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2024年春季AI应用投资策略：新质生产力前景下的国产AI。中国发展大模型优势在于齐全的工业门类和强大的制造业，积累了海量行业数据。对比中美大模型应用， 国内大模型并非落后，而是路径的分岔，即更为“务实”

工信部明确表态，今年将开展“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能 赋能新型工业化

演进至多层级、多模态的模型架构，更贴近产业落地实际需求

在产业落地中，基础大模型（L0）—行业大模型（L1）—场景模型（L2）的多层级模型架构成为主流

相较于传统深度学习，行业大模型技术路线提升明显：传统深度学习的泛化能力不足、性能易触达天花 板、缺乏推理与认知能力。而大模型在一些案例中仅需要原来10%以内的数据，就可以在跨场景情况下 超过小模型使用全量数据的性能，显著降低了模型定制的成本

大模型赋能工业的两条主要路径，充分利用泛化和生成能力

其一：通过大模型增强模型的泛化能力，提升模型的适用性和效果；其二：利用生成式AI，变更交互方式、生成各种业务所需内容。

当前在能源、采掘、制造等工业领域，大模型落地进展速度较快。