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【人工智能在两会中的热议】
◎本报记者 都 芃
“您是否在使用DeepSeek？”
“是的，我的专业是计算机，因此对人工智能特别感兴趣。”在3月4日召开的第十四届全国人民代表大会第三次会议新闻发布会上，发言人娄勤俭对一位记者的提问作出了这样的回答，这一回应迅速引发了广泛关注。
在今年春节期间，国产大模型DeepSeek以其低廉的成本、高效的性能和出色的智能应用体验给大众留下了深刻的印象。今年的全国两会上，“国产大模型”和“DeepSeek”成为了代表委员们频繁提及的热门词汇。
近年来，我国人工智能大模型产业迎来了快速发展，涌现出越来越多令人惊艳的国产大模型。作为数字化时代的重要推动力，人工智能正不断深入到国民经济的各个领域。在不断突破性能限制的同时，如何将国产大模型扎根于产业实践，以促进产业升级，成为了代表委员们热烈讨论的话题。
专注于行业需求的垂直模型
快速响应的问答能力、清晰的思维过程，以及详尽的参考资料……通过通用大模型，许多人第一次经历了与人工智能的亲密接触。通用大模型作为人工智能领域的一项重要创新，具备强大的语言理解与生成能力，可以为多个行业提供智能支持。
随着我国产业数字化进程的加速，各个行业对人工智能的需求也变得愈发精细和专业。传统的通用大模型在实际应用中，往往难以与具体的业务需求精准对接，出现了“水土不服”的现象。在这种背景下，专为特定行业需求设计的垂直模型应运而生，成为大模型技术落地产业应用的新趋势。
“我们在启动大模型的第一天就确立了‘1+N’的战略，即‘1个基础大模型加上N个行业特定大模型’。我们结合通用底座、工具链和知识工程，构建了一整套解决方案，包括‘建算力、理数据、训模型、落场景、保安全、精运营’。”科大讯飞股份有限公司董事长刘庆峰代表指出，通用大模型的应用场景正进入一个红利兑现期，需要以更低的成本和更高的效率推动落地。
例如，通过阿里通义等通用大模型的底层能力，钉钉为多个行业打造了AI助理产品，涵盖制造、医疗、零售、教育等领域。在金石机器人常州股份有限公司，钉钉AI助理通过学习大量专业知识，能够高效服务全国超过1000家经销商，快速解答各类售后问题；同时，它还能根据问题描述自动生成工单，并分配给相应负责人，将售后问题的解决时间从半个月缩短到3天，显著提升了企业的运营效率。
“在垂直领域，大模型的潜力巨大。”360集团创始人周鸿祎委员表示，中国大模型发展的重要方向应是结合产业和场景的优势，将大模型与业务流程和产品功能进行整合，寻求多场景的应用，实现垂直化与产业化的落地。
加速形成“数据飞轮”效应
我国涵盖了联合国产业分类中的所有工业门类。在500种工业产品中，有超过四成的产量位居全球第一，形成了全方位、多样化及庞大的独特优势。这一庞大的产业规模为行业垂直大模型的落地提供了丰厚的土壤，但也带来了相应的风险和挑战。
产业数据是垂直大模型的重要“养分”。我国的产业种类丰富，但也带来了数据类型和结构的多样性、数据质量的参差不齐等问题。在谈及大模型在产业上的应用时，多位代表委员强调，应推动产业数据的共享，加快高质量数据的收集与利用，力求在产业领域形成“数据飞轮”效应，即通过不断积累和利用数据，驱动大模型性能的持续提升。
中国电气装备集团有限公司科技创新部部长张帆代表指出，许多制造企业在数字化转型的过程中起步较晚，基础薄弱，导致生产过程中的数据采集不全面、不及时；此外，工业数据常常存在噪声大、格式不统一和关联性差等问题，缺乏行业数据标准的引导，难以为大模型训练提供足够且高质量的数据。同时，由于数据安全风险和商业利益保护等原因，企业间建立了“数据围墙”，数据共享面临瓶颈。
因此，张帆建议，应该加快制定工业领域统一的人工智能数据格式规范和行业标准，以促使企业之间达成数据资产交易的共识；龙头企业需发挥链长作用，针对高价值的战略场景，建立需求驱动、格式统一的高质量工业数据集。
针对大模型落地过程中面临的数据瓶颈，已有多个地区开始采取行动。例如，北京市发布的《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024—2025年）》中提到，要依托于北京的数据基础制度先行区，构建安全可信的数据空间，引导企事业单位开放并整合高价值的行业数据。
