ChinaLLM 2025中国大模型技术峰会

随人工智能技术的迅猛发展，多模态大模型与智能体技术日趋成熟，推动智能化应用向更复杂场景渗透，催生新业态、新模式。然而当前大模型产业仍面临诸多挑战与瓶颈，亟需产研各界凝聚共识、协同攻关，共同探索发展路径。为探讨与凝聚产业智慧，共谋发展大计，中国图象图形学学会将于7月26-27日在杭州举办“2025中国大模型技术峰会”，搭建交流平台，促进产学研用合作，推动我国大模型技术创新与产业应用发展。在此，我们诚挚邀请您拨冗出席，共襄盛举。

大会主题

通用模型、垂域赋能：挑战与机遇

大会目标

分享前沿技术

汇聚国内外大模型领域的技术专家，分享最新的研究成果与技术趋势，探讨大模型的创新应用。

促进产业合作

搭建学术界与产业界交流的平台，推动企业间的合作与共赢，促进大模型技术在各行业中的深入应用。

探讨发展趋势

分析大模型产业发展的未来趋势，探讨产业化进程中的难点与机遇，扩大中国在全球大模型产业中的影响力。

展示典型案例

展示大模型在各个行业中的成功应用案例，为企业提供参考，促进大模型技术的普及与落地。

以下内容为GPT视角对中国大模型技术峰会相关领域的研究解读，仅供参考：

中国大模型技术研究现状

模型研发层面

模型数量与规模

国内涌现出众多大模型，涵盖了通用大模型和垂直领域大模型。通用大模型如百度的文心一言、阿里的通义千问、科大讯飞的星火认知大模型等，具备广泛的知识覆盖和通用能力。垂直领域大模型则针对特定行业或任务进行优化，例如医疗领域的医联MedGPT、金融领域的同花顺问财大模型等。

模型规模不断扩大，参数数量持续增长。部分大模型的参数规模已达到千亿级别，甚至更高，这使得模型能够处理更复杂的任务，捕捉更丰富的语义信息。

技术创新与突破

算法优化：国内科研团队在模型架构、训练算法等方面进行了大量创新。例如，一些大模型采用了混合专家（MoE）架构，通过将模型划分为多个专家模块，根据输入数据的不同动态选择合适的专家进行处理，从而提高了模型的效率和性能。

数据增强：针对高质量训练数据稀缺的问题，研究人员开发了多种数据增强技术，如数据合成、数据清洗和标注等，有效提升了模型的泛化能力。

模型压缩与加速：为了降低大模型的计算成本和部署难度，国内在模型压缩和加速技术方面取得了重要进展。例如，采用知识蒸馏、量化等技术，将大模型的知识迁移到小模型上，同时保持模型的性能。

应用落地层面

行业应用广泛

智能客服：大模型在智能客服领域得到了广泛应用，能够快速准确地回答用户的问题，提供个性化的服务。例如，许多电商平台的客服系统已经接入了大模型，实现了24小时在线服务，大大提高了客户满意度。

内容创作：在内容创作领域，大模型可以生成文本、图像、音频等多种形式的内容。例如，新闻媒体利用大模型生成新闻稿件，广告公司利用大模型创作广告文案，设计师利用大模型生成创意图像等。

智能教育：大模型为教育行业带来了新的变革，能够提供个性化的学习方案、智能辅导和作业批改等服务。例如，一些在线教育平台利用大模型分析学生的学习数据，为学生推荐适合的学习内容和练习题目。

用户体验提升

大模型的应用使得人机交互更加自然和便捷。用户可以通过语音、文字等多种方式与大模型进行交互，获得更加智能化的服务体验。例如，智能音箱通过大模型实现了语音交互功能，用户可以通过语音指令控制家电、查询信息等。

产业生态层面

企业积极参与

互联网巨头、科技企业和创业公司纷纷加大在大模型领域的投入，形成了多元化的产业格局。互联网巨头凭借其强大的技术实力和数据资源，在大模型研发和应用方面处于领先地位；科技企业则专注于特定领域的大模型研发和应用；创业公司则以创新的技术和灵活的商业模式，为市场带来了新的活力。

产学研合作加强

高校、科研机构和企业之间的合作日益紧密，共同推动大模型技术的发展。高校和科研机构为大模型研发提供了理论基础和技术支持，企业则为大模型的应用和推广提供了实践平台和市场资源。例如，一些高校与企业合作建立了联合实验室，共同开展大模型相关的研究项目。

