大模型“装进”智能机 “人工智能+”走进产业深度应用竞技场

　　手机AI助手帮你搜索、答疑，“襄小智”+大模型助力医疗数智化，敦煌“政务通”用DeepSeek解锁政务服务新速度……工信部此前表示，2025年将实施“人工智能+制造”行动，加强通用大模型和行业大模型研发布局和重点场景应用;2025年政府工作报告也提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。从政策到产业，“人工智能+”发展按下提速键。

　　本土大模型“突围” ，巨头与新秀共舞

　　自 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，大模型产业便在全球范围内掀起了一股关注热潮。在国内，大模型领域呈现一片繁荣且激烈竞争的景象，互联网大厂凭借雄厚的技术实力和丰富的资源，率先布局。

　　运营商也不甘示弱，积极投身大模型赛道。以中国电信为例，其全力打造了星辰系列大模型，极大提升了用户体验。

　　而初创公司则以创新为驱动，在细分领域寻求突破。一些专注于医疗、金融等垂直行业的初创企业，通过对行业数据的深入挖掘和专业算法的优化，打造出更贴合特定行业需求的大模型。

　　巨头与新秀的共同参与，使得国内大模型产业充满活力。

　　人工智能发展面临机遇与挑战

　　随着技术的不断进步，大模型的能力边界持续拓展，能够处理更加复杂和多样化的任务。这为各行业的创新发展提供了广阔空间，有望催生更多新的商业模式和业态，促进产业新发展。

　　然而，大模型行业也面临着诸多挑战。其中一个突出问题是行业渗透率较低，与产业应用存在脱节现象。此外，数据质量和安全问题也不容忽视，大模型的训练依赖于海量的数据，而在数据收集、存储和使用过程中，存在数据泄露、数据偏差等风险，并且随着大模型的广泛应用，还存在算法偏见、隐私保护等问题。

　　深化供需对接，促进人工智能广泛应用

　　面对这些挑战，加快人工智能应用成为当务之急。要实现这一目标，关键在于释放更多高价值场景。在无人驾驶等 AI 典型领域开展试点，便是一个重要举措。通过在实际场景中进行试点应用，可以不断优化模型算法，提高无人驾驶的安全性和可靠性，同时也为相关产业的发展积累经验。

　　提高算力供给也是推动人工智能发展的重要保障。大模型的训练和运行需要强大的计算能力支持，算力的不足会限制大模型的性能提升和应用拓展。因此，加大对算力基础设施的投入，发展云计算、边缘计算等新型算力模式，能够为大模型的发展提供坚实的技术支撑。

　　此外，还需推动人工智能产业形成 “以用促需、以需扩用” 的良性循环。企业在实际应用中发现问题、提出需求，研制单位根据这些需求不断优化大模型产品和服务。政府也应发挥引导作用，通过制定相关政策，鼓励企业开展人工智能应用创新，加强产学研合作，促进技术成果转化。