中國科學院地球化學研究所與阿里云聯合發布國際首個月球科學多模態專業大模型，京東云帶來了代表性的大模型數字人的展示與互動，濟南市選擇大模型產業鏈打造“大模型創新工廠”，以奇安信、360等為代表的安全廠商帶來了“AI+安全”的行業大模型產品……

記者在不久前結束的2024中國國際大數據產業博覽會（下稱“數博會”）上發現，隨著大數據和人工智能技術融合的不斷演進，行業大模型繼通用大模型之后，對產業的滲透率正在提高，大模型對產業的賦能正在釋放新的經濟增長動力。

打造新質生產力發展新引擎

展臺上，一臺秀氣的割草機輪胎上還帶著田間泥土，旁邊“海若知農事”的展牌格外顯眼。雙子星通工作人員告訴記者，這臺只需5萬元的機器威力可不小，是他們和浪潮云合作應用海若農業大模型的成果，1小時可割草5至8畝，比原先人工割草效率提高了幾十倍。

今年的政府工作報告提出“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力”。業界人士認為，作為大數據、算力、算法結合的產物，大數據與智能技術的碰撞使行業大模型賦予數據要素以全新的“生命力”，催生行業發展的新趨勢、新模式，見證數智共生的全新時代。

國家數據局局長劉烈宏表示，當前，數據作為新型生產要素已經深刻融入經濟社會各領域。

中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長何寶宏認為，數據作為第五大生產要素，正在從數據資源演變為數據資產，其經濟屬性日益凸顯，數字經濟邁向以數據可信流通為核心的數據技術3.0時代，大模型的出現加快了各行各業的數字化和智能化升級進程，正在推動智能技術產生深刻變革。

在浪潮集團副總經理王洪添看來，人工智能成為發展新質生產力的重要引擎，大模型作為人工智能產業的核心，將快速賦能數據要素價值釋放，助力新質生產力加速生成，推動數字經濟高質量發展。

浪潮云總經理顏亮表示，大模型很容易被比喻成生產力三要素之一的勞動資料中的勞動工具，被工具化，但實際上它有更強的勞動者屬性，新一輪技術變革使機器通過學習發展到產生一些角色扮演，在一些業務場景中甚至有獨立角色扮演。新的角色扮演帶來新的分工。這種角色的改變，推動企業、行業和政府側向系統智能的方向演進。

從產業發展角度看，目前我國人工智能核心產業規模已達5000億元，人工智能企業數量超過4400家，衍生出眾多數字化新質生產力形態。

行業大模型應用加速落地

如果說去年通用大模型更為火熱，那么今年大模型產業應用落地正進一步提速，已覆蓋多個行業和領域，應用場景不斷拓展，推動產業升級浪潮，2024年也被視為行業大模型落地元年。業界人士認為，行業大模型是落地“AI+”的最后一公里。

在需求側，各行各業對大模型的熱衷，凸顯其潛在價值及未來方向的引領性。

在供給側，目前正處于新智能產業的初級階段，吸引頭部企業不遺余力涌入，大大促進了整個云和智能的產業發展，加速產業成熟。

本屆數博會上，絕大多數論壇都將大模型在行業側的應用落地作為重點討論話題，凸顯行業大模型正在不斷升溫。

顏亮認為，人工智能創新方向在行業側。他對記者表示，今年是行業大模型落地元年，整個產業鏈轉型進入一個關鍵期。去年，市場客戶對行業大模型的認知比較少，質疑的聲音也很多；今年，大家很少去質疑，而是討論如何去嘗試。很多頭部企業都是重新入場，或者加大投入權重。他表示，云和大模型實際上都具有重資產、強研發、長周期的屬性。浪潮云超前布局行業大模型市場，定位明確，整個投入產出收益相對均衡、相對穩定，使企業保持了良好的盈利狀態。

今年4月，浪潮云結合云業務方面的優勢，持續擁抱行業云服務智能體，通過發布海若大模型賦能千行百業。海若大模型聚焦六大行業市場，現已在60多個城市完成部署，通過學習3000多個行業數據集，能夠匹配超300個行業場景，年底有望完成百城計劃。

國際數據公司IDC觀察發現，通用大模型和行業大模型生成式AI應用層是當下創新的主體、市場的焦點，生成式AI產業滲透率逐年提高。從細分賽道看，目前國內行業大模型主要集中在醫療、金融、制造、教育等領域。整體來看，各大企業去年在國內智能建筑、家居、運營商AI產業投入比較大。未來，教育、無人交通領域值得關注。IDC預計，未來，生成式AI在政府行業滲透率的增長將非常快，2023年滲透率不到5%，而到2028年在這一領域大部分業務的滲透率將超過50%。

數據與智能融合仍面臨挑戰

業界同時認為，無論是基礎大模型，還是行業生成式AI開發的范式，仍存在不確定性。

“數據要素與智能技術的融合發展過程中，仍然面臨諸多挑戰。”IDC中國區研究總監盧言霞認為，擁抱大模型的最短路徑是需要全面審視重塑數據生態系統，借數據要素與大模型東風，重構數據平臺基座，讓數據與智能技術成為實現智能化的雙輪驅動因素。對于行業大模型，在訓練行業專有數據時，更需要對內部的數據做好治理。

伴隨大數據產業的發展，人工智能已經逐漸從以代碼為中心，轉向以數據為中心。“當下，企業需要通過加強數據治理和增強數據質量，來解決模型輸出效果。”何寶宏指出。

浪潮云首席技術官孫思清認為，行業數據集是大模型在行業落地能夠給業務帶來價值的關鍵因素。一個高質量的行業數據對于行業落地的作用很重要，而中國缺少高質量的數據。隨著政策和法規的完善，在形成商業閉環的情況下，有望得到更多高質量數據。

在顏亮看來，未來行業大模型落地做大的挑戰是跨越技術和業務結合的鴻溝，提高兩者的結合度。這個挑戰會持續存在，在不同行業里有不同的表現形式或者不同的鴻溝的深度。此外，面向智能和業務場景的整體集成，也考驗企業對這個行業的業務認知能力和整合集成能力。任何一家技術企業都不可能具備所有業務知識，讓行業伙伴一起進入生態運營，才能形成解決困難的能力。

“一年時間，各行各業的系統智能建設就會初見成果。”顏亮表示。