一、引言

（一）AI 产业发展回顾

自 2023 年生成式 AI 引发全球关注以来，AI 产业持续高速发展，深刻改变着各个行业的格局。大模型的横空出世，开启了智能革命的新篇章，其强大的语言理解与生成能力，让人们看到了 AI 的巨大潜力，众多企业纷纷投身其中，资本大量涌入，推动 AI 技术迅速迭代升级。

（二）2024 年 AI 产业趋势的重要性与独特性

2024 年作为 AI 产业发展的关键节点，呈现出一系列新的趋势。小模型凭借 “专精特新” 的优势在特定领域崭露头角，大模型则从追求通用化向深耕垂直领域渗透，这些趋势不仅重塑了 AI 产业的内部生态，还为各行业应用 AI 技术带来了新的机遇与挑战，对经济社会的发展将产生深远影响 。

二、小模型 “专精特新” 崛起

（一）小模型崛起的背景与原因

1. 大模型的局限性凸显
   以 ChatGPT 为代表的通用大模型，虽然展现出强大的泛化能力，但在部署和运行时面临高昂成本，对算力、存储资源以及能源消耗巨大。例如，训练一个大规模的语言模型，往往需要数以万计的 GPU 芯片协同工作数月，成本高达数亿美元，这使得许多企业望而却步。此外，大模型在处理特定领域任务时，由于缺乏针对性训练，可能无法提供精准高效的服务。
2. 特定领域需求催生小模型
   随着 AI 应用的深入，各行业对模型的专业性和针对性要求越来越高。金融领域需要模型准确分析复杂的金融数据、预测市场风险；医疗行业期望模型能辅助医生进行精准的疾病诊断、解读医学影像等。这些特定领域的数据和任务具有独特性，小模型可以针对这些领域的特点，利用高质量的领域数据进行训练，从而在专业任务上表现出色。
3. 技术发展使小模型性能提升
   近年来，AI 技术不断进步，新的训练算法、架构设计等让小模型在保持较小规模的同时，性能得到显著提升。例如，通过改进训练技术和使用更高质量的数据，阿里巴巴集团推出的 Qwen-7B 在评测中的得分为 25.8 分，而更小规模的 Qwen1.5-7B 得分显著提升至 51.8 分 。

（二）小模型的优势体现

1. 成本效益优势显著
   小模型在训练和运行过程中，对计算资源和存储资源的需求大幅降低。如英伟达公司推出参数版本为 40 亿和 80 亿的 Minitron 小语言模型，在保持相当性能水平的同时，将模型大小缩小了 2 - 4 倍，训练成本降低 1.8 倍。这使得企业能够以较低的成本快速部署和迭代模型，尤其是对于中小企业而言，小模型提供了更经济可行的 AI 解决方案。
2. 高效的领域针对性
   小模型专注于特定领域，通过对领域内专业数据的深度学习，能够更好地理解和处理该领域的知识和任务。在医疗影像诊断中，小模型可以针对各类医学影像数据进行训练，准确识别病变特征，为医生提供可靠的辅助诊断建议，其诊断准确率甚至可能超过通用大模型 。
3. 数据隐私保护更佳
   小模型可以在本地设备或企业内部进行训练和部署，减少了数据在云端传输和存储带来的隐私风险。在一些对数据隐私要求极高的行业，如金融、政府等，小模型能够在保障数据安全的前提下，为企业提供 AI 服务，满足企业合规性需求 。

（三）小模型的应用案例分析

1. vivo 蓝心端侧模型 3B
   vivo 公司发布的蓝心端侧模型 3B，参数量仅为 30 亿，相比蓝心 7B，性能提升了 300%、功耗优化率达 46%、内存占用仅 1.4GB。该模型在手机端运行，能够快速响应用户指令，为用户提供智能语音助手、智能拍照优化等功能，极大提升了用户体验，同时降低了手机的能耗 。
2. 医疗领域的专业小模型
   某医疗科技公司研发的针对糖尿病诊断的小模型，通过对大量糖尿病患者的病历数据、血糖监测数据、基因数据等进行训练，能够精准分析患者的病情，预测糖尿病并发症的发生风险，辅助医生制定个性化的治疗方案，有效提高了糖尿病的诊断和治疗水平 。

