肖静华,盛君叶,罗婷予┃行业大模型的构建:从企业知识创造到行业知识积累

行业大模型的构建：

从企业知识创造到行业知识积累

知识积累的讨论随着内生经济增长理论的发展完善而兴起。20世纪80年代，以保罗·罗默和罗伯特·卢卡斯为代表的经济学家突破了传统新古典增长理论的局限，将技术进步和知识积累内生化，由此催生了内生经济增长理论。这一理论系统地论证了知识作为生产要素的特殊性——部分排他性和非竞争性，使知识积累能够产生规模报酬递增效应，进而推动经济持续增长。在此基础上，学术界开始探讨知识积累的微观机制（如研发投入、干中学）和宏观影响（如知识溢出效应、产业集群），并逐渐形成了涵盖人力资本投资、创新系统构建等不同维度的研究议题。

当前，人工智能（AI）作为一种新的知识表现形式和学习主体，正通过改变知识的创造和积累方式影响经济增长。一方面，AI不仅能提高研发效率、启发研发方向，还能不断复用，产生溢出效应，以数据驱动学习成长的AI在数字经济时代具有强大的知识创造和积累潜力。以医疗健康大数据为例，杨善林等结合AI的学习能力，开发了基于通用知识、案例知识和推理知识的知识发现与知识服务推荐方法。另一方面，AI凭借超越人类的计算能力和强大的语义理解能力，加速显性知识的规模化积累，并结合数据挖掘能力突破隐性知识滞后性积累的瓶颈。肯普等还指出，AI本身也表现为一种显性知识形式，以它为载体的知识转移及扩散速度更快。此外，AI包含多种情境化的知识整合算法逻辑，改变了以往线性的知识积累过程，释放了知识积累的价值空间。举例来说，不同于以往的专家系统，AI可以将庞大且复杂的海量知识进行关联以产生新知识，并将其应用于诸如金融行业的股权知识大图和医疗行业的疫情知识大图等各类具体场景中。因此，AI不仅提升了知识作为生产要素的经济价值，还放大了知识的溢出效应，从而以内生方式促进长期经济增长。

不仅如此，AI也逐步成为人类新的协作伙伴，创造出新型人机复合资本，扩展人力资本专用性所创造的知识生产可能性边界。米加宁等系统梳理了大语言模型带来的知识生产方式变革，关注到这一变革对决策范式的重构，指出人机协同的决策结构缓解了哈耶克难题中“知识分散—决策集中”的矛盾。具体而言，AI通过构建围绕知识的高维语义空间，正在创新知识表征范式、知识映射机制、知识生产模式及认知建模路径。

可见，AI作为一种知识的表现形式及生产知识的学习主体，正在影响企业层面的创新和行业层面的发展。要了解和分析AI如何改变知识积累，需要深入到开展人与AI协同实践的企业当中，通过观察其中的微观机制及宏观影响，探究AI区别于以往技术进步的独特之处。基于此，本文聚焦行业大模型这一AI类型，尝试弥合微观组织知识创造与宏观行业知识积累之间的研究断层，为理解AI在知识积累中所发挥的作用提供从微观机制到宏观影响的解释。具体而言，本文通过剖析领先企业构建行业大模型的实践，探究从知识创造到知识积累的过程及规律，提出行业大模型是企业知识创造推动行业知识积累的关键桥梁。

知识积累起源于阿罗对“干中学”的探讨，后经罗默和卢卡斯发展成为内生增长理论的核心变量。它刻画了经济系统中知识存量随时间持续递增的积累过程，主要涵盖知识的生产、传播与吸收。最初，阿罗提出技术进步在解释经济增长中的关键作用，并指出知识积累能够在“干中学”的过程中得以实现。进一步地，罗默在内生增长模型中将知识作为独立要素，而非仅仅是资本积累的附带产物。具体而言，知识作为一种具有部分排他性和非竞争性的生产要素，通过直接递增效应以及间接影响其他要素的递增效应，驱动经济长期增长。这有效阐释了为何不同国家的经济增长率以及不同企业的产能提升率会存在显著差异。卢卡斯则探讨了人力资本的溢出效应，关注到他人学习或相互学习所引发的知识溢出。贝克尔和墨菲还指出，人力资本积累会推动专业化水平的提升，这也引发了后续对专业化知识和一般性知识积累的讨论。此外，潘士远和史晋川还探讨了知识溢出效应得以实现的前提条件，即知识具有异质性且企业具备知识吸收能力。

