上期我们分享了大语言模型的基本概念等内容，本期作为大语言模型系列的第二篇，我们将关注大语言模型的商业模式及商业价值，介绍MaaS (Model as a Service，模型即服务)的核心路径、国内外大语言模型收费方式情况及大语言模型在国内的应用案例等。
01 大语言模型的商业模式
1. MaaS
随着大语言模型的功能越来越强大，全新的商业模式：MaaS(Model as a Service，模型即服务)应运而生。
概念
MaaS，即有能力的大公司提供预训练的机器学习模型作为云服务，使得垂直行业的小公司无需拥有或维护这些模型的基础架构，不需要具备较高的专业知识和硬件设备，只需通过API接口就可以直接在云端调用、开发与部署模型。作为AI时代的基础设施，MaaS为下游应用提供安全、高效、低成本的模型使用与开发支持。
核心路径
对于大模型厂商来说，MaaS以模型为核心提供服务，其路径为“模型→单点工具→应用场景”，而单点工具通常是基于这些大模型的产品，这些产品能够实际应用于如撰写文字、搜索资源、修改代码等各种应用场景。
收费方式
从基础到应用层的收费方式分为API接口收费、定制服务收费、订阅或者会员服务收费。
2.国内外部分大语言模型的收费方式
3.大语言模型的价值
与以前的模型相比，大模型具有降低开发门槛、泛化能力增强等价值，故而可以赋能下游多个领域，将在多个领域落地应用。
基本价值
1、增强模型泛化能力
学习大量数据和任务获得广泛知识并捕捉细节，更好地泛化至新的数据集和任务中
2、提高内容生成质量和效率
可以更好地捕捉和分析信息，用于生成高质量的内容，提升生成效率
3、降低开发门槛
自动学习更多的特征和规律，减少手动特征工程的需求，降低高质量模型构建难度
4、提高模型精度
能对复杂的模式和规律进行准确建模，并通过不断学习和更新参数来提高性能和准确度
5、增强生态繁荣度
大模型的开源性和可复制性能够聚合开发者、高校、实验室等多方资源，促进学术研究的发展和技术普及，加速人工智能生态发展
AI下游应用场景
02 大语言模型的国内部分应用案例
大语言模型在行业中有着大量的应用场景，以下我们举例了部分行业中的应用场景。
1.工业领域
工业领域整体流程涵盖产品研发设计、产品生产等流程。其中研发设计环节门槛较高且存在大量重复性设计工作，生产制造环节的残次品及数据分析效率低下，管理与服务则需依赖人工解决个性化问题，大模型可赋能研发设计、生产制造及管理服务等环节，助力制造企业提升效率，降本增效。
研发设计：
缩短汽车研发周期——PIX Moving PAM+RTM工具链
AI大模型可助力汽车设计。汽车制造行业碎片化、零碎化，流程之间存在壁垒，PIX Moving自主研发了“设计与制造工具链”——PAM™（AI算法设计模型）与RTM™（实时成型技术），打通设计端与制造端，整个过程实现一体化，可以大幅度降低产品研发成本，缩短研发周期，满足小批量、多车型、迭代快的自动驾驶市场需求。
生产制造：
助力智能制造——TCL-百度·文心大模型
AI大模型助力传统质检算法流程的变革。以前AI技术需要大量产品缺陷的图片才能提高精度，训练时间也较长。而百度推出的TCL-百度·文心大模型，主要针对电子制造业各种不同产线工艺场景的缺陷检测，在TCL两个产线检测mAP指标都有明显提升；训练样本也减少到原有训练样本的30%～40%，产线指标即可达到原有产线效果。[i]
管理与服务：
AI大模型+CRM可帮助销售人员快速对应客户需求，提升市场营销的效率。微软在Dynamics 365 Sales和Viva Sales中，让AI帮忙编写给客户的电子邮件回复。不仅可以在Outlook中自动生成一个Teams会议的总结邮件，还可以从CRM系统中自动提取产品、报价等细节汇总到邮件里，生成邮件草稿。
AIGC应用也能提高生产力。钉钉文档与阿里巴巴通义大模型共同合作研发，在脑图上推出的基于大模型的文档辅助创作工具——文档智能工具，可以为用户提供创作灵感和想法。
2.自动驾驶产业
■智能驾驶辅助系统
自动驾驶汽车配备了强大的大模型，用于处理和理解道路上的复杂情境。这些模型能够识别其他车辆、行人、交通信号和道路标志，以帮助车辆做出安全驾驶决策。
■高精度地图构建
自动驾驶需要高精度的地图数据，以便精确定位和路径规划。Transformer大模型为构建BEV“Bird’s Eye View”（鸟瞰图）空间提供较优解。
■模拟和测试
在自动驾驶车辆的开发过程中，汽车需要在真实道路测试之前进行大量虚拟测试，以确保车辆的安全性和可靠性，目前自动驾驶中小概率路况覆盖及数据标注效率低，而利用大模型实现场景生成，可快速实现路况覆盖并实现自动标注，以此来提升研发效率并降低标注成本。
下期作为大语言模型系列的收尾篇，
我们将聚焦在大语言模型的落地，
结合案例分析如何拥抱大语言模型，
为企业提供ABeam见解。
敬请期待~
