虽然2024年被称为“大模型应用元年”，但是在全球范围内大模型应用似乎仍然很遥远。
在中国就不一样了，就像德国人永远想不到中国人拿啤酒炒菜、美国人永远想不到中国人拿他们搞不定的超导材料做烟花爆竹一样，你永远想象不到，依仗中国人的智慧，他们会把大模型用在什么地方。
法国哲学家罗兰·巴特曾经有过一个非常著名的观点，叫做“作者已死”。他的意思是，作品在完成之际，作者就已经死亡，剩下的解读、发挥工作，就是读者的权利了。这句话放在大模型应用领域再合适不过。
近日，日本某电视台播放了一个纪录片，是关于中国大兴东方时尚驾校的采访纪实。这个纪录片不是感叹这个驾校规模有多大，而是被整个驾校应用大模型教学震惊了。
日本纪录片记者发现，在驾校的理论课堂中，所有的学员都在使用VR眼镜，并接受AI大模型的指导学习，而用真车教学过去常常需要一辆车配一名教练，并且学员需要轮流上车学习，但是在虚拟教室里这些流程完全被颠覆了，学员在相同的时间内练习时长是原先的2倍以上，而且这样的虚拟教室在北京有20多处，有的甚至就在街道边上，驾校学员下班或放学后就能在公司、家门口学习。
日本纪录片记者还发现，学员结束模拟器训练后便开始进行真实道路教学，实际上真车教学也是由AI大模型指导的，譬如指导初学者倒车入库时，通过影音的形式随着每个动作解说诀窍或要点，AI大模型会根据学员的驾驶动作判断熟练度并作出针对性的指导，一旦熟练就减少提示或介入次数等，按照学员水平的变化调整教学方式。并且AI大模型还会预测车辆的行进路线，察觉存在危险时就会刹住车子防止事故发生，经过数十万人的教学后AI变得越来越聪明。
据学校管理层介绍，引进AI大模型的最大目的是提升教学质量，真人教学的情况下教练的能力难免会参差不齐，最关键的是AI大模型比真教练态度还要好，永远不会出现因为学员学习能力差而发火的情况。原先该驾校驾考的平均通过率约70%，目前已经突破85%。更为关键的是，该驾校员工数量最多时有4000多名将近5000名，如今是2000余人已削减过半，生产效率却提高了50%左右。
日本记者在采访结束后，十分感叹地说了一句：“难道这就是未来吗？”
中国人的吃和历史学怎少得了大模型？
有研究机构指出，中国是AI大模型应用落地的最好土壤，而中国人也确实将AI大模型玩出了花，上文所述的驾校应用场景只是沧海一粟。
中国将大模型不仅应用在科技、金融、医疗等热门领域，还逐渐渗透至一些看似“冷门”的行业，展现出其强大的潜力和广泛的应用价值。
美食已经成为对外国人144小时免签政策以来中国最大的标签之一，爱吃的中国人在饮食领域怎会放过AI大模型？中国人早就延伸出了“舌尖上的AI”这一应用路径。
目前，被AI大模型加持的中国的饮食行业正在经历一场前所未有的技术革命。从智能烹饪到个性化营养推荐，从食材追溯到食品安全监控，大模型正以其强大的数据处理能力和智能决策机制，重塑着饮食的方方面面。
此外，从智能点餐、个性化菜单设计，到后厨的自动化管理，大模型正逐步减少人工依赖，提高运营效率。同时，通过分析顾客反馈和消费习惯，餐厅能够精准预测市场需求，优化库存管理，减少浪费。
比如“食神”这款专注于烹饪的AI大模型，由国内某知名家电品牌研发并推出，它结合了企业45年的烹饪经验和海量的行业数据，旨在为用户提供个性化烹饪解决方案。无论是家常小炒还是精致宴席，只需简单描述或上传菜品照片，“食神”便能迅速解析食材、口味偏好及烹饪技巧，生成详尽的步骤指导。不仅如此，它还能根据用户的健康状况调整食谱，确保每一道菜都既美味又营养。
在食品安全日益受到关注的当下，一些餐饮大模型技术为食材的全程追溯提供了可能。通过整合供应链数据、地理信息系统以及实时监控信息，大模型能够追踪每一份食材从农田到餐桌的旅程，确保其来源可靠、品质可控。一旦发现潜在的食品安全问题，系统能迅速定位源头，采取措施，有效防止问题食品流入市场，保障消费者的饮食安全。
每个人的身体状况和营养需求都不尽相同。针对这一需求，一些餐饮大模型开发了个性化的营养推荐系统。用户只需输入基本信息，如年龄、性别、体重、运动量等，系统就能定制出符合个人健康目标的饮食计划。无论是增肌减脂，还是疾病预防，都能找到最合适的膳食方案。此外，大模型还能根据季节变化和节日习俗，推荐时令食材，让饮食变得既有营养又富有文化气息。
餐饮大模型不仅仅局限于烹饪技巧和营养分析，它还能成为饮食文化的传播者和创新者。通过对历史文献、民间传说乃至社交媒体趋势的深度学习，大模型能够挖掘出传统美食背后的故事，甚至创造新颖的菜式组合。
老外永远也想不到，拥有5000年历史的中国人，早就将AI大模型应用在考古学上。
