通信世界網消息（CWW）今年7月，全球迎來了世界氣象組織評價史上最熱的7月。不少人戲謔：全球變暖的時代還未結束，全球“沸騰”的時代已然到來。和高溫同樣讓人“沸騰”的，還有業(yè)界紛紛加碼的大模型產業(yè)。TeleChat、九天、鴻湖……一夜之間，國內三大運營商成為千億級數據大模型的玩家，大秀各自的AI“肌肉”。

不僅運營商，各大科技公司、互聯網企業(yè)也開始了“明爭暗斗”，大模型成為了各家蜂擁而上的“新熱土”。一時間，大模型產業(yè)“群模亂舞”。時至年終，寒冬已至，火熱的大模型依然沒有降溫。

“以大模型為代表的人工智能發(fā)展呈現出技術創(chuàng)新快、應用滲透強、國際競爭激烈等特點，展現出強大的賦能效應。”工信部相關負責人日前介紹說，我國100億級參數規(guī)模以上的大模型超過10個，10億級參數規(guī)模以上的大模型近80個，大模型數量位居世界第一梯隊。

在此背景下，AI大模型逐漸走向深挖應用階段，行業(yè)大模型已經成為其中不可忽視的組成部分。

行業(yè)大模型是面向用戶的“商品房”

OpenAI的ChatGPT橫空出世，讓大模型成為人們耳熟能詳的熱詞。那么，何為大模型？根據分析機構定義，大模型是大規(guī)模語言模型（Large Language Model）的簡稱，是指具有龐大的參數規(guī)模和極高復雜程度的機器學習模型，可以提供更強大、更準確的模型性能，以應對更復雜、更龐大的數據集或任務。一般而言，大模型包括通用大模型、行業(yè)大模型等。

如果說通用大模型是大模型中的“樣板間”，那么行業(yè)大模型就是可以直面用戶的“商品房”。如今，探索賦能不同行業(yè)場景的落地方式與應用價值已成為大模型的發(fā)展方向。

受益于技術能力的提升和多樣化的場景需求，大模型如今是人工智能領域的動力之源，成為推動人工智能從技術積累、行業(yè)應用、產業(yè)變革發(fā)展到賦能千行百業(yè)的基礎設施。但是，通用大模型在一定程度上難以滿足行業(yè)用戶的直接需求：首先是模型所包含的參數量巨大，模型的訓練和部署對算力消耗也十分巨大，成本高昂；其次是模型的可解釋性仍然較弱，通常需要增加內容管控手段以保證結果的安全性；最后是模型對訓練數據的依賴性仍然很強，對于超出訓練數據的任務，完成效果不盡如人意。更為重要的是，在一些特定的行業(yè)，通用基礎大模型的表現并不理想。

相比通用大模型偏向于滿足C端用戶要求，行業(yè)大模型與應用場景結合得更緊密，業(yè)內用戶可以直接使用，解決問題。同時，行業(yè)大模型的訓練也相對容易，對算力和數據集的需求都比通用大模型低，并且數據集往往是訓練者的自有數據，可以降低成本、提高價值。

為此，在大模型這個充滿希望的市場上，前述眾多玩家開始聚焦行業(yè)大模型細分“賽道”。

“內部應用+核心行業(yè)”運營商的大模型布局

自主學習建筑設計的規(guī)則和要求，自動生成符合規(guī)范的建筑設計方案，根據用戶需求快速生成多樣化的效果圖，對建筑設計方案進行合規(guī)性和規(guī)范性檢查，預測建筑物的壽命以及維修、更新需求……這不是住建行業(yè)的設計師，而是中國電信與中國建科攜手發(fā)布的“星辰-住建”行業(yè)大模型。如今，用戶無需具備專業(yè)知識，只需通過與“星辰-住建”大模型進行連續(xù)對話，就可以修改調整自己的裝飾裝修設計，直到選出自己喜歡的方案。而“星辰-住建”行業(yè)大模型僅是中國電信“星辰”語義大模型首批試商用的12個行業(yè)大模型之一。

在7月“小試牛刀”后，三大運營商持續(xù)發(fā)力大模型產業(yè)。無論是中國電信的“TeleChat”“星辰”，中國移動的“九天”，還是中國聯通的“鴻湖”，都表明運營商的大模型更側重于行業(yè)場景。這些大模型不僅聚焦運營商內部應用，如智慧客服、智慧中臺等，也在融入垂直行業(yè)市場。

