从通用到垂类:大模型产业攻坚进行时
经济观察报  4小时前
作者 胡群

6月16日,国家统计局发布数据显示,2025年5月,中国规模以上工业增加值同比增长5.8%,累计增速达6.3%——这一数据的深层意义,藏在高技术制造业的亮眼表现中。设备工器具购置投资显著增长,揭示了中国经济从传统要素驱动向技术驱动型增长的艰难转身。

麦肯锡预测,生成式AI将为全球经济贡献7万亿美元价值,中国占比近三分之一。然而中国企业AI部署进度滞后,核心瓶颈在于复合型人才断层​:既懂行业痛点又掌握AI技术的“业务转译员”严重稀缺。当通用大模型在专业场景中频频“失灵”,产业需求倒逼技术路径转向——​垂类大模型成为破局关键。

从技术狂欢到产业落地 垂直深潜的必然逻辑

6月12日在成都举办的大模型·全连接·新增长论坛上,中关村科金总裁喻友平断言:“2025年将迎来企业大模型应用元年,90%企业接入大模型技术。”他指出:“垂类大模型的价值不在于参数大小,而在于谁能吃透行业的‘苦活累活’​。”

这一判断正被实践验证。中国备案和登记的生成式人工智能服务已超500个​,但多数“叫好不叫座”。中关村科金选择了一条艰难但扎实的路径:基于服务2000余家头部企业的经验,在金融、制造、政务、汽车等十余个垂直领域构建行业智能体矩阵​,将技术嵌入业务毛细血管。

大模型正逐渐成为企业智能化转型的核心基础设施,但通用型大模型在直接处理企业私有数据和特定领域知识方面仍存在显著局限性。中关村科金携手中信证券打造的智能投顾智能体,洞察最新市场动态和数据,匹配理财产品与投资组合,为投顾生成专业营销话术,同时满足证券金融业严格的数据输出格式与语言精确性要求,加速投顾服务;为中国长安四川分公司构建的差旅助手智能体,大幅提升员工填报信息效率和流程自动化效率,帮助集团财务工作效率提升20%;助力中国船舶集团建设的情报分析智能体,通过构建全球船舶情报监测体系,处理海量异构文档,研报和情报分析处理效率提升200%,知识查询速度提升数十倍。

行业Know-how 垂类大模型的胜负手

今年以来,以DeepSeek、ChatGPT等为代表的大语言模型持续火爆,其强大的自然语言处理能力和广泛的应用场景加速了大模型技术在各行各业的快速落地。在金融领域,大模型被用于智能投顾、风险控制和客户服务;医疗行业则借助其进行辅助诊断、医学文献分析和药物研发;教育领域涌现出智能辅导、个性化学习等创新应用;而在制造业,大模型正助力产品设计优化和供应链管理。

此外,越来越多的企业开始将大模型技术与自身业务深度融合,推动产业智能化升级。政府部门也在积极探索大模型在政务服务、城市治理等方面的应用。随着技术不断成熟和算力成本下降,大模型正从科技巨头专属逐步向中小企业渗透,展现出巨大的商业价值和社会效益,标志着人工智能技术进入规模化应用的新阶段。

垂类大模型的竞争力,源自对行业“隐性知识”的消化能力。招联首席研究员、上海金融与发展实验室副主任董希淼认为,金融业拥有庞大的用户群体,积累了海量数据,包括大量结构化数据和非结构化数据,是AI技术应用结合的优质场景。人工智能正在深刻地影响着金融业。

中关村科金为华福证券部署的智能质检系统,实现每日5万条会话全量质检​,精准识别20余类违规点;多模态防伪模型将对抗样本攻击拦截率从92%提升至99%。这些成效背后,是对金融合规规则、话术黑话的深度编码。

在交通基建领域,宁夏交建交通科技研究院与中关村科金联合打造全国首个交通基建垂类大模型“灵筑智工”,基于上万份行业规范、工程技术文档等高质量数据训练而成,行业推理准确性较通用大模型提升40%以上。基于该模型开发出的行业数据分析、行业知识问答、工程技术文档写作、智能生成核算报表、智能投标五个智能体,平均实现场景提效60%以上,开辟了传统基建企业智能化转型的新路径。

中关村科金与宁夏交建联合发布全国首个交通基建垂类大模型“灵筑智工”

这些案例揭示共同规律:​通用模型解决不了的,往往是行业积累十年的“硬骨头”​,需要垂类大模型来解决。

深水区攻坚战 平台+应用+服务破解大模型落地挑战

麦肯锡指出,全球范围内生成式AI对高科技行业影响最为显著。在中国,先进制造、电子与半导体、包装消费品、能源与银行将成为受冲击最大的五大领域。目前,中国已在多行业实现大模型技术落地,展现出AI应用的广阔前景。

尽管前景广阔,大模型当前仍面临产业落地的硬约束:

价值落地难:企业核心诉求是清晰的“增收、降本、提效”,许多初期探索项目(如知识库、问答系统)的实际效果与预期存在差距,准确率下降等问题突出。

场景复杂度高:以智能外呼为例,看似简单的应用需同时满足理解灵活询问、内容精准性、快速响应、拟人化声音等严苛条件,目前尚无通用方案,需结合特定场景进行深度优化。

孤岛效应强:孤立部署的大模型系统难以深入业务流程,无法发挥最大效益。大模型智能化应用必须与企业数字化基础设施紧密结合,通过智能化+数字化的方式实现大模型落地。

效果衰减明显:如果缺乏持续的服务、运营和迭代,大模型落地的效果会随场景叠加而衰减。

中关村科金的解题思路是“​平台+应用+服务​”的深度协同。

新发布的得助大模型平台3.0深度结合行业Know-How,集成超100个行业智能体和200余种AI组件,支持四种编排模式,快速构建各类型大模型应用和智能体,平台具备高自由度,支持国内外主流算力平台、自由搭配主流基础模型,是国内首批接入MCP协议的平台之一。新升级的得助智能音视频平台3.0 深度融合大模型能力,在智能安全、交互增强、内容赋能、智能决策四大维度全面增强。

喻友平强调,To B垂类大模型应用才是技术赋能千行百业、实现产业智能化升级的关键路径。公司选择了一条“苦活累活”之路,坚信“比较难走的路才是康庄大道”。

垂类大模型正以其行业洞察和场景适应能力,破解通用大模型在行业应用中的“水土不服”问题,真正成为了赋能企业、驱动新质生产力发展的“加速器”。随着更多类似解决方案的涌现和成熟,大模型技术将在更广泛的行业领域落地生根,释放出巨大的经济价值和社会效益。