大型模型正在从理论转向实践。
解决安全、成本和可用性、抓住创新机会、规避行业风险是推动大模型落地的首要任务。
8月9日，360集团在第十一届ISC互联网安全大会上发布了国内首个可交付的安全行业模型——“安全模型”。
据称，其目前的安全攻防判断准确率已达到96%以上。
据介绍，在私有化部署过程中，大安全模型将匹配“企业安全智控系统”，利用智能中央调度模型、知识库、专用插件，结合企业私域数据，实现安全问答、安全专家两大运营形式用于协助企业安全运营。
目前这些已经在内部和我们自己的产品中实现了。
首席科学家集团、数字安全事业群CTO潘剑锋表示：“大安全模型已经在内部和自有产品中落地，可以交付给市场和用户，帮助他们真正提高安全运营效率”。
活动现场，我们与8家企业达成大型模型战略应用合作协议。
智脑与奇富科技、英博数码、书印网、好米科技、黑马、神州融安、出门问问、华税等8家企业签署合作协议，深入推行智脑模式。
金融、汽摩、工业、税务等行业共同打造企业级大型模型解决方案。
据了解，其已牵头成立GPT产业联盟，并将通过API向合作伙伴开放模型能力。
面对数字化浪潮，大车型成为推动企业转型的新引擎。
但直接应用通用模型很难释放商业价值，数据安全、专业知识、成本控制仍然是应用问题。
解决这些“痛点”，实现大模型的定制和优化，将迎来知识服务的数字化新时代。
同时，行业还需要建立共同发展的生态系统。
通过构建企业知识库、微调行业模型、应用场景等技术手段，大模型在政务、制造、金融科技等重点领域实现了系统布局，实现了从通用模型到定制化解决方案的转变，为客户提供定制化解决方案。
企业数字化平台。
可复制的方法论和路径，体现了技术、应用、商业各方协同创新落地大模型的需要，汇集各方资源优势，共享科研成果，形成开放良性的产业生态系统。
解决企业使用大模型的痛点。
面对企业数字化转型的新机遇，大车型成为重要的技术驱动力。
该集团副总裁彭辉表示，在中国环境下，大机型不会出现单一垄断，企业级应用场景才是最大的机会所在。
一方面，要服务国家工业数字化发展战略，以提高政府和企业效率为导向，通过企业层面的模式创新激发增长动能。
另一方面，也要防止大模型成为集中力量，而是通过企业定制模型的灵活应用，让其“入千行”，真正释放数字红利。
大模型在企业级场景的应用目前面临着诸多挑战。
业内人士指出，目前大模型在企业级场景的应用在垂直专业、安全合规、使用成本、知识确权等方面存在明显的短板和痛点。
解决这些问题是企业级应用的首要任务。
具体来说，公共大模型难以满足企业级应用对行业专业知识的需求，也难以保证企业内部数据的保护。
此外，直接使用千亿参数的大型模型的高昂成本也成为企业应用的障碍。
大型模型的“错觉”问题也让企业用户很难相信其生成的内容的可靠性。
快速迭代的企业数据也很难通过公共模型即时更新。
如何保证知识产权是企业核心知识训练的模型的关键。
针对以上痛点，行业领先企业已经在积极探索解决方案。
例如，其打造的企业级大模型产品体系，通过定制垂直模型，以及围绕模型的知识库和安全监控模块，形成了针对企业场景的大模型解决方案。
这可以帮助客户实现业务需求的精准满足。
企业级大模型可以通过行业领域的细致培训，解决公共模型专业知识的缺乏。
知识库建设还使得模型能够“理解”公司内部的业务流程和数据。
通过内容检测和迭代更新，可以保证模型生成的可靠性，并可以随着企业数据实时演化。
与直接使用庞大的公共模型相比，中小企业模型降低了应用门槛。
私有化部署还确保了核心知识的所有权。
可以预见，针对企业实际场景的定制和优化将是大模型落地的关键。
只有解决安全、合规、成本控制等问题，大模型才能真正成为企业数字化新的增长引擎。
业界期待更多案例的出现，解决应用中存在的各种“痛点”，释放大模型的产业价值。
系统产业化和企业级市场布局永远不会靠单打独斗。
除了做好产品，建立互利共赢的合作生态是当前争夺大模型空间的关键。
在研发大模型的同时，我们还积极寻找各界合作伙伴，推动大模型在政府服务、制造业、中小企业等重点领域的产业应用。
在政务服务领域，我们与知名的中国税务集团作为合作伙伴，针对税务等复杂的政府场景定制模型，辅助决策。
具体来说，它提供了基础模型、算力支持、基础数据等技术优势。
中税集团提供税务领域法规、案例等专业数据，双方将共同训练税务行业标准大模型。
未来，他们将通过样本优化、算法优化、训练优化等技术手段，优化模型在注册税务师考试等行业标准上的表现。
未来，该模型可应用于智能咨询、智能风控、自动计税、智能培训等税务行业场景，提高行业效率。
