长沙晚报掌上长沙2月25日讯 据湖南日报消息 今年春节期间，DeepSeek—R1大模型凭借强大的性能、较低的训练成本火了。

　　大模型是人工智能时代的重要里程碑。湖南也在积极发力——打造80个左右特色化行业大模型。

　　这基于何种考量？还有哪些短板亟待补足？近日，记者就此进行了采访。

行业大模型成为另一个赛道

　　DeepSeek—R1大模型带领通用大模型再一次出圈。

　　早在DeepSeek入局前，我国通用大模型应用已仿若春笋，代表产品包括百度旗下的文心一言、腾讯元宝、阿里巴巴的通义、字节跳动的豆包等。

　　通用大模型因其广泛的适用性，不受特定领域限制，正“飞入寻常百姓家”。

　　湖南如何发力大模型市场？

　　2月17日，省工业和信息化厅召开DeepSeek专题研讨会。提出要以DeepSeek等通用大模型为基座，在智能制造、“文化+科技”等湖南特色产业领域培育一批高水平行业级大模型，打造一批AI大模型典型应用场景，构建“通用大模型—行业子模型—场景微应用”的应用体系。

　　规划一脉相承。

　　“2024年湖南人工智能大模型技术应用项目建设计划”确定，建设21款大模型。它们均在特定行业扎根，涉及工业设计、智慧交通、音视频等。

　　2月23日，《湖南省绿色智能计算产业高质量发展规划（2025—2030年）》印发，明确到2030年，打造80个左右特色化行业大模型。

　　“训练通用大模型，成本非常高。在国内，仅有少数几家企业拥有训练通用大模型所需万张GPU（图形处理器）资源的条件。”湖南大学机器人学院教授、博士生导师吴迪告诉记者。

　　“而在垂直领域，千行百业正等待积累更多高质量行业数据，无缝对接行业现有软件系统，在关键场景中实现低容错率的行业大模型赋能。”吴迪解释，湖南选择的是大模型发展的另一个赛道——行业大模型，向场景化、应用化、专业化、垂直化方向发展。

DeepSeek的发展，也让行业大模型竞争加剧

　　智慧眼科技股份有限公司参加了2月17日的研讨会。

　　该公司推出的砭石大模型主攻医疗，在“湘医保”小程序上，为用户提供智能医保政策解答；在各大中医院，帮助医生完成症候推荐、面诊舌诊、治疗方案推荐等多样化任务。

　　智慧眼算法研究员李文昊告诉记者，DeepSeek的开源给行业提供了非常有借鉴意义的技术方案，让行业大模型开发者得以掌握高效且低成本的算法，并应用到自己所处的领域上。

　　“这是加速行业创新的起点，也是加剧行业大模型竞争的赛点。”李文昊说。

　　为在此轮竞争中锻造核心竞争力，智慧眼将打造更具性能优势和行业适配性的AI产品；在砭石大模型中融合更多医疗数据要素，丰富医疗健康服务场景应用。同时，公司将深化与产业链上下游合作，通过场景化解决方案，为客户提供更具价值的服务。

　　“行业大模型的竞争力，取决于对行业本质的理解深度。”吴迪参与了我国首个音视频大模型“天幕”的开发工作。

　　在吴迪看来，湖南的行业大模型研发机构，应加速与头部企业、行业协会合作，精准获取行业数据，深度嵌入业务场景，为传统企业的难点提供人工智能解决方案，并加快大模型应用的推广与落地，反哺大模型建设。

　　对湖南传统优势行业、单项冠军企业来说，则可加强与大模型研发机构的合作，从与企业核心竞争力直接相关的场景入手，开发大模型，使企业积累的专家经验规则化，并通过数据脱敏、私有数据，打造“安全可控”的环境。

算力、场景、人才需重点突破

　　“积极推进绿色智能计算，打造软硬一体的国产智算终端。”湖南省人工智能协会会长、湖南超能机器人技术有限公司创始人肖湘江在谈及算力时说。

　　算力是训练大模型的核心资源。目前，我省智能算力规模占总算力比重低于全国平均水平，须通过强化智能算力供给、优化算力资源调度机制等，构建与行业大模型发展相匹配的新型算力基础设施。

　　培育行业大模型生态、深化产学研合作，也成为受访者共同提及的突破目标。

　　场景是行业大模型价值创造与转化的核心载体。我省制造业，以及医疗、教育、文旅、交通等领域，人工智能渗透率低，须围绕我省优势产业，通过搭建场景数据共享中台、创建需求智能转化平台等举措，提升行业大模型的场景渗透率、价值转化效率。

　　人才是驱动大模型发展的核心，行业、地区对人才的争夺白热化。吴迪等专家认为，应推动省内有条件的高校开展“人工智能+”学科交叉试点改革，将“青年友好”做深做实，并瞄准国际上相关初创项目，在技术研发初期开展合作。

　　2月，备受瞩目的《湖南省促进绿色智能计算产业高质量发展若干政策措施》《湖南省绿色智能计算产业高质量发展规划（2025—2030年）》相继印发，对夯实算力基础、丰富应用场景、引育产业人才等提出一揽子政策。

　　大模型赋能千行百业的广阔前景，值得憧憬。

　　吴迪提出，将各行业大模型，特别是面向我省专精特新企业的行业大模型发展好，待我省智算集群规模效应形成，能满足通用大模型所需的GPU算力要求时，还可将多个行业大模型进行集成，发展为通用大模型。