不同于宏观层面的增长分析，企业实践表明，知识积累未必会带来企业绩效的提升。因此，如何实现有效的知识积累，并充分发挥这些知识的价值，以提升企业绩效、创造竞争优势，是微观层面知识管理需要解决的核心问题。现有研究主要围绕企业如何有效积累知识以及这些知识如何促进企业成长两个方面展开，指出企业知识积累主要源自外部知识获取后的内在化积累和内部知识创造后的显性化积累两条路径，且对企业创新具有重要作用。在企业知识积累的过程机制方面，现有研究将知识积累的学习过程划分为利用式学习和探索式学习，围绕组织学习中知识的流动来追踪积累过程，包括内部知识创造、外部知识获取，以及由此带来的知识留存和知识转移。相应地，知识积累能力包括内部知识创造能力和外部知识吸收能力。在企业知识积累的影响机制方面，受熊彼特创新理论的影响，研究主要围绕知识积累如何促进创新这一议题展开。如，以张军、许庆瑞等为代表的系列研究阐释了知识积累与企业创新能力之间的关系。

无论是宏观层面还是微观层面，企业既是知识积累研究的重要分析主体，也是观察组织知识创造如何作用于行业知识积累的关键切入点。以制造业为例，在工业化时代，阿尔戈特和埃普尔于1990年在《科学》杂志上分析了工厂学习曲线及其反映的知识积累规律，阐述了工业化进程中知识积累带来的经济增长成效。同样地，国内也有学者基于东莞电子信息制造业的调研数据，发现企业的学习倾向以及企业间的关系资本对知识溢出和学习效应具有积极影响。在智能化时代，有研究指出智能制造能够提升制造企业的专业化优势，形成的知识创新比传统大规模制造更为密集，并提炼了基于工业大数据融合的知识发现、基于知识智能推理的决策优化、基于学习机制的知识更新等智能工厂知识管理的自学习创新模式。相应地，企业也为实现智能制造构建了数字化加速学习机制和智能化重构学习机制，重塑了知识的积累方式。

最近的研究凸显了AI作为新兴学习主体的重要性，指出其在提升企业知识水平方面扮演着重要角色，这对理解宏观层面AI对知识积累的作用也具有参考价值。如，瓦登伯革和于斯曼发现，开发人员与用户共创智能系统时，不仅涉及技术与业务的知识共享，而且AI的自学习特性会促进这种知识共享的演进。张等指出，AI重构了传统的知识创造方式，通过感知、认知与行为智能，将人类难以感知的知识与部分可编码的隐性知识转化为显性知识，且基于自学习机制持续扩大知识存量与增量，使知识创造的螺旋上升过程不再仅仅依赖人类经验，推动知识管理从人际交互迈向人智共生。AI的出现为微观知识创造与宏观知识积累之间的跨层分析创造了条件。基于此，本文以行业大模型为分析对象，探讨其为何以及如何成为企业知识创造推动行业知识积累的关键桥梁。

行业大模型作为AI商业化应用的典型代表，是在通用大模型的基础上，经特定行业专属知识训练后形成的AI，通常由科技领先企业、行业领先企业开发或合作开发。如在医药、能源、交通、钢铁等不同行业，华为、阿里、百度等科技领先企业和南网、宝钢、佳都等行业领先企业合作开发了不同类型的垂类模型。这类AI的特点在于由企业构建并服务于行业发展，充分体现了AI促进企业知识创造并助力行业知识积累的桥梁作用。具体而言，一方面，从行业大模型的宏观发展规律来看，其具有企业主体性和生态溢出性，其中所蕴含的知识是一种部分排他、非竞争性的生产要素，与内生增长理论相契合，可解释行业大模型为何能成为关键桥梁。另一方面，从行业大模型的微观形成过程来看，其通过以领先企业为核心主体的知识集中聚合、以场景价值为主要牵引的知识重点深化及以溢出效应为关键目标的知识交互迭代，实现从组织知识创造到行业知识积累的转变，可解释行业大模型如何成为关键桥梁。

