本文汇总了2025年中国最具代表性的100个大模型应用案例，涵盖金融、零售、能源、医疗、制造等多领域。数据显示，大模型在智能客服、知识助手等场景应用广泛，价值性和创新性显著提升。文中精选了广发证券、国家电网、小米等企业的实践案例，展示了大模型如何赋能业务转型、提升效率、创造价值，为从业者提供了极具参考价值的大模型落地指南。
引言
2025年，各行各业积极探索大模型落地应用，催生出无数令人惊叹的最佳实践案例。
《2025年中国大模型案例100》榜单的发布，旨在汇聚这些最具代表性和创新性的案例，为行业从业者、技术爱好者、学术研究者以及对大模型感兴趣的每一个人提供一份极具价值的参考。通过对这些案例的深入剖析，我们不仅能够领略到大模型技术的强大魅力，更能洞察到其背后的技术创新、应用场景拓展以及商业模式变革。
让我们一同走进这份榜单，领略2025年中国大模型的最佳实践风采，感受科技的力量与创新的魅力，展望大模型技术更加辉煌的未来。
免费下载PDF完整版**：**《2025年中国大模型案例100》
01
2025年大模型落地应用概览
2025年，大模型技术如同一颗璀璨的新星，在各行各业绽放出耀眼光芒。从互联网、金融到能源制造、交通运输，再到医疗、教育、公共服务，展现出前所未有的活力和潜力。
大模型的应用不仅改变了企业的运营模式，提升了企业的竞争力，也为社会创造了更多的价值。大模型的落地应用，不仅是一个技术的突破，更是一个时代的标志。它代表了人工智能技术从理论到实践的跨越，从实验室到市场的转变，从单一功能到多领域融合的深化。
沙丘智库调研数据显示，2025年，大模型落地应用呈现如下特点：
从行业分布上看，2025年大模型落地案例中IT/互联网行业占比最高（15.1%），其次为银行（14.3%）、制造（12.7%）、政府与公共服务（8.9%）。
从场景分布上看，2025年大模型落地案例中智能客服占比最高（20.6%），其次为知识助手（8.9%）、数据分析（7.5%）、员工办公助手（4.6%）、软件测试（4.6%）。
从沙丘智库对大模型落地案例的评估结果上看，2025年大模型落地案例呈现如下特点：
· 在业务价值方面，中等价值和高价值大模型应用占比明显增加，大模型不只是为单个任务赋能，而是跨业务流程实现转型，帮助企业塑造差异化的竞争力；
· 在战略选择方面，相较于防御型场景，更多企业开始布局更具创造性的探索型场景，实现现有市场规模、覆盖范围、收入和盈利能力的增长；
· 在风险/复杂性方面，随着大模型技术的不断成熟和企业实践经验的积累，大部分场景得到规模化验证，企业大模型应用的风险和不确定性降低，技术可行性显著增强。
02
2025年中国大模型案例100评选结果
**通过面向社会各界的广泛征集和深度市场研究，本次大模型案例100榜单评选共收集、调研了600+个企业级大模型实践案例。从价值性、实用性、创新性、示范性四个维度出发，沙丘智库对这600+个实践案例进行评选，精选出其中100个最佳实践案例，为企业大模型应用提供参考。
《2025年中国大模型案例100》评选结果如下（排名不分先后，按拼音排序）：**
03
入选案例介绍
注：1.以下仅展示入选榜单的部分案例；2.排名不分先后，按拼音排序
▎****案例1：“三位一体”人机协同智能投研体系
案例方/供应商：广发证券
应用领域：金融
案例详情：
广发证券在“AI+转型”战略下，构建智能投研体系，推动投资研究全流程智能化升级。通过打造多智能体协同系统，实现采集、检索、数据分析、撰写生成等环节的智能化，赋能产业研究、行业研究和投资研究，为粤港澳大湾区产业升级提供研究支撑，助力金融高质量发展。
****▎案例2：生产预测大模型1.0
案例方/供应商：贵州习酒
应用领域：零售
案例详情：
贵州习酒“生产预测大模型1.0”将传统酿造工艺与人工智能深度融合，通过高精度传感器网络采集发酵数据，结合近十年生产数据，利用大模型深度学习能力，构建AI决策引擎。该系统可预测基酒产量并提供工艺优化建议，预测准确率达95%以上，助力传统酿造工艺在数字时代焕发新生。
****▎案例3：网上国网“电小狸”智能助手
案例方/供应商：国家电网
应用领域：能源
案例详情：
