其中，在人形机器人细分赛道，园区企业乐聚智家的"夸父机器人"已在青岛人工智能创新应用展示中心提供专业化讲解服务，优必选旗下的优必康工业版人 形机器人已在一汽大众青岛工厂投用，卓业医疗自主研发的AI经皮穿刺手术机器人，则已正式通过国家药监局三类医疗器械认证…… 在海洋领域大模型细分赛道，青岛励图高科信息技术有限公司推出的"逍遥智海"大模型体系融合多模态、多源异构数据，构建涵盖渔业养殖、渔港管理与气 象服务的智能决策平台。该体系包括"北冥智渔""海纳千帆"和"浩海气象"气象三大模型产品，分别聚焦于水产养殖环境优化、渔港船舶安全管理和精准气象 预测。通过智能调控养殖环境与投喂策略，实现病害预警，提升养殖效益；结合船舶识别与行为分析，打造全天候渔港安全监控与调度体系；依托深度学习 与多源气象数据，精准提供天气预报、极端气象预警和气候趋势监测，助力相关行业数字化转型和可持续发展。当前，该公司大模型已经通过渔业病害智能 检测诊断、智能投喂策略分析、船牌高精度自动识别、渔港智能泊位管理、高精度海洋气象预报等40多个应用场景，服务全国200多个政府客户、750多个企 业客户，10万多公众用户。 在垂直领域大模型细分赛道，自然 ...

文章核心观点 - 东方材料日本子公司发布天財Model-v1 1财税大模型 标志着财税AI从执行自动化迈入认知智能化新阶段 [1] - 该千亿参数模型通过融合多模态理解与检索增强生成等技术 在财税领域实现高准确率与强鲁棒性 展现出接近人类专家的认知能力 [1][2] - 垂直领域大模型技术成功落地财税行业 预示着大模型加专业知识成为推动产业智能化的关键路径 [4] 技术架构与性能 - 模型基于千亿级参数Transformer架构 并针对财税场景进行深度优化 [1] - 采用检索增强生成技术架构 确保每一条建议都具备法规依据与案例支持 克服大模型幻觉问题 [2] - 具备多模态理解能力 可同时处理图像、文本与表格数据 对复杂票据的识别准确率高达99.8% [2] - 系统支持32K tokens上下文长度 平均响应时间控制在2秒以内 每小时可处理1200张票据 [2] 专业知识库与训练数据 - 模型训练融合了海量财税专业语料 包括超过500万张日本真实财税票据图像及结构化数据 [1] - 训练数据涵盖100万组高质量财税问答对 以及跨越50年的日本税法与会计准则文本库 [1] - 知识库包含10万组以上真实企业业务案例与审计轨迹 为模型提供扎实的专业知识基础 [1] 应用场景与技术跃迁 - 模型实现三大技术跃迁：语义理解、情境推理和主动预警 能从识别跨越到决策 [2] - 可理解自然语言问题并关联相关法规 自动匹配适用准则进行会计分录 并主动提示潜在税务风险 [2] - 目前已实现与日本主流财务软件的API级对接 支持云端、私有化与混合部署 [3] 行业影响与未来规划 - 系统被评价为具备专业认知能力的AI会计师 代表垂直大模型在专业服务领域的成熟落地 [2][3] - 公司预计于2026年推出移动端APP与财务BP助手功能 并启动多国版本开发 [3] - 该产品的落地表明大模型加专业知识正成为推动产业智能化的关键技术路径 [4]

工业大模型使智能制造效率倍增,AI辅助诊疗系统让早癌发现率显著提升,数字导游智能体带来沉浸式文 旅体验……如今在青岛市南区,人工智能已从实验室走向产业一线,成为激活区域发展新动能的核心引 擎。 作为青岛主城核心区与人工智能赛道承载区,市南区抢抓AI推动的生产力变革机遇,发挥高端软件产业集 群和场景资源丰富优势,出台《市南区全区域全领域"人工智能+"行动方案(2025-2027年)》,立足"全域智 联、全业智变、全民智享"的发展理念,以"1234N"体系建设为基本架构,构建"算力+数据+模型+应用"的 完整生态,聚力打造全国"人工智能+"产用融合特色型生态高地。 记者 张晓鹏 青岛报道 通讯员 尹文丽 政策精准滴灌 筑牢产业发展根基 当前,人工智能技术加速演进,正在对经济格局及社会发展产生重大而深远的影响。深入实施"人工智能 +"行动,是抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇的必然选择。 作为青岛市"10+1"创新型产业体系人工智能赛道承载区,市南区立足30.01平方公里的主城核心区,以"算 力+大数据+垂直领域模型+应用"的产业生态为抓手,在人工智能赛道上实现"强势突围"。 扎实的数据印证了人工智能产业强劲发展势头 ...

文章核心观点 - DeepSeek V3 1模型在编程基准测试中以71 6%的分数超越Claude 4 Opus 登顶开源模型榜首 同时成本优势显著 完成一次编程任务仅需1 01美元 比Claude Opus 4便宜68倍 其架构创新引发行业对混合架构的广泛猜测 这一发布促使投资者重新评估AI赛道的竞争格局 成本结构 商业模式和护城河演变 [1][2][5][7][18][20] 开源与闭源竞争格局 - 开源模型在特定能力如编程和数学上实现反超 挑战闭源巨头OpenAI和Anthropic的护城河 闭源优势可能从通用智能绝对领先收缩为多模态和超长上下文等功能的时间窗口优势 [8] - 企业采用混合模式成为主流 端侧和私有化部署优先使用微调开源模型处理敏感数据和高频任务 公有云调用闭源模型处理复杂非核心任务 这一趋势将重塑云厂商AI服务格局 并影响Snowflake和Databricks等一体化平台公司的战略 [8][9] 混合架构的商业影响 - 混合架构通过轻量级调度模型判断请求复杂度 分发给专家模型处理 可能将大模型推理单位经济效益提升一个数量级 冲击通用大模型API商业模式 并改变下游AI应用成本结构 [11][12] - 混合架构主流化可能导致数据中心算力需求多样化 需要更多低成本推理芯片 为NVIDIA之外厂商如AMD Intel和Groq打开新市场窗口 需将这一变量纳入NVIDIA长期投资逻辑考量 [12] 成本优势推动应用层变革 - 模型能力达到SOTA且推理成本降低60 70倍 将引发AI应用层质变 高昂API调用成本不再是商业化枷锁 商业模式可从按次调用转向按月订阅SaaS模式 提升营收稳定性和市场天花板 [12][13] - 基础模型因开源竞争逐渐商品化 价值链利润重心向上游应用层和解决方案层转移 护城河转向高质量私有数据 行业工作流理解和企业销售渠道 需重新评估传统软件巨头Microsoft Adobe Salesforce与AI原生创业公司的竞争格局 [14] 未来竞争核心维度 - 企业级就绪度成为下一个核心战场 包含模型稳定性 可预测性 安全性和合规性 提供包含模型 工具链和合规解决方案的企业级套件可能开启万亿级企业市场 [14][15] - 垂直领域深度优化与生态构建成为竞争焦点 商业价值爆发来自与法律 金融 生物医药等行业结合的垂直领域大模型 竞争从模型规模转向行业逻辑理解 生态系统包括开发者工具 API接口和社区支持成为长期壁垒关键 [15]