企业利用大模型一键生成排产计划、垂直发力钢铁厂的大模度挖转炉被装上“火眼金睛” 、大模型成为服装设计师的型深“私人助手”……当前 ，人工智能大模型瞄准垂直行业应用，潜行与电子
、业应用原材料 、垂直发力消费品等产业领域深度融合，大模度挖在细分业务场景中推动实现降本增效
。型深
记者获悉，潜行下一步 ，业应用相关部门将加强通用大模型和行业大模型的垂直发力研发布局 ，推动制造业全流程、大模度挖重点行业、型深重点产品的潜行智能升级 。业内企业也积极展开探索
，业应用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 。
