國內企業競速“垂直大模型”新賽道

首個旅游行業垂直大模型“攜程問道”、首個商查大模型“天眼妹”可信商業助理……在通用大模型方興未艾的同時，面向垂直產業的大模型異軍突起。國內多家企業加大“垂直大模型”研發投入，并在旅游、商業、金融、醫療、辦公協同等領域加快應用。

　　“垂直大模型”異軍突起

　　“帶孩子出國玩有什么推薦？”“有什么適合帶孩子玩的景點？”“有什么適合家庭入住的酒店？”“這里面哪些有戶外泳池？”……諸如此類問題，以后可能不用再花費時間搜索或查閱旅游“攻略”。打開“攜程問道”，跟機器人簡單聊上幾句，或許就能獲得一份適合自己的旅游路線推薦，并且可以直接下單訂機票、訂酒店。

　　攜程集團近日發布國內首個旅游行業垂直大模型“攜程問道”。攜程集團董事局主席梁建章介紹，“攜程問道”篩選了200億高質量非結構性旅游數據，結合攜程現有精確的結構性實時數據以及歷史訓練的機器人和搜索算法，進行了自研垂直模型的訓練。“我們投入了巨大人力，對旅行通用回復內容進行生成和校驗，才能讓我們提供的推薦可靠性要優于基礎大模型”。

　　這只是一個縮影。近段時間，國內面向垂直產業的大模型異軍突起。華為發布盤古金融、電力、藥物分子三個垂直領域大模型；阿里云宣布與7家企業推動大模型在油氣、電力、交通等行業落地；京東表示將發布千億級大模型，進一步聚焦行業應用。

　　業內人士認為，目前，國內出現了做通用大模型和做垂直大模型兩條路徑。算力、大規模數據、高成本人才成為大部分企業入局通用大模型的“攔路虎”。深度定制、廣闊的場景應用，則催生了國內垂直領域大模型的開發。

　　“垂直大模型是針對特定領域或任務進行深度學習訓練的超大規模模型。相較于通用大模型，垂直大模型具有更強的領域專業性和任務針對性，能夠更好地解決特定領域的問題和提供更加精準的服務。”國研新經濟研究院創始院長、新經濟智庫首席研究員朱克力對《經濟參考報》記者表示。

　　覆蓋多行業多領域

　　記者獲悉，垂直大模型正加快覆蓋金融、醫療、商業、辦公協同等行業和領域。

　　在金融領域，盤古大模型可以對銀行的各種操作、政策、案例文檔進行預訓練，能根據客戶的問題為柜臺工作人員自動生成流程和操作指導，將原來需要平均5次的操作降低為1次，辦結時間縮短5分鐘以上。

　　在醫療領域，商湯基于醫學知識和臨床數據開發了中文醫療語言大模型“大醫”，具有提供導診、問診、健康咨詢、輔助決策等多場景多輪會話能力，未來將支持醫學圖像、文本、結構化數據等多模態綜合分析。

　　在商業領域，天眼查與華為云共同推出商查大模型“天眼妹”可信商業助理，利用預訓練語言模型中的自然語言理解能力、思維鏈推理能力，結合天眼查的中控技術，精準識別用戶真實意圖，并返回天眼查商業知識庫中的商查數據和商查知識結果，實現數據可信。

　　在汽車領域，百度智能云為長安汽車提供了人工智能基礎設施平臺和數字人平臺，雙方正在開發一款基于文心大模型的生成式人工智能產品，以提升用戶體驗。同時，百度與吉利汽車一起打造汽車行業大模型，構建工廠數字化大腦，降低管理運維成本，提高資源利用效率。

　　此外還有辦公協同類大模型、音樂創作類大模型等。如金山WPS辦公大模型，具有文案營銷設計、演示內容自動生成、文字潤色、要點概括、大綱生成、文檔內容問答、文學創作等功能。昆侖萬維通過打造AI音樂大模型，賦能音樂人及音樂愛好者創作更多元且獨特的音樂作品。

　　“未來垂直類大模型將是通用大模型的重要補充。例如針對醫學、工業設計等某個細分領域的垂直大模型，能夠覆蓋通用大模型無法觸及的區域，從而擴大人工智能的應用范圍。”浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員盤和林對《經濟參考報》記者表示。

　　大規模落地須補齊短板

　　業內人士認為，垂直大模型面向產業側將產生廣闊的市場需求，但大規模落地仍須加快補齊短板。

　　百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖認為，大模型的產業落地需要“智能新基建”。在算力方面，各地需建設智算中心，為企業提供優質穩定的算力；在數據方面，需建設標注基地，為大模型提供高質量的標注數據。最終，讓大模型能夠覆蓋長尾場景，持續提升行業生產力、感知豐富度、語言交互開放性以及模型可解釋性等能力。

　　朱克力認為，垂直大模型大規模落地還面臨數據集、計算資源、泛化能力等問題和挑戰。他建議，加強數據集的建設和維護，通過多種方式獲取高質量數據；利用現有計算資源進行模型訓練和推理，通過并行計算、分布式計算等方式降低計算成本；持續優化垂直大模型，提高其泛化能力和可解釋性，同時關注模型的可靠性和可信度。

　　“此外，在應用垂直大模型時，應保護用戶隱私和權益。還需要不斷進行技術創新和優化，持續關注技術發展和應用所帶來的挑戰。”朱克力說。（記者 班娟娟 實習生 田佳樂 上海 北京報道）