据媒体报道，考古学一直是一门传统学科，需要依赖大量人工和历史文献的学科，但是在AI大模型的助力下，在中国的这个领域正经历着前所未有的变革。大模型的应用为其带来了前所未有的研究便利。通过构建基于大模型的智能分析系统，考古学家可以高效处理海量的历史文献和考古发掘资料，实现数据的快速分类、检索和关联分析。
例如，利用自然语言处理（NLP）技术，大模型可以自动识别和解析古代文献中的关键信息，辅助学者进行年代判定、文化特征分析等复杂工作。同时，结合计算机视觉技术，大模型还能对遗址中的文物进行三维重建和虚拟复原，为考古研究提供直观、准确的视觉支持。这些应用不仅提高了考古研究的效率和准确性，还极大地丰富了我们对中国古代历史的认知。
此外，中国的古籍文献浩如烟海，是中华文明的重要载体。然而，因为岁月侵蚀、保存条件不佳等因素使得大量珍贵古籍面临损坏的风险。近年来，中国的大模型技术被引入到了古籍修复与数字化工作中。通过深度学习，大模型能够精准识别古籍上的文字，即使是在模糊、残缺的页面上也能恢复其原始内容。此外，大模型还能辅助进行古籍的分类、注释，为学术研究提供便捷的资料检索服务，极大地提升了古籍保护与利用的效率。
再譬如，中国非物质文化遗产是民族文化的活化石，但因其形式多样且难以量化，保护与传承面临着诸多挑战。中国的大模型技术在这方面发挥了独特的作用。在传统音乐、戏曲的保护中，大模型通过对大量音频数据的学习，能够模拟出特定流派或艺术家的演唱风格，不仅帮助记录和保存了这些独特的艺术形式，还能够根据用户需求生成新的作品，促进了非物质文化遗产的创新性发展。
中国人将大模型玩出了花
在中国科技成果日新月异的今天，AI大模型技术正以前所未有的速度渗透到社会的各个角落。
法律领域同样是一个传统而复杂的行业，其专业性强、信息量大、流程繁琐的特点使得智能化转型尤为必要。近期，北京大学发布的ChatLaw中文法律大模型，为这一冷门领域带来了革命性的变化。
ChatLaw不仅支持读取文件和录音，还能自动抽取并梳理关键信息，生成导图或图表进行可视化分析，大大减轻了律师和法务人员的工作负担。同时，该模型还具备专业法律文书写作、建议与援助推荐等功能，为公众提供了普惠、便捷的法律服务。ChatLaw的出现，被形象地称为“可以随身携带的罗翔老师”，展现了人工智能在法律服务领域的巨大潜力。
此外，公关媒介领域也被AI大模型渗入。比如北京领讯时代文化传媒有限公司推出的舆情监测大模型——观舆卫士，就可以完美取代企业中公关媒介的岗位，能够在浩如烟海的信息海洋中，十分精准的监测到对企业不利的负面信息，还能对信息作出评级和警示，并出具该负面信息的细化监测报告，这对一些上市公司来说，简直是得到了舆情专家的指导。
商业调查作为市场研究的重要组成部分，对于企业决策和战略规划具有重要意义。然而，传统的商业调查方法往往耗时耗力，且难以全面覆盖所有信息。为了解决这一问题，天眼查与华为云联合推出了业界首个基于“可信数据+可信算法”的商查大模型“天眼妹”。
“天眼妹”不仅具备强大的数据处理能力，还能根据用户需求进行智能分析，提供精准的商业洞察和风险评估。通过整合海量商业数据资源，该模型能够自动生成详尽的企业报告、行业分析和竞争态势图，为企业决策者提供有力支持。此外，“天眼妹”还具备智能问答功能，能够实时解答用户关于企业的各类问题，进一步提升了商业调查的效率和准确性。
在资本市场，重要的投资辅导材料行业研报和公司研报，之前被各大券商和投研机构牢牢把控，如果要获得这些研报，是无法绕开这些机构的，但是随着AI大模型的出现，这一信息茧房也被打破了，由金融信息服务机构BT财经推出的“研报魔方”大模型，正是根据这一市场痛点而推出，任何人和任何企业都可以自己设定目标企业、目标行业，并制定详细要求丢给“研报魔方”，“研报魔方”会非常迅速的写出一份研报，数据准确率高达99.99%。
在医疗领域，大模型的应用同样不容忽视。勃林格殷格翰与柯基数据合作推出的勃小智RAG医学资料检索增强案例，就是一个典型的例子。该案例利用大模型和知识图谱的能力，为医药代表提供了智能化的医学问答服务。通过这一服务，医药代表可以迅速获取准确的医学信息和平台类问题的答案，大大提高了医学内容生产的自动化水平。
同时，该方案还解决了医学问询过程中的时效性和合规性问题，提高了学术推广的效率。这对于医药行业而言无疑是一个重大的利好消息，因为它不仅降低了医药代表的工作难度和成本，还提升了整个行业的专业性和服务质量。
中国大模型在应用上已经全面开花，无论是驾校、还是餐饮乃至考古学，法律服务的智能化升级、商业调查的智能化辅助还是医学资料检索的智能化增强，都充分展示了中国在人工智能技术方面的强大潜力和广泛应用。
未来，随着更多资源的投入和技术创新的推进，中国大模型将不断突破技术瓶颈和应用边界，以更加智能、便捷的方式服务于各行各业。届时，可能真的如那名日本记者所说的：未来就在中国。
