引言：
本文深入探讨了大模型技术如何为城投类企业的业务发展注入新的活力并提供了创新解决方案。城投类企业，作为地方政府的关键投融资渠道和基础设施建设项目的重要推手，在促进地方经济增长、优化资源配置、推动科技创新与产业升级等领域扮演者不可或缺的角色。本文通过详细分析大模型技术的独特优势和应用场景，探讨了城投类企业如何借助这一前沿技术来创新业务模式、提升管理效率、加强风险控制，从而加速城投类企业业务的转型与升级。
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一、研究背景与意义
大模型技术，作为一种前沿的人工智能技术，凭借其卓越的数据处理和分析能力，正成为推动各行业创新发展的关键力量。大模型行业的快速发展，得到了我国政府的高度重视，相关政策陆续出台以加速这一产业的成长。
在2022年7月和2023年11月，科技部等六部门印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》、广东省出台了《广东省人民政府关于加快建设通用人工智能产业创新引领地的实施意见》，从国家和省级层面统筹推进人工智能的场景创新，着力解决人工智能在重大应用和产业化方面的难题，促进通用人工智能关键技术的迭代升级，形成技术供给与场景需求互动演进的持续创新力，从而带动制造业、医疗、教育、金融、科学研究等领域的整体发展水平，全面提高人工智能的发展质量和水平，为高质量发展提供更强的政策支撑。
目前，大模型技术已在自然语言处理、图像识别、预测分析等多个领域展现出显著的应用效果。开源模型的发展更是降低了技术门槛，使得更多企业和机构能够利用大模型技术进行创新。
此外，自2024年以来，随着诸多大模型获得备案许可，相关的商业化进程明显提速。在2024年1-9月期间，中国大模型市场的招投标活动日益活跃，已公布的中标项目规模不断扩大。
图1：2024年1-9月中国大模型中标项目及金额说明
（数据来源：智能超参数公众号）
当前，尽管城投类企业面临市场下行压力和投资回报率降低的双重挑战，但新型城镇化进程的推进和产业结构的升级转型，也为城投类企业带来了新的发展机遇。通过运用大模型技术，城投类企业可以有效地实现能力提升，加快发展步伐、优化资源配置和提升服务能力。
二、大模型技术介绍
（一）大模型技术概览
大模型技术，全称为大型预训练语言模型技术，是指利用深度学习算法，在大量文本数据上进行预训练，从而得到具有强大语言理解与生成能力的人工智能模型。
大模型应用可以简单分为两个阶段：
训练阶段： 在大模型训练中，需要大规模参数优化以精确建模输入数据，这一资源密集型任务依赖于高性能计算资源，尤其是GPU集群。例如，Meta的开源llama3模型训练数据量达15万亿单词，其70B参数模型训练需640万小时GPU时长。
图2：llama模型训练数据规模
（数据来源：llama.com官网）
推理阶段： 训练完成后，模型在推理阶段处理新数据并生成预测，尽管计算需求降低，但仍需高效计算以保证快速响应。随着模型复杂度和应用场景的增加，推理算力需求也在上升。
（二）通用大模型
通用大模型往往是指具备处理多种不同类型任务的AI模型，这些模型通常是通过大规模的数据训练而成，能够在多个领域和应用中表现出良好的效能。
以下是部分从事基础通用大模型的公司及产品：
表1：国内外主流通用大模型领军企业
通用大模型的发展聚焦于多模态理解、长上下文处理和慢思考能力，以提升跨模态信息处理、长文本任务处理和复杂问题解决的准确性。
以最新的发布的OpenAI o1[1]为例子，其在数学代码等复杂推理能力上取得巨大进步，在竞争性编程问题中排名第 89 个百分位，在美国数学奥林匹克竞赛资格赛中跻身美国前 500 名学生之列，在物理、生物和化学问题的基准上超过了人类博士水平的准确性。
总之，通用大模型在多模态理解、长文本处理和复杂决策上的进步，为AI领域和各行业带来突破性高效智能方案。
（三） 行业大模型
