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垂直领域大模型的场景适配与落地实践（第5页）

没有好数据，AI再厉害也白搭，这是垂直大模型落地最基础的难题。

第二拦路虎：模型和行业需求“对不上茬”

有的垂直大模型看着能干活，但只是“表面功夫”，解决不了行业里的复杂问题，相当于“中看不中用”。

比如法律行业的大模型，能生成简单的劳动合同初稿，但遇到“跨境并购合同”这种复杂业务，就不行了——跨境并购涉及不同国家的法律、税务、股权分配，条款特别复杂，模型生成的合同初稿漏洞百出，律师还得从头改，和自己写没区别，根本没提高效率。

再比如教育行业的大模型，能给学生出数学题、改作文，但遇到“个性化辅导”——比如学生数学的“几何证明题”总是错，模型不知道该从哪里教起，只能笼统地讲知识点，没法针对学生的薄弱环节辅导，对学生的帮助有限。

这种“适配深度不足”的问题，让很多企业觉得“用不用AI没区别”，不愿意投入。

第三拦路虎：落地成本“太高，中小企业扛不住”

想把垂直大模型落地，得花钱做数据处理、买算力、请技术团队，一套下来成本超百万元，很多中小企业根本承受不起。

比如一家小工厂想搞个设备故障预测的大模型，首先得花钱把分散的设备数据整合起来，可能需要买数据采集设备、做系统对接，这就要几十万；然后得请技术团队做模型微调，给AI喂数据、调参数，又要几十万；最后还得买算力，让模型能实时运行，每年的算力费用也要几万到几十万。

中小企业的利润本来就薄，一下子拿出百万元搞AI，风险太高——万一落地后效果不好，钱就白花了，所以很多中小企业宁愿继续用老办法，也不愿轻易尝试垂直大模型。这就导致垂直大模型虽然在大企业里用得不错，但很难渗透到中小企业，没法真正惠及整个行业。

四、破局之路：怎么解决这些难题，让垂直大模型“走得更远”？

面对这三大拦路虎，行业里的人也没闲着，一直在想办法解决，目前已经探索出了几条靠谱的路径，从数据、技术、成本三个方面下手，让垂直大模型更容易落地。

（一）数据层面：政府牵头搭“共享平台”，让数据“可用不可见”

既然企业自己整合数据难、共享数据怕违规，那政府就来当“中间人”，搭建“行业数据共享平台”，把分散的数据整合起来，还能保证数据安全。

比如某省专门搞了个工业数据平台，把省内500家企业的生产数据（比如设备运行数据、质量检测数据）都整合到平台上。但这些数据不是直接给企业用，而是通过“数据脱敏+安全计算”的方式处理——企业要训练大模型，不用拿到原始数据，而是在平台上“远程调用”数据进行训练，数据始终留在平台里，不会泄露。

举个例子，一家小工厂想训练设备故障预测模型，以前没数据，现在可以在这个平台上调用其他同类工厂的设备数据（已经脱敏，看不到具体工厂名称、地址），不用自己收集数据，也不用怕违规。这样一来，中小企业也能有足够的数据训练大模型，解决了“没饭吃”的问题。

医疗领域也在这么做，有的城市搭建了“区域医疗数据平台”，把市内多家医院的病历、影像数据整合起来，脱敏后供医院和科技公司研发医疗大模型。比如某医院想做肺部结节诊断模型，以前只有自己医院的几千份数据，现在能在平台上调用其他医院的几万份数据，模型准确率一下子就提上去了。

（二）技术层面：企业出“全流程解决方案”，把技术门槛“降下来”