（一）行业大模型的企业主体性：部分排他性

行业大模型本质上是行业知识的整体汇聚与动态发展，一般而言，是行业领先企业在通用大模型基础上，搭载其在长期经营过程中不断沉淀的高密度领域知识而形成的。

作为行业创新的核心枢纽，领先企业凭借自身积累的专有数据资产（如客户交互日志、生产流程数据、供应链轨迹等）、经市场验证的领域经验（如行业技术标准、工艺诀窍、商业模式等）以及开放的协同创新生态（如产学研联盟、产业联合实验室等），构成行业大模型训练所需的领域知识基础。只有当这些知识原料经过系统汇集、清洗、对齐并注入通用大模型后，AI才能跨越行业认知门槛，突破传统机器学习面临的场景碎片化、数据孤岛化等限制，实现跨部门、多场景、全链条的知识要素集中聚合，完成从通用型AI到专精型AI的转变。

领先企业成为行业知识集中聚合的核心主体，本质上是由其在产业生态中的结构地位与创新禀赋共同决定的。领先企业通常承担着行业标准制定、技术路线定义及商业模式塑造等角色。以电池行业的宁德时代、汽车行业的特斯拉、芯片行业的英伟达为例，这些企业不仅通过产品创新改变竞争格局，其研发过程中产生的数据资产（如电池全生命周期数据、智能驾驶用户行为数据、产业链整合数据）和工艺知识（如电芯生产工艺、拆箱组装工艺、半导体技术工艺）本身就构成了行业知识体系的基准参照。这种市场引领或塑造者的特征，使领先企业的知识创造活动天然具有行业级的影响力。

同时，领先企业还具备独特的数智化能力积累优势。相较于后发企业，它们往往较早形成了三种关键能力：数据资产的有效治理、算法资产的场景沉淀和算力资源的战略布局。上述能力矩阵使领先企业能够高效地进行通用大模型的行业转化。例如，家电行业的领先企业美的集团早在2012年就启动数字化转型，在通用大模型诞生之前就逐渐搭建并不断完善企业的数据资产体系、打造数据银行，从而能够迅速将业务运营中积累的“know-how”知识及“灯塔工厂”建设中开发的机器学习算法融入通用大模型中。

企业实践表明，一方面，领先企业的资金实力和战略协同构筑起关键的竞争壁垒。行业大模型的开发具有典型的高初始成本、高持续投入及高风险周期特征，只有领先企业才能支撑起从预训练、领域适配到持续学习的全周期开发。另一方面，领先企业的规模化运作也为行业大模型的成长提供了试错空间。行业大模型开发存在典型的“死亡谷”现象，即在模型达到临界性能阈值前，其产出的价值往往难以覆盖企业的运营需求。领先企业拥有较大的市场运营空间，形成大模型开发与主营业务的战略协同，既能避免资源错配的风险，又能确保知识聚合的持续。

综上所述，行业大模型的企业主体性使其具有排他性，核心体现为领先企业凭借独有的数据资产、领域知识和能力体系构建起行业知识壁垒，使后发者难以完全复制或超越这种知识集中聚合的优势。然而，这种排他性又是“部分的”，它并不排斥后发者基于公开知识、通用技术或差异化场景进行应用及创新。例如，佳都科技针对智慧交通领域开发的行业大模型，其中包含诸多轨道交通的公开标准、智能运维的信息等，不同地区的轨道交通企业可以基于该模型的知识基础进行多样化场景应用。

领先企业构筑的真正壁垒并非来自技术的封闭，而是源于将分散的行业知识进行持续、高效、系统化创造并转化为业务价值的综合能力。基于此，领先企业形成行业知识体系的核心参照，依托成熟的数据治理、算法沉淀和算力布局，实现从通用大模型到行业大模型的关键跨越。这种知识密度与能力矩阵的非对称分布，使其能够跨越行业知识门槛和“死亡谷”效应，而后发企业因资源约束和试错空间有限，难以在短时间内突破低水平陷阱，因此最终形成以领先企业为主导、具有部分排他性的知识创造格局。