行业大模型专注于特定行业技能，基于通用模型定制化以适应行业需求，而通用大模型处理跨领域知识，行业大模型更精准满足行业需求，推动数智化转型，是大模型商业化落地的关键。
表2：行业大模型应用场景介绍
从模型演进看，通用大模型趋于收敛，垂直行业应用成为大模型产业落地的关键赛道。
据智能超参数统计，2024年关于大模型的中标项目共653件，总金额超过20亿元。以下是按行业类别进行统计的情况。
图3：2024年1-9月中国大模型中标金额分领域数据
（数据来源：智能超参数公众号）
除此之外，内容生产方面，生成式大模型率先在内容创作、图像生成、数字人、游戏等娱乐媒体领域广泛应用，内容生产效率和质量显著提升，内容生产模式从辅助人到“替代”人演变。据Gartner预测，至2025年底，生成式大模型产生的数据将占所有数据的 10%。
图3 提示词为广州塔、木棉花的AI图片例子
（来源：豆包AI 从左到右风格依次为：赛博朋克、肌理画、插画）
三、大模型技术赋能城投类企业落地路径
以下从业务赋能、提质增效和风险管理三个方面，结合实际案例，探讨大模型技术赋能城投类企业的落地路径。
（一）业务赋能
1.城市建设服务：大模型技术推动城市发展运营业务转型
克而瑞的调研数据显示，AI大模型在房地产行业备受关注，92%的头部房企将其视为前沿技术的重点应用。在房地产细分市场，AI大模型正逐步实现场景化应用。
城投类企业可利用大模型技术提供定制化和智能化的服务，优化房地产销售流程，助力去库存。通过整合资源，培育本地大模型产业集群，推动区域发展和土地价值提升，加速向城市综合运营商的转型。
房产销售：我爱我家x第四范式房产经纪大模型应用
房产经纪大模型1.0版本基于“式说”大模型（“式说”定位为基于多模态大模型的新型开发平台，提升企业软件的体验和开发效率，实现AIGS，其中AIGS是指通过生成式人工智能来重新构建企业软件），结合房产销售领域的知识库、运营规则和沟通技巧进行训练，提升分析准确性和专业性。经纪人利用其多模态和Copilot功能，能高效获取信息、完成任务和处理复杂问题。
物业经营：合景地产物业场景行业大模型创新应用
基于腾讯云预训练大模型，可提供物业客服、舆情风控服务，可高效服务业主日常的咨询问答、周边推荐、缴费指南、报装保修、客诉等多种场景，助力社区管家在降低人工工作量的同时，还能进一步实现高效和高质量服务。
2.文商旅体：大模型助力文旅业务创新发展
文商旅体业务可通过增强互动体验、创新内容创作、开发智慧导览系统以及融合体育元素等手段，实现业务模式的创新发展。大模型提供的个性化互动、实时翻译和AI解说等功能，不仅能够丰富游客体验，还能提升旅游产品的吸引力。
旅游商务：AI数字人李白数字艺术展
央博数字传媒科技有限公司利用大模型技术，提供专业知识库、风格化人设、闲聊互动及文案创作等服务，同时为游客带来历史典故讲解、作诗互动和真人演员互动等体验，旨在增强参与感和提升景点互动性。
体育赛事：阿里通义体育大模型创新应用
阿里通过通义千问AI大模型支持国际奥组委官方解说员，提供实时精准的赛事数据，增强解说专业度和生动性。同时，其内容生成模型带来的360度直播特效，为观众提供了沉浸式体验，全方位感受运动员的精彩表现。
3.金融投资：大模型驱动投资决策服务智能化升级
大模型技术的应用可以提升多语言研报的分析效率，通过文档问答、数据问答和总结功能，辅助数据质量评估和校验。此外，系统还能根据投资者需求提供个性化研报推荐和定制化投资建议，增强投资决策的科学性和准确性。
投资优化：金融研报智能化解析
北京文因互联科技有限公司依托大模型技术，提供多语言研报分析处理，并根据投资者需求偏好，提供文档问答、数据问答、文档总结、数据质量评估校验以及研报推荐和投资建议等服务
通用金融：彭博BloombergGPT
彭博开发了500亿参数的金融领域大语言模型BloombergGPT，利用7000亿词的金融语料库训练，提升了金融NLP任务的表现，并能生成彭博查询语言，增强金融分析和决策能力。
4.新型基建：大模型引领新基建创新应用