政策支持与引导

政府出台了一系列政策支持大模型技术的发展，包括资金扶持、税收优惠、人才培养等。例如，国家设立了专项基金支持大模型技术的研发和应用，各地政府也纷纷出台了相关政策，鼓励企业加大在大模型领域的投入。

面临的挑战

数据安全与隐私保护：大模型的训练需要大量的数据，其中可能包含用户的敏感信息。如何确保数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用，是大模型技术发展过程中面临的重要挑战。

伦理与法律问题：大模型的应用可能会引发一系列伦理和法律问题，如算法歧视、虚假信息传播等。需要建立健全相关的伦理准则和法律法规，规范大模型的开发和应用。

算力需求与成本：大模型的训练和推理需要强大的算力支持，这导致了高昂的计算成本。如何提高算力的利用效率，降低计算成本，是大模型技术大规模应用的关键。

中国大模型技术研究可以应用在哪些行业或产业领域

金融行业

智能投顾：大模型能够分析海量的金融数据，包括股票行情、宏观经济指标、公司财报等，结合投资者的风险偏好、投资目标等因素，为投资者提供个性化的投资建议和资产配置方案。例如，根据投资者的年龄、收入和投资期限，制定适合的股票、债券、基金等投资组合。

风险评估与管理：在信贷审批环节，大模型可以快速处理借款人的信用报告、交易记录等多源数据，精准评估借款人的信用风险，提高审批效率和准确性。同时，还能实时监测市场动态和企业经营状况，及时发现潜在的风险因素，为金融机构的风险管理提供有力支持。

客户服务：智能客服系统借助大模型可以实现自然流畅的对话交互，解答客户关于金融产品、业务流程、账户信息等方面的疑问。比如，客户询问某款理财产品的收益情况和购买流程，智能客服能够快速准确地给出答复。

医疗行业

辅助诊断：大模型可以学习大量的医学文献、临床病例和影像数据，帮助医生进行疾病诊断。例如，在分析X光、CT等医学影像时，能够识别出病变特征，为医生提供诊断参考，提高诊断的准确性和效率。

药物研发：在新药研发过程中，大模型可以预测药物分子的活性和毒性，加速药物筛选和设计过程。通过分析大量的生物数据和药物研发信息，为科研人员提供新的研发思路和方向，缩短药物研发周期。

健康管理：基于用户的健康数据，如体检报告、运动记录、饮食习惯等，大模型可以为用户制定个性化的健康管理方案，提供健康建议和预警。比如，根据用户的血糖、血压数据，提醒用户注意饮食和运动，预防慢性疾病的发生。

教育行业

个性化学习：大模型能够分析学生的学习数据，包括学习进度、答题情况、知识掌握程度等，为每个学生制定个性化的学习计划和学习资源推荐。例如，针对学生在数学学科中的薄弱环节，推荐相关的练习题和学习视频。

智能辅导：智能辅导系统利用大模型可以实时解答学生的问题，提供详细的解题思路和讲解。无论是课堂上的疑问还是课后的作业难题，学生都能及时得到帮助，提高学习效果。

教育内容创作：教师可以利用大模型快速生成教学课件、教案、试题等教育资源，节省备课时间。同时，大模型还能根据教学需求生成多样化的教学内容，丰富教学形式。

传媒行业

内容创作：大模型可以自动生成新闻稿件、文案、剧本等内容。例如，在新闻报道中，能够快速整理和分析事件信息，生成简洁准确的新闻稿；在广告文案创作中，根据产品特点和目标受众，生成富有吸引力的广告文案。

智能审核：对海量的媒体内容进行审核，包括文字、图片、视频等，识别其中的违规信息、敏感内容等，提高审核效率和准确性，保障媒体内容的安全和合规。

个性化推荐：根据用户的浏览历史、兴趣偏好等数据，大模型可以为用户推荐个性化的新闻、文章、视频等内容，提高用户的阅读和观看体验，增加用户粘性。

制造业

生产优化：大模型可以分析生产过程中的各种数据，如设备运行状态、生产进度、质量检测数据等，预测设备故障，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。例如，通过实时监测设备的振动、温度等参数，提前发现设备故障隐患，安排维修保养。

供应链管理：在供应链环节，大模型能够预测市场需求，优化库存管理，协调供应商和物流配送，降低供应链成本。比如，根据历史销售数据和市场趋势，准确预测产品的需求量，合理安排原材料采购和生产计划。