11月，中國電信發(fā)布了千億參數“星辰”語義大模型，其中包含了首批試商用的12個行業(yè)大模型，分別為星辰教育大模型、基層治理大模型、政務服務大模型、應急大模型、醫(yī)保大模型、交通大模型、住建大模型、金融大模型、“神農一號”大模型、出行大模型、旅游導覽大模型、礦山大模型。同時，中國電信推出了“慧聚”一站式智算服務平臺，讓大模型應用生產變成了“流水線”，讓開發(fā)者能夠“開箱即用”，有效降低了開發(fā)門檻。

10月，中國移動推出“九天·眾擎基座大模型”，融合通信、能源、鋼鐵、建筑、交通等八大行業(yè)專業(yè)知識，定向加強行業(yè)能力，為企業(yè)“量體裁衣”構建行業(yè)大模型和打造智能化應用。

中國聯通的“鴻湖”大模型則是首個面向運營商增值業(yè)務的大模型，具備以文生圖、視頻剪輯、以圖生圖等多種功能?！傍櫤笔侵袊撏ㄊ讉€“面向創(chuàng)新業(yè)務的大模型”，可以將不同模態(tài)內容對齊到文本，以實現跨模態(tài)的內容理解，為中國聯通基礎網絡、云計算能力、客戶服務、創(chuàng)新業(yè)務、安全防護等場景的智能化轉型升級奠定了基礎。據悉，中國聯通將于12月發(fā)布多個細分領域的行業(yè)大模型。

電信分析師金峰表示，三大運營商的大模型之所以側重上述核心行業(yè)，主要是由于運營商在這些行業(yè)有著相對豐富的數據積累和相對完善的生態(tài)合作，可以獲得數據集用于訓練?？梢姡\營商結合自己的數據優(yōu)勢和用戶優(yōu)勢，利用大模型帶來的技術變革，有選擇地拓展行業(yè)大模型，能夠使已有服務更加智能化、智慧化。

頭部企業(yè)布局行業(yè)大模型走深向實

除三大基礎運營商之外，在大模型這條“賽道”上，還擠進了很多科技公司和互聯網企業(yè)，一場爭奪先機的“卡位賽”已然打響。

百度作為國內大模型的領軍企業(yè)之一，除了“文心一言”之類的基礎大模型，還打造了11個行業(yè)大模型，覆蓋交通、能源、金融、汽車、政務等重點領域。

在能源電力領域，百度為世界上最大的電網——國家電網提供大模型技術。用AI來預測用電高峰，為電網調度提供建議，用無人機加圖像識別巡檢線路，保障供電平穩(wěn)。

在汽車制造領域，百度智能云為長安汽車提供了人工智能基礎設施平臺和數字人平臺，雙方正在開發(fā)一款基于“文心大模型”的生成式人工智能產品，賦能長安汽車的一款量產車型，以提升用戶體驗。同時，百度與吉利汽車一起打造汽車行業(yè)大模型，構建了工廠數字化“大腦”，幫助吉利降低了30%管理運維成本，提高了20%資源利用效率。

同樣高效布局行業(yè)大模型“賽道”的企業(yè)還有科大訊飛，“星火認知大模型V3.0”一經推出就備受關注，與其一同發(fā)布的還有科大訊飛聯合各行業(yè)龍頭共同研發(fā)的多達12個行業(yè)大模型，涵蓋金融、汽車、運營商、工業(yè)、住建、物業(yè)、科普、科技文獻、政務、傳媒、文旅、水利等領域。以“星火大模型V3.0”為底座，科大訊飛有了進一步開拓行業(yè)大模型的基礎“1”。接下來，為適配不同行業(yè)需求，訊飛打造了一整套訓練機制和工具，這就讓“1”和后面更多的“0”有了實現的可能。

在物業(yè)領域，科大訊飛與萬科合作推出了物業(yè)大模型，現已智慧服務全國3300多個小區(qū)。萬物云首席科學家丁險峰表示：“物業(yè)大模型首先致力于物業(yè)管理知識的普及，通過AI賦能消弭認知差異，讓甲乙雙方更高效對話，促進行業(yè)高質量發(fā)展。”在汽車領域，科大訊飛與奇瑞、廣汽等眾多廠商密切合作，讓大模型“上車”，賦能更生動、更有趣的汽車應用開發(fā)，推動汽車人機交互進入嶄新階段。

