大模型下半场，轮到工业大省“亮牌”了

在一家煤炭企业希望洞悉生产异常，或一家装备制造企业期待缩短故障排查时间时，一个“什么都能聊两句但无法给出落地方案”的通用大模型，显然无法回应现实的渴望。相比之下，一个熟悉特定领域并能够参与解题的“垂域专家”，价值正在显现。

AI世界中，这类特定领域深耕淬炼的“专家”，即为垂域大模型。当人工智能竞争步入下半场，尽管科技巨头们尚在榜单高处火热交战，一场更贴近产业腹地的变革，却正发生在远离光鲜发布会的工厂车间。

当然，AI若要真正叩开工业之门，终究要经受生产一线电光石火的激荡。一个成熟的垂域大模型，还需“躬身入局”，能与企业数据库、专业软件、物联网传感器及业务系统深度咬合、高效运转。

若非如此，再精妙的语言模型难以升格为真正的生产力工具。而这道门槛，恰好将山东推到了一个值得观察的位置。

坐拥全国最全工业门类的制造大省山东，能否在这场大模型下半场的落地长跑中，保持“不下牌桌”？

答案，还需回到火热的生产一线，一探究竟。

产业纵深：抄不走的三张“底牌”

所有讨论的一个关键前提是，如何判断一地是否具备发展垂域大模型的基因？

衡量的标尺无外乎三条：是否拥有高密度的产业场景，是否沉淀了可转化为生产要素的专有数据，以及是否有企业客户愿意为其真金白银买单。

换句话说，场景、数据、需求，三者缺一不可。

于这三者，山东有着长期累进的显见优势。

其一，场景丰足。纵观工业化进程，山东在钢铁、化工、装备制造、家电、食品加工等领域积累深厚，又坐拥现代农业、海洋经济、港口物流等特色产业，大量类型各异的场景在此集聚。

这些场景的共同特点便是：问题具体，价值可衡量。

模型是否有效，不必只靠演示效果来判断。当进入数量众多、类型多元的企业，直面其产品缺陷、工艺波动和实际成本约束时，垂域大模型的性能就能得到“真刀实枪”地检验，从而也可使其在锤炼中“成长”，拔升含金量。

在山东大地上涌现出的一批优秀行业大模型，正是对这一检验过程的生动注解。

如山钢集团旗下山鼎云科的尚智冶金AI大模型，正是在炼铁、炼钢、轧钢的全工序中“拼刺刀”淬炼而成。在其有条不紊的“指挥”下，钢铁转炉终点温度命中率稳定在95%以上，吨钢综合生产成本降低3至6元。

其二，数据密实。场景之中，沉淀着高质量的行业语料与反馈数据，而这恰是垂域大模型训练最紧要的“燃料”。

要知道，互联网上可公开获取的公域数据，远不足以支撑精巧垂域模型的训练；一家企业独有的工艺数据，更少有流通于公开渠道。这就构成了垂域大模型相较于通用模型的天然壁垒。

在山东，这样的私域“富矿”正被系统开采。如云鼎科技依托能源产线构建的高质量数据集背后，是百万张图片和多达1200亿条的生产数据；奇智孔明工业大模型则以本体模型将设备、工艺与异常间的业务关联织成网络，让根因分析有据可循。

过去，这些资料散落在不同系统与文件中，只能依赖经验丰富的工程师翻查研判。一旦完成标准化治理、与专家经验结合，它们便升格为最有价值的行业知识资产。

以山东的产业厚度，使其有望在未来大量聚流此类“可复用资产”。

其三，需求旺盛。省内仍有大量亟待完成智慧化转型的中小企业，渴求着搭上大模型的“快车”。

这些急切的需求，也带来了规模化的机会。

毕竟，垂域大模型很难依靠单一AI企业单打独斗完成落地：算法团队需要行业专家输入领域知识，生产应用企业提出真实业务诉求，软件服务商负责把模型无缝接入已有业务系统。

山东完备的产业集群、链主企业网络，恰好为这种跨界协同提供了肥沃土壤。

一旦某套模型在一家企业验证了价值，再逐步推广至同类工厂乃至产业链上下游，便有望从单个项目成长为标准化产品。

山东的大模型玩家深谙此道。浪潮海若联合京博控股打造石化领域标杆项目，在此基础上与百余位生态伙伴共同发起“化育天工” 共建计划，面向全省石化行业输出统一模型服务；极视角星际视觉语言大模型在铝业集团跑通智能巡检方案后，可向冶金、采矿等同类工业场景复制推广……

