企业正致力于深化业务场景探索，以释放大模型带来的商业价值 [10] - 超过47%的企业认为，与领先的大模型厂商建立可靠的合作关系是项目成功的关键 [11] 大模型技术发展与应用 - 大模型技术已成为AI领域的焦点，驱动了AI应用的升级和创新，企业正加快步伐寻找能够迅速构建商业闭环的应用场景 [13] - 37.7%的受访企业正在重点投资AI大模型，64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30% [14] - 大模型技术对企业价值的贡献可从对内赋能与对外服务两大维度进行阐释，涵盖工作效率提升、用户体验创新等8大方向 [16][18] 大模型服务商竞争与创新 - 大模型服务商加快步伐，推动技术从创新突破走向企业应用的实际转化，满足各行各业对智能化转型的迫切需求 [22] - 火山引擎通过丰富豆包大模型家族、打造HiAgent平台等方式，降低企业使用门槛，加速智能化转型 [23] - 大模型技术服务商通过构建行业大模型落地联盟、提供专业咨询和培训服务等手段，提升服务能力 [24] 企业落地大模型的挑战 - 高算力成本是企业落地大模型的主要挑战，92%的企业认为缺少算力资源是最大障碍 [28][29] - 模型精度不足、选择错误的机会成本、实际回报与预期差距大等问题也阻碍了大模型的落地 [31][32] - 模型部署过程中，选型困难、通用模型与专业需求不匹配、上线性能难以保证等问题普遍存在 [34][35] 大模型落地收益与案例 - 大模型落地周期多在6-12个月，率先落地的企业已展现清晰的收益曲线，包括工作效率提升、用户体验升级等 [38][42] - 上汽乘用车通过引入豆包大模型，快速处理用户反馈，显著提升服务反馈和质量改进 [42] - 火山引擎助力中国飞鹤落地AI技术，提升运营效率和市场竞争力，智能问答项目实现100%的问答响应率 [43] 大模型应用场景扩展 - 大模型应用场景不断拓宽，涵盖金融、互联网、零售消费、医药健康、智能终端、游戏、企业服务、文化娱乐、教育科研、汽车等十大领域 [65][66] - 金融领域重点应用在智能客服、内部知识管理、研报分析等场景，互联网领域则集中在搜索问答、广告推送、商品推荐等方面 [70][71] - 零售消费领域通过图文生成能力降低人力成本，医药健康领域则主要用于药物研发、智能问诊助手等辅助场景 [72][73] 大模型业务落地能力建设 - 大模型业务落地能力建设分为计划准备、模型部署、迭代优化三大阶段，企业需从战略高度规划大模型的落地 [49][52] - 计划准备阶段需明确初始意愿、剖析目标任务、搭建跨部门团队，模型部署阶段则需科学规划资源投入、模型选择、效果预测等 [52][56] - 迭代优化阶段需持续提升智能体应用效能、拓展跨业务领域应用，并关注企业整体战略规划的影响 [58][59] 大模型落地思维误区 - 企业在大模型落地过程中容易陷入技术指标与商业应用、成本负担与成本优化、开发流程与全周期开发工具等思维误区 [61] - 短期产出与长期投入、安全隐私与大模型商业价值之间的平衡也是企业需要破除的误区 [61] 大模型成功落地案例 - 赛力斯通过豆包大模型提升用户反馈闭环效率，优化业务部门决策支持 [84][87] - 上汽乘用车利用豆包大模型高效处理海量用户反馈，精准分析用户需求 [90][93] - 海尔消金通过豆包大模型提升信贷资产管理效率，客服坐席助手摘录准确率超过95% [95][102] - 中国飞鹤利用AI技术实现全面智能化转型，智能问答项目保持超过95%的高准确率 [104][110] - 中手游为《仙剑世界》打造AI NPC生态，提升游戏服务稳定性和玩家体验 [111][118] - 浙江大学通过火山引擎HiAgent平台构建智能化教育环境，提升教学、科研、校园服务效率 [119][123] - 苏泊尔通过豆包大模型和扣子平台构建AI驱动的"居家食养健康"物联场景生态 [124][129] - 海底捞利用豆包大模型高效完成客户评价分析，提升服务质量洞察 [130][133]