近年來，我國人工智能大模型加快發展，在各行業大顯身手，推動數字化轉型。國家互聯網信息辦公室公布的最新數據顯示，截至2025年3月31日，我國共有346款生成式人工智能服務完成備案。

企業是數字化轉型的主力軍和主戰場。大模型如何進一步賦能企業數字化轉型？要加快行業深度應用，還需邁過哪些坎？科技日報記者近日就此進行了采訪。

“超級專家”顯身手

大模型如何重構汽車產業？一汽豐田與騰訊的合作提供了案例。一汽豐田引入騰訊人工智能大模型，探索建設大模型中臺，并將其應用到數據分析、安全防護、智能客服等環節，全面賦能汽車全生命周期營銷業務體系。

面對人工智能時代安全新挑戰，雙方聯合強化了汽車安全防線。“我們共同打造的‘端、云融合的數智化安全平臺’，使安全事件的檢測響應時間縮短至平均小于2小時。”騰訊智慧出行解決方案總經理姚振介紹，基于該平臺，一汽豐田在日常安全運營和攻防演練中，實現“零”安全事故爆發，“零”業務被攻擊中斷，“零”安全問題通報。

此外，一汽豐田自今年1月接入騰訊云大模型知識引擎以來，智能在線客服機器人獨立解決率已從37%提升至84%，月均自動解決客戶咨詢問題1.7萬次。

不僅汽車行業，大模型作為“數字大腦”，如今正深入賦能各行各業，推動生產力革命。

“通過引入大模型，企業可打通以往割裂的業務節點，實現數據的深度應用和場景化業務應用。”在近日舉行的第十七期靈山科學大講壇上，云從科技集團股份有限公司（以下簡稱“云從科技”）解決方案首席架構師葉統生說，大模型不僅能處理結構化數據，還能理解和應用文本、視圖和票據等多模態數據，從而在數據層、交互層和應用層上實現業務模型轉變。這種方式使數據分析維度更多、可視化程度更高，同時通過資源交付方式的多樣化，企業能在不同場景下衍生出多種應用，加速數字化轉型、提升業務效率。

人工智能與數字經濟廣東省實驗室（廣州）研究員、華南理工大學教授譚明奎認為，大模型具備“超級專家”的功能。借助大模型，企業通過定制化方式，把所需的管理、生產等方方面面的經驗、技術串聯起來，就像聘請了一位可隨時咨詢解決問題的資深專家。大模型具有強大學習能力，能記錄企業沉淀的大量歷史經驗、數據，并對其進行分類、統計。在此基礎上，企業在管理或生產過程中不僅可迅速調出各種數據，還可對其進行充分開發，實現降本增效。

“垂直”發力成共識

盡管大模型產業應用展現出強勁增長勢頭，但不可忽視的是，企業直接部署大模型時并非順風順水。大模型與企業專屬知識脫節、輸出時間長、回答過于寬泛、垂域業務場景解決效果不佳等，是企業面臨的普遍問題。

對此，云從科技智慧政務行業總監程飛深有體會。“傳統企業缺AI技術，AI企業懂技術卻不熟悉傳統企業。因此，大模型落地應用還無法‘得心應手’，甚至出現‘水土不服’。目前亟需既懂技術又懂業務的專家進一步推進AI技術與業務深度融合。”他說。

我國大模型產業化應用主要有兩種途徑：一是通用大模型，其不受特定領域限制，能處理各種任務；另一種是垂直大模型，能滿足醫療、金融、教育等特定領域的業務需求。

“通用模型主要是解決一些通識問題，怎樣將其應用到特定行業，仍是人工智能企業和行業專家需一起去研究的方向。”程飛說，行業已形成共識，要更加注重研發垂直大模型，更有針對性地解決不同類型企業的數字化轉型需求。

從金融、電力到中藥領域，大模型應用的專業領域正不斷細化。隨著業務快速發展，某國有藥廠面臨著知識管理不規范、知識傳承困難、創新能力不足、生產和管理效率低下等問題。為破除發展瓶頸，該藥廠引進云從科技的從容大模型。基于該模型，云從科技搭建起一套精益管理協同系統，構建該藥廠專屬醫藥行業大模型，并通過人工智能、云計算、大數據、人機交互等核心技術，助力藥廠推進“四化”改造。

對于企業而言，在引入大模型之前，完成數據治理至關重要。“我們可以把大模型看作一個底座或者工具。企業在前期生產過程中積累的大量數據，需梳理、治理、標注，形成高質量數據。這些數據與大模型底座融合，更有可能形成適用于企業或者行業自身的大模型。”程飛說。

“技術+生態”補短板

大模型正成為企業數字化轉型的“新標配”，但推動其真正落地應用，仍需過關斬將。

一是成本問題。大模型在開發和應用過程中，對數據需求量大，對算力要求高，研發成本極其高昂。“因為大模型部署成本很高，很多企業使用大模型只停留在一問一答的初級階段，完全沒有發揮出其應用的能力。”譚明奎建議，企業和科研單位加強緊密配合，結合各自優勢，在典型領域實現數據、模型、算法的共享和協同開發，促進大模型應用和部署。

他還建議，基于大模型平臺開發智能體，針對各種應用場景實現“傻瓜式”使用。譚明奎介紹，他所在團隊即將推出的大模型自動化工具，能夠通過自然語言交互智能解析用戶需求，自動串聯API接口、行業軟件及數據分析工具，實現跨平臺任務的一站式智能調度，大幅降低企業部署門檻。

技術突破也是降低成本的關鍵。例如，從容大模型通過技術突破，實現了“拆箱即用”，大幅度降低了企業使用成本，更使維護成本降低了40%。

二是安全問題。安全是產業發展的重要基礎。大模型可能存在私密數據泄露風險和合規性風險。“這是企業最關注的問題。現在有關部門正在建立健全相關制度和法律，企業需要緊跟腳步，確保開發過程合法合規。”譚明奎說。

多位受訪專家認為，隨著大模型技術快速發展，必須高度強化憂患意識，加大核心技術創新，健全動態監測預警平臺，建立完善安全評估機制。

三是生態問題。“新產業的健康發展，離不開政府的政策引導，以及良好的生態環境。”程飛建議，除了出臺相關政策外，政府層面可通過打造標桿示范案例來推動大模型應用落地。