手機AI助手幫你搜索、答疑，“襄小智”+大模型助力醫療數智化，敦煌“政務通”用DeepSeek解鎖政務服務新速度……工信部此前表示，2025年將實施“人工智能+制造”行動，加強通用大模型和行業大模型研發布局和重點場景應用;2025年政府工作報告也提出，持續推進“人工智能+”行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用。從政策到產業，“人工智能+”發展按下提速鍵。

　　本土大模型“突圍” ，巨頭與新秀共舞

　　自 OpenAI 發布 ChatGPT 以來，大模型產業便在全球范圍內掀起了一股關注熱潮。在國內，大模型領域呈現一片繁榮且激烈競爭的景象，互聯網大廠憑借雄厚的技術實力和豐富的資源，率先布局。

　　運營商也不甘示弱，積極投身大模型賽道。以中國電信為例，其全力打造了星辰系列大模型，極大提升了用戶體驗。

　　而初創公司則以創新為驅動，在細分領域尋求突破。一些專注于醫療、金融等垂直行業的初創企業，通過對行業數據的深入挖掘和專業算法的優化，打造出更貼合特定行業需求的大模型。

　　巨頭與新秀的共同參與，使得國內大模型產業充滿活力。

　　人工智能發展面臨機遇與挑戰

　　隨著技術的不斷進步，大模型的能力邊界持續拓展，能夠處理更加復雜和多樣化的任務。這為各行業的創新發展提供了廣闊空間，有望催生更多新的商業模式和業態，促進產業新發展。

　　然而，大模型行業也面臨著諸多挑戰。其中一個突出問題是行業滲透率較低，與產業應用存在脫節現象。此外，數據質量和安全問題也不容忽視，大模型的訓練依賴于海量的數據，而在數據收集、存儲和使用過程中，存在數據泄露、數據偏差等風險，并且隨著大模型的廣泛應用，還存在算法偏見、隱私保護等問題。

　　深化供需對接，促進人工智能廣泛應用

　　面對這些挑戰，加快人工智能應用成為當務之急。要實現這一目標，關鍵在于釋放更多高價值場景。在無人駕駛等 AI 典型領域開展試點，便是一個重要舉措。通過在實際場景中進行試點應用，可以不斷優化模型算法，提高無人駕駛的安全性和可靠性，同時也為相關產業的發展積累經驗。

　　提高算力供給也是推動人工智能發展的重要保障。大模型的訓練和運行需要強大的計算能力支持，算力的不足會限制大模型的性能提升和應用拓展。因此，加大對算力基礎設施的投入，發展云計算、邊緣計算等新型算力模式，能夠為大模型的發展提供堅實的技術支撐。

　　此外，還需推動人工智能產業形成 “以用促需、以需擴用” 的良性循環。企業在實際應用中發現問題、提出需求，研制單位根據這些需求不斷優化大模型產品和服務。政府也應發揮引導作用，通過制定相關政策，鼓勵企業開展人工智能應用創新，加強產學研合作，促進技術成果轉化。