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AI大模型“垂直发力” 深度挖潜行业应用

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2025-05-12 【 字体:

  企业利用大模型一键生成排产计划、钢铁厂的转炉被装上“火眼金睛”、大模型成为服装设计师的“私人助手”……当前,人工智能大模型瞄准垂直行业应用,与电子、原材料、消费品等产业领域深度融合,在细分业务场景中推动实现降本增效。

  记者获悉,下一步,相关部门将加强通用大模型和行业大模型的研发布局,推动制造业全流程、重点行业、重点产品的智能升级。业内企业也积极展开探索,加快技术创新与产品升级,加速大模型应用精细化落地。

  工业和信息化部最新数据显示,我国人工智能产业形成了覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整产业体系,累计培育出400余家国家级专精特新“小巨人”企业,建成了钢铁、煤炭等行业的高质量行业数据集。

  大模型行业加速创新演进,其专业领域也在不断细分。

  浙江嘉溢制衣厂里,设计师在聊天框中输入描述词,选择好品类、款式、颜色等标签,数秒钟即可生成一张设计图。过去,从设计到确定一款服装的上身效果,包括打版、建模等,通常需要约两天时间。

  “在服装行业,大模型正悄然改变服装设计、质检等环节。”中国联通相关负责人说,基于中国联通元景服装大模型,企业可以实现快速设计、一键制版、虚拟试衣,并通过AI数字版房,将设计原稿转化为精确的工业级电子版型,设计和制版周期缩短80%。

  黑猫集团所在的炭黑行业为轮胎、橡胶、涂料等产品提供原材料,工艺复杂、安全生产要求高。“炭黑生产如同在3000℃高温下‘炒菜’,产品质量十分依赖工艺师傅的经验。”浪潮云洲工业互联网副总经理商广勇告诉记者,团队以知业大模型为底座,将20位老师傅40年的操作经验转化为3.6万条知识图谱节点,训练构建了煤化工行业专属大模型,推动黑猫集团炭黑产品的合格率从82%提升至94%,相当于每100吨产品减少13吨废料。

  工业和信息化部总工程师谢少锋近日表示,大模型在电子、原材料、消费品等行业加快落地,并在研发设计、中试验证、生产制造、运营管理等环节得到应用。“我们正持续开展赋能‘深度行’活动,打造线上线下平台,推动供需企业精准对接,引导行业智能化转型。”

  在业界看来,对特定场景而言,并非所有企业都需要通用大模型的“全能”,而是更需要模型的精度。

  中国工业互联网研究院智能化研究所副所长顾维玺认为,人工智能在产业加快落地,形成了“通用模型+垂直领域模型”的协同应用范式。行业专用模型蓬勃发展,金融、医疗、法律、工业等领域涌现大量精调的模型,在专业任务上精度更高、部署更轻便。“随着模型能力的增强和成本的下降,生成式AI将更加‘接地气’,加速从概念走向现实生产力。”

  不过,由于垂直行业的多样性和复杂性,人工智能赋能应用的门槛仍存。以工业场景为例,中国电子信息产业发展研究院未来产业研究中心所长蒲松涛说,工业生产制造等核心场景精度高、容错率低,各细分行业的流程高度差异化,需要进一步挖掘可作为经验复制推广的典型场景。

  相关政策举措将进一步发力。工业和信息化部表示,将一手抓供给,加强通用大模型和行业大模型的研发布局,加快建设工业领域的高质量数据集,夯实基础底座,推动“智能产业化”;一手抓应用,推动制造业全流程、重点行业、重点产品的智能升级,加快超级智能终端的产业化、商业化进程,并持续开展赋能“深度行”和典型案例的征集,遴选“十大行业、百大场景、千家标杆”,推动“产业智能化”。

  与此同时,近期不少企业瞄准实际应用,加快AI大模型上新、降低落地门槛。科大讯飞日前全新升级的讯飞星火X1模型,为企业提供了低门槛部署方案;海螺集团携手华为推出“AI+水泥建材大模型”;基于通义大模型,中国一汽构建企业智能体,提升企业运营效率……

  “随着底座能力的提升,技术创新将推动大模型‘通用’和‘专业’能力结合,让其部署更加简便。”科大讯飞咨询专家文杰告诉记者,星火大模型由于在训练中融入了更多场景复杂类型的数据,模型的泛化性取得了进步,提升通用能力的同时,将向教育、医疗、司法等多个行业领域持续深入,开辟更多生产生活应用新场景。

  对于下一步发展,蒲松涛建议,需鼓励行业企业、行业专家及研究机构加强协作,进一步打通企业、产业链上下游、供应链、合作伙伴等数据流,打造垂直细分领域工业大模型,开展大模型赋能优势产业集群和重点行业示范应用行动,构建行业生态合作体系。

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