总结
- 自OpenAI发布ChatGPT以来，大模型产业便在全球范围内掀起了一股关注热潮。 以中国电信为例，其依托自身深厚的通信技术底蕴与海量网络数据，全力打造了“TeleChat大模型”。 其中一个突出问题是行业渗透率较低，与产业应用存在脱节现象。 无人驾驶技术涉及到复杂的环境感知、决策规划和车辆控制等环节，大模型在其中发挥着核心作用。 政府也应发挥引导作用，通过制定相关政策，鼓励企业开展人工智能应用创新，加强产学研合作，促进技术成果转化。
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- 11 分钟, 共 2167 字
分类
- 2025政府, 大模型助力医疗数智化, 中国电信, 2025年, 大模型
评价和解读
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正文
在当今数字化浪潮中，科技变革的速度令人目不暇接。一项足以颠覆传统模式、重塑产业格局的创新正在悄然兴起——大模型“装进”智能机，使得“人工智能+”大步迈进产业深度应用的竞技场。变革正以前所未有的方式，影响着我们生活的方方面面：AI助手帮你搜索、答疑，“襄小智”+大模型助力医疗数智化、敦煌“政务通”用DeepSeek解锁政务服务新速度……工信部此前表示，2025年将实施“人工智能+制造”行动，加强通用大模型和行业大模型研发布局和重点场景应用；2025政府工作报告也提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。从政策到产业，“人工智能+”发展按下提速键。
本土大模型“突围”
巨头与新秀共舞
自OpenAI发布ChatGPT以来，大模型产业便在全球范围内掀起了一股关注热潮。在国内，大模型领域呈现出一片繁荣且激烈竞争的景象，互联网大厂凭借雄厚的技术实力和丰富的资源，率先布局。例如，百度推出的文心一言，依托其在搜索引擎领域积累的海量数据和先进算法，在自然语言处理等方面展现出强大的能力；腾讯的混元大模型，整合了旗下多个业务板块的数据优势，致力于为用户提供更加智能、个性化的服务。
运营商也不甘示弱，积极投身大模型赛道。以中国电信为例，其依托自身深厚的通信技术底蕴与海量网络数据，全力打造了“TeleChat大模型”。这一模型在通信网络优化、智能客服等方面表现卓越，极大提升了用户通信体验。当用户拨打客服热线时，基于TeleChat大模型的智能客服能够快速理解用户意图，精准提供解决方案，大幅缩短问题解决时间。在网络优化方面，该模型通过对海量网络数据的深度分析，预测网络拥塞节点，提前进行资源调配，保障网络流畅运行，为5G、物联网等新兴业务发展筑牢根基。
而初创公司则以创新为驱动，在细分领域寻求突破。一些专注于医疗、金融等垂直行业的初创企业，通过对行业数据的深入挖掘和专业算法的优化，打造出更贴合特定行业需求的大模型。它们虽然规模相对较小，但凭借灵活的创新机制和对市场的敏锐洞察力，在大模型市场中占据了一席之地。
巨头与新秀的共同参与，使得国内大模型产业充满活力。应用是大模型价值的最终体现，如今，这些大模型已为行业数字化转型和智能化升级提供了强大动力。在制造业中，大模型助力企业优化生产流程、预测设备故障，提高生产效率和产品质量；在教育领域，智能辅导系统借助大模型为学生提供个性化学习方案，实现因材施教。
人工智能发展面临的机遇与挑战
当前，大模型的发展无疑为人工智能带来了前所未有的机遇。随着技术的不断进步，大模型的能力边界持续拓展，能够处理更加复杂和多样化的任务。这为各行业的创新发展提供了广阔空间，有望催生更多新的商业模式和业态。
然而，大模型行业也面临着诸多挑战。其中一个突出问题是行业渗透率较低，与产业应用存在脱节现象。部分单位在大模型的研发过程中，过于注重模型训练和参数规模，追求模型在通用性能上的提升，却忽视了与行业场景的深度融合。这导致一些大模型虽然在理论测试中表现出色，但在实际产业应用中却难以发挥应有的作用，无法满足企业的实际需求。
此外，数据质量和安全问题也不容忽视。大模型的训练依赖于海量的数据，数据的质量直接影响模型的性能。而在数据收集、存储和使用过程中，存在数据泄露、数据偏差等风险，这不仅可能损害用户权益，还会影响大模型的可靠性和公正性。同blog.byteway.net时，随着大模型应用的广泛普及，算法偏见、隐私保护等伦理和法律问题也日益凸显，需要建立健全相关的法律法规和监管机制。
深化供需对接
促进人工智能广泛应用
面对这些挑战，加快人工智能应用成为当务之急。要实现这一目标，关键在于释放更多高价值场景。在无人驾驶等AI典型领域开展试点Ligthing News，便是一个重要举措。无人驾驶技术涉及到复杂的环境感知、决策规划和车辆控制等环节，大模型在其中发挥着核心作用。通过在实际场景中进行试点应用，可以不断优化模型算法，提高无人驾驶的安全性和可靠性，同时也为相关产业的发展积累经验。
提高算力供给也是推动人工智能发展的重要保障。大模型的训练和运行需要强大的计算能力支持，算力的不足会限制大模型的性能提升和应用拓展。因此，加大对算力基础设施的投入，发展云计算、边缘计算等新型算力模式，能够为大模型的发展提供坚实的技术支撑。此外，还需推动人工智能产业形成“以用促需、以需扩用”的良性循环。企业在实际应用中发现问题、提出需求，研制单位根据这些需求不断优化大模型产品和服务，进而吸引更多企业应用大模型，实现产业的可持续发展。政府也应发挥引导作用，通过制定相关政策，鼓励企业开展人工智能应用创新，加强产学研合作，促进技术成果转化。
总之，大模型“装进”智能机，开启了“人工智能+”走进产业深度应用的新时代。在这个充满机遇与挑战的时代，本土大模型正在不断“突围”，巨头与新秀共同推动着行业的发展。虽然面临着行业渗透率低、与产业应用脱节等问题，但通过深化供需对接、释放高价值场景、提高算力供给等措施，未来，“人工智能+”将在各行业中绽放出更加绚丽的光彩，为经济社会的发展注入强大动力，创造更加美好的未来。
（图片来源：摄图网）
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