黄锋，AI竞争焦点转向懂行——深耕垂直细分行业成关键

黄锋认为，AI竞争的焦点将逐渐转向“懂行”深耕垂直细分行业，随着AI技术的不断发展和应用，各行业对AI技术的需求也在不断增加，只有深入理解行业特点，才能开发出符合行业需求的AI解决方案，未来的AI竞争将更加注重在垂直细分领域的专业性和深度，只有掌握了行业知识并不断创新，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

黄锋：AI竞争焦点必将转向“懂行” 深耕垂直细分行业。在新一轮全球科技革命与产业变革浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的深度和广度重塑生产方式与产业生态，成为驱动新型工业化、培育新质生产力的核心引擎。近日，《中国电子报》常务副总编辑连晓东与中国电子云高级副总裁黄锋围绕影响AI落地的关键要素、行业应用逻辑、技术发展趋势、产业机遇与挑战等热门话题进行了深度对话。

国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，支持企业在重点场景应用通用大模型、行业大模型和智能体。工业和信息化部也在积极研究出台“AI+制造”专项行动实施方案，部署重点行业、重点环节、重点领域智能化转型任务。这些政策文件的推出，标志着AI在国家层面战略地位的质变，不仅优化效率，更成为驱动国家整体现代化发展的核心基础设施和关键生产力。这促使各行各业拥抱AI的速度不断加快。对于像中国电子云这样的技术服务商而言，这是一个重大利好。面对这一历史性机遇，他们肩负着央企在国民经济发展中的使命，勇当“人工智能+”行动的排头兵和主力军。

从产业趋势来看，目前业界的关注焦点已经从技术突破转向产业落地。AI在传统行业中落地的关键要素在于数据。智能化的基础是数字化，行业头部企业的数字化水平普遍较高，但如何将这些数据有效利用，并真正提升生产经营水平，是一个共同面临的问题。以智能体为例，其落地面临两个关键制约点：一是模型能力，包括感知、思考、规划、执行等核心能力；二是知识库，打造高质量的行业知识库同样至关重要。

选择能够显著降本增效或创造新价值的应用场景，精准匹配业务痛点也非常重要。例如，在医疗领域的辅助诊断场景中，北京安贞医院与中国电子云联合研发的中西医结合高血压诊疗大模型，基于大量回顾性医学数据，通过训练、测试、调优，形成涵盖个体化诊疗和全病程健康管理的专病智能体。这种合作模式有助于将大城市高水平医生的经验分享给小城市基层医院的医生，推动优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局。

此外，还需建立反馈循环机制，持续收集反馈、迭代新数据，不断优化AI模型，从而产生更优结果和更有价值的数据，构建“专业数据—垂直模型—场景理解”的飞轮闭环。针对垂直行业、细分场景的模型更受欢迎。中国电子云正在做模型落地的“最后一公里”，即结合行业和企业的实际需求对模型进行调优，在保证效果的同时控制企业投入成本。

中国电子云的全链路AI解决方案命名为“新星”，寓意引领国家关键行业数智化转型。其核心优势主要体现在四个方面：一是“懂业务”，深刻理解客户业务逻辑、数据特性和安全合规要求；二是“安全”，在模型输入输出、敏感词干预、权限控制等方面建立了较强的技术优势；三是“本土化”，通过与沐曦等本土芯片厂商展开深度合作，完成昇腾、沐曦、海光等主流国产GPU的深度适配；四是“服务”，提供从咨询规划、方案设计到最终交付的“贴身服务”。

“新星”解决方案强调以场景应用为牵引，重点服务科研、央企、政务等关键行业。这些行业市场空间大、数字化水平高、智能化升级需求迫切。在AI落地过程中，一些共性痛点包括多源异构数据整合困难、高质量标注数据稀缺、不能将AI看作孤立工具而需融入工作流程、复合型人才匮乏等。通过与客户共创、互相培训的方式实现能力提升。

未来3～5年，AI技术发展的主要趋势是Agent（智能体）。智能体像人一样拥有“大脑”（即模型）、会使用工具、具备知识库，能够实现感知、规划、决策、执行的完整闭环。当前更现实的是基于工作流编排的智能体，在限定场景和模板化流程中落地。未来布局将从“以应用为中心”转向“以智能体为中心”，竞争焦点不再是某个单点功能的优劣，而是在完成端到端业务流程中的不可或缺性。技术上需深耕关键行业的垂直领域，打造在特定领域“最懂行”的模型能力。

在挑战层面，企业客户将视AI为成熟工具，要求其稳定、可靠，并能无缝集成到核心业务流程中。中国电子云的产品需满足更高要求，确保AI应用的有效性，并在竞品中脱颖而出。此外，还需考虑合规、安全与伦理风险，特别是在金融、医疗等高风险领域，产品必须能解释其决策过程，否则无法追溯审计。

中国AI产业要在全球竞争中形成持续竞争力，需在基础理论与算法创新、算力、人才、数据等方面补齐短板。政府营造包容审慎的政策环境，企业聚焦高价值场景落地，高校加强基础研究与交叉人才培养，投资机构提供耐心资本支持长期创新。