文章系统介绍了央企在AI大模型领域的应用实践,包括国资委发布的40项人工智能战略性高价值场景和各央企开发的大模型应用案例。这些应用覆盖工业制造、能源、医疗、交通等十大行业,展示了AI大模型在企业数字化转型和新型工业化中的落地实践,为小白和程序员提供了全面了解央企AI应用的参考。

央企人工智能战略性高价值场景
2025年7月,国务院国资委在“AI焕新 产业共赢”企业人工智能产业发展论坛上正式发布了首批40项央企人工智能战略性高价值场景,建设“国资央企人工智能战略性高价值场景库”,央企力量带动各方加快场景挖掘落地,加快“应用领航”推动AI赋能千行百业。高价值场景重点区分工业制造、智慧能源、钢铁冶金、矿产勘查、材料研发、医药医疗、交通物流、信息通信、智慧建筑、智慧农业、其他重点行业等十大行业,进行整理与汇总,具体如下表:
| 序号 | 行业 | 集团名称 | 场景名称 |
| 1 | 工业制造 | 航空工业集团 | 机器视觉C919全机疲劳试验损伤检测 |
| 2 | 工业制造 | 中国船舶 | 数据模型双驱动船舶结构应力场智能预报 |
| 3 | 工业制造 | 中国商飞 | AI复合材料性能智能预测 |
| 4 | 智慧能源 | 中核集团 | 核聚变诊断数据生成式融合补全与质量监测 |
| 5 | 智慧能源 | 中国海油 | 海洋溢油应急及台风智能预警 |
| 6 | 智慧能源 | 国家管网集团 | 全国天然气管网供销运预测与资源优化 |
| 7 | 智慧能源 | 国家电网 | 电力输变配电设备智能巡检与作业处置 |
| 8 | 智慧能源 | 南方电网 | 大电网运行方式智能推演与调控关键技术应用 |
| 9 | 智慧能源 | 中国华电 | 乌江水风光一体化智慧调度决策运营 |
| 10 | 智慧能源 | 国家能源集团 | 智能煤质快速检测技术应用煤炭全产业链场景 |
| 11 | 智慧能源 | 国投 | 高海拔大型光伏电站全生命周期智能管控 |
| 12 | 钢铁冶金 | 中国宝武 | 高炉冶炼精准预测和智能控制 |
| 13 | 钢铁冶金 | 中铝集团 | “铜冶智炼”铜冶炼智能终点判断系统 |
| 14 | 钢铁冶金 | 中国钢研 | 基于冶金流程优化大模型的热轧智能排程 |
| 15 | 矿产勘查 | 中国煤炭科工 | AI+多层级矿山透明地质 |
| 16 | 矿产勘查 | 中国有色 | 矿产智能勘探与找矿预测 |
| 17 | 材料研发 | 中国石油 | 高性能合成橡胶材料研发 |
| 18 | 材料研发 | 中国石化 | AI辅助聚酰亚胺气体分离材料开发 |
| 19 | 医药医疗 | 中国电科 | '智灵”医疗服务、健康管理及医药研发 |
| 20 | 医药医疗 | 中国联通 | 医疗影像与检验报告智能质控辅助诊疗 |
| 21 | 医药医疗 | 通用技术集团 | 心脑血管卒中临床评估与诊断 |
| 22 | 医药医疗 | 招商局集团 | 动物-人体数据转化AI模型加速新药评价 |
| 23 | 医药医疗 | 华润集团 | 生物医药创新抗体药物研发 |
| 24 | 医药医疗 | 国药集团 | mRNA创新药物研发设计 |
| 25 | 交通物流 | 中国一汽 | 基于端云协同与数据闭环的高阶智能驾驶系统 |
| 26 | 交通物流 | 中国远洋海运 | 智慧港口L4级自动驾驶应多 |
| 27 | 交通物流 | 中交集团 | 绞吸挖泥船智能疏浚系统 |
| 28 | 交通物流 | 中国物流 | 智慧多式联运及智能组网场景 |
| 29 | 交通物流 | 中国中车集团 | 高速动车组空气动力学智能化仿真 |
| 30 | 交通物流 | 中国航信 | 智慧民航数智化新型应用 |
| 31 | 信息通信 | 中国电信 | 全级次智能穿透式监管体系 |
| 32 | 信息通信 | 中国移动 | 公有云全流程AI+处置亿级云端威胁 |
| 33 | 信息通信 | 中国铁塔 | “山水林田湖草沙”空间数智化治理 |
| 34 | 智慧建筑 | 中国建筑 | 生成式AI建筑结构智能化设计 |
| 35 | 智慧建筑 | 中国铁建 | 大盾构隧道智能建造管理 |
| 36 | 智慧农业 | 中国中化 | 粮食作物智薏化生产种植管理决策 |
| 37 | 智慧农业 | 中粮集团 | 玉米质量智能检验应用 |
| 38 | 其他重点行业 | 中国电子 | 金融AI模型智策中枢 |
| 39 | 其他重点行业 | 中国节能 | 以绿色账户助力减污降碳协同增效 |
| 40 | 其他重点行业 | 中智集团 | AI数字人智能招聘面试 |
人工智能赋能新型工业化典型应用案例
2025年1月,工业和信息化部印发《人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单》,共有151个案例上榜。活动以人工智能赋能新型工业化为主线,围绕“技术底座、行业应用、装备产品、支撑保障”四大领域,旨在全方位、深层次、高水平推进人工智能赋能新型工业化,加强典型经验总结和优秀案例推广,打造行业应用标杆。151个案例中,其中技术底座有24个、行业应用89个、装备产品方向33个、支撑保障方向5个。













