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　　工业和信息化部总工程师谢少锋近日表示，大模型在电子、原材料、消费品等行业加快落地◆■■，并在研发设计、中试验证、生产制造◆■■◆、运营管理等环节得到应用◆◆★。★★“我们正持续开展赋能‘深度行’活动，打造线上线下平台◆■★，推动供需企业精准对接，引导行业智能化转型■◆■★■★。”

　　相关政策举措将进一步发力。工业和信息化部表示，将一手抓供给★◆◆◆★，加强通用大模型和行业大模型的研发布局，加快建设工业领域的高质量数据集，夯实基础底座，推动★◆◆■“智能产业化”◆◆■；一手抓应用，推动制造业全流程、重点行业、重点产品的智能升级，加快超级智能终端的产业化、商业化进程，并持续开展赋能■★◆◆“深度行”和典型案例的征集，遴选◆■◆★■★“十大行业、百大场景◆■★★、千家标杆”，推动“产业智能化◆◆”。

　　大模型行业加速创新演进◆■，其专业领域也在不断细分★■■★。

　　在业界看来◆■，对特定场景而言，并非所有企业都需要通用大模型的“全能”★■◆◆◆，而是更需要模型的精度。

　　不过■◆，由于垂直行业的多样性和复杂性，人工智能赋能应用的门槛仍存◆★■◆◆■。以工业场景为例★★◆■★，中国电子信息产业发展研究院未来产业研究中心所长蒲松涛说，工业生产制造等核心场景精度高、容错率低，各细分行业的流程高度差异化，需要进一步挖掘可作为经验复制推广的典型场景。

　　中国工业互联网研究院智能化研究所副所长顾维玺认为，人工智能在产业加快落地◆◆，形成了■★■◆“通用模型+垂直领域模型◆■”的协同应用范式。行业专用模型蓬勃发展，金融、医疗、法律、工业等领域涌现大量精调的模型■◆★◆，在专业任务上精度更高◆■◆、部署更轻便。★★◆“随着模型能力的增强和成本的下降，生成式AI将更加‘接地气◆■★◆★’◆★◆★，加速从概念走向现实生产力。◆◆”

　　与此同时★■◆◆★，近期不少企业瞄准实际应用，加快AI大模型上新★■★★◆、降低落地门槛。科大讯飞日前全新升级的讯飞星火X1模型，为企业提供了低门槛部署方案；海螺集团携手华为推出★■■“AI+水泥建材大模型★★★■”■■；基于通义大模型■★◆，中国一汽构建企业智能体，提升企业运营效率……

　　企业利用大模型一键生成排产计划★★◆★、钢铁厂的转炉被装上“火眼金睛★◆”★■■、大模型成为服装设计师的◆★“私人助手■◆★”……当前，人工智能大模型瞄准垂直行业应用，与电子■★、原材料、消费品等产业领域深度融合，在细分业务场景中推动实现降本增效。

　　记者获悉，下一步，相关部门将加强通用大模型和行业大模型的研发布局，推动制造业全流程★■★★◆★、重点行业★◆★、重点产品的智能升级★■。业内企业也积极展开探索，加快技术创新与产品升级，加速大模型应用精细化落地■★。

　　黑猫集团所在的炭黑行业为轮胎、橡胶■■★、涂料等产品提供原材料，工艺复杂、安全生产要求高。“炭黑生产如同在3000℃高温下‘炒菜■◆■■■◆’◆★，产品质量十分依赖工艺师傅的经验。”浪潮云洲工业互联网副总经理商广勇告诉记者，团队以知业大模型为底座，将20位老师傅40年的操作经验转化为3★★■◆◆.6万条知识图谱节点，训练构建了煤化工行业专属大模型◆■★★◆，推动黑猫集团炭黑产品的合格率从82%提升至94%，相当于每100吨产品减少13吨废料。

　　工业和信息化部最新数据显示■■◆◆，我国人工智能产业形成了覆盖基础层◆★◆、框架层、模型层★◆■★◆、应用层的完整产业体系，累计培育出400余家国家级专精特新“小巨人”企业，建成了钢铁★■◆、煤炭等行业的高质量行业数据集■★◆■◆。

　　■■★★“在服装行业，大模型正悄然改变服装设计、质检等环节★★■■★◆。◆■■★◆◆”中国联通相关负责人说，基于中国联通元景服装大模型★★◆■★，企业可以实现快速设计、一键制版、虚拟试衣，并通过AI数字版房，将设计原稿转化为精确的工业级电子版型，设计和制版周期缩短80%。

　　浙江嘉溢制衣厂里，设计师在聊天框中输入描述词◆■，选择好品类、款式、颜色等标签，数秒钟即可生成一张设计图。过去，从设计到确定一款服装的上身效果■◆◆★■，包括打版、建模等，通常需要约两天时间★◆■◆★■。

　　对于下一步发展，蒲松涛建议，需鼓励行业企业■■◆、行业专家及研究机构加强协作，进一步打通企业◆◆■★■◆、产业链上下游★■★◆、供应链★■◆★★◆、合作伙伴等数据流■◆◆◆■★，打造垂直细分领域工业大模型，开展大模型赋能优势产业集群和重点行业示范应用行动，构建行业生态合作体系。(记者 郭倩)

　　◆◆★■★“随着底座能力的提升，技术创新将推动大模型‘通用’和‘专业’能力结合，让其部署更加简便。”科大讯飞咨询专家文杰告诉记者，星火大模型由于在训练中融入了更多场景复杂类型的数据◆■◆，模型的泛化性取得了进步★■■，提升通用能力的同时★◆★，将向教育、医疗、司法等多个行业领域持续深入，开辟更多生产生活应用新场景。