产品设计：辅助设计师进行产品设计，通过分析市场需求、用户反馈和竞争对手产品信息，提供创新的设计思路和方案，加速产品迭代和创新。

交通行业

智能交通管理：大模型可以整合交通流量、路况信息、气象数据等多源数据，实现交通流量的预测和优化调度。例如，根据实时路况调整信号灯时长，缓解交通拥堵；为驾驶员提供最佳的出行路线规划。

自动驾驶：在自动驾驶领域，大模型能够处理来自摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器的数据，实现环境感知、决策规划和车辆控制，提高自动驾驶的安全性和可靠性。

物流配送：优化物流配送路线和调度方案，提高配送效率，降低物流成本。大模型可以根据订单信息、车辆位置和交通状况，实时调整配送计划，确保货物按时送达。

中国大模型技术领域有哪些知名研究机构或企业品牌

知名研究机构高校及科研院所

清华大学

成果：在自然语言处理、计算机视觉等基础研究领域成果丰硕，其研究团队在大模型相关的算法创新、模型架构设计等方面有深入探索。例如，在模型压缩与加速技术上取得突破，让大模型能在资源受限的设备上高效运行。

影响力：凭借强大的科研实力和丰富的学术资源，为行业培养了大量专业人才，推动了大模型技术的学术交流与合作。

北京大学

成果：聚焦于大模型的可解释性、安全性等前沿问题研究。通过深入研究模型决策过程，提高大模型的可信度和可靠性，为解决大模型在实际应用中的潜在风险提供了理论支持。

影响力：在学术界具有较高的声誉，其研究成果为政府和企业制定相关政策和技术标准提供了参考依据。

中国科学院自动化研究所

成果：在大模型与机器人、智能制造等领域的融合应用方面开展了大量研究工作。研发的大模型技术能够为机器人提供更智能的决策和控制能力，推动智能制造的发展。

影响力：承担了多项国家级科研项目，其研究成果在工业、医疗等多个领域得到了广泛应用。

企业研发机构

百度研究院

成果：百度在大模型领域布局较早，百度研究院推出了文心大模型系列。该系列大模型在自然语言理解、生成等方面表现优异，广泛应用于搜索、智能客服、内容创作等多个业务场景。

影响力：作为国内互联网巨头的研究机构，百度研究院的技术成果和行业经验对国内大模型技术的发展起到了引领作用。

阿里达摩院

成果：达摩院在大模型技术研发上投入巨大，推出了通义千问大模型。该模型具备强大的语言理解和生成能力，在电商、金融、物流等多个行业得到了应用，为企业数字化转型提供了有力支持。

影响力：凭借阿里巴巴强大的商业生态和数据资源，达摩院的大模型技术能够快速实现商业化落地，推动了行业的发展。

知名企业品牌互联网科技巨头

百度

产品：文心一言是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。

优势：拥有丰富的数据资源和强大的计算能力，在大模型技术研发和应用方面积累了丰富的经验。其搜索引擎业务为文心大模型提供了海量的文本数据，有助于模型的训练和优化。

阿里巴巴

产品：通义千问具备多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能，可应用于多个行业场景，如电商客服、金融风控等。

优势：依托阿里巴巴庞大的商业生态，能够将大模型技术与电商、金融、物流等业务深度融合，实现技术的快速落地和商业化应用。

腾讯

产品：腾讯混元大模型拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，具有强大的中文理解与创作能力、逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。广泛应用于腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏等多个业务领域。

优势：在社交、游戏、数字内容等领域拥有庞大的用户基础和丰富的应用场景，为大模型技术的落地提供了广阔的空间。

人工智能企业

科大讯飞

产品：星火认知大模型具备跨领域的知识和语言理解能力，能够基于自然对话方式理解与执行任务。在教育、医疗、办公等领域推出了一系列应用产品，如星火语伴APP、讯飞晓医APP等。

优势：在语音识别、自然语言处理等领域具有深厚的技术积累，其大模型技术与语音技术相结合，为用户提供了更加便捷、高效的人机交互体验。

商汤科技

产品：商汤日日新大模型体系涵盖了自然语言处理、计算机视觉、多模态等多个领域的大模型。在智慧城市、智能汽车、智能终端等领域得到了广泛应用。

优势：在计算机视觉领域处于领先地位，其大模型技术在图像识别、视频分析等方面具有强大的性能，为各行业的智能化升级提供了有力支持。

云从科技

产品：从容大模型在金融、政务、交通等领域推出了相应的解决方案和应用产品。例如，在金融领域，为银行提供智能客服、风险评估等服务。

优势：专注于人工智能技术的研发和应用，其大模型技术注重与行业需求的深度结合，能够为客户提供定制化的解决方案。

中国大模型技术领域有哪些招聘岗位或就业机会

研发类岗位

大模型算法工程师

岗位职责：负责大模型算法的研究与开发，包括模型架构设计、训练策略优化、算法改进等。例如，针对特定任务设计新的模型结构，提高模型的性能和效率。

技能要求：精通深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），熟悉常用的机器学习和深度学习算法，具备良好的数学基础和编程能力。

