大模型部署与应用的典型场景及技术挑战

一、大模型部署与应用的典型场景

（一）金融领域

金融行业是大模型应用的先锋领域，尤其在效率提升与风险控制方面成效显著。中国建设银行完成DeepSeek私有化部署后，其金融大模型已覆盖200多个场景，赋能全集团应用。具体包括客户经营管理领域的工单生成，信用风险管理领域的客户调查报告自动生成，支付结算领域的报文智能翻译，托管领域的基金分红信息抽取，以及IT研发领域的代码检查等。例如，在授信审批领域，该模型能根据预设的财务专家思维链对公司客户财务状况进行分析，自动生成高质量财务分析报告，将原本数小时的工作压缩到分钟级别；在个人金融领域，结合客户画像分析，客户经理对单个客户的营销数据分析时长从平均30分钟缩短至5分钟。截至2024年末，建行已完成金融大模型迭代更新16次，2024年上线168个应用场景，覆盖集团约一半员工，并拥有507.72PFlops的算力规模，其中GPU等新型算力占比超23.39%。

工商银行的“工银智涌”金融大模型技术体系，累计调用量突破10亿次，深度赋能公司金融、个人信贷、财富管理等20余类核心业务，覆盖智能客服、风险监控、交易结算等200余个实际应用场景。在金融市场交易领域，它能实时解析全球财经资讯与市场数据，生成多维度交易策略建议，使外汇交易决策响应速度提升80%，交易执行效率提高3倍，2025年上半年相关业务收益同比增长15%，操作风险发生率下降62%。

华夏银行将大模型应用于办公效能提升，为员工提供智能问答、辅助报告生成及邮箱助手等服务。信贷业务报告撰写借助辅助工具，输入关键信息后即可生成初稿并提供数据解读，大幅缩短报告撰写时间；邮箱助手实现邮件智能分类、筛选、摘要提取及回复建议生成。江苏银行则将其应用于智能合同质检，运用模型提升合同质检准确率，防范合同风险，以及自动化估值对账，实现资产托管估值信息自动化解析录入与对账，识别成功率超90%，每天可减少9.68小时工作量。

（二）医疗医药领域

大模型在医疗医药领域的应用正深刻改变行业生态，从临床诊疗到药物研发均有突破。在临床试验方面，医渡科技利用大数据+大模型技术打造智能筛选系统，为肿瘤类项目平均节省88.5%人工筛查成本，非肿瘤类项目平均节省69.8%人工筛查成本，并与北京大学肿瘤医院合作，利用AI自动扫描技术发现临床试验数据质量问题。

诊疗服务优化方面，APUS医疗大模型在河南省儿童医院上线后，提供精准健康咨询、个性化治疗推荐、智能分诊、诊中提醒等服务，有效缓解医疗资源紧张，提高就诊效率。云知声山海大模型在门诊病历生成场景中，能随着医患对话实时生成医疗摘要，医生稍作修改即可生成符合规范的标准病历，提升效率并减少错误，获北京友谊医院认可。数坤科技ShukunGPT多模态数字医生在医院场景中赋能医生与患者，助力医院智慧化。

药物研发领域，天士力与华为合作建设数智本草大模型，基于盘古语言大模型和盘古分析大模型构建中医药语言大模型和中药计算大模型，辅助方剂、药材、成分等全流程的中药创新研发。阿斯利康与Absci合作，利用其IntegratedDrugCreation平台结合自身肿瘤学专业知识，加快治疗性抗体设计周期，预计六周内完成。东阳光在药物发现阶段融入华为云盘古药物分子大模型，使小分子药物虚拟筛选提升20倍，设计效率提升30%，大幅缩短研发周期。

（三）教育领域

教育领域的大模型应用聚焦于教学效率提升与个性化学习。希沃教学大模型基于交互智能平板构建本地化算力中心，实现课堂数据采集分析，无需依赖网络。在重庆两江新区博雅小学校，其课堂智能反馈系统能生成每堂课的智能反馈报告，精准指出教师教学优点与待改进之处，帮助教师实现自主成长。该系统已在全国建成14个重点应用示范区，覆盖超1000所学校，生成超75000份课堂智能反馈报告。此外，希沃的案例还入选人工智能大模型教育场景应用案例，助力教师专业发展，如湘潭市学科融合创新名师工作室引进该系统开展人工智能课堂观察主题校本研修，多数老师认为对自身需改善问题更清晰。

大模型在教育中的应用还体现在个性化学习助手和内容生成与创作辅助。个性化学习助手整合大语言模型和教育数据，根据学生学习数据和行为定制学习计划与内容，例如在数学学习中，针对学生反复出错的概率统计或代数部分，实时推送定制化练习题目和解答思路；通过与知识图谱联动，帮助学生理解知识点内在联系，生成个性化学习报告和成长曲线。内容生成与创作辅助则能处理海量教育数据，帮助教师从课程策划、课件制作、习题设计等压力中解放，如希沃教学辅助工具能根据教学大纲和目标智能梳理资源，按科学教学逻辑生成内容。