（二）行业大模型的生态溢出性：非竞争性

尽管行业领先企业具有知识集中聚合的优势，但开发出行业大模型后，模型所包含的知识极易被竞争对手及大量中小企业学习，由此可能削弱领先企业自身的竞争优势。应对这一问题的主要解决方案是AI的场景化应用，通过行业生态体系中大量企业基于不同业务场景的应用，对模型进行各类微调适配和丰富拓展，形成生态溢出效应，促进行业大模型的迭代优化，进而反哺领先企业，为其创造更强的竞争优势。

通过对多家制造业领先企业进行实地调查发现，行业大模型作为一种服务于行业创新发展需求的AI，其显性知识的表现形式具有非竞争性特征，存在生态溢出效应。一方面，领先企业对行业大模型的使用不会影响行业生态系统内其他企业对该模型的使用；另一方面，其他企业的加入是行业大模型“溢出—回流—再创新”持续发展和价值提升的关键所在。大量数据的汇入及大量场景的使用，使行业知识的积累不是线性增长，而是存量知识与新增知识之间的非线性迭代。

如果行业大模型仅停留在领先企业的知识集中聚合层面，会面临三重发展瓶颈。

第一，知识边界的窄化会限制行业大模型的知识多样性。企业的知识创造会受其认知边界的限制，既有研究提出了组织限制的概念，指组织或技术系统预设的边界或约束条件。这些限制既构成企业日常运营的规范标准，但也可能在特定情境下产生极高的脆弱性。如果只有领先企业自身的知识集中聚合，会使行业大模型缺乏知识多样性，从而导致脆弱性，使模型在应用时存在潜在风险。此外，尽管领先企业在行业生态系统中承担着关键性角色，但如果忽略系统内其他企业的参与，行业大模型最终可能会沦为“企业模型”，无法为领先企业带来更广泛的知识空间。

第二，知识流动性的匮乏会阻碍行业大模型的创新活力。行业大模型本身可能难以为领先企业创造直接的创新价值，但能为企业的业务创新提供强大的知识基础。这就需要行业大模型与不断变化的市场环境及业务需求紧密联系，基于业务创新不断验证和筛选有价值的知识并进行积累，而实现这一过程必须以灵活的知识流动为基础。这一点与工业互联网平台的发展类似，张骁等在工业互联网平台的情境下提出“元赋能”这一双边互动模式，强调广泛的知识交互学习。行业大模型也需要广泛的行业生态系统参与者加入知识交互学习中，这样才能有效激活知识的流动性，不仅让更多参与者用得上、用得好，而且使模型在个体智慧与集体智慧的交互中持续成长，不断适应环境变化及产业创新的需求，从而形成具有创新活力的“飞轮式”价值释放模式。

第三，行业集群效应的缺失会降低行业大模型的应用价值。行业大模型作为AI在各个行业的具象化体现，在产业转型升级中扮演着重要角色。每一次产业转型升级，既会带来行业整体的飞跃式发展，也会使那些塑造或积极适应环境的企业寻找到新的创新机会和增长曲线。因此，为了提升行业大模型的价值，知识创造的集群效应是必不可少的关键条件，而仅靠领先企业是无法实现的。以服装行业为例，希音的崛起诠释了知识创造集群效应如何通过行业大模型重塑产业格局。这家跨境快时尚企业构建的“快速感知—智能设计—敏捷供应”系统，本质上是快时尚服装领域AI应用的具体体现——其核心能力并非仅源于企业自身的数据积累，而是深度依赖由成千上万家供应商、全球设计师社区和亿级用户共同构成的知识网络。一方面，通过整合全球社交媒体的趋势数据，形成流行元素的语义图谱；另一方面，通过连接供应商的产能数据，构建生产可行性的知识库。这种知识网络使企业如同具有神经反射的生物体，能够即时感知态势变化，即时进行决策反应，即时组织协调行动，进而重塑组织结构乃至产业形态。

总体而言，行业大模型的非竞争性带来的生态溢出效应，不是技术发展的可选附加项，而是突破收益递减规律、实现持续跃迁的必要条件。行业大模型要实现真正的价值，必须超越企业中心主义的发展方式，构建开放协同的知识生态系统。唯有如此，行业大模型才能实现知识的高效持续积累。

（三）基于企业知识创造实现行业知识积累的行业大模型构建与发展

上述行业大模型的企业主体性和生态溢出性分析表明，行业大模型的构建离不开领先企业的知识创造和行业多主体互动的知识积累。接下来，围绕以领先企业为核心主体的知识集中聚合、以场景价值为主要牵引的知识重点深化和以溢出效应为关键目标的知识交互迭代，阐述行业大模型如何推动企业知识创造贡献于行业知识积累的内生发展过程。

