一、按功能分类
1. 语言大模型
代表产品：ChatGPT、Gemini、文心一言、通义千问
应用场景：
文本生成（如新闻写作、广告文案）
智能客服（自动回复、多轮对话）
语言翻译与校对
网页摘要与知识图谱构建
2. 代码大模型
代表产品：阿里-通义灵码、GitHub Copilot
应用场景：
代码自动生成与补全
程序漏洞检测与修复
3. 视觉大模型
代表产品：Midjourney、Stable Diffusion（文生图）；Sora（文生视频）
应用场景：
图像/视频生成（如艺术创作、影视特效）
图像修复与增强（去水印、超分辨率）
4. 多模态大模型
代表产品：GPT-4、CLIP、DALL-E
应用场景：
图文结合的内容生成（如电商广告设计）
跨模态检索（如通过文本搜索图片）
二、按行业场景分类
1. 城市治理
民生诉求智能处理（语音/图像上报问题）
交通流量优化与事故快速响应
2. 制造业
生产流程智能化（如缺陷检测、供应链优化）
数字孪生与设备预测性维护
3. 医疗与教育
医学影像分析（如CT扫描诊断）
个性化学习内容生成
4. 娱乐与电商
音乐/视频内容生成（如定制化营销素材）
商品描述自动化与智能推荐
三、选择与使用建议
模型匹配：自然语言任务选GPT类，视觉任务选ViT/YOLO。
数据安全：需防范数据投毒、对抗攻击等新兴风险。
部署方式：中小企业可优先采用云服务API（如AWS、Azure）。
如需具体场景的实施方案或安全防护策略，可进一步结合行业案例探讨。
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