从最初的业务试点到如今的深度融入，大模型的应用范围不断扩展，涵盖了 生产、管理、营销等众多领域。
IDC研究总结了十大核心能力和十大应用领域，每个应用领域下梳理十个细分场 景，梳理了AI大模型落地应用场景全景图，并分析其落地成熟度和发展潜力，以 期为市场和企业提供参考，帮助企业选择最合适落地的场景和服务。 十大核心能力：包括文本生成、图像生成、视频生成、推荐搜索、数据分 析、智能决策、会话问答、知识管理、多模态、逻辑推理； 十大应用领域：包括金融、互联网、零售消费、医药健康、智能终端、游 戏、企业服务、文化娱乐、教育科研、汽车；
金融 当前AI大模型落地场景重点是在知识管理以及智能服务相关领域，例如智能客 服、内部知识管理、研报分析、市场营销。从部署方式上看，也更倾向于私有 化部署。但AI大模型依然存在生成内容不准确、逻辑判断差等技术不足，且其 核心业务是为客户提供理财和财富管理服务，数据安全保密性要求高。 互联网 互联网对AI大模型的接受程度最高，企业希望实现运营成本的降低和产品 设计创新，如搜索问答、广告推送、商品推荐、营销文案生成、教育培 训、办公辅助等已开始规模化落地应用。此外，情感陪伴也表现出了更大 的用户潜力。
零售消费 图文生成能力已广泛应用于商品介绍生成、售前售后客服场景，大幅降低 人力成本并保证内容准确性。此外，销量分析和预测、用户行为分析等数 据分析功能，也通过BI升级的形式来服务更多人员。 医药健康 当前AI大模型主要用于辅助场景，如药物研发中靶点发现、分子合成，以 及智能问诊助手、导诊分诊等。另外，养老场景中也有较大的应用潜力， 例如，利用AI实现视频安全监控、文化娱乐、情感陪伴、出行辅助等功 能，可以为用户提供更智能更有温度的服务。
智能终端 以手机、电脑、智能家居为主的终端设备在积极融合AI能力，开发智能对 话、任务控制等基础能力。面向未来，手机有着明显的优势——可移动， APP功能丰富，应用生态底座全面，SoC芯片持续升级且具备摄像头拍摄 能力，可作为大模型的个性化开发底座来进行问答、执行、控制。笔记本 电脑则更多围绕系统工具的升级来实现辅助办公、代码开发、视觉感知和 控制等功能。智能家居在对话理解和语音控制的过程中，可以给人更自然 的体验，而不仅是关键词识别和触发。另外，同时具备多模态感知和可移 动能力的智能眼镜、AR设备也是大模型落地的热点领域。
游戏 优质游戏的开发成本巨大，成功后也会带来明显回报。对于优质内容和游 戏玩法的设计、数值策划、闯关类型、人机匹配等，大模型尚不能完全替 代；如当前大部分设计策划仍由人来设计测试，不需要复杂的算法介入， 人机匹配则大多是机器学习领域的强化学习和模仿学习。目前AI大模型多 用于2D图像生成、语音生成、智能客服、违规词监测、3D人物和动作生 成，以及智能客服、办公辅助等场景。 企业服务 这一赛道的企业已经将“AI+”列为2024年重点目标，投资动力明显，更 新路径也从基础的内容生成、数据分析、知识问答，延伸至个人助理、跨 模态生成、跨数据检索、多轮对话、长文生成等能力。
文化娱乐 新闻生成、图片素材生成、音乐生成等单模态能力已在现实生活中广泛应 用。随着GPT-4o的发布，视频生成领域、图片生成视频、文字生成视 频、视频自动剪辑生成等方向，也开始在互娱领域快速落地。 教育科研 头部教育机构拥有足够的题库积累，覆盖幼儿教育、学前教育、小学教 育、初中教育、高中教育、职业培训、大学和考公考研全年龄段，依靠AI 生成能力来提供试题生成、批卷打分、口语分析、虚拟教师等功能。大模 型已在英语培训市场展现出巨大的商业机会。 汽车 汽车与AI大模型的结合主要分成四个模块，包括智能座舱、企业服务、自 动驾驶和智能制造。目前多家车企已上线智能座舱和企业服务，如车内控 制、导航娱乐、知识管理、市场营销等，通过语音对话、意图识别、RAG 检索、指令生成、Function Call、API调用、插件调用、内容整理和生成 这一流程完成驾舱控制。
