中国人工智能行业大模型应用实践与展望：未来人工智能趋势研判
（一）大模型政策法规的完善推进
我国在大模型政策法规方面，积极顺应技术发展趋势，已构建起初步的治理制度体系，这些政策法规聚焦数据安全、隐私保护、内容合规等关键问题，推动产业健康发展，《政府制造优势、市场优势结合，为大模型行业应用提供政策支持。未来，我国大模型政策法规将朝着更加完善、协同、适应技术发展的方向持续演进。
在立法层面，综合性人工智能法律的制定进程将加快。全国人大会议期间已有多名代表提出相关议案，国务院也将人工智能立法列入工作计划，同时加快制定有关生成式人工智能的行政法规。
在监管层面，将进一步强化敏捷治理，建立风险等级测试评估体系，实施分类分级管理。
根据大模型应用场景的风险程度，制定差异化的监管策略，对高风险应用，如医疗、金融、目动驾驶等领域，实施更为产格的监管措施，确保技术安全可靠应用。同时推动监管技术创新，利用人工智能技术提升监管效能，及时发现并处理违法违规行为。
产业促进政策上，政府将持续加大对大模型产业的支持力度。通过政策引导制定行业数据存储要求和流通规则，构建行业适配框架和工具。并且央国企将加快开放更多应用场景，破解“大模型只有私有化部馨才安全”的误区，推动在更多场景下采取“公有云+API"应用模式。通过政策支持与市场驱动相结合，推动大模型技术与产业深度融合，给经济社会发展注入全新活力源泉。
（二）大模型技术创新的未来突破
未来，我国大模型技术创新将在多方面持续突破。
从技术发展来着，随若大模型技术不断选代优化，其性能将进一步提升，更好地满足各行业复杂业务需求，模型将在多模态融合、推理能力、训练效率等方面取得突破，实现更精准的行业应用。
在技术优化上，通过不断提升模型性能与安全性，量化模型能力边界、增强安全价值观，以适配更复杂业务场景。
在技术创新方面，加大对通用大模型底座的投入、设立新一代AI算法、新一代AI存储重大技术专项，支持关键核心技术和创新算法的持续发展。作为技术创新主体的企业、高校与科研机构也都将积极投身其中。巨头企业以及众多AI初创企业，在大模型研发与应用上持续投入，高校和科研机构则为大模型技术发展提供基础理论研究与前沿技术探索：
产学研合作初见成效并持续开拓深化合作，推动技术成果向产业应用的转化。
（三）大模型产业生态的进程展挚
我国大模型产业生态正处于快速发展与积极构建的关键阶段，并已取得一定成果。
从产业基础设施来着，算力与数据是两大重要支撑。在算力方面，我国大力推进东数西算工程，数据中心规模持续护大，中国联通等企业积极布局，在全国多地构建高性能算力资源池。
在产业生态建设方面，产学研合作将更加紧密，高校与科研机构的基础研究成果将加速向产业转化，促进大模型技术从实验室走向市场。产业链上下游协作也将不断强化，在算力供应、数据治理、算法创新、应用开发等环节形成更高效的协同体系，构建更高效、协同的生态体系，并通过降低企业应用大模型的成本，提高应用效果，推动各行业数字化、智能化转型迈向新高度。
在产业应用生态上，大模型已广泛渗透至医疗、工业制造、金融、政务、教育等多个领域，并将基于现有应用领域持续不断深耕。
预计到2028年，中国人工智能有望突破8000亿产业规模，大模型作为关键技术，将在其中发挥重要作用，推动各行业数字化、智能化进程，孕育更高质量的经济形态。
（四）大模型行业应用的拓展演进
当前，我国大模型在行业应用方面已取得显著进展，呈现出多领域渗透、应用场景丰富的态势。大模型已初步让企业用户着到业务价值，尽管落地总体仍处在探索孵化阶段，但在知识密集且服务对象重要性高的场景中，得到了优先应用。
未来，我国大模型行业应用将迎来更广阔的发展空间。在应用场景拓展上，大模型将更深入地渗透到各行各业，除了现有的领域，还将在农业、能源、环保等更多领域探索应用，助力产业转型升级。企业将更加注重场景驱动的应用创新，围绕生产、管理、服务等环节，开发更多贴合实际需求的应用，提升企业核心竞争力。