三、大模型向垂直领域渗透

（一）大模型向垂直领域渗透的驱动因素

1. 市场竞争推动差异化发展
   在大模型市场竞争日益激烈的情况下，各大厂商为了脱颖而出，需要寻找新的增长点。向垂直领域渗透，能够利用大模型的基础能力，结合各行业的特点，打造具有差异化竞争优势的产品和服务。例如，百度文心大模型推出了面向金融、能源、传媒等多个垂直领域的解决方案，满足不同行业客户的特定需求 。
2. 垂直领域对智能化需求增长
   随着各行业数字化转型的加速，对智能化解决方案的需求不断攀升。制造业希望通过大模型优化生产流程、提高生产效率；教育行业期望借助大模型实现个性化教学、智能作业批改等。这些行业对智能化的深度需求，促使大模型企业深入挖掘垂直领域的应用场景 。
3. 数据与场景优势助力大模型优化
   垂直领域积累了大量丰富且具有行业特色的数据，这些数据为大模型的进一步训练和优化提供了宝贵资源。大模型在这些领域的应用过程中，能够不断根据实际场景反馈调整模型参数，提升模型在特定领域的性能表现 。

（二）大模型在垂直领域的应用表现

1. 金融领域的风险预测与投资决策
   以华为盘古金融大模型为例，它能够对海量金融数据进行实时分析，包括市场行情、企业财务报表、宏观经济数据等，精准预测金融市场风险，为投资机构提供科学的投资决策建议。在复杂多变的金融市场中，盘古金融大模型帮助投资机构有效规避风险，提高投资回报率 。
2. 教育领域的个性化学习辅导
   一些教育科技企业基于大模型开发了个性化学习平台，通过分析学生的学习行为数据、考试成绩、知识掌握情况等，为每个学生量身定制学习计划，提供针对性的学习资源推荐和智能辅导。例如，学生在学习数学时遇到难题，平台可以根据大模型的分析，为学生提供详细的解题思路、相似题型练习等，帮助学生更好地掌握知识 。
3. 制造业的生产流程优化
   在制造业中，大模型可以对生产线上的传感器数据、设备运行状态数据等进行实时监测和分析，预测设备故障，优化生产流程。某汽车制造企业利用大模型技术，实现了对生产线设备的智能运维，提前发现设备潜在故障隐患，减少了设备停机时间，提高了生产效率和产品质量 。

（三）大模型垂直渗透面临的挑战与应对策略

1. 行业知识融合难度大
   大模型要在垂直领域发挥作用，需要深入理解行业知识并将其融入模型中。但不同行业知识体系复杂，术语繁多，将这些知识有效转化为模型能够理解和运用的信息并非易事。解决策略是加强 AI 专家与行业专家的合作，共同进行知识图谱构建、数据标注等工作，使大模型更好地学习行业知识 。
2. 数据质量与安全性问题
   垂直领域数据往往涉及企业核心业务和用户隐私，数据质量参差不齐且安全风险高。一方面，需要对数据进行清洗、标注和预处理，提高数据质量；另一方面，要加强数据安全防护措施，采用加密技术、访问控制等手段，确保数据在采集、存储、使用过程中的安全性 。
3. 模型部署与性能优化挑战
   将大模型部署到垂直领域的实际业务场景中，需要考虑不同企业的硬件设施、网络环境等因素，确保模型能够高效稳定运行。同时，要对模型进行性能优化，使其在满足业务需求的同时，降低资源消耗。可通过采用边缘计算、模型压缩、分布式部署等技术来解决这些问题 。

四、小模型与大模型的协同发展

（一）协同发展的模式探索

1. 大模型为小模型提供基础能力支持
   先训练出通用能力足够强的大模型，再基于此筛选处理构建小模型。大模型学习到的通用知识和语言理解能力等，可以作为小模型的基础，小模型在此基础上，用质量更高、数量更少的领域数据完成训练，从而以更低成本实现不输大模型的应用效果。例如，一些企业先利用大模型进行自然语言处理的基础训练，然后针对特定行业场景，如法律合同审查，构建小模型，利用大模型的语言理解基础，结合法律领域数据进行微调 。
2. 小模型反馈优化大模型
   小模型在特定领域的应用过程中，会产生大量实际场景数据和反馈信息。这些数据可以反馈给大模型，帮助大模型更好地理解垂直领域需求，进一步优化自身性能。在医疗领域，小模型在辅助医生诊断过程中积累的病例数据和诊断建议反馈，能够让大模型在医疗知识理解和应用方面得到改进 。
3. 大小模型联合部署解决复杂任务
   对于一些复杂的业务任务，可采用大模型和小模型联合部署的方式。在智能客服场景中，大模型先对客户问题进行初步理解和分类，然后将专业性较强的问题分配给对应的小模型进行深入解答，提高客服系统的整体服务质量和效率 。

