日前,工业和信息化部会同国家发展改革委、教育部、财政部、人力资源社会保障部、国务院国资委、市场监管总局、国家国防科工局等八部门,联合印发《产业基础能力提升“十五五”规划》,全面部署未来五年产业基础高级化建设任务。文件里和企业数字化关系最紧的一条是:加强产业基础领域通用大模型和行业大模型研发布局,实施工业数据筑基行动,培育数据合作联合体。
《经济日报》评论点出了一个现实矛盾:伴随人工智能迅速发展,行业大模型成为驱动各行各业数字化转型的重要引擎;但行业大模型落地应用呈现高投入、长周期特点,形成了较高的资金与技术门槛。这正是多数传统企业面对 AI 时的真实处境——知道有用,但自己建不起、养不起。八部门规划给出的解法,不是让每家企业都去训大模型,而是从“产业基础”层面把通用大模型、行业大模型的供给先做厚,再让企业站在现成的底座上做微调和应用。
事实上多地已在落子:广东印发《推进服务业扩能提质实施方案》,提出大力发展通用大模型和行业专用大模型,推动 AI 编程、数字营销、游戏文娱等业务;上海《国家数字经济创新发展试验区(上海)实施方案》明确支持研发行业垂类大模型,培育数据要素和人工智能驱动的服务业新模式。政策方向高度一致——行业大模型是国家队在搭台,企业是上台唱戏的人。
| 规划动作 | 在解决什么痛点 | 中小企业怎么借力 |
|---|---|---|
| 布局通用+行业大模型 | 自建大模型成本高、门槛高 | 直接用现成行业模型,只喂自己的数据做微调 |
| 实施工业数据筑基行动 | 企业数据散、乱、不可用 | 借国家标准把数据理成模型能吃的形式 |
| 培育数据合作联合体 | 单家企业数据量不够、质量不齐 | 加入联合体,用行业共建的数据资产 |
规划提出“培育数据合作联合体”,这比单纯“建数据集”往前走了一步:过去企业各自为战,数据在自家库里睡大觉;联合体意味着同行业的企业可以在合规框架下共建、共享、共训——既解决单家企业数据量不足的问题,也摊薄了数据治理的成本。结合国家数据局此前推进的“十大行业数据攻坚”“行业数据创新联合体”,一条清晰的路径正在成形:行业数据→联合体共建→行业大模型→企业微调应用。
第一步,别急着训模型,先盘数据。行业大模型供给在变厚,真正的瓶颈在“你的数据接不接得上”。第二步,找本行业的联合体或攻坚试点。十大行业攻坚、行业数据创新联合体都在开放参与,工业制造企业优先。第三步,用“模型+自有数据微调”代替“自建模型”。这是性价比最高的路径,也最符合规划导向。