本表数据来源:工业和信息化部办公厅关于印发人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单的通知
央企AI大模型应用清单
| 央企AI大模型 | |||
| 序号 | 央国企 | 落地单位 | 大模型名称 |
| 1 | 中核集团 | 中核集团-中核八所 | “龙吟·万界” |
| 2 | 中核集团 | 中核集团-同方股份 | '华知大模型”2.0 |
| 3 | 中核集团 | 中核集团-同方股份 | 农业知识大模型 |
| 4 | 中国核电 | 秦山核电 | “知识管理平台(i-知识) |
| 5 | 中国船舶 | / | 百舸船舶行业大模型 |
| 6 | 中国航天科工 | 中国航天科工-航天信志 | “爱信诺·信诺GPT”财税产业大模型 |
| 7 | 中国电科 | 中国电科法研院 | “万法”大模型 |
| 8 | 中国电科 | 中国电科法研院 | “法观”大模型 |
| 9 | 中国电科 | 电科太极 | 生成式人工智能大模型“小可" |
| 10 | 中国电科 | 电科数字 | 智弈”大模型 |
| 11 | 中国石油 | / | 330亿参数昆仑大模型 |
| 12 | 中国石油 | 中国石油-东方物探 | GeoEast软件 |
| 13 | 中国石油 | 中国石油-勘探研究院 | PetroAl |
| 14 | 中国石油 | 中国石油-勘探研究院 | 地震解释大模型 |
| 15 | 中国石油 | 中国石油-管道局设计发 | WisGPT |
| 16 | 中国石化 | / | 勘探开发、炼油化工2个行业大模型 |
| 17 | 中国石化 | 中国石化胜利油田 | 第二代“胜小利“油气大模型 |
| 18 | 中国海油 | / | “海能”人工智能模型 |
| 19 | 国家电网 | 国家电网-湖南电科院 | 配网视觉大模型 |
| 20 | 国家电网 | 国家电网-国网信通产业集团 | “思极GPT” |
| 21 | 南方电网 | 国家电网-继远软件 | 电力安监知识增强大模型 |
| 22 | 南方电网 | / | “驭电”智能仿真大模型 |
| 23 | 南方电网 | 电力大模型–“大瓦特电力线缆的守卫者–“极目“ | |
| 24 | 南方电网 | 电力鸿蒙OS’ | |
| 25 | 南方电网 | 南方电网-广东东莞供电局 | 智能巡维机器狗–“吠云 |
| 26 | 南方电网 | 南方电网-广东深圳供电局 | “祝融2.0” |
| 27 | 南方电网 | 南方电网-广东广州供电局 | 配网AI大模型 |
| 28 | 南方电网 | 带电作业机器人–“悟空 | |
| 29 | 南方电网 | 南方电网-数字集团 | 新能源发电预言家–"夸父” |
| 30 | 南方电网 | 南方电网-广西电网 | 输电人工智能大模型(大瓦特CV) |
| 31 | 中国三峡 | 三峡科创园 | 大禹大模型 |
| 32 | 国家能源 | / | 工业设备综合诊断运维A大模型 |
| 33 | 国家能源 | / | “云上水电”平台 |
| 34 | 国家能源 | 国家能源-数智科技 | 人工智能机器视觉应用平台2.0 |
| 35 | 国家能源 | 工业数字孪生平台V1.0 | |
| 36 | 国家能源 | 煤炭行业全产业链国资云 | |
| 37 | 国家能源 | 国家能源-龙源电力 | AI+模型训推测一体化平台 |
| 38 | 国家能源 | 国家能源-龙源电力 | 风机功率曲线AI模型 |
| 39 | 国家能源 | 国家能源-神东煤炭 | “神东慧知”大模型 |
| 40 | 中国电信 | / | 星辰系列大模型 |
| 41 | 中国联通 | / | 联通元景大模型 |
| 42 | 中国移动 | / | “九天”系列通用大模型 |
| 43 | 中国电子 | 中国电子云 | 星智政务大模型 |
| 44 | 中国一汽 | / | GPT-BI大模型 |
| 45 | 中远海运 | 中远海运科技 | Hi-Dolphin大模型 |
| 46 | 中国中化 | 中国中化-中化信息 | “天枢”智研化工大模型 |
| 47 | 中国建科 | / | 星辰-住建行业大模型 |
| 48 | 国家开发投资集团 | 国投智能 | “天擎”公共安全大模型 |
| 49 | 招商局集团 | 招商轮船 | ShippingGPT”大模型 |
| 50 | 华润集团 | 华润医药 | 三舅健康管家“智能体 |
| 51 | 华润集团 | 华润医药 | 数智本草大模型 |
| 52 | 中国商飞 | 上海飞机设计研究院 | “东方.翼风”大模型 |