国家电网通过AI技术打造“电小狸”智能助手，实现“聊、问、办”一体化服务，提升用户办电体验。依托大模型、知识库和服务工具，结合动态服务形态、无障碍交互、个性化服务等设计规则，优化网上国网平台功能，解决复杂流程、安全与多系统协同等平衡问题，推动电力服务智能化升级。
****▎案例4：国泰世华银行智能AI办公助手“小C宝”
案例方/供应商：国泰世华银行/泛微网络
应用领域：金融
案例详情：
国泰世华银行智能AI办公助手“小C宝”，提升企业运营效率，赋能员工价值。AI办公助手“小C宝”四大功能精准对接员工高频需求：文案助手可生成工作文本初稿，文档校对能识别语法及错别字，智能翻译支持多语种互译，智能摘要可快速提取报告核心要点，助力国泰世华银行提升员工体验、优化客户服务、驱动业务创新。
****▎案例5：AI Agent赋能江南布衣营销和服务数智化升级
案例方/供应商：江南布衣/网易云商
应用领域：零售
案例详情：
针对传统客服机器人解决率低、缺乏情感交互、知识库维护成本高等痛点，江南布衣引入网易云商客服智能体，实现了尺码推荐、材质解答、门店查询等核心场景的智能化服务。上线后，复杂咨询场景的解决率提升了15%+，转人工率下降5%+，显著提升了服务效率和客户体验，同时提升了售前询单的转化率。
****▎案例6：小蓝鲸大模型：公交线网优化与客流预测AI大模型
案例方/供应商：南京公交集团/蚂蚁数科
应用领域：交通运输
案例详情：
小蓝鲸大模型通过对站点、客流、线路等多维数据的智能分析，可智能诊断线网健康度、推荐线路调整方案、生成AI报告，并支持“点线面”多维度评估与仿真推演，实现了从“经验决策”到“智能规划”的全面升级，为城市公交运营提供“南京方案”，推动公共交通智能化升级，提升市民出行体验。
****▎案例7：基于“砭石+DeepSeek”双引擎多模态大模型的智慧中医云平台
案例方/供应商：汝城县中医院/智慧眼
应用领域：医疗
案例详情：
汝城县中医院基于“砭石+DeepSeek”双引擎多模态大模型打造智慧中医云平台，覆盖远程问诊、辅助诊疗、处方推荐等服务。项目通过智能四诊设备和AI辅助诊断系统，提升基层中医辨证准确率至90%，常见病首诊率提高至75%，同时，构建县域中医医共体中枢，实现远程会诊、AI处方审核与服务质效监测。
****▎案例8：山东移动综调“齐智”大模型
案例方/供应商：山东移动/科大国创
应用领域：通信
案例详情：
山东移动基于大模型和智能体重塑装维支撑体系，面向装维人员、坐席支撑人员，在装维处理、坐席支撑流程中的4个关键环节，实现智能提醒、智能诊断、智能决策及智能营销能力，让AI成为装维支撑流程的核心生产力。项目上线后，山东移动显著提高了装维效率，降低了人工成本，并增强了客户体验。
****▎案例9：AI政务助手“深小i”
案例方/供应商：深圳市政数局
应用领域：政府与公共服务
案例详情：
“深小i”AI政务助手通过智能双层技术架构、模型系统深度融合、安全稳定保障机制等技术创新，以及资源共享、生态共生的政务服务新模式，解决企业和群众在政务服务中“找不到、看不懂、不会办”的问题。上线半年多，服务超370万轮次，应答率超97%，精准率超94%，用户满意度高。
****▎案例10：小米“擎天柱工业大模型”一体化压铸全链路工艺闭环
案例方/供应商：小米集团
应用领域：制造
案例详情：
小米集团全链路自研“擎天柱工业大模型”，将AI技术深度融入压铸件生产的每一个关键环节，从材料研发、工艺参数设定到生产过程监控和质量检测，实现了全生命周期的智能化优化。该模型保障了量产至10万件后底板无安全问题，突破了传统压铸依赖人工经验的局限性。
****▎案例11：一汽红旗营销全流程提效创新实践
案例方/供应商：一汽红旗/微盛
应用领域：制造
案例详情：
针对传统客服质量难以全量监控、邀约转化效率低等痛点，一汽红旗与微盛共创线索跟进的质检场景，用AI质检提升客服团队服务质量，实现从被动抽检到主动管控的转变，质检率从3%提升至100%，邀约到店率提升2倍，显著提高线索转化效率并降低质检人力成本。
****▎案例12：中电防务质量管理知识库大模型应用
案例方/供应商：中电防务/百炼智能
应用领域：制造
案例详情：