1.以领先企业为核心主体的知识集中聚合，主要基于汇聚行业知识的通用大模型、依托企业知识的专业算法和提供价值锚定的专家判断三层机制，在行业大模型的技术框架下，对庞大、复杂且分散的显性知识，隐含知识的算法与数据，以及附着于个体员工的隐性知识，进行高效且快速的集中聚合。

首先，通用大模型汇聚了行业的一般性知识，依托强大的语义理解能力，能够对跨企业、跨领域的显性知识（如技术标准、专利文献、行业报告等）进行深度解析与整合，构建覆盖全行业的规范化知识框架。以科大讯飞羚羊工业大模型在船舶行业的应用为例，AI通过沉淀通用船体结构、法定规范的检验知识等，可以赋能基础的验船作业。其次，专业算法依托企业知识，通过蒸馏和适配企业长期积累的业务经验，将分散的隐性知识与数据洞察转化为可迁移的模块化知识。以佳都科技开发的地铁运维模型为例，地铁故障检测和分析一直是轨道交通领域的痛点问题，以往主要依靠技术专家和经验丰富的运维人员，但随着地铁线网规模的不断扩大，这类人才严重不足。佳都科技通过铺设传感器对关键数据点进行增强采集，然后结合算法分析和故障运行机理知识库，使AI模型可以进行故障原因分析并给出相应的处置建议，极大降低了对运维人员的经验要求。最后，专家判断提供价值锚定，通过专家对行业大模型的持续校准和冲突解决，确保聚合的知识既符合行业共识又适配企业战略，同时将员工个体的隐性经验转化为可计算的模型参数，完成从主观认知到客观知识的跃迁。举例来说，行业大模型会因为数据问题、认知问题或技术问题造成幻觉的存在，如佳都科技研发人员在使用行业大模型时，有时发现其会杜撰出一些并不存在的交通信息，因此，在实践中需要不断校准和对齐。

2.以场景价值为主要牵引的知识重点深化是行业大模型价值实现的真正突破，通过将行业大模型与具体业务需求深度绑定，实现从领域知识储备到精准价值创造的转变。否则，行业大模型生成的知识无法与其作为行为主体的特征相结合，难以充分挖掘业务创新的可能性并将这种可能性转变为工作流。这种聚焦不仅解决了“技术先进但商业价值模糊”的产业痛点，更在特定场景中催生出数据认知积累、学习时间压缩和搜索空间扩展三大认知变革。最终，场景价值的持续释放推动行业大模型知识体系进入自增强循环，从而有效降低其受限于领先企业的停滞可能性。

在数据认知积累方面，行业大模型在某些特定场景中展现出超人类的知识创造优势，可称为超人类知识。其中，具有代表性的是棋类领域，李世石和Alpha Go著名的“37手棋”说明了超人类知识的存在，Alpha Zero更是只在了解国际象棋游戏规则的基础上就创造了超人类知识。大量实例表明，当人类给AI提供一个业务场景范围和相关特定知识时，AI可能会产生出乎意料的创新方案。在学习时间压缩方面，行业大模型重构了企业知识转化的方式，将传统依赖人际传递的隐性知识快速转化为可复用的显性知识。这一点在工业制造场景的判别式AI开发中尤为凸显，例如美的集团开发的声纹检测算法将老师傅几十年“知道但说不出”的设备判别经验量化为可计算的参数关系，突破了既有知识学习和积累的效率瓶颈。在搜索空间扩展方面，行业大模型能够将杂乱无章、参差不齐的知识信息进行高质量的整合，并基于与各类人员的交互来扩展企业知识创造的搜索空间。如，医药行业中的药物研发模型就是典型代表之一，企业可以借助其对数据强大的分析和推理能力，扩展知识库有待补充的空白区域，挖掘现有各个知识点的相互关联。

