近日，由中關村科金主辦的“大模型?全連接?新增長”城市論壇在成都舉行。在這場聚焦垂類大模型產業的活動上，來自交通基建、金融、制造、汽車等行業的300多位企業代表圍繞垂類大模型如何加速產業數智化升級進行了深入探討。

“我們通過與數百個不同行業的客戶深入接觸發現，市場需要什么樣的垂類大模型應用，一切最終還是要回歸商業的本質。在企業中，真正能解決問題的產品才是最重要的。”在論壇分享環節，中關村科金總裁喻友平指出，過去一段時間，大模型迎來了爆發式增長，但也面臨更現實的應用挑戰，在AI（人工智能）落地的“最后一公里”，將技術應用到實際場景，依然存在諸多門檻和亟待解決的問題。

在垂類大模型的實際應用中，不同行業場景有著怎樣的差異化需求，跨領域實現技術或服務的標準化面臨哪些挑戰，哪些新興應用場景更具商業化潛力，圍繞這一系列問題，《每日經濟新聞》記者在論壇期間采訪了喻友平。

中關村科金總裁喻友平 受訪者供圖

基于大模型實現企業智能化還有很長一段路要走

由百度智能云與中國信通院聯合發布的《2025大模型平臺落地實踐研究報告》顯示，當前大模型落地還面臨頂層規劃模糊、技術壁壘高、運營管理機制缺失等問題。而大模型平臺憑借其“建、用、管”的系統性解決方案，成為破局關鍵。作為AI技術與傳統行業深度融合的催化劑，其意義遠超技術工具范疇，正重塑產業發展邏輯與競爭格局。

在喻友平看來，“平臺+應用+服務”的三級引擎戰略是大模型落地的最佳實踐。他說，在大模型應用落地過程中，僅向企業提供一個標準化的產品，并不能讓企業實現真正的智能化，必須基于一個數字化平臺和一個智能化平臺，幫助企業消化和利用大量的非結構化數據，從而輸出智能化能力，為企業各個環節提供支持。

“在大模型的實際應用中，我們會發現，有些場景通用性比較強，覆蓋面比較廣，我們就會逐步地去往上去做標準化。”他以合同審核領域舉例稱，公司通過對多個企業或整個行業的需求進行分析，根據共通性做出一個基于大模型的合同審核產品，再從算力、模型、數據、智能體去逐步推進標準化，最終可能會形成一個完整的應用體系。

基于此，中關村科金在其研發的得助大模型平臺中，打造了算力工廠、數據工廠、模型工廠、智能體工廠四大工廠，使其工具鏈在一定程度上實現標準化，從而形成整體技術能力。

“工具鏈可以標準化，但行業know-how（指技術訣竅）必須進行差異化設計和建設。”喻友平指出，雖然一些能力可以通用，但在不同行業場景中，專業知識、數據安全、成本效益、技術適配、場景復雜性等方面也有不同，只能通過不斷地積累和打磨去逐步完善。

以智能客服場景為例，他表示，這是一個相對通用的應用場景，但除此之外，還有許多小的應用場景需要去挖掘，這一過程需要耗費較長時間，“基于大模型實現企業智能化，短則五年到十年，長則十年到二十年，這是完全有可能的”。

在場景選擇上有所取舍

據了解，中關村科金依托多行業know-how的沉淀以及得助大模型平臺，打造了行業級場景模塊庫。2025年1月，《2024胡潤中國人工智能企業50強》在北京發布，中關村科金是唯一一家憑借領域大模型優勢登上該榜單的企業。

盡管中關村科金目前已經在金融、政務、汽車、工業等多個行業積累了超過200個行業樣板，并且能夠實現場景應用的分鐘級落地，但喻友平坦言，公司并不會盲目追求場景的全面覆蓋，“我們其實有所取舍，并非什么都做”。

他透露，在行業布局上，中關村科金目前暫不涉足教育、旅游等行業，這些領域更適合已具備相關行業數據基礎的企業深耕。

“很多互聯網公司，我認為未來都會轉型成為大模型的公司。”喻友平認為，互聯網公司已經在各自領域積累了豐富數據和經驗，更適合在這些領域進行智能化探索。

而反觀沒有互聯網背景的中關村科金，他表示，因為公司缺乏互聯網公司所擁有的海量數據優勢，因此更側重于選擇從數據更多被企業私有化擁有的行業場景切入，而非開放數據領域。

喻友平介紹，公司目前重點聚焦于金融、政務、工業等主要板塊，因為這些領域的很多數據并非被某一家企業或平臺所獨占，而是分散在各企業或機構手中，數據私有化程度較高。盡管在這些領域取得突破的難度不小，但他認為，差異化的發展路徑往往蘊含著更大的商業價值，“少有人走的路，才是康莊大道”。

通過差異化構建競爭優勢的同時，喻友平也強調了生態協作的重要性。他指出，在解決垂類場景的智能化問題時，所需的技術是非常多元化的，不僅包括當前的AI大模型技術，還涵蓋了以往的感知智能技術，以及傳統的信息化和數字化基礎技術，需要多方攜手，共同來分享價值、創造價值。

有人處即有應用空間

隨著底層技術逐漸成熟，大模型的應用模式正從早期的對話式AI、內容生成等單一技術驅動向金融、教育、醫療、制造等多元化場景驅動演進。在場景價值兌現的過程中，哪些領域更被看好，更值得期待？

對于這一話題，喻友平認為，雖然每個領域都面臨著挑戰，但只要是有人、有需求的地方，就存在智能化的應用空間。其中，在企業與客戶“連接”的部分，即企業與客戶的聯絡中心或連接中心領域，最有可能產生出通用產品。

“因為相對來說它是最標準化的，也有些行業特性，這個領域我覺得首先是看好的。”他指出，服務好客戶是企業的天職，如果能幫助企業在這一方面做得更好，將具有巨大的商業前景。

同時，喻友平也非常看好智能化在工業生產領域的應用。他認為，中國作為制造業第一大國，在工業智能化領域的突破不僅關乎產業升級，更是維護國家制造業主導權的關鍵。“我們必須靠智能化來守住這一優勢。”

除了企業服務和工業領域，喻友平認為，隨著社會發展和人口結構變化，未來公共服務領域也將是大模型應用的一大重點方向。

這一判斷基于兩大社會發展趨勢：一方面，如今公眾主動尋求公共服務的意識顯著提升，服務需求呈現多元化、個性化趨勢；另一方面，隨著老齡人口增加，公共服務體系面臨質量與效率提升的雙重壓力。在此背景下，傳統以人力為主的公共服務模式已難以應對當前挑戰，需要智能化技術對其賦能。

“未來，應該會是一個非常豐富多彩的生態格局。”談及大模型行業發展趨勢，喻友平表示，接下來，做基礎大模型的公司數量或將逐漸減少，未來可能僅剩下數家主導企業，這也已是行業共識。

與此同時，他指出，垂類大模型的數量可能會不斷增加，在各個垂直行業中，將涌現出一批專注于垂類大模型的公司，同時在應用層也會有相應的發展。“在這條賽道上面，我們也希望能夠盡量地把我們的一些潛力發揮出來。”