6月16日，國家統(tǒng)計局發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，2025年5月，中國規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長5.8%，累計增速達6.3%——這一數(shù)據(jù)的深層意義，藏在高技術(shù)制造業(yè)的亮眼表現(xiàn)中。設(shè)備工器具購置投資顯著增長，揭示了中國經(jīng)濟從傳統(tǒng)要素驅(qū)動向技術(shù)驅(qū)動型增長的艱難轉(zhuǎn)身。

麥肯錫預測，生成式AI將為全球經(jīng)濟貢獻7萬億美元價值，中國占比近三分之一。然而中國企業(yè)AI部署進度滯后，核心瓶頸在于復合型人才斷層?：既懂行業(yè)痛點又掌握AI技術(shù)的“業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)譯員”嚴重稀缺。當通用大模型在專業(yè)場景中頻頻“失靈”，產(chǎn)業(yè)需求倒逼技術(shù)路徑轉(zhuǎn)向——?垂類大模型成為破局關(guān)鍵。

從技術(shù)狂歡到產(chǎn)業(yè)落地 垂直深潛的必然邏輯

6月12日在成都舉辦的大模型·全連接·新增長論壇上，中關(guān)村科金總裁喻友平斷言：“2025年將迎來企業(yè)大模型應用元年，90%企業(yè)接入大模型技術(shù)。”他指出：“垂類大模型的價值不在于參數(shù)大小，而在于誰能吃透行業(yè)的‘苦活累活’?。”

這一判斷正被實踐驗證。中國備案和登記的生成式人工智能服務(wù)已超500個?，但多數(shù)“叫好不叫座”。中關(guān)村科金選擇了一條艱難但扎實的路徑：基于服務(wù)2000余家頭部企業(yè)的經(jīng)驗，在金融、制造、政務(wù)、汽車等十余個垂直領(lǐng)域構(gòu)建行業(yè)智能體矩陣?，將技術(shù)嵌入業(yè)務(wù)毛細血管。

大模型正逐漸成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心基礎(chǔ)設(shè)施，但通用型大模型在直接處理企業(yè)私有數(shù)據(jù)和特定領(lǐng)域知識方面仍存在顯著局限性。中關(guān)村科金攜手中信證券打造的智能投顧智能體，洞察最新市場動態(tài)和數(shù)據(jù)，匹配理財產(chǎn)品與投資組合，為投顧生成專業(yè)營銷話術(shù)，同時滿足證券金融業(yè)嚴格的數(shù)據(jù)輸出格式與語言精確性要求，加速投顧服務(wù)；為中國長安四川分公司構(gòu)建的差旅助手智能體，大幅提升員工填報信息效率和流程自動化效率，幫助集團財務(wù)工作效率提升20%；助力中國船舶集團建設(shè)的情報分析智能體，通過構(gòu)建全球船舶情報監(jiān)測體系，處理海量異構(gòu)文檔，研報和情報分析處理效率提升200%，知識查詢速度提升數(shù)十倍。

行業(yè)Know-how?垂類大模型的勝負手

今年以來，以DeepSeek、ChatGPT等為代表的大語言模型持續(xù)火爆，其強大的自然語言處理能力和廣泛的應用場景加速了大模型技術(shù)在各行各業(yè)的快速落地。在金融領(lǐng)域，大模型被用于智能投顧、風險控制和客戶服務(wù)；醫(yī)療行業(yè)則借助其進行輔助診斷、醫(yī)學文獻分析和藥物研發(fā)；教育領(lǐng)域涌現(xiàn)出智能輔導、個性化學習等創(chuàng)新應用；而在制造業(yè)，大模型正助力產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化和供應鏈管理。

此外，越來越多的企業(yè)開始將大模型技術(shù)與自身業(yè)務(wù)深度融合，推動產(chǎn)業(yè)智能化升級。政府部門也在積極探索大模型在政務(wù)服務(wù)、城市治理等方面的應用。隨著技術(shù)不斷成熟和算力成本下降，大模型正從科技巨頭專屬逐步向中小企業(yè)滲透，展現(xiàn)出巨大的商業(yè)價值和社會效益，標志著人工智能技術(shù)進入規(guī)模化應用的新階段。

