7月3日，由北京软件和信息服务业协会主办的产业互联网创新发展论坛在北京中关村举行。作为2024全球数字经济大会的重要组成部分，本次论坛聚焦“智荟标杆，筑基新质生产力”主题，共同探讨人工智能+和数据要素×驱动的产业互联网发展、创新和升级，助力数字经济标杆城市建设，引领新质生产力发展。拓尔思董事长兼总裁施水才应邀出席，分享《大模型赋能产业落地的实践与案例》。

在当前由数据与人工智能共同驱动的新质生产力时代背景下，拓尔思作为领先的数据智能厂商，正从IT向DT、软件向数件（Dataware）转变，致力于构建数件产业生态链，深耕行业市场。

施水才从AGI的发展路径出发，简要阐述了大模型从早期语言、视觉、声音等单一模态模型独立发展到现在多模态发展，进入模态融合与任务融合的新阶段的历程，并展望了未来世界模型与具身智能的可能性。他表示，人工智能在大模型的加持下，将在更广泛、更深入的层面上实现与物理世界的交互融合，向真正意义上的通用人工智能迈进。

基于对大模型应用落地的洞察，施水才进一步归纳出大模型应用落地的五个趋势：

同时，面对业界关切的问题，如推理与训练之间的算力比例失衡、大模型开源与闭源的选择争议，施水才也分享了自己的见解。并从算力瓶颈、业务场景适配、机制创新、人才储备等角度，揭示了大模型在实际部署过程中常见的难点以及应用效果低于预期的原因，为行业提供了宝贵的反思与改进视角。

在实践层面，拓尔思自主研发拓天大模型一体化平台，不仅支持拓天大模型的训练与应用构建，更能兼容第三方大模型，提供数据与知识治理、外部知识导入、指令管理、全流程运营、SFT监督微调等一站式服务，充分展现出强大的性能与集成能力。

施水才深入分享了大模型成功落地的探索历程与心得体会。他表示，实现大模型应用的基础是统一AI认知，这涵盖了对场景、目标、要求、范式、边界及技术等多维度的清晰界定。大模型不是产品，是人工智能+应用中的重要能力底座，不存在绝对最优解，关键在于找到最适合的大模型。

此外，他特别强调了高质量数据与专业知识治理对于大模型性能提升的重要性。高质量数据是大模型通用能力提质的基石，专业知识治理则是大模型落地持续精益的核心。加之大小模型协同与多种技术组件灵活搭配、与业务深度融合、全要素运营等一系列技术能力，大模型得以在复杂多变的实际应用场景中高效发挥其价值。

在探讨大模型应用案例时，施水才重点分享了拓尔思基于拓天大模型在人民日报、平安银行、海尔等用户单位的应用场景与成效：

人民日报 / AIGC智能助手

围绕人民日报新闻生产策、采、编、发、评、运等全业务的核心场景，建设人民日报社媒体大模型，实现内容智能化生产及协作，形成集智能化、场景化、自动化于一体的全新工作模式平台。

平安银行 / 智慧审计助手

围绕审计的问、析、写三大审核核心场景，建设稽核专业大模型“慧小喵”，在专业力、知识力、严谨力全面领先，赋能内控稽核提质增效。

海尔官网 / 智能产品助手

围绕网站产品咨询、产品导购、网站功能查找三大核心场景，构建家电大模型，推出智能产品助手，在数据驱动的基础上，实现运营、策略、机制的自动化、智能化，赋能企业提质增效。

目前，拓天大模型已在媒体、金融、政务、舆情、公安、专利、开源情报等行业垂直领域落地，以更快速度、更好效果、更优成本为数智化提效。