證券時報記者 郭博昊

　　日前，深交所聯合北京市海淀區政府舉辦第十二期“創享薈”人工智能行業交流專場活動，以“創新成長·AI大模型與產業機遇”為主題，邀請行業內頭部上市公司、代表性創業企業、投資機構、科研院所等單位相關負責人參加，共話人工智能推動產業轉型升級、資本市場服務創新生態體系建設等內容。

　　與會專家指出，大模型代表的人工智能技術演進進入新階段，初步展現通用智能能力。隨著大模型垂直應用不斷擴展，大模型在細分領域的應用前景值得關注。

　　目前，國內通用大模型領域存在理論研究偏弱，產業落地較晚等不足，我國大模型行業的發展方向和突圍策略受到行業關注。

　　與會專家建議，在大模型的研發和優化過程中，企業可加強利用國內數字基礎設施和大市場優勢。數字基礎設施方面，我國已建立全球領先的數據收集與傳輸設施，實時全面的數據采集和傳輸將為大模型訓練和優化建立硬件基礎。大市場方面，我國語音識別、圖像識別、大數據處理等人工智能技術已在商業、交通、金融、醫療、教育等領域廣泛普及，已經形成相對成熟的項目機制，可為大模型的發展提供廣闊的數據牽引。

　　從企業層面出發，我國通用大模型公司需要加強模型基座能力建設，支持生態合作伙伴打造垂直領域行業應用，推動技術創新和應用落地形成良性循環。通過開源部分模型，吸引更多產業鏈上下游企業、高校院所等參與模型相關開發，提高模型在行業內的影響力，擴大生態范圍。

　　對于大多數企業而言，面向垂直場景、垂直行業、垂直領域探索基于大模型的應用創新，可在一定程度上規避技術發展制約因素，將成為大模型應用重點發展方向。

　　在助推制造業智能化轉型方面，大模型可扮演重要角色。企業代表指出，隨著制造業信息化水平不斷提升，企業積累了大量的私域數據，可支持大模型在研發設計、生產制造等環節產生積極影響，為制造業轉型升級注入新的活力。產品迭代和市場需求將共同推進技術發展，構建制造業的“智能底座”。

　　同時，大模型在軟件開發領域的作用日益顯現，尤其在需求分析、架構設計、代碼生成、軟件測試、自動化部署與運維等方面，提高開發效率和代碼質量，通過實時監測和預警更早發現和修復問題，提高軟件的穩定性。多位專家指出，隨著大模型的應用，軟件開發效率將得到30%左右的提升。

　　在科研支持領域，大模型具有高效處理海量數據、高精度求解復雜物理系統的能力，可建立“數據驅動、數理融合”的新范式，開啟科研智能化發展新時代。

　　與會投資機構認為，大模型未來將在更多應用場景落地，并與其他模型交織，極大地提高生產力，在軟件硬件方面帶來潛在的投資機會。此外，投資機構關注的問題還包括：需求側是否有剛需、企業或用戶是否愿意為大模型的應用持續“買單”；是否具有建立“殺手級”應用的潛力；是否能夠獲得行業私域數據，構建自有“護城河”，與上下游企業建立緊密的生態關系。

　　據不完全統計，深市約有70家人工智能相關產業鏈公司，覆蓋芯片制造、云計算、數據服務、自然語言處理等領域。近年來，深市人工智能產業公司借助資本市場融資發展，積極布局產業鏈相關技術領域和應用場景。如，軟通動力去年3月在創業板上市，首次公開發行募集資金46.3億元，用于交付中心擴建、行業數字化轉型產品及解決方案等項目；中科創達去年9月非公開發行募集資金31億元，用于整車操作系統研發、邊緣計算站研發等項目。此外，近5年來，深市八成人工智能產業上市公司通過并購重組、與專業機構合作投資等方式進行產業整合；超過八成人工智能產業上市公司實施過股權激勵計劃，均高于A股整體水平。

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