3.以溢出效应为关键目标的知识交互迭代，促使行业大模型突破组织边界，形成开放的知识交互生态，实现从企业知识创造到行业知识积累的演进。行业大模型产生生态知识溢出效应的过程，也是将企业专属知识资产转化为行业公共基础设施的过程。在此过程中，行业大模型既形成了不断更新的知识交互迭代，也产生了广泛的行业知识溢出效应，具体通过多用户反馈提炼新方案、多主体合作开发新场景和跨行业交互拓展新价值三个维度实现。

首先，基于多用户反馈提炼新方案，是行业大模型收集各领域问题并提炼相应方案的主要来源。行业大模型如果仅依托领先企业必然会存在大量的知识空白，因此，需要在生态伙伴的使用中根据各类用户反馈的问题提炼新的解决方案，从而保持与时俱进的应用智慧。其次，基于多主体合作开发新场景，是行业大模型衍生各类场景应用的主要来源。行业大模型如果仅依托领先企业必然会存在高度的场景局限，因此，需要行业生态系统中的各类企业都参与应用，不断丰富应用场景，并在多主体合作中开发出新的场景，从而推动行业大模型的知识迭代和扩展。最后，基于跨行业交互拓展新价值，是行业大模型跨界产生多维价值的主要来源。当不同行业的知识在统一架构下进行交互时，行业大模型能够展现超预期的创新潜力。这种跨界知识重组不仅能够填补单一行业的认知空白，还能创造全新的商业机会，从而更好地适应数字经济时代行业边界重塑的市场环境。以佳都科技为例，其开发的“知行交通大模型”在多个城市的地铁运营中落地应用。这一模型通过实时采集站务员、乘客、设备维护人员等不同人群对闸机误判、客流预测偏差等各类运营问题的反馈，形成“问题—分析—优化”的方案闭环。同时，通过与各地区轨道交通企业的广泛合作，佳都科技发现运维场景是行业大模型可以发挥作用的重要领域，由此衍生出“佳易维”运维智能体，在智能体的开发过程中又促进了行业大模型关于运维场景的诸多隐性知识转化。此外，这一模型还与城市应急、能源管理、安全治理等不同行业知识交互融合，拓展城市交通数据与知识的多维价值。

综上所述，本文通过分析行业大模型从企业知识创造到行业知识积累的内生发展过程，提炼出“聚合—深化—迭代”的三阶段发展框架。首先，行业大模型的构建依赖领先企业基于通用大模型、专业算法和专家判断的三层机制，实现知识的集中聚合；其次，以场景价值为牵引的知识重点深化通过数据认知积累、学习时间压缩和搜索空间扩展三大认知变革，实现从技术储备到商业价值的质变飞跃；最后，行业大模型突破企业边界，从多用户反馈、多主体合作和跨行业交互三个维度形成开放的知识生态，实现行业知识的交互迭代。这一框架不仅揭示了行业大模型发展的内在规律，也为领先企业引领大量中小企业实现行业的智能化转型升级提供了实践路径。

当前，行业大模型作为培育新质生产力的核心引擎，在助力行业知识积累、推动产业转型升级中发挥着越来越重要的作用。因此，各级政府需要采取多方位的推进策略，强化领先企业的带动作用，扶持中小企业的创新发展，聚焦特色产业的差异建设，以有效推动行业大模型的发展。

（一）鼓励领先企业牵头开发行业大模型，搭建多主体协同与创新平台

第一，强化领先企业的引领地位，提升其持续开发行业大模型的动力。例如，官方机构或权威行业协会可设立“行业大模型领军者”评估体系，对通过评估的企业给予表彰和认证。这一机制不仅有助于筛选出参与智能创新标准制定的企业，还能通过无形资产的加持，激励企业攻克开发难题。同时，通过提升领先企业的曝光度，增加其市场估值和合作伙伴数量，形成对多维价值的预期，进一步吸引更多领先企业投入行业大模型的开发。

第二，搭建产学研协同平台，加速行业大模型的前沿技术应用。以发展行业大模型为核心目标的产学研协同平台，应重点聚焦三个方面：技术对接中心，负责匹配企业需求与科研供给；联合实验室，承担核心技术攻关任务；成果转化基金，提供商业化支持。基于此，协同平台在推动行业大模型发展过程中，要逐渐形成“工业场景定义问题、科学研究突破瓶颈、产业转化创造价值”的良性循环，以实际业务需求驱动知识积累与验证，以前沿科学成果驱动业务创新，实现技术应用的有效衔接。