| 53 | 中煤集团 | 中煤天津设计 | 中煤智掘管控平台 |
| 54 | 中煤集团 | 中煤“地知“大模型 | |
| 55 | 中国煤科 | 中国煤科-科学研究总院 | 太阳石矿山大模型 |
| 56 | 中国煤科 | 中国煤科-上海研究院 | 煤科卫士大模型ChinamjGPT |
| 57 | 中国煤科 | 中国煤科-西安研究院 | 地质垂直领域大模型GeoGPT |
| 58 | 铁科院 | 铁科院信息所 | 铁科智问“大模型 |
| 59 | 中国中铁一局中国航信 | / | 中铁万新大模型 |
| 60 | 中国航信 | 中航信-移动科技 | “干穰”大模型 |
| 61 | 中国广核集团 | 核集团-宁德核电 | 锦书大模型 |
| 62 | 中国广核集团 | 中绿讯科 | 泰山大模型 |
| 63 | 北大荒 | / | 寒地作物大模型 |
| 64 | 北大荒 | / | 汽车行业AI售后维修大模型 |
| 65 | 河南省医学科学院 | / | VisionFM“伏羲慧眼“大模型 |
| 66 | 河南省医学科学院 | / | 盘古矿山大模型 |
| 67 | 西安光机所 | 西安中科天塔 | “华山”航天私域大模型 |
| … | … | … |
普通人如何抓住AI大模型的风口?
为什么要学习大模型?
在DeepSeek大模型热潮带动下,“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业,AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标,**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求,远超金融(40.1%)和专业服务业(26.7%)。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主,多数企业更倾向于维持现有服务模式,对AI人才吸纳能力相对有限。

这些数字背后,是产业对AI能力的迫切渴求:互联网企业用大模型优化推荐算法,制造业靠AI提升生产效率,医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域,因业务特性更依赖线下体验,对AI人才的吸纳能力相对有限。显然,AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”,越早掌握,越能占据职业竞争的主动权
随着AI大模型技术的迅速发展,相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业:

人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。如果你是技术人,尤其是互联网从业者,现在就开始学习AI大模型技术,真的是给你的人生一个重要建议!
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大模型全套学习资料领取
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部分资料展示
一、 AI大模型学习路线图
这份路线图以“阶段性目标+重点突破方向”为核心,从基础认知(AI大模型核心概念)到技能进阶(模型应用开发),再到实战落地(行业解决方案),每一步都标注了学习周期和核心资源,帮你清晰规划成长路径。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程
从入门到进阶这里都有,跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档
收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作,搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书,帮你夯实理论基础。

四、大模型大厂面试真题
整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题,涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度,每道题都配有详细解析和答题思路,帮你针对性提升面试竞争力。

适用人群

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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