宏观经济与行业背景 - 2025年5月中国规模以上工业增加值同比增长5.8%，累计增速达6.3%，高技术制造业表现亮眼，设备工器具购置投资显著增长 [1] - 麦肯锡预测生成式AI将为全球经济贡献7万亿美元价值，中国占比近三分之一 [1] - 中国备案和登记的生成式人工智能服务已超500个 [2] 垂类大模型的发展趋势与价值 - 2025年将迎来企业大模型应用元年，90%企业接入大模型技术，垂类大模型的价值在于吃透行业的“苦活累活” [2] - 垂类大模型正成为破解通用大模型在专业场景“失灵”问题的关键，其竞争力源自对行业“隐性知识”的消化能力 [1][4] - 通用模型解决不了行业积累十年的“硬骨头”，需要垂类大模型来解决 [7] 垂类大模型的应用案例与成效 - 在金融领域，为华福证券部署的智能质检系统实现每日5万条会话全量质检，多模态防伪模型将对抗样本攻击拦截率从92%提升至99% [5] - 在交通基建领域，与宁夏交建联合打造的“灵筑智工”大模型行业推理准确性较通用大模型提升40%以上，相关智能体平均实现场景提效60%以上 [5][7] - 为中信证券打造的智能投顾智能体加速投顾服务，助力中国长安四川分公司的差旅助手智能体提升集团财务工作效率20%，助力中国船舶集团的情报分析智能体使研报和情报分析处理效率提升200% [3] 大模型产业落地面临的挑战 - 企业核心诉求是清晰的“增收、降本、提效”，但许多初期探索项目实际效果与预期存在差距，存在准确率下降等问题 [10] - 场景复杂度高，以智能外呼为例需同时满足多项严苛条件，目前尚无通用方案，需结合特定场景深度优化 [10] - 孤立部署的大模型系统难以深入业务流程，产生孤岛效应，必须与企业数字化基础设施紧密结合 [10] - 如果缺乏持续的服务、运营和迭代，大模型落地效果会随场景叠加而衰减 [11] 解决方案与发展路径 - 解题思路是“平台+应用+服务”的深度协同，通过得助大模型平台3.0集成超100个行业智能体和200余种AI组件，支持快速构建各类型大模型应用 [12] - To B垂类大模型应用是技术赋能千行百业、实现产业智能化升级的关键路径，需要选择扎实的“苦活累活”之路 [12] - 大模型技术正从科技巨头专属逐步向中小企业渗透，展现出巨大的商业价值和社会效益，标志着人工智能技术进入规模化应用的新阶段 [4]