（二）协同发展带来的价值提升

1. 提升整体 AI 解决方案的效能
   通过大小模型的协同，能够充分发挥大模型的通用性和小模型的专业性优势，为企业提供更全面、高效的 AI 解决方案。在电商领域，大模型负责分析市场趋势、消费者行为等宏观数据，小模型则专注于商品推荐、客服问答等具体业务场景，两者协同工作，提升电商平台的运营效率和用户体验 。
2. 降低企业 AI 应用成本
   企业无需为所有业务场景都使用成本高昂的大模型，对于一些特定领域的常规任务，小模型可以以较低成本完成。同时，大小模型协同发展模式下，模型训练和部署的资源利用更加合理，降低了企业在 AI 技术应用方面的总体成本 。
3. 拓展 AI 应用的广度与深度
   协同发展有助于将 AI 技术应用到更多行业和更复杂的业务场景中。原本因成本或技术难度无法应用 AI 的领域，通过大小模型协同可以找到合适的解决方案，推动 AI 技术在各行各业的深度融合与广泛应用 。

五、2024 年 AI 产业趋势对各行业的影响

（一）对传统行业数字化转型的推动

1. 制造业生产智能化升级
   小模型和大模型的发展，使制造业在生产过程中能够实现更精准的质量控制、设备维护和生产调度。通过部署小模型对生产线上的关键环节进行实时监测和故障诊断，利用大模型分析市场需求和供应链数据，优化生产计划，制造业可以提高生产效率、降低生产成本，实现智能化转型 。
2. 医疗行业医疗服务质量提升
   在医疗行业，小模型专注于疾病诊断、影像分析等细分任务，大模型则用于医学研究、医疗知识整合等。两者结合，能够辅助医生做出更准确的诊断，提供更个性化的治疗方案，提高医疗服务质量，推动医疗行业向智能化、精准化方向发展 。
3. 教育行业教学模式创新
   教育行业借助大模型和小模型，实现个性化教学、智能测评等创新教学模式。大模型提供丰富的教育资源和知识图谱，小模型根据学生个体差异提供针对性辅导，激发学生学习兴趣，提高学习效果，促进教育公平 。

（二）对新兴行业发展的促进

1. 智能硬件领域的创新发展
   手机、智能家居等智能硬件领域，小模型的低功耗、高性能特点使其能够在设备端运行，为用户提供实时智能交互服务。如手机中的语音助手、智能家居的控制中枢等，借助小模型实现更便捷、智能的操作体验，推动智能硬件产品不断创新 。
2. AI 服务产业的繁荣壮大
   随着大小模型在各行业的广泛应用，围绕模型开发、部署、维护、优化等环节的 AI 服务产业迎来发展机遇。专业的 AI 服务提供商可以为企业提供定制化的模型解决方案、数据标注服务、模型训练优化等，促进 AI 服务产业的繁荣壮大 。

（三）行业变革带来的机遇与挑战

1. 机遇
   各行业在 AI 产业趋势推动下，有机会提高生产效率、降低成本、创新产品和服务，开拓新的市场空间。企业可以利用大小模型的优势，挖掘行业数据价值，提升竞争力，实现跨越式发展 。
2. 挑战
   行业需要培养既懂 AI 技术又熟悉行业业务的复合型人才，以应对技术应用过程中的问题。同时，要解决数据安全、隐私保护、模型可解释性等伦理和法律问题，确保 AI 技术在行业中的健康发展 。

六、结论

（一）2024 年 AI 产业趋势总结

2024 年 AI 产业呈现出小模型 “专精特新” 崛起与大模型向垂直领域渗透的显著趋势。小模型凭借成本效益、领域针对性和数据隐私保护等优势，在特定领域发挥重要作用；大模型则在市场竞争和行业需求驱动下，积极向垂直领域拓展应用。两者相互协同，共同推动 AI 技术在各行业的深入应用 。

（二）对未来 AI 产业发展的展望

未来，AI 产业将在大小模型协同发展的基础上，继续深化在各行业的应用，不断拓展新的应用场景和商业模式。随着技术的不断进步，AI 将在推动经济发展、社会进步和改善人类生活等方面发挥更大的作用，同时也需要我们持续关注和解决技术发展带来的各种问题，确保 AI 产业健康、可持续发展 。