中电防务依托大模型与RAG技术构建了质量管理知识库平台，解决了数据孤岛、知识共享不足、智能化水平低和数据挖掘薄弱的问题。该平台通过整合多源数据、沉淀知识资产、智能决策支持，应用于质量标准咨询、质量问题诊断、知识词沉淀复用、团队培训赋能等场景，显著提升了质量管理的效率和准确性。
****▎案例13：中国大地保险AI赋能理赔全险种医疗控费
案例方/供应商：中国大地保险
应用领域：金融
案例详情：
中国大地保险构建了以AI模型为核心、融合医疗数据库与业务规则的智能医疗费用处理体系。通过深度集成OCR识别、多模态大模型与自动化流程引擎，实现了医疗单证从“识别、分类、审核到理算”的全链路自动化，显著提升理赔处理效率与审核准确性。试点机构理算效率提升40%，为构建敏捷、精准、可扩展的智慧理赔体系奠定了基础。
****▎案例14：财神大模型
案例方/供应商：中国电建财务公司/中关村科金
应用领域：金融
案例详情：
中国电建财务公司携手中关村科金以“人工智能底层技术能力筑基 + 应用场景落地”为核心架构，部署多模态模型矩阵，聚焦“办公提效、服务提质、经营决策赋能”三大目标。财神大模型上线后，员工知识获取效率提升70%以上，信贷报告写作效率提升75%，数据获取效率提升85%，资金计划预测实现实时更新，全场景人工工作量平均减少50%。
****▎案例15：生成式AI建筑结构智能化设计
案例方/供应商：中国建筑
应用领域：建筑
案例详情：
针对结构方案设计“耗时长、投入多、易出错”的业务痛点，中国建筑自主训练完成建筑结构设计专用AI模型ArchiMind，通过读取建筑方案设计，由模型智能生成结构方案设计，大幅减少建筑结构设计中的反复沟通，显著提升专业间配合设计效率，有效提高质量稳定性。
****▎案例16：智能化软件工程大模型应用体系建设与实践
案例方/供应商：中国民生银行
应用领域：金融
案例详情：
民生银行全力建设AI4SE体系，聚焦私域知识运用、AI增强质量管控、代码高效生成、技术智能分析四大能力，覆盖需求、开发、测试、运维等关键环节。AI技术在代码智能研发、智能评审、批量迁移、私域框架单测生成、系统配置质检等方面促进研发质效提升，全局AI代码采纳率约30%，AI代码交付产能占比达18%，知识运营AI服务占比约29%。
****▎案例17：中信百信银行–Data Agent智能指标项目
案例方/供应商：中信百信银行/数势科技
应用领域：金融
案例详情：
中信百信银行携手数势科技打造Data Agent智能指标项目，采用NL2Semantics技术和Multi-Agent框架，实现自然语言精准查询、指标统一管理、智能归因分析等功能，查询响应从小时级到秒级、指标开发从天级到小时级、分析模式从“人找数”到“数驱动”、决策支持从“报表展示”到“洞察生成”。
****▎案例18：投行‘看门人’数智综合业务平台
案例方/供应商：中信建投证券
应用领域：金融
案例详情：
投行‘看门人’数智综合业务平台通过构建统一数据底座、一体化流程管理与一揽子智能辅助应用，推动投行合规风控体系提质增效，将AI大模型等新技术，深度融入财务舞弊核查、潜在关联关系排查、资金流水核查等10余个关键工作场景，大幅提升投行业务人员对财务舞弊、信息披露瑕疵、合规漏洞的识别能力。
****▎案例19：基于AI技术的新一代授信全流程管控
案例方/供应商：中原银行
应用领域：金融
案例详情：
中原银行基于AI技术打造新一代授信全流程管控体系，通过大模型与OCR、NLP、知识图谱等技术融合，实现信贷业务的智能化处理。项目构建了作业、决策、管理三大智能化模块，实现报告智能生成及问答、授信辅助、审贷联动、流程优化等信贷全流程赋能，提高信贷业务办理效率，优化客户体验。
****▎案例20：周大福AI大模型知识库
案例方/供应商：周大福/沃丰科技
应用领域：零售
案例详情：
针对传统知识库维护成本高、问答准确率低等痛点，周大福珠宝集团与沃丰科技合作，采用“文档智能化处理 + 知识库高效运营”的方案，实现多格式文档自动解析、知识库自动更新和精准问答。实施后，机器人问答准确率从76%提升至91%，知识库运营效率提升90%，客户满意度提升60%。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
