市場(chǎng)規模：中國Al大模型市場(chǎng)發(fā)展取得了良好的成效，預計2026年將突破700億 元
自OpenAI 發(fā)布ChatGPT以來(lái)，大模型產(chǎn)業(yè)掀起的關(guān)注。中國相關(guān)科技公司積J研發(fā)國產(chǎn)大模型， 不斷涌現出大量大模型科技公司。數據顯示，2024年中國Al大模型市場(chǎng)規模約為294.16億元，預計 2026年將突破700億元，中國Al大模型行業(yè)正處于爆發(fā)式發(fā)展階段。
用戶(hù)調研：超五成用戶(hù)使用AI大模型頻率較G，用途主要以工作、學(xué)習為主
調研數據顯示，中國用戶(hù)對國產(chǎn)Al大模型的嘗試意愿度較G，其中51.5%的用戶(hù)每周使用4至5次； 21.6%的用戶(hù)每天多次使用。在用途方面，中國用戶(hù)主要將Al大模型應用于工作和學(xué)習，分別占比 53.9%和44.5%。艾媒咨詢(xún)分析師認為，Al 大模型可以整合和處理大量信息，減輕人工重復勞動(dòng)的負擔， 成為用戶(hù)提G工作效率的輔助工具。
發(fā)展趨勢：國產(chǎn)大模型將廣泛應用至各行業(yè)生態(tài)
Al大模型已初步具有算力G效利用能力、真實(shí)世界感知能力、自主學(xué)習能力以及創(chuàng )作能力等。中國大部 分的國產(chǎn)Al大模型可在文本、圖像等方面賦能，并廣泛滲透到娛樂(lè )、電商、工作以及垂直L域等各類(lèi)應 用之中，為中國傳統行業(yè)進(jìn)行數字化賦能。
附件：2025年中國AI大模型市場(chǎng)現狀及發(fā)展趨勢研究報告-市場(chǎng)將突破700億,21.6%的用戶(hù)每天多次使用
部署了包含 65b 百億及 175b 千億級參數的星火通用大模型在內的 10 種開(kāi)源與閉源的大模型,并預置圖像、語(yǔ)音各類(lèi) 140 個(gè)原子模型,滿(mǎn)足不同應用場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)需求
大幅提升 SGPE 和 STPP 裝置產(chǎn)品質(zhì)量預測的準確性，實(shí)現實(shí)時(shí)監控和優(yōu)化控制,為其他國產(chǎn) SGPE 和 STPP 聚烯烴工藝的產(chǎn)品質(zhì)量預測和優(yōu)化提供了新的解決方案
每小時(shí)對裂解爐自動(dòng)執行一次操作優(yōu)化計算，提G雙烯收率 0.14wt%，噸乙烯增效 17.74 元，折合裝置年增效 1551 萬(wàn)元。單次優(yōu)化求解平均時(shí)間僅用 3 分 38 秒，單爐產(chǎn)品收率相對偏差控制在±5%以?xún)?
按照“數據+平臺+應用”的模式，地球物理甜點(diǎn)識別子系統，包含首頁(yè)界面、數據管理、模型管理、儲集體識別、界面顯示、成果輸出等 6 個(gè)功能服務(wù)，引用地震基本數據服務(wù)、非結構化數據服務(wù)等 2 個(gè)數據服務(wù)
自系統上線(xiàn)以來(lái)至今應用效果顯著(zhù)，基于系統智能報警和智能診斷模型已為 20 家企業(yè)有效診斷 50 余次,其中有 49 次為提前發(fā)現機組異常，及時(shí)告知企業(yè)，密切關(guān)注機組，避免造成嚴重故障
通過(guò)識別員工意圖自動(dòng)解析并檢索公司內部的規章制度、政策文件和業(yè)務(wù)流程等相關(guān)信息，自動(dòng)G效提供匹配的答案，從而提G人資制度知識查詢(xún)效率，并確保人資L域政策信息的準確傳達
基于公司大瓦特生態(tài)技術(shù)體系，推動(dòng)安全監管模式再變革 1 大核心愿景，細化 2 大核心目標，依托大瓦特 L0 電力基礎大模型、電網(wǎng)人工智能樣本標注基地、“數字安全監盤(pán)人”功能L先為 3 大核心基礎,
部分場(chǎng)景和L域(金融、信息技術(shù)、醫療等行業(yè))已實(shí)現實(shí)質(zhì)性的商業(yè)化進(jìn)展，而其他L域則仍處于探索階段,在數個(gè)行業(yè)與應用場(chǎng)景的交叉L域展現出巨大的市場(chǎng)潛力
揭開(kāi)了AI大模型在企業(yè)中的應用現狀和未來(lái)趨勢,實(shí)時(shí)監控生產(chǎn)線(xiàn),AI大模型能夠預測設備故障,減少停機時(shí)間,確定AI大模型的應用L域、投資預算、技術(shù)選型等
智能座艙的發(fā)展經(jīng)歷了從機械式座艙到電子式座艙，再到智能化座艙的演變;提供出行過(guò)程中的辦公、娛樂(lè )、社交、休息場(chǎng)景，并實(shí)現多場(chǎng)景轉變
白皮書(shū)旨在多面解析圖計算與人工智能（尤其是大模型技術(shù)）的交互現狀,探討其背后的原理,面臨的問(wèn)題與挑戰,關(guān)鍵技術(shù)以及成功實(shí)踐,為相關(guān)L域的研究和應用提供有益的參考和啟示
大模型相關(guān)崗位對求職者的學(xué)歷和經(jīng)驗要求均較G,求碩博學(xué)歷的占比為 35.8%，比去年同期提G 5.5 個(gè)百分點(diǎn);經(jīng)驗方面要求 3-5 年經(jīng)驗的占比 33.8%，比去年同期提G 2 個(gè)百分點(diǎn)
