**时报记者郭伯浩。
日前，深交所与北京市海淀区**举办第十二届“创新相辉”人工智能产业交流专场活动，以“创新成长、AI大模型与产业机遇”为主题，邀请龙头上市公司相关负责人、具有代表性的创业企业、投资机构、科研院所等行业内单位参与探讨人工智能智能化推动产业转型升级、资本市场服务创新生态体系建设等内容。
与会专家指出，以大模型为代表的人工智能技术演进进入新阶段，初步展现出通用智能能力。 随着大模型垂直应用的不断拓展，大模型在细分领域的应用前景值得关注。
目前，我国通用大模型领域存在理论研究薄弱、产业落地晚等不足，我国大型模型产业的发展方向和突破战略备受业界关注。
与会专家建议，在大模型研发优化过程中，企业可以加强利用国内数字基础设施和大市场优势。 在数字基础设施方面，中国建立了世界领先的数据采集和传输设施，实时、全面的数据采集和传输将为大模型训练和优化奠定硬件基础。 在大市场方面，汉语发音识别、图像识别、大数据处理等人工智能技术在商业、交通、金融、医疗、教育等领域得到广泛普及，并形成了较为成熟的项目机制，能够为大模型的开发提供广阔的数据牵引。
从企业层面出发，我国一般大型样板企业需要加强样板基地能力建设，支持生态伙伴打造垂直行业应用，推动技术创新和应用落地形成良性循环。 通过模式的开源部分，将吸引更多的产业链上下游企业、高校和院所参与到模式的开发中来，从而提高模式在行业中的影响力，扩大生态范围。
对于大多数企业来说，探索基于大模型的应用创新，面向垂直场景、垂直行业、垂直领域，可以在一定程度上规避技术发展的制约，将成为大模型应用的重点发展方向。
大模型在推动制造业智能化转型中可以发挥重要作用。 企业代表指出，随着制造业信息化水平的不断提高，企业积累了大量的私域数据，可以支撑大模型对研发、设计、生产制造等产生积极影响，为制造业转型升级注入新的活力。 产品迭代和市场需求将共同推动技术发展，为制造业打造“智能基地”。
同时，大模型在软件开发领域的作用也越来越明显，特别是在需求分析、架构设计、生成、软件测试、自动化部署和运维等方面，提高开发效率和质量，通过实时监控和预警，及早发现和修复问题，提高软件的稳定性。 多位专家指出，随着大模型的应用，软件开发效率将提高30%左右。
在科研支撑领域，大模型具备高效处理海量数据、高精度求解复杂物理系统的能力，能够建立“数据驱动、数学融合”的新范式，开启科研智能化发展的新时代。
参与投资机构认为，未来大模型将在更多应用场景中落地，并与其他模型交织在一起，大大提高生产力，带来软硬件的潜在投资机会。 此外，投资机构关注的是需求端是否存在刚性需求，企业或用户是否愿意继续为大模型的应用“买单”是否有潜力打造“杀手级”应用;能否获取行业私域数据，构建自己的“护城河”，与上下游企业建立紧密的生态关系。
据不完全统计，人工智能相关产业链公司约70家，涵盖芯片制造、云计算、数据服务、自然语言处理等领域。 近年来，第一家人工智能产业公司借助资本市场融资发展起来，积极布局产业链相关的技术领域和应用场景。 例如，软通动力于去年3月在创业板（GEM）上市，募集资金463亿元用于扩建交付中心、行业数字化转型产品及解决方案等去年9月，科创达科技通过非公开发行募集资金31亿元，用于车载操作系统和边缘计算站的研发。 此外，近五年来，工业智能行业上市公司通过并购、与专业机构合作投资等方式，开展产业整合工业智能行业上市公司超过8家实施股权激励计划，均高于A股整体水平。