（四）智能制造与自动驾驶

在智能制造领域，大模型通过本地部署实现对生产过程的实时监控与优化。例如，在生产线上，大模型可实时检测产品质量、预测设备故障，从而提高生产效率。其本地化部署能够确保数据处理的低延迟和高可靠性，适应工业环境的严苛要求。

自动驾驶依赖大模型进行快速的传感器数据处理和决策，本地部署是确保车辆行驶安全的关键。通过在车载系统本地运行大模型，可以实现对路况、障碍物等信息的实时分析与响应，避免因依赖云端传输可能导致的延迟风险，保障自动驾驶的实时性和安全性。

（五）其他行业应用

二、大模型在部署与应用过程中面临的技术挑战

（一）性能优化与资源效率挑战

大模型参数量通常达数十亿甚至数千亿级别，推理阶段计算量和存储需求极高，性能优化是首要挑战。模型压缩、量化、剪枝等技术成为关键手段。例如，得物技术在DeepSeek部署中，将模型从FP32量化为INT8，推理速度提升3倍；利用GPU和TPU并行计算能力提升推理效率。分布式部署通过将模型部署到多个计算节点，结合负载均衡算法分配请求，确保系统在高峰期稳定运行。

资源调度与成本控制也是难题。大模型训练和部署成本高昂，尤其依赖高性能GPU时。蚂蚁集团推出的MoE模型通过创新训练策略，在低性能硬件上高效训练，如3000亿参数的Ling-Plus模型使用国产GPU训练，成本较使用高性能硬件节省近20%，且性能与同规模稠密模型相当。字节跳动豆包大模型团队开源的COMET技术，针对MoE架构优化，可将训练效率提升1.7倍，成本节省40%，已应用于万卡集群训练，节省数百万GPU小时算力。小参数模型的发展也降低了部署门槛，如360集团发布的Light-R1 7B模型，可用售价一千多元的英伟达3060显卡流畅运行，14B模型可在六千多元的3090显卡上运行，使大模型部署成本从一年前的数千万元降至数千元。

（二）数据安全与隐私保护挑战

大模型应用涉及海量敏感数据，数据安全与隐私泄露风险突出。中国互联网协会专家邵广禄指出，深度合成技术导致仿冒程序、钓鱼邮件等网络攻击升级，若企业引入的AI系统存在供应链流动，易成安全短板。隐私保护方面，敏感数据泄露与滥用风险凸显，深度合成技术的恶意应用可能加剧个人信息侵权。医疗领域，尽管有去标识化等保护手段，但大模型强大的数据关联能力可能将去标识数据与其他信息结合，还原个人身份，现有法律框架如GDPR和中国《个人信息保护法》对大模型隐私保护要求相对滞后。

模型“幻觉”与算法黑箱问题也带来安全隐患。大模型在应用中可能产生与事实不符的“幻觉”内容，尤其在医疗、金融等关键领域，可能导致错误决策。算法黑箱使得模型决策过程难以解释，增加了监管和追责难度。例如，保险行业使用大模型进行风险评估与定价时，若模型决策不透明，可能引发客户对定价公平性的质疑和纠纷。

（三）安全治理与伦理合规挑战

安全治理体系不完善是普遍问题。AI安全涉及技术研发、标准制定、监管执行等多环节，企业间协同不足，安全数据和威胁情报难以共享，国内外安全标准不统一，跨境AI应用合规成本高。许多行业AI应用与核心业务深度绑定，但安全能力多为后加装型，非原生设计，隐患较多。如金融、医疗、工业领域，AI系统安全设计的缺失可能导致系统性风险。

伦理挑战在医疗、金融等领域尤为显著。医疗大模型应用中，患者自主性与模型干预的平衡、数据使用的透明度与公平性、改变医疗从业人员工作角色等问题需要伦理治理框架应对。金融领域，蚂蚁数科发布的Agentar-Fin-R1金融推理大模型虽强调安全合规能力，并在FinEval1.0、FinanceIQ等评测中表现突出，但行业整体仍面临如何确保模型决策符合伦理规范、避免算法歧视等问题。保险行业在利用大模型进行产品创新与定制时，也需关注算法公平性，防止对特定群体的不公平定价或拒保。

（四）模型管理与协同优化挑战

模型更新与版本管理要求高。在线学习需在不中断服务的情况下更新模型参数，确保服务连续性，但大模型的复杂性使得更新过程易出现兼容性和稳定性问题。监控与调优方面，需建立完善的性能监控系统，实时跟踪推理速度、资源占用等关键指标，并通过日志数据分析定位性能瓶颈。例如，得物技术为保障DeepSeek稳定运行，建立了性能监控和日志分析机制，及时发现并解决问题。

硬件与软件协同优化也是难点。大模型性能不仅依赖算法改进，还需充分利用GPU、TPU等硬件加速器，并优化代码实现以最大化硬件性能。不同业务场景对模型性能要求不同，如实时性要求高的场景需优先采用量化与剪枝，精度要求高的场景则需混合精度训练，这要求开发者根据实际需求灵活选择优化方法，并持续探索稀疏计算、神经架构搜索等新技术。此外，大模型性能优化涉及多技术领域，需要团队成员紧密协作，涵盖算法、硬件、软件等多个专业方向。