城投类企业可以利用AI和大数据技术，推动基础设施智能化和高效化，包括提升智慧政务、优化营商环境、减少行政成本，精准能源管理和支持绿色低碳转型，以及在新材料领域自动生成分子式和加速研发，从而增强基建竞争力并支持城市可持续发展。
智慧城市：徐汇区政务服务大模型
徐汇区政务服务大模型是上海首个政务服务领域的垂类大模型应用，该模型能够提供10轮以上的咨询能力，针对高频事项的咨询准确率超过90%，旨在提升政务服务效率，减少企业的跑动次数和等待时间，同时辅助窗口人员提升办事效率和收件准确率。
智慧能源：国能日新旷冥新能源大模型
国能日新的“旷冥”大模型专注于新能源发电预测，特别是风电和光伏领域，利用动态图神经网络和时序注意力机制，结合高频数据流，推动实现风光功率的短期和中长期预测，通过应对新能源发电的间歇性问题，提升了清洁能源的利用率。
新材料研究：微软MatterGen新材料结构生成模型
微软团队开发的MatterGen扩散模型能够根据定制扩散过程、适配器模块和约束条件直接生成新型材料，节省了筛选候选材料的时间和资源。与传统方法相比，MatterGen在生成高稳定性和新颖性的结构方面更高效，特别适用于电池材料、磁性材料等高性能材料的开发。
（二）提质增效
大模型技术与企业内部管理运营紧密相关，如知识管理、数据分析等。在个人层面，大模型技术提升了工作效率和准确性，如文本创作、日常办公等场景；在企业级应用方面，大模型技术在营销、客户服务、研发等领域展现出巨大潜力。
员工培训：国网智能电网研究院电力认知大模型
国网智能电网研究院与百度合作，利用电力样本、运检场景和文心大模型技术，开发了电力认知大模型设备运检知识助手，数字化专家经验，便捷查询知识，快速学习和辅助作业，提升员工知识储备和处理能力。
智慧办公：思必驰DFM-2大模型
思必驰的DFM-2大模型与办公硬件和软件产品深度结合，可支持AI摘要、AI待办、语篇规整、一键成稿、本地+远程双向降噪和AI追踪模式等功能，提升了办公效率和沟通质量。
（三）风险管理
大模型技术在企业风险管理中的应用是一种高效的前沿策略。通过处理非结构化数据、分析财务数据，有助于发现潜在风险，为建立智能预警系统提供可能。
业务合规：越秀地产AI审图应用
越秀地产引入AI技术优化审图流程，利用多模态大模型等技术，年审查超百万平方米建筑面积，识别7,000个设计风险点，包括475个强规强条风险点和2,000多个类似风险点，提高周转速度和监管效率。
审计风控：审计数字化劳动力
中国太保目前已构建了审计检查、公文质检、咨讯问答等多名审计数字员工，通过数字员工与真实员工人机编队的工作方式，助力提高审计工作的效率和准确率，填补审计人力资源的缺口。
四、结论与建议
大模型技术为城投类企业带来了新的发展机遇。通过提升业务效率、创新服务模式和强化风险管理，城投类企业在市场化转型中可实现高质量发展。针对大模型技术的应用，提出以下四点建议：
（一）业务创新
业务数字化转型： 全面实施新技术引用策略，特别是大模型技术的深度融入，旨在提高业务流程的自动化和智能化，促进市场竞争力提升。
大模型应用园区： 依托城投类企业现有业务基础，打造大模型应用园区，加快技术在智慧城市建设中的落地，创造新的市场增长点。
（二）提质增效
提升工作效率： 加大技术投入，特别是大模型技术的应用，通过自动化和智能化提升业务效率，实现工作流程的优化。
改善服务质量： 开发基于大模型技术的新型业务模式，如智能客服和自动化报告生成，以提升服务效率和质量。
（三）风险管理
风险管控： 运用大模型技术进行数据分析和预测，有效识别和降低企业经营风险，增强决策的科学性和预见性。
（四）科技创新
产学研合作： 与高等教育机构和研究机构紧密合作，共同推进大模型技术的研究与实际应用，促进技术创新。
人才培养和引进： 重视大模型技术人才的培育与引进，构建专业团队，支撑技术的持续发展和应用。
持续跟踪和评估： 对大模型技术的应用进行定期评估，根据反馈调整优化策略，保障技术投入的成效与持续进步。
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