在制造领域，我们与工业互联网领域的领军企业胡米科技达成战略合作。
双方共同发布工业互联网数字安全解决方案。
未来，双方将强强联手，发挥各自专业优势，建立基于行业场景的一体化安全运营。
服务平台，打造以安全运营服务为核心的集中式、平台化、服务化的工业互联网安全解决方案；同时，双方将共同打造办公信息网、生产管理网、工业生产网三大工业互联网平台和数字安全一体化生态系统，有效避免生产停工、数据泄露、业务受损、办公文档丢失等问题。
以及因勒索而产生的数据，全面助力工业企业数字化转型。
在助力中小企业数字化方面，我们将利用创业黑马的社区优势和生态资源，实现简单、贴近中小企业实际痛点的场景化解决方案。
规模企业。
此外，还与出门问问达成合作，涵盖技术能力、商业化、生态等不同领域。
出门问问将把出门问问的模型能力融入到自己的通用大模型中，提升模型的性能；出门问问还可以利用其业务场景和客户资源来推动该模式的落地。
商业化方面，出门问问的AI工具和产品将在AI商店上架，利用用户基础进行流量变现。
在研发方面，双方在大型模型技术研发和培训方面开展了深入合作，包括数据交换、技术交流、授权使用等，共同打造中国自主大型模型楷模。
生态建设方面，GPT产业联盟正在启动，出门问问作为发起单位加入。
双方将聚合生态资源，探索大模型的产业应用，推动产业数字化转型。
推动生态合作的目标是在大车型领域形成更加系统的产业布局。
在将模型能力转化为实际解决方案的技术实现方面，采用了以下多种技术手段和方法：为通用语言模型和核心算法提供技术支撑，作为基础能力输出；构建包括政策、程序、文件等在内的结构化知识地图，以知识提升专业性；利用行业数据和反馈对定制模型进行微调，提高适应性；采用低代码等方式场景化应用模型能力，输出GUI工具和CUI数字人解决方案；整合产学研机构资源，推动大模型技术不断进步。
重点行业的工业化实践为大模式的落地提供了可复制的技术和实施路径。
这些实践也将帮助更多企业利用大模型加速数字化进程，获得增长动力。
从概念赛道到行业共赢系列 当前，大模型正处于快速演进阶段，竞争焦点正从模型技术的概念竞争转向应用场景拓展和商业化实践。
行业各方也在积极探索可持续的技术和业务发展路径。
彭辉在演讲中提到，中国在ToB大机型市场的发展与美国不同。
公有云在美国发展迅速，但在中国，数据所有权和服务器位置问题限制了相关模型的广泛应用。
大车型不会在中国形成垄断，不会只有3-5个大车型。
大机型将无处不在，关键发展机会在企业市场。
集团副总裁彭辉致辞。
如今，数字化已成为中国的核心发展战略。
工业数字化将是一个巨大的去中心化增量市场。
因此，我们要抓住战略机遇，发展面向产业赋能的大模式。
锚定企业级市场，摆脱大机型只能作为中心化平台的观念，更具体地提高各方的生产力和生产效率。
在活动当天的圆桌论坛上，多位业内专家也对大模型技术的发展前景和产业化路径进行了深入讨论：大模型在文本生成、问答等方面展现出了强大的能力……，而作为企业数字化转型的新驱动力，大模型可以彻底改变多种场景。
但直接应用通用的预训练模型很难实现商业价值，必须深度定制。
同时，还需要解决数据隔离、计算成本、商业变现等诸多问题。
圆桌对话 不同的行业和应用场景对大模型提出了个性化需求，“一刀切”的通用模型已经无法满足。
构建企业知识库并利用行业数据对模型进行微调是关键的一步，但这需要大量的数据工程成本投入。
同时，计算能力、向量数据库等基础设施还比较薄弱，这也限制了模型的规模和并发能力。
当前的大模型应用仍然存在数据治理不足、知识孤岛严重等问题。
这就需要业界形成开放、共享的共识，构建针对特定行业和企业的私有化模式。
同时，要持续完善向量数据库、专用芯片等数字基础设施，有效对接基础研究和产业需求。
核心关键数据的归属和保密问题也影响模型训练的质量。
构建特定行业和企业的私有化模式是当前的重要选择。
另外，直接面向C端的模式很容易被龙头企业垄断。
真正能够持续释放创新活力的是基于提升企业效率的B端服务。
大模型要真正赋能实体经济，就必须在数据安全和业务发展之间找到平衡点，提供真正可落地的解决方案。
展望未来，大模型技术的安全性、可解释性、易用性等综合指标将成为竞争的关键。
数据和算力是基础资源，其治理和可持续供给能力将直接影响产业发展节奏。
目前，矢量数据库、专用芯片等基础设施建设还比较薄弱。
完善数字基础设施，实现基础科学研究与产业应用的有效衔接，需要技术、产学研、政府部门的共同努力。