AI大模型市场研究报告（43页）

人工智能能够赋能经济社会发展各领域， 下游各个领域的产业升级对大模型的需 求持续走高。例如，在泛交通领域,人工 智能能够在自动驾驶、智能座舱、运行 管理优化等多个方面为汽车行业创造价 值；在医疗方面，人工智能可以提高疾 病检测的效率以及医学影像领域的智能 化分析。据测算，2022 年中国人工智能 行业市场规模为 3,716 亿人民币，预计 2027 年将达到 15,372 亿人民币，有望在 下游制造、交通、金融、医疗等多领域 不断渗透，实现大规模落地应用。 下游行业对人工智能需求呈现出碎片化、 多样化的特点，从开发、精调、优化、 迭代到应用都需要投入巨大的人力和财 力，成本极高。而大模型能够向外赋能， 包括通过开放 API 的形式，降低 AI 应用 开发门槛，提高落地部署效率和精度等， 进而降低 AI 规模化部署的成本，满足各 行业场景的应用需求,进一步推动人工智 能进入工业化发展阶段。AI 大模型具有降低开发门槛、提高模型 精度和泛化能力、提高内容生成质量和 效率等多种价值，实现了对传统 AI 技术 的突破。一方面，大模型可以帮助降低 机器学习和自然语言处理应用的开发门 槛，能够对复杂的模式和规律进行更准 确的建模，通过不断地学习和更新自己 的参数来提高其性能和准确度，提高模 型的精度，更好地泛化到新的数据集和 任务中。

另一方面，大模型通常能够更 好地泛化到新的数据集和任务中，可以 提高内容生成质量和效率，例如生成对 话、摘要、翻译等。除此之外，大模型 的开源性和可复制性可以促进学术研究 的发展和技术的普及，增强生态繁荣度， 从而加速人工智能技术的进步和应用。AI 大模型未来发展将趋于通用化与专用 化并行。通用化是指模型能够适用于多 个领域和任务，而专用化则是指模型被 设计用于特定领域或任务。 AI 大模型将逐渐实现在多个领域和任务 中的通用性和灵活性，未来会有更多模 型被设计和优化用于特定的任务和领域。 受制于数据规模和模型表达能力的约束， 传统模型往往只能有针对性地支持一个 或者一类模态，而无法支持其他任务。 相比之下，AI 大模型得益于其“大规模 预训练﹢微调”的范式，可以很好地适 应不同下游任务，展现出强大的通用性。 通用大模型即为多模态基模型，偏重统 一架构、 统一知识表达、 统一任务。通 用大模型能够使用统一的模型框架，并 采用相同的学习模式，构建可适用于多 种模态的通用词表，将所有任务统一成 序列到序列任务。例如，GPT 系列模型 在自然语言处理领域的多个任务中都取 得了非常好的表现，包括文本生成、问 答、摘要、翻译等任务。同样，BERT 模型也被证明可应用于多种自然语言处 理任务中，包括文本分类、命名实体识 别、问答等。