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。
加快人工智能行业应用对于我国获取全球人工智能竞争主动权、解决工业制造领域面临的短板问题、加速科技成果转化应用具有重要意义。
第一，加快人工智能大模型行业应用，是我国抢抓国际竞争主动权的关键着力点。我国正处于全球人工智能技术与产业竞争的关键时期。国际领先国家依托算力和算法优势，在产业生态与主体培育等方面形成了持续性优势。在此背景下，必须要发挥我国超大规模市场、产业体系完备、应用场景丰富以及海量行业数据的优势，有效整合数据、算力、人才等相关资源，通过大模型及工程化能力赋能具体行业和场景，争取产业未来发展的主动权。
第二，加快人工智能大模型行业应用，是我国应对工业领域短板、瓶颈的重要举措。我国工业领域面临高质量数据集欠缺、大模型的工程化服务能力不足、自主原生大模型应用生态较弱等多方面问题，亟待通过构建大模型行业公共数据和企业商业数据等高质量数据集，开展工业领域大模型应用研发，重构关键行业技术和工程化体系。此外，还应面向重点领域、重大场景，支持基于国产化原生大模型工程化方法、工具、软件和解决方案的研发，构建我国行业大模型产业化和工程化服务能力。
第三，加快人工智能大模型行业应用，是我国推动科研成果向现实生产力转化的关键驱动力。我国科技成果转化在研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运维管理等全流程、多场景存在诸多堵点，亟待依托人工智能变革科技创新、产业发展、企业应用范式，以大模型应用为基础，有序组织行业资源，打通技术、数据供需双向通道，面向垂直行业特点和需求，将大模型技术与实际产业场景紧密结合，形成适应性强、效果好、价值高的大模型应用解决方案。
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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。