垂類大模型的競爭力，源自對行業(yè)“隱性知識”的消化能力。招聯(lián)首席研究員、上海金融與發(fā)展實驗室副主任董希淼認為，金融業(yè)擁有龐大的用戶群體，積累了海量數(shù)據(jù)，包括大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是AI技術(shù)應用結(jié)合的優(yōu)質(zhì)場景。人工智能正在深刻地影響著金融業(yè)。

中關(guān)村科金為華福證券部署的智能質(zhì)檢系統(tǒng)，實現(xiàn)每日5萬條會話全量質(zhì)檢?，精準識別20余類違規(guī)點；多模態(tài)防偽模型將對抗樣本攻擊攔截率從92%提升至99%。這些成效背后，是對金融合規(guī)規(guī)則、話術(shù)黑話的深度編碼。

在交通基建領(lǐng)域，寧夏交建交通科技研究院與中關(guān)村科金聯(lián)合打造全國首個交通基建垂類大模型“靈筑智工”，基于上萬份行業(yè)規(guī)范、工程技術(shù)文檔等高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓練而成，行業(yè)推理準確性較通用大模型提升40%以上。基于該模型開發(fā)出的行業(yè)數(shù)據(jù)分析、行業(yè)知識問答、工程技術(shù)文檔寫作、智能生成核算報表、智能投標五個智能體，平均實現(xiàn)場景提效60%以上，開辟了傳統(tǒng)基建企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的新路徑。

中關(guān)村科金與寧夏交建聯(lián)合發(fā)布全國首個交通基建垂類大模型“靈筑智工”

這些案例揭示共同規(guī)律：?通用模型解決不了的，往往是行業(yè)積累十年的“硬骨頭”?，需要垂類大模型來解決。

深水區(qū)攻堅戰(zhàn) 平臺+應用+服務(wù)破解大模型落地挑戰(zhàn)

麥肯錫指出，全球范圍內(nèi)生成式AI對高科技行業(yè)影響最為顯著。在中國，先進制造、電子與半導體、包裝消費品、能源與銀行將成為受沖擊最大的五大領(lǐng)域。目前，中國已在多行業(yè)實現(xiàn)大模型技術(shù)落地，展現(xiàn)出AI應用的廣闊前景。

盡管前景廣闊，大模型當前仍面臨產(chǎn)業(yè)落地的硬約束：

價值落地難：企業(yè)核心訴求是清晰的“增收、降本、提效”，許多初期探索項目（如知識庫、問答系統(tǒng)）的實際效果與預期存在差距，準確率下降等問題突出。

場景復雜度高：以智能外呼為例，看似簡單的應用需同時滿足理解靈活詢問、內(nèi)容精準性、快速響應、擬人化聲音等嚴苛條件，目前尚無通用方案，需結(jié)合特定場景進行深度優(yōu)化。

孤島效應強：孤立部署的大模型系統(tǒng)難以深入業(yè)務(wù)流程，無法發(fā)揮最大效益。大模型智能化應用必須與企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施緊密結(jié)合，通過智能化+數(shù)字化的方式實現(xiàn)大模型落地。

效果衰減明顯：如果缺乏持續(xù)的服務(wù)、運營和迭代，大模型落地的效果會隨場景疊加而衰減。

中關(guān)村科金的解題思路是“?平臺+應用+服務(wù)?”的深度協(xié)同。

新發(fā)布的得助大模型平臺3.0深度結(jié)合行業(yè)Know-How，集成超100個行業(yè)智能體和200余種AI組件，支持四種編排模式，快速構(gòu)建各類型大模型應用和智能體，平臺具備高自由度，支持國內(nèi)外主流算力平臺、自由搭配主流基礎(chǔ)模型，是國內(nèi)首批接入MCP協(xié)議的平臺之一。新升級的得助智能音視頻平臺3.0?深度融合大模型能力，在智能安全、交互增強、內(nèi)容賦能、智能決策四大維度全面增強。

喻友平強調(diào)，To B垂類大模型應用才是技術(shù)賦能千行百業(yè)、實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化升級的關(guān)鍵路徑。公司選擇了一條“苦活累活”之路，堅信“比較難走的路才是康莊大道”。

垂類大模型正以其行業(yè)洞察和場景適應能力，破解通用大模型在行業(yè)應用中的“水土不服”問題，真正成為了賦能企業(yè)、驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的“加速器”。隨著更多類似解決方案的涌現(xiàn)和成熟，大模型技術(shù)將在更廣泛的行業(yè)領(lǐng)域落地生根，釋放出巨大的經(jīng)濟價值和社會效益。