大模型落地应用：难点分析与破局之道
大模型技术爆发，但应用场景的规模化落地仍是行业焦点。当前'百模大战'背景下，如何走好大模型落地的'最后一公里'，成为业内外探讨的核心议题。随着各家大模型全面降价甚至免费调用，竞争重心已从单纯卷模型转向卷生态、拼获客与应用实效。
大模型重构科研生产关系
当前正处于 AI 为科研带来重构生产力和生产关系的关键时期。科学智能（AI for Science）作为一种新的科学研究范式已在学术界达成共识。新技术的赋能显著提升了科研效率，促进了原始创新。
在电化学领域，新能源储能电站的安全问题是产业化的关键。面向电化学的 AI 技术能更好地检测、把控以及反馈和控制参数采集与处理。传统人工处理方式耗时以'天'计算，而 AI 可在几小时甚至几分钟内完成海量数据的分析，形成闭环控制，有效提高安全性和效率。
蛋白质是生命活动的物质基础，其空间结构预测是分子生物学的核心难题。自然界中蛋白质折叠瞬息完成，但通过计算氨基酸相互作用预测折叠方式，穷尽所有构型所需时间可能超过宇宙年龄。基于深势科技发布的 Uni-Mol 分子构象大模型等工具，可实现分子生成、性质预测等多种通用能力。例如，虚拟动力学分子生成方法 VD-Gen 能直接在蛋白靶点空腔中生成具有高结合亲和力的分子。AI 蛋白质结构预测极大提升了人们对蛋白质的认知，帮助药物研发人员设计更有效的药物分子。
此外，AI 大模型对科研的助力正从地球迈向深空。在月球地质演化研究中，撞击坑识别是关键依据。目前月球上直径一公里以上的撞击坑数量已超 100 万个，完全依赖人工识别几乎无法实现。中国科学院地球化学研究所与阿里云联合发布的'月球科学多模态专业大模型'，基于通义系列模型构建，在月球撞击坑年代和形态判别上准确率已达到 80% 以上。该模型可调用通义视觉、多模态模型，从光谱、高程、重力等 17 种多模态数据中判定图像对应的模态类型，极大提高了科研效率。
科研大模型落地需理解底层科学规律
尽管 AI 大模型为科学研究带来了巨大价值，但在下游工业的科研大模型落地中，仍面临场景挑战。研发蛋白质生成大模型，除了算法、算力、数据等基础条件，还需要具备融合计算机、生物、物理等多学科的能力，熟识 AI、分子动力学、量子计算等多种方法。同时，团队需走出实验室，下沉至真实的产业环境，在需求、验证、落地上贴近真实产业需求。
让 AI 优先学会微观粒子宇宙的科学规律和数学分布，才能尝试解决微观世界的重要问题。已有的算法体系和模型体系所带来的是一个从原子开始真正重构世界的机会。从原子开始，软件、数据、表征到最终的制造环节，都将被重构。物理世界是由微观粒子构成，所关切的是微观层面的分子结构、蛋白质基因序列、分子模拟等，这些新模态在经典的大模型里并不能覆盖和处理。过去的大模型也还没有办法真正理解宇宙万物的底层科学规律。
需要让 AI 大模型理解微观粒子的宇宙，并尝试解决微观世界的问题，往往缺乏非常有效的数据，因为微观粒子世界是看不见摸不到的。AI for Science 正在开辟一条全新科研范式的道路，将人工智能与基础科学研究紧密结合，赋予 AI 以理解微观世界的能力。物理世界大模型、数字世界大模型、具身智能大模型这三大支柱构成了当今 AI 领域工作和创业的三大主赛道。AI for Science 则是 AI 的三大支柱之一，也是通往 AGI 的必由之路。
大模型赋能制造需深化融合应用
AI 大模型正逐渐渗透到制造业各环节，成为制造业通往智能化、柔性化和自动化的核心技术之一。政府层面正积极推动大模型在生产制造领域的具体应用和创新。工业和信息化部提出，推动人工智能在生产制造环节的广泛运用，强调'以人工智能和制造业深度融合为主线，布局通用大模型和行业大模型'。
在家电行业，注塑是生产洗衣机的重要工序，涉及温度、压力、成型周期等复杂工艺。卡奥斯 COSMOPlat 自主研发的天智工业大模型将注塑老师傅们的工业经验转化为可量化的数据和指标。通过注塑大模型与专家模型的合理适配，使注塑机整体能耗优化降低 6%-10%，生产节拍提升 5%-12%。该模型能够读懂工业语言、理解工业工艺及机理、生成工业执行指令及执行工业机械控制。
在汽车制造中，涂胶利用率、劳务成本、生产排产优化等是普遍痛点。生成式人工智能技术有助于自动进行焊接工序编排、总装工程编程，从而得出最优负荷均衡。大模型的分析能力可以对车辆生产进行全流程品质监控。在石油化工方面，催化裂化沉降器结焦智能预测技术解决了结焦问题，推动化工行业工业装置运行智能化。
不过，AI 大模型在制造层面的落地并非一帆风顺。制造类企业的数据量庞大且碎片化严重，导致数据难以被有效汇总和发挥价值。此外，大模型的算力成本、部署成本、试错成本较高，工业 AI 技术人才也尤为短缺。大模型在制造业企业落地应用，需要算法工程师、数据工程师以及企业一线管理者等多方共同努力，特别是要在数据收集及标注、模型微调及流程梳理优化等方面投入大量精力和时间成本。面对制造业企业复杂的供应链，借助 RPA 能够整合和优化数据资源、低成本的替代接口；借助大模型可以降低数据使用门槛，通过推理分解复杂的业务操作并且调度 RPA 自动完成业务操作。
大模型进终端推动 AI 规模化普及
如果说云端大模型展示了 AI 的强大技术能力，那端侧 AI 就是加速 AI 技术红利普及的载体。端侧 AI 通过将大模型赋能终端硬件，有望开启 AI 应用浪潮。OPPO、联想、小米、长虹等厂商纷纷布局，大模型进入端侧已然呈现加速态势。
把大模型装进小终端，前景无限，挑战并存。如何在较低传输量基础上让模型更智能，怎样在移动端提供独有的资源支持大模型运行，是大模型进入终端遇到的一大难题。合作是关键，一方面要做好大模型全自研，另外硬件厂商和模型算法厂商、操作系统等一系列生态技术厂商需要一起合作。智谱 AI 已与英特尔、高通等协作，让大模型跑在了 PC、手机、汽车等各类终端上。
