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公开数据显示，截至目前，我国完成备案并上线、能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个，注册用户数超6亿。其中，行业大模型占比近70％。从类型看，教育、金融、办公、政务、医疗是大模型重点应用领域。

颜亮说，过去两年，各大厂商拼的是大模型的各种参数；而今年，拼的是行业大模型的落地应用，是大模型赋能千行百业的能力。

今年4月，腾讯发布汽车行业大模型“全域智能”方案，提供从模型、算力、人工智能工程平台到人工智能应用的全栈大模型能力底座；同月，浪潮云发布海若大模型业务战略，精准锚定政务、交通、应急、制造、医疗和农业六大领域，加快推动海若大模型在100个城市落地……

业界普遍认为，行业大模型是“人工智能+”场景落地的“最后一公里”。

在国际数据公司（IDC）中国研究总监卢言霞看来，行业大模型驱动人工智能深入产业。通用大模型与行业大模型将共同推动中国生成式人工智能发展。她认为，应借助大模型东风，重构数据平台基座，让数据要素与智能技术成为人工智能发展的双轮驱动因素。

“行业大模型的竞争还处于‘开球’阶段，刚刚起步。这个时候大家都在做各种尝试，难免会走些弯路，但这是行业发展的必经之路。”颜亮认为，当前正是产业链转型关键期。建设面向数据的基础设施是行业大模型更好落地的关键和前提，而组织的智能化将成为未来竞争的方向。

面对行业大模型带来的变革，浪潮云在此次大会上提出“有云处皆智能”的全新品牌标语。颜亮解释说：“浪潮云深入理解客户需求，量身定制解决方案，确保每一朵‘云’都能精准对接，释放最大智能效能。”同时，浪潮云还注重生态化运营，通过多中心、场景化、生态化的智慧运营模式，为各类业务场景提供定制化智慧支持，助力客户在数字化转型的浪潮中稳健前行。

为加快数据空间技术在各行业的推广和应用覆盖，完善相关应用技术、标准和规范，有效支撑我国数据要素市场化配置，国家信息中心联合浪潮云等单位在会上发布《数据空间关键技术研究报告》。该报告对数据空间的建设模式、服务模式、运营模式等方面展开研究，分析数据空间的信任体系、数据互操作、流通控制、分布式架构等关键技术路线，总结数据空间面临的主要挑战和未来发展建议，为有关单位和行业提供参考。

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