就业机会：互联网巨头、人工智能企业、科研机构等都有大量需求。比如百度、阿里巴巴、腾讯等公司，在大模型研发上投入巨大，需要大量算法工程师来推动技术进步。

大模型研发工程师

岗位职责：参与大模型系统的整体研发，包括数据处理、模型训练、模型部署等环节。例如，负责搭建分布式训练环境，提高模型训练的速度和稳定性。

技能要求：熟悉Linux系统操作，掌握Python等编程语言，了解分布式计算和并行计算技术。

就业机会：科技公司、金融科技企业等对这类人才需求旺盛。像商汤科技、云从科技等人工智能企业，以及一些大型金融机构的科技部门，都在积极开展大模型研发工作。

工程类岗位

大模型系统工程师

岗位职责：负责大模型系统的架构设计、性能优化和运维管理。例如，优化系统的存储和计算资源分配，确保系统在高并发情况下的稳定运行。

技能要求：具备扎实的系统架构设计能力，熟悉云计算、大数据等技术，掌握容器化技术（如Docker、Kubernetes）。

就业机会：云计算服务提供商、大型互联网企业等是主要就业方向。例如，阿里云、腾讯云等云服务提供商，需要系统工程师来保障大模型服务的稳定运行。

大模型部署工程师

岗位职责：将训练好的大模型部署到实际生产环境中，并进行性能调优和故障排查。例如，将模型部署到移动端设备或服务器上，确保模型在不同平台上的兼容性和性能。

技能要求：熟悉模型部署流程和工具，了解不同平台的特性，掌握性能优化和故障诊断方法。

就业机会：各行业的企业在引入大模型技术时，都需要部署工程师来完成模型的落地。比如医疗、金融、教育等行业的企业，都在积极应用大模型技术，对部署工程师有较大需求。

产品类岗位

大模型产品经理

岗位职责：负责大模型产品的规划、设计和推广。例如，根据市场需求和用户反馈，制定产品的功能规划和迭代计划。

技能要求：具备敏锐的市场洞察力和产品规划能力，熟悉人工智能技术和产品开发流程，能够与研发、市场等团队有效沟通协作。

就业机会：互联网公司、人工智能企业等是主要就业单位。像字节跳动、快手等互联网公司，以及科大讯飞等人工智能企业，都在不断推出基于大模型的新产品，需要产品经理来推动产品的落地和发展。

大模型解决方案工程师

岗位职责：针对不同行业和客户的需求，设计大模型解决方案。例如，为金融行业设计基于大模型的风险评估解决方案，为教育行业设计智能教学解决方案。

技能要求：了解各行业的业务流程和需求，具备解决方案设计和项目管理能力，熟悉大模型技术的应用场景。

就业机会：人工智能企业、系统集成商等对这类人才需求较大。比如华为、中兴等企业，在为客户提供数字化转型解决方案时，需要解决方案工程师将大模型技术融入其中。

运营类岗位

大模型运营专员

岗位职责：负责大模型产品的日常运营和维护，包括用户反馈收集、数据分析、内容更新等。例如，分析用户的使用数据，了解用户需求和行为，为产品的优化提供依据。

技能要求：具备良好的数据分析能力和沟通能力，熟悉用户运营和内容运营的方法和技巧。

就业机会：互联网企业、人工智能产品公司等都需要运营专员来保障产品的正常运营。比如小红书、知乎等平台，在引入大模型技术提升用户体验时，需要运营专员来推动相关工作。

大模型市场推广专员

岗位职责：负责大模型产品的市场推广和品牌建设，包括制定营销策略、组织市场活动、撰写宣传文案等。例如，通过线上线下活动提高产品的知名度和影响力。

技能要求：具备市场营销策划和执行能力，熟悉新媒体营销和品牌推广方法，有良好的文案撰写和沟通能力。

就业机会：人工智能企业、科技公司等都需要市场推广专员来扩大产品的市场份额。比如旷视科技、依图科技等企业，在推广其大模型产品时，需要市场推广专员来开展相关工作。