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。
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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