当下，人工智能大模型正从通用走向垂直，成为驱动产业变革的核心引擎。这一转变已从实验室走向实际应用场景——垂直大模型正在生产线、服务柜台等诸多产业的方方面面落地生根。
加快垂直大模型的创新突破与深度应用，既是推动我国产业迈向智能化、高端化的关键抓手，也是在全球人工智能竞争格局中抢占战略制高点的重要突破口。然而，大模型落地之路并非坦途，如何让技术深度融入产业“肌理”，笔者认为，行业各方仍需破解三大难题。
增加“基础燃料”高质量供给。数据是AI应用的基础燃料。当前，我国高质量垂类数据的供给仍然不足。如中文垂类数据在全球数据训练集占比不高，行业私有数据开放度低，部分模型出现“营养不良”。但事实上，我国具有丰富的行业数据与应用场景，是发展垂直大模型的重要基础。
各地可联合头部企业、科研机构共建垂直领域数据共享平台，通过“数据沙箱”实现合规流通，并增强垂直场景行业知识与模型适配能力。例如，上海“模速空间”通过政策优先支持，已推动43个备案大模型落地，其“政企研”协同模式可复制推广。从“模速空间”聚集400家企业形成完整产业链，到医疗（医疗用品行业分析报告）、金融等领域涌现的细分场景应用，垂直大模型已展现出重塑行业生态的潜力。
推动精准化应用?是AI转化的重要引擎。参考金融大模型在风险预测中的实践，以标准化倒逼技术实用化场景适配仍显不足?，部分应用难以创造应有价值。