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國產(chǎn)大模型：既需向上突破也要向下扎根

??“請(qǐng)問您用DeepSeek嗎

？”

??“我用

，我本身專業(yè)是計(jì)算機(jī)專業(yè)
，我對(duì)人工智能有偏愛
?div id="4qifd00" class="flower right">
！痹?月4日舉行的十四屆全國人大三次會(huì)議的新聞發(fā)布會(huì)后
，大會(huì)發(fā)言人婁勤儉面對(duì)現(xiàn)場記者采訪時(shí)的這句回應(yīng)火了
。

387f017ed88dd1fc721727375cf3c0bb_2025030779bda7206906480396218aed656df58f_20250307ce37478ab43f4b7781f3df0ccd687881.png

??今年春節(jié)期間，國產(chǎn)大模型DeepSeek憑借低成本

、高效能
、強(qiáng)智能的應(yīng)用體驗(yàn)給人們留下了深刻印象。今年的全國兩會(huì)上
，“國產(chǎn)大模型”“DeepSeek”也是被許多代表委員反復(fù)提及的高頻詞
。

??近年來，隨著我國人工智能大模型產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展

，越來越多的國產(chǎn)大模型表現(xiàn)驚艷
。作為數(shù)字化時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力，人工智能正加速滲透進(jìn)入國民經(jīng)濟(jì)的多個(gè)領(lǐng)域
。在不斷向上突破性能天花板的同時(shí)
，國產(chǎn)大模型應(yīng)如何扎根產(chǎn)業(yè)實(shí)踐
，為產(chǎn)業(yè)升級(jí)賦能，成為代表委員們熱議的話題
。

??垂直模型扎根產(chǎn)業(yè)土壤

??有問必答的快速響應(yīng)

、清晰明了的思考過程、全面翔實(shí)的參考資料……通過通用大模型
，許多人開啟了與人工智能的第一次“親密接觸”
。作為人工智能領(lǐng)域的重要突破，通用大模型具備強(qiáng)大的語言理解和生成能力
，能夠?yàn)槎鄠€(gè)領(lǐng)域提供智能支撐
。

??隨著我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程不斷加速，各行業(yè)對(duì)人工智能的需求也愈發(fā)精細(xì)化

、專業(yè)化
。傳統(tǒng)的通用大模型在落地產(chǎn)業(yè)場景時(shí)，往往無法與具體業(yè)務(wù)精準(zhǔn)結(jié)合
，導(dǎo)致“水土不服”
。在此背景下，專為產(chǎn)業(yè)細(xì)分需求打造的垂直模型應(yīng)運(yùn)而生
，成為大模型技術(shù)落地產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的新趨勢
。

??“我們做大模型第一天就確定了‘1+N’的戰(zhàn)略路徑，即‘1個(gè)底座大模型+N個(gè)行業(yè)大模型’

。我們結(jié)合通用底座
、工具鏈和知識(shí)工程，擁有了‘建算力
、理數(shù)據(jù)
、訓(xùn)模型、落場景
、保安全
、精運(yùn)營’的全套解決方案?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">！笨拼笥嶏w股份有限公司董事長劉慶峰代表認(rèn)為
，通用大模型底座的天花板正被不斷打破，應(yīng)用場景落地已進(jìn)入紅利兌現(xiàn)期
，需要以更少成本
、更低算力、更高效率推動(dòng)落地
。

??例如

，借助阿里通義等通用大模型的底座能力，釘釘面向業(yè)務(wù)場景打造出AI助理產(chǎn)品
，覆蓋制造
、醫(yī)療
、零售、教育等多個(gè)行業(yè)
。在金石機(jī)器人常州股份有限公司
，通過學(xué)習(xí)、沉淀大量機(jī)器人專業(yè)知識(shí)
，釘釘AI助理直接服務(wù)全國1000余家經(jīng)銷商
，高效解答各類產(chǎn)品售后問題；同時(shí)
，它還可以根據(jù)問題描述
，一鍵生成工單，并指派給對(duì)應(yīng)負(fù)責(zé)人
，將售后問題的解決時(shí)間從半個(gè)月縮短至3天內(nèi)
，顯著提升了企業(yè)運(yùn)行效率。

??“大模型在垂直領(lǐng)域大有可為

?div id="jfovm50" class="index-wrap">！?60集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎委員表示，中國大模型發(fā)展的重要方向應(yīng)該是借助產(chǎn)業(yè)和場景優(yōu)勢
，將大模型與業(yè)務(wù)流程
、產(chǎn)品功能相結(jié)合，尋求多場景應(yīng)用
，實(shí)現(xiàn)垂直化和產(chǎn)業(yè)化落地
。

??加快形成“數(shù)據(jù)飛輪”效應(yīng)

??我國擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中的全部工業(yè)門類

。在500個(gè)工業(yè)品種中
，有四成以上產(chǎn)品產(chǎn)量位居全球第一，產(chǎn)業(yè)具有全
、多
、大的獨(dú)特優(yōu)勢。龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模為行業(yè)垂直大模型落地提供了肥沃土壤
，同時(shí)也帶來了風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)
。

??產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)是垂直大模型的“養(yǎng)料”。我國產(chǎn)業(yè)種類豐富

，但也造成產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)多樣
、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等難題。談及大模型落地產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
，多位代表委員提及
，應(yīng)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)共享，加快高質(zhì)量數(shù)據(jù)收集利用
，在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域形成“數(shù)據(jù)飛輪”效應(yīng)
，即通過數(shù)據(jù)的不斷積累和利用
，驅(qū)動(dòng)大模型性能持續(xù)提升。

??中國電氣裝備集團(tuán)有限公司科技創(chuàng)新部部長張帆代表認(rèn)為

，許多制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起步晚
、基礎(chǔ)薄弱，生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)采集不全面
、不及時(shí)
；工業(yè)數(shù)據(jù)又往往存在噪聲大、格式不統(tǒng)一
、關(guān)聯(lián)性差等問題
，缺乏行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)引導(dǎo)，難以為大模型訓(xùn)練提供足夠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)
。同時(shí)
，受限于數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、商業(yè)利益保護(hù)等因素
，企業(yè)間筑起了高高的“數(shù)據(jù)圍墻”
，數(shù)據(jù)共享存在瓶頸。

??基于此

，張帆建議
，應(yīng)加快形成工業(yè)領(lǐng)域統(tǒng)一的人工智能數(shù)據(jù)格式規(guī)范和具體行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等，促使企業(yè)間對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易基礎(chǔ)達(dá)成共識(shí)
；龍頭企業(yè)要發(fā)揮鏈長作用
，面向戰(zhàn)略性高價(jià)值場景，建立需求牽引
、格式統(tǒng)一的高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)集
。

??圍繞大模型產(chǎn)業(yè)落地中的數(shù)據(jù)瓶頸，多地已開始行動(dòng)

。例如
，北京市發(fā)布的《北京市推動(dòng)“人工智能+”行動(dòng)計(jì)劃（2024—2025年）》中提出，依托北京數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度先行區(qū)
，打造安全可信數(shù)據(jù)空間

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