科大訊飛董事長劉慶峰在業(yè)內會議上表示，科大訊飛并不是只能做12個行業(yè)大模型?！拔覀冇X得，要想把行業(yè)做透，就必須與真正懂行業(yè)、懂應用、懂場景的龍頭企業(yè)聯合打造，并且彼此都有心胸和氣度能堅持把大模型打造完成，龍頭企業(yè)內部用好以后就可以全行業(yè)賦能，這也是我們挑選合作者的基本原則?！?/p>

金峰表示，目前多家公司都在積極探索大模型在各行業(yè)的深度應用，以大模型生成技術為核心，人工智能正在成為下一輪數字化發(fā)展的關鍵動力，為解決產業(yè)痛點帶來全新的思路。

生態(tài)體系仍需不斷完善

行業(yè)大模型都是基于本行業(yè)領域的數據進行訓練和優(yōu)化，能夠更好地理解和處理專業(yè)術語、規(guī)范和語義。但是，行業(yè)大模型要最終在真實場景落地，并達到理想的服務效果，還應充分解決行業(yè)用戶的痛點。騰訊云聯合中國信通院發(fā)布的《行業(yè)大模型標準體系及能力架構研究報告》（以下簡稱《報告》）指出，目前行業(yè)用戶所面臨的問題包括計算資源少、數據質量差、投入成本高、專業(yè)人才稀缺等。

在計算資源方面，大模型訓練對計算資源和存儲資源提出較高要求，對于很多行業(yè)用戶而言門檻很高，現有的資源難以支持大模型的訓練和推理。同時，高質量的行業(yè)知識庫和訓練數據是行業(yè)大模型構建的關鍵要素，在模型訓練過程中，需要大量高質量的數據進行訓練和優(yōu)化。

在數據質量方面，行業(yè)用戶在模型訓練過程中，經常因各類數據質量問題，導致模型訓練的效果和效率無法得到保障。

在成本投入方面，為確保業(yè)務使用的效果和可持續(xù)性，行業(yè)用戶需要投入很高量級的數據、計算資源、專業(yè)技術和時間，用來訓練、調試、優(yōu)化并部署大模型，成本極高。

在專業(yè)人才方面，行業(yè)用戶通常缺乏AI領域技術人才的儲備，模型的開發(fā)落地通常對技術人才有很高的要求，相關資源的缺失將影響大模型在行業(yè)的快速落地和持續(xù)優(yōu)化。

《報告》認為，面對這些痛點和問題，需要行業(yè)大模型技術服務提供商提供行業(yè)大模型精調解決方案，幫助模型開發(fā)者與算法工程師，一站式解決數據的處理問題，高效率、高品質、低成本地創(chuàng)建和使用大模型。滿足不同行業(yè)用戶的不同部署需求，支持私有化本地部署的方式，在權限管控、數據加密等方面提供完善的方案。技術服務提供商應該為金融、文旅、政務、傳媒、教育等各領域用戶提供基礎行業(yè)大模型，便于行業(yè)用戶基于基礎模型進行便捷的精調，以支持不同業(yè)務場景和應用的開發(fā)。

展望未來，面向垂直領域、垂直行業(yè)、垂直場景的應用探索必將是大模型競賽攻克的核心方向，而落地應用的“井噴式”增長也將為大模型的迭代升級不斷注入“鮮活血液”，大模型產業(yè)的繁榮發(fā)展將帶來更多可能。行業(yè)大模型也為軟件架構的演進革新注入新的活力，有望重塑全球數字化產業(yè)。

未來，隨著全球化和數字化趨勢的加強，行業(yè)大模型的應用將更加廣泛和深入。這將為運營商和互聯網公司等帶來新的發(fā)展機遇，但也存在諸多挑戰(zhàn)，包括技術更新換代的速度、數據安全性，以及與其他行業(yè)的競爭和協同。而在這一過程中，如何定位并更好地打造自己的行業(yè)大模型，將成為決定其未來發(fā)展的關鍵。