从技术狂欢到场景为王：大模型落地两年，战火烧向产业深处-优快云博客

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2023年，当ChatGPT点燃全球的AI之火时，行业的讨论还停留在云端之上。参数规模、训练方法、推理效率——这些技术词汇是当时绝对的主角。然而，风向变得很快。

仅仅一年之后，市场的热情迅速从实验室的惊艳演示，转移到了一个更实际的问题上：这项技术到底能解决什么痛点？到今天，大模型的竞争已经彻底转向应用层面。企业和用户不再关心你的模型“有多大”，而是关心它“能做什么”。这标志着一个新阶段的到来：技术本身只是入场券，真正的决胜点在于落地的硬实力。

从文小言、豆包到Kimi、Manus，头部大厂和明星创业公司的动作已经证明了这一点。但落地并非易事，它考验的远不止技术，更是对行业需求的洞察、数据整合的能力、商业模式的设计，以及技术与业务的深度融合。

经过两年多的探索，大模型已经在多个关键行业撕开了应用的口子。

如果说大模型落地需要一个先锋，那非金融行业莫属。Gartner预测，到2025年，生成式AI全球市场规模将超1350亿美元，其中银、证、保将占据四分之一。

这并非偶然。金融业具备了技术落地的完美条件：海量高质量的结构化数据、丰富的应用场景、强大的付费能力和相对成熟的监管框架。更重要的是，金融业务对自动化和智能化的需求本身就极为迫切。

如今，大模型正在两个核心环节创造价值：

智能风控：通过实时分析海量交易数据，AI能精准识别异常模式，有效降低欺诈风险，同时减少因人工审核导致的大量误报。在合规审查上，大模型也能大幅缩短审查时间，提升风险识别的广度和精度。
客户服务与投研：在这方面，实践案例已经相当丰富。某国有大行将大模型整合进智能客服体系，覆盖了从知识问答、语音识别到AI防换脸等多个场景。某头部券商开发的AI研究员，每小时能产出20页覆盖4000多个A股标的的分析报告，并能自动识别财报中的异常指标。

AI厂商也迅速跟进。商汤科技与上海银行合作推出的AI数字员工“海小智”，能精准理解客户意图，显著降低人力成本；澜舟科技则整合新闻与研报数据，为投资决策提供深度分析；中关村科金的文本机器人，帮助一家互联网金融企业将人工客服需求降低了50%以上，每年节省成本超200万元。

医疗行业是另一个大模型落地的沃土。原因同样清晰：行业内积累了海量的电子化病历和医学数据，为模型训练提供了高质量的“养料”。同时，医疗资源分配不均，尤其是基层专业能力的短缺，为AI辅助诊断、病历自动生成等应用创造了刚需。

目前，大模型的医疗应用主要分为面向机构的B端和面向患者的C端。

B端（面向医院）：一类是辅助医生诊疗，如通过分析放射影像、超声影像来辅助诊断，或生成疾病治疗方案建议。另一类是优化行政管理，如临床决策支持、病历书写助手、医生科研助手以及病案质控等，旨在为医生和医院管理者减负增效。
C端（面向患者）：应用覆盖了从健康监测、用药提醒到慢病管理与康复指导的全周期。

实践成果令人振奋。北京天坛医院的AI急诊卒中单元，将急救时间从120分钟缩短至惊人的20分钟，其中AI影像分析仅需2分钟。国家儿童医学中心的AI儿科医生已在河北上百家县级医院部署，为儿科医生短缺地区提供诊断支持。上海市第六人民医院则利用AI算法，实现了甲状腺术后远程精准调药，极大地方便了患者。

电商行业的数据积累无需多言，使其成为大模型的天然试验场。但与其他行业不同，电商的落地过程具有“低成本试错、高频率迭代”的独特优势。其高度数字化的技术架构和对创新较高的容错率，大大降低了模型应用的门槛。

阿里、京东等电商巨头早已深入探索。

阿里巴巴：推出了AI原生应用“淘宝问问”，通过接入“通义千问”大模型，让用户能以自然语言交互的方式获得精准的商品推荐。同时，面向商家的AI工具“生意管家”全面升级，不仅能生成营销素材，还能为商品主图和卖点进行个性化定制，针对不同人群自动展示不同内容，以提升转化率。
京东：基于自研的“言犀”大模型，不仅深度赋能供应链，还革新了智能客服和内容营销。其智能客服能更精准地理解多轮对话，实现人机无缝协作。同时，京东发布的AIGC内容营销平台，能自动化生成商品图片、卖点文案、直播脚本等，显著降本增效。