场景给模型以试炼，数据给模型以壁垒，需求给模型以市场。三者环环相扣，正是山东在大模型下半场久久“不下牌桌”的底气。

技术纵深：“硬牌”在手，牌桌才稳

可以说，产业基础决定山东“有没有机会”，而能否越过技术、人才与商业模式等多道关口，则决定着这个大省能否把机会兑现为激烈厮杀中的“竞争力”。

第一道坎，是“产业强、技术弱”的结构性错位。山东擅长造高端装备、跑工艺流程，但训练和优化大模型是另一门手艺。基础模型考究的是选型微调、多模态数据融合、工业知识推理、安全评测、与工业软件的深度集成……链条上任何一环薄弱，产品竞争力都会打折扣。

《山东省人工智能产业高质量发展行动计划（2025—2027年）》将基础理论与训练推理加速列为重点方向，恰恰说明，技术供给本身就是仍需补课的环节。大省虽大，亦需进一步走向关键技术创新和复杂业务系统集成。

其次，也需看到，山东工业数据储量丰厚，但高质量数据集的构建仍然举步维艰。

毕竟，工业数据和互联网文本大有不同。企业数据散落于多套异构系统，还有海量设备日志、质检台账、纸质维修档案。各系统字段、时间标准、存储格式互不兼容。

更特殊的是工业数据高度依赖场景释义：如同一个温度读数，在不同工序、不同设备上，代表的生产状态天差地别，单纯投喂数据，模型无法自动读懂背后的工艺逻辑。

此外，企业内部部门之间、产业链上下游之间，未必愿意或能够共享数据。缺失记录、错误标注和传感器漂移，亦会影响模型效果。

因此，山东需要直面的绝不仅是数据“够不够多”的问题，如何把分散的数据变成可治理、可授权、可持续更新的高质量数据资产，更是其必修课题。

当然，既是百模竞逐，垂域模型铺得越广，越需警惕重复建设。

一个行业可以有多款模型，但绝非每个细分场景，都要从零独立训练一套大模型。企业内部完全可以依托同一底座模型，搭配不同知识库实现，没必要各训一套。

若把所有应用需求都转化为独立大模型项目，功能同质化、重复购买算力、维护困难等问题便会接踵而至。

因此，一派欣欣向荣之际，我们也不得不前瞻性地提出，下一阶段应竭力避免将资源消耗于低门槛的重复“造轮子”之上。

还有一道坎是人。垂域大模型需要“懂算法的”与“懂工艺的”坐在同一张桌子旁，而复合型人才培养周期长，又是各地热抢的香饽饽。

如何留住这些“硬通货”般的年轻人才？再丰厚的补贴政策，始终无法满足其价值追求。唯有为他们提供足够有挑战、有市场前景的高品质项目，才有“双向吸引”的本质魅力。

归根结底，产业热浪之下，既要敢于下注，也要耐心打磨。冷静补齐短板，会是山东留在牌桌上并赢得下一局的聪明打法。

商业纵深：长跑竞赛的“胜负手”

垂域大模型的产业竞争，最终要回到一个朴素的问题：企业为什么愿意为它付钱？

回到现实，不少企业愿意为短期试点项目买单，尝鲜完成示范验收，却未必愿意持续付费订阅。毕竟后续算力消耗和严苛的合规维护等，无一不需要源源不断的真金白银投入。

诚然，政策扶持可以快速催生一批大模型项目，但如果仅满足于打造标杆项目，大模型产业终究只是造景的“盆栽”。

正因如此，把单厂验证的降本、提质、安全收益，规模化输出给更多市场主体，形成企业愿意支付账单的正向循环，垂域大模型才有“商业纵深”可言。

有一个案例或可启明。在青岛港，若工作人员向全国首个港口行业垂直大模型“星港大模型”抛出一个刁钻的问题——“从济南发货到德国汉堡港，最优路线是什么？”

短短10秒内，包含海运、铁路联运方案及精准成本估算的动态运输方案便跃然屏幕之上。

曾经，在港口订船舱就像“开盲盒”，价格不透明、方案选择少。如今的星港大模型，全面支撑了码头生产与港航协同等80余个核心业务场景。

这样富有生命力的垂域大模型，如蒲公英一般，在广袤的产业集群中四处生根、有效复刻，便更有机会打造可持续的商业模式。

热潮终究会褪去浮沫，而山东信步走在一条由千万条产线、万余工程师和数十年产业沉淀共同托起来的广阔大道上，完全有机会走出一条和一线城市截然不同的自主之路。

在喧闹中依然愿意俯下身、在产线里扎根的探索者，终会把耐心耕作的厚度，锻造成穿越周期的胜势。

牌局方酣，胜负未定，真正的造局者，正于静水深流处落子。

（大众新闻记者 张瑞雪）