数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
当前，我国人工智能科技创新布局逐渐完善，但应用方面与领先国家还存在一定差距，大模型在特定行业的深度应用和定制化服务还有很大的发展空间，主要表现在以下几个方面。
第一，我国出台系列政策促进人工智能发展，但尚未对大模型行业应用平台进行系统布局。我国从2017年全面启动实施新一代人工智能发展规划，立足于将我国打造成世界主要人工智能创新中心。科技部、工信部、发改委相继成立多个人工智能开放创新平台、工程研究中心、创新应用先导区、创新发展试验区，聚焦人工智能重点细分领域，有效整合技术、产业链和金融资源，持续提升人工智能核心研发能力和服务能力。然而，尚未对大模型行业应用平台进行系统布局。现有平台侧重于技术研发，聚焦行业场景应用的平台尚未形成，亟待进行系统谋划，以人工智能重大应用需求方向为牵引，建设人工智能创新应用平台。
第二，我国已初步构建人工智能大模型产业应用体系，但较为缺乏面向行业需求的专业应用模型训练。我国已经构建起包括智能芯片、大模型、基础架构等在内的人工智能产业应用体系，人工智能产业快速发展。当前基于“大数据+大算力+强算法”训练的大模型技术显著提升了处理复杂任务的能力，成为从信息化走向数智化的重要驱动力。然而，当前我国人工智能大模型市场仍处于“百模大战”阶段，平台级的行业应用布局较少。国内以基础大模型布局为主，相对缺少具备专业知识的行业模型布局，亟待面向行业需求进行大模型训练，提高其在应用场景中的性能和适应性，使其更加精准地服务于行业需求。
第三，我国人工智能大模型的应用价值逐步提升，但在传统产业生产核心环节的应用程度较低。一方面，大模型开始在教育、金融、游戏、出行等为代表的应用场景中产生价值，进入试验加速期。另一方面，大模型在能源、制造业、农业、建筑业为代表的传统产业应用程度较低。由于生产流程高度专业化，大模型与生产设备的集成应用还处于探索阶段。应进一步突破大模型构建、训练、推理、部署和行业落地等关键技术，提升大模型技术在产业中的应用潜力和实际效果，实现真正行业可用的大模型落地。
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