第三，设立创新扩散平台，促进行业大模型的生态价值溢出。创新扩散平台可以通过垂直行业大模型创新中心、自发性行业交流平台、众包式行业创新社区等形式实现，重点提供三类服务：技术路演服务，举办行业大模型解决方案对接会，推动技术展示与需求对接；知识共享服务，建立开源模块交易市场，支持企业有偿共享非核心算法；标准共建服务，组织跨企业工作组，联合制定适配智能化的行业规范。此外，政府还可鼓励领先企业开源部分知识图谱，缩短行业学习周期，加速创新扩散。

（二）扶持中小企业参与行业大模型建设，发挥其在行业大模型发展中的价值

第一，打造生态协同网络，释放长尾场景价值。长尾场景价值的挖掘与释放重点在于开发行业大模型的“知识需求—数据共享”智能匹配系统。领先企业需要通过行业大模型识别知识盲区，向适配区域的中小企业发起定向数据采集任务。任务完成后，基于评价机制为中小企业提供行业大模型的增值服务。例如，行业大模型可结合地域覆盖性、场景完备性、时效差异性等维度，定期生成场景知识缺口分析报告，并通过多目标优化算法匹配知识需求与中小企业能力。

第二，构建普惠接入机制，降低参与门槛。重点可从以下三个方面考虑：一是分层共享模式，领先企业可提供“基础能力开放 + 增值服务定制”的梯度服务体系，让中小企业先用起来，为其提供一定的业务创新探索空间；二是成本补贴方案，根据中小企业的知识贡献程度，领先企业可提供免费 API 调用额度或折扣算力方案，减轻其算力负担；三是轻量化部署支持，领先企业可开发边缘计算适配技术，支持中小企业通过普通服务器实现本地化部署，降低硬件投入门槛。

第三，设计多维激励机制，激发创新活力。中小企业由于资源有限，往往难以承担行业大模型的开发任务，但凭借其灵活性和多样性，可创造众多利基市场的业务创新，开发具有复用价值的轻量化AI应用方案，这些方案对行业大模型的深度和广度发展至关重要。重点可采取以下机制：知识共享机制，将中小企业贡献的方案纳入行业大模型，推广至其他企业进行应用及开发，并通过知识共享，帮助中小企业提升智能化能力；创新促进机制，如通过“数据信托+沙盒监管”机制，降低中小企业数据泄露的风险；通过“税收优惠+信贷支持”机制，降低中小企业参与创新的成本；价值共创机制，通过显性化知识价值，让贡献知识的中小企业既能获得相关收益，还能参与产业智能化升级的进程。

（三）结合区域重点行业差异化建设行业大模型，推动转型升级

行业大模型的发展需立足区域产业禀赋，通过差异化路径实现技术突破与产业升级的深度融合。其核心生命力不在于“大而全”，而在于“深且准”，因此，需将区域产业独特性作为大模型的关键差异。不同区域应基于本地产业结构的特征，聚焦最具竞争优势的细分领域，构建垂类大模型技术体系。这种定位既能充分发挥区域产业集群的数据积累优势，又能精准解决特定产业转型升级中的关键痛点，实现技术供给与产业需求的高效匹配。例如，长三角地区可聚焦高端装备制造，开发预测性维护大模型；珠三角地区可依托智能家居产业集群，构建针对智能家居的大模型。通过差异化布局，实现技术突破与产业升级的双重优势。

同时，区域重点行业是行业大模型迈向规模经济的最小可行单元。这些行业兼具产业规模优势、场景密度优势和数据汇聚优势，为大模型从技术可行迈向经济可行提供了天然试验场。通过重点行业的应用，可进一步形成以下优势：产业配套扩散，在区域重点行业率先突破的大模型，可沿产业链向上下游配套企业渗透，带动产业链整体智能化水平提升；数据资产沉淀，通过区域公共数据与行业数据的融合，可沉淀高复用的数据资产，为模型迭代提供高质量数据；人才生态反哺，行业大模型训练、部署、运维过程中培育的AI技术及应用人才可反哺区域创新创业生态，形成“技术应用—人才培育—产业发展”的良性循环。

（本文原载于《经济纵横》2026年第1期，编发时有删减）

初审：刘维刚

复审：金光敏

终审：李琪