随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型的规模逐渐增大，性能显著提升，各行各业迎来了新的发展机遇。通用大模型作为通用技术基座，在多个任务和领域上均表现出较好的性能，但由于缺乏专业知识与行业数据，并不能精准解决某个行业或企业的特定需求和问题，而且通用大模型的构建和训练成本通常很高，难以实现商用。为更好解决特定行业问题，行业大模型应运而生。行业大模型可满足特定场景需求，更好地为行业提供优质的服务，促进行业智能化转型升级。
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所（以下简称“中国信通院云大所”）联合腾讯云计算(北京)有限责任公司围绕行业大模型标准体系及行业大模型构建方式共同开展深入调研和研究，形成《行业大模型标准体系及能力架构研究报告》，内容包括行业大模型的的构建路线图、标准体系、典型应用案例及未来发展趋势。
核心观点
1、行业大模型开启产业升级的“黄金时代”
随着ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，对话生成式预训练变换模型）的问世，大模型进入快速发展的时代。受益于技术能力的提升，大模型能够在各种任务中达到更高准确性、降低应用开发门槛、增强模型泛化能力，进而催生出新的场景和产业模式，快速推动产业智能化应用落地。
2、行业大模型构建路线图，指导企业建设大模型能力
行业大模型的构建可以加速行业用户的数字化转型效率，提升企业的服务质量。但当前缺乏面向行业大模型的构建方法和流程的指导方案，企业用户不清楚如何着手构建行业大模型。行业大模型构建路线图，可有效指导企业建设大模型能力。
3、大模型标准体系先行，全面建立能力指标体系
创新技术的发展离不开标准化的推动，大模型标准体系的建设和完善，对于推动大模型应用落地，加速大模型与行业应用融合，促进产业向标准化、合规化、规模化方向发展，具有重要意义。
4、行业大模型应用“百花齐放”，价值不断释放
伴随着行业大模型的蓬勃发展，金融大模型、文旅大模型、传媒大模型、医疗大模型、电信大模型、法律大模型、教育大模型、政务大模型等如雨后春笋般出现，应用于各行各业，具有广泛的商业创新价值。更为重要的是，行业大模型为软件架构的演进革新注入新的活力，有望重塑全球数字化产业。
