# 研究报告：非商业用途限定探讨其在竞赛中的应用可能性

## 引言

随着人工智能技术的快速发展大模型在多个领域中的应用日益广泛。本文旨在非商业用途限定下探讨在竞赛中的应用可能性包含技术背景、应用现状以及未来发展趋势。本报告依据《2023年大模型应用研究报告》等资料整理而成以下为详细内容。

## 一、技术背景及发展历程

### 1. 发展背景

自从ChatGPT发布以来全球范围内的人工智能技术取得了重大突破。中国本土厂商纷纷跟进自然语言应对（NLP）大模型成为当前应用的主流。大模型的发展经历了起步、发展、突破三个阶目前已进入规模化应用阶。

### 2. 发展趋势

未来，行业大模型、多模态能力和MaaS服务模式将是大模型的重点发展趋势。这将为竞赛中的应用提供更多可能性。

## 二、在竞赛中的应用现状

### 1. 重点行业应用

大模型在互联网办公、金融、泛消费、能源和制造等数字化程度较高的行业中快速渗透。以下为部分行业的应用现状：

#### （1）金融行业

金融行业中的应用分为生成式和决策式两种。落地实践存在挑战，需要科技公司与金融机构紧密合作。

#### （2）泛消费行业

应用聚于电商场景，旨在增强商家运作效率和提升消费者体验。拥有电商生态的头部互联网企业已开展布局。

#### （3）制造行业

帮助制造企业管理和优化流程，增进生产效率和产品优劣。与常用软件工具相结合提升制造业竞争力。

### 2. 厂商应用案例

以下为部分科技型企业在竞赛中的应用案例：

#### （1）商科技

商科技打造新型基础设，构建日日新大模型体系，为竞赛提供强大支持。

#### （2）度小满

度小满打造金融领域应用，提升金融服务优劣和效率。

## 三、在竞赛中的具体应用可能性

### 1. 互联网竞赛中的应用

在互联网竞赛中，大模型可以应用于以下几个方面：

#### （1）内容生成

利用生成式技术，自动生成文章、视频等丰富多样的内容提升竞赛的趣味性和观性。

#### （2）智能推荐

依据客户表现和兴趣，为客户提供个性化的竞赛推荐，增进使用者粘性。

### 2. 金融竞赛中的应用

在金融竞赛中，大模型可以应用于以下几个方面：

#### （1）风险控制

利用决策式技术，对金融风险实预测和控制，减低竞赛风险。

#### （2）投资决策

基于大数据和算法，为投资者提供智能的投资决策建议，增强投资收益。

### 3. 制造业竞赛中的应用

在制造业竞赛中，大模型能够应用于以下几个方面：

#### （1）生产优化

利用技术，对生产流程实优化，提升生产效率和产品品质。

#### （2）设备维护

通过实时监测设备状态，预测设备故障，减少设备维修成本。

## 四、未来发展趋势及挑战

### 1. 发展趋势

随着技术的不断进步，未来竞赛中的应用将更加广泛。以下为几个值得关注的趋势：

#### （1）端侧模型应用

端侧模型在消费级AR眼镜等领域的关键性日益凸显将为竞赛带来更多创新应用。

#### （2）多模态能力

大模型将具备更强的多模态能力，如视觉、语音、文字等多种模态的融合，提升竞赛体验。

### 2. 挑战

虽然在竞赛中的应用前景广阔，但仍面临以下挑战：

#### （1）数据隐私

在应用技术时，怎样保护使用者数据隐私成为一大挑战。

#### （2）技术成熟度

技术的成熟度仍有待加强，怎样保证竞赛中的应用稳定可靠是关键。

## 五、结论

本文在非商业用途限定下，探讨了在竞赛中的应用可能性。随着技术的不断发展，其在竞赛中的应用将更加广泛。竞赛组织者和参与者应关注技术的发展趋势，充分利用技术提升竞赛品质，为参与者带来更好的体验。同时也要关注应用中可能出现的挑战，确信竞赛的公平、安全和可靠。

## 参考文献

[1] 沙利文联合头豹研究院. (2023). 《2023年大模型应用研究报告》.

[2] QuestMobile. (2024). 《2024年生成式大模型应用生态研究报告》.

[3] 钛媒体官方网站. (2024). 端侧模型，可能是消费级AR眼镜最需要的Killer .

[4] 华创电子阳/琛团队. (翊). 服务器行业深度研究报告：革命已至，算力竞赛推动服务器迎来升级浪潮.