編輯部 整理自 MEET2026
量子位 | 公眾號 QbitAI

在大模型參數(shù)競賽卷到極致的今天，AI真正要跨過的門檻，已不再是“更強的能力”，而是“如何在行業(yè)里真正活起來”。

技術(shù)演進的焦點也隨之從規(guī)模擴張轉(zhuǎn)向一個更本質(zhì)的問題：智能究竟如何在物理世界中持續(xù)產(chǎn)生價值。

正是在這一關(guān)鍵拐點上，卓世科技合伙人、副總裁趙策在量子位MEET2026智能未來大會上，提出了一個與主流截然不同的判斷：

• 大模型的下一場競爭，不在模型本身，而在模型、終端、數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)流構(gòu)成的自驅(qū)動閉環(huán)。

在這套閉環(huán)中，云端不再是智能的唯一舞臺，終端成為感知物理世界的入口，數(shù)據(jù)回流則不斷反哺模型，讓智能體在企業(yè)真實業(yè)務(wù)流里“長期在線、持續(xù)進化”。

也正是基于這套路徑，他們走進企業(yè)服務(wù)、工業(yè)制造、醫(yī)療健康、文教傳媒、養(yǎng)老、水利、園區(qū)等不同場景里，用一組組節(jié)能降耗、人效提升、收益改善的數(shù)字，回答“大模型到底值不值”的問題。

為了完整體現(xiàn)趙策的思考，在不改變原意的基礎(chǔ)上，量子位對演講內(nèi)容進行了編輯整理，希望能給你帶來更多啟發(fā)。

MEET2026智能未來大會是由量子位主辦的行業(yè)峰會，近30位產(chǎn)業(yè)代表與會討論。線下參會觀眾近1500人，線上直播觀眾350萬+，獲得了主流媒體的廣泛關(guān)注與報道。

核心觀點梳理

• 大模型商業(yè)化進入最新階段：從模型能力競賽轉(zhuǎn)向行業(yè)落地、場景賦能與可持續(xù)變現(xiàn)。
• 產(chǎn)業(yè)級AI的核心不是單點技術(shù)突破，而是模型、終端與數(shù)據(jù)交互構(gòu)成的自循環(huán)閉環(huán)。
• 真正能跑通商業(yè)化的大模型體系，必須同時具備技術(shù)自研、產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化與商業(yè)模式創(chuàng)新的“三件套”。
• AI在行業(yè)側(cè)的價值正在從效率工具走向企業(yè)AI大腦，以超級智能體重構(gòu)業(yè)務(wù)流程與決策體系。
• 大模型落地是工程化能力的競爭：從預(yù)訓(xùn)練到部署優(yōu)化，每一環(huán)都決定能否在真實場景中釋放效能。

以下為趙策演講全文：

AI商業(yè)化元年的基本圖景：模型、終端與產(chǎn)業(yè)閉環(huán)

我想分享的是關(guān)于怎么做商業(yè)化的落地。

從ChatGPT2023年的橫空出世，我們把2023年定位成大模型元年，2024年稱為智能體元年。

2025年大家更關(guān)心什么？尤其是DeepSeek出來之后，大家更關(guān)心如何做行業(yè)落地、場景賦能和商業(yè)化變現(xiàn)，這是非常直接和實在的事情。

卓世科技這么多年來，大概七八年的時間都在做一個事情——即人工智能如何與行業(yè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)合做場景的落地和賦能，所以我后面的分享更多會以案例的形式，把我們服務(wù)的優(yōu)質(zhì)企業(yè)的典型案例，和一些在應(yīng)用大模型方向上落地比較好的效果，和大家做分享。

介紹一下，卓世有七八年的發(fā)展歷程，是以百度、阿里、華為大廠的核心技術(shù)團隊成員來創(chuàng)建的企業(yè)，是以大模型算法、行業(yè)模型+智能應(yīng)用為核心引擎，打造模型→終端→數(shù)據(jù)→模型的商業(yè)閉環(huán)

到目前為止，我們在全國建立了不同的研發(fā)中心，目前也是國家級專精特新“重點小巨人”企業(yè)，在2024-2025年連續(xù)入選中國大模型產(chǎn)業(yè)圖譜，包括基礎(chǔ)模型、行業(yè)模型和智能體，也包括我們自己在網(wǎng)信備辦的大模型和深度合成算法備案，目前也是雙備案企業(yè)。

同時，基于大模型的發(fā)展，目前在教育部、人社部和工信部重點合作單位，面向人才培養(yǎng)和場景落地，同時參編了面向養(yǎng)老領(lǐng)域的行業(yè)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)。

至于發(fā)展如何落地，這離不開技術(shù)，我們攜手某國際頂級人工智能研究院，開展面向未來、企業(yè)服務(wù)，以及數(shù)字員工和企業(yè)業(yè)務(wù)流如何做深度融合的相關(guān)課題和技術(shù)的開展，共同創(chuàng)立了一些研究方向。

那么我們?nèi)绾卧谶@幾年里能夠服務(wù)近百家優(yōu)質(zhì)企業(yè)，如何讓大模型落地呢？

大家看到這一張圖，它闡述了如何把產(chǎn)品、技術(shù)和整個行業(yè)做融通。璇璣玉衡是我們的備案大模型，同時它也代表全棧技術(shù)領(lǐng)域。

它代表了模型從預(yù)訓(xùn)練到微調(diào)，再到智能體的開發(fā)，再到整個數(shù)據(jù)工程和整個產(chǎn)品落地的工程化能力，通過璇璣玉衡大模型技術(shù)會串聯(lián)起來從下面的智能終端再到中間的大模型中臺，或者可以稱之為企業(yè)的AI大腦——向上去構(gòu)建眾多的超級智能體，面向不同的領(lǐng)域和行業(yè)做場景的賦能。

這里面也闡釋了剛才我說的模型→終端→數(shù)據(jù)→模型的閉環(huán)，這個閉環(huán)既可以理解為是技術(shù)的閉環(huán)，因為任何模型的發(fā)展，我們都知道數(shù)據(jù)集在瀕臨枯竭，如果我們想感知物理世界和場景的落地，就需要有終端的配合

尤其是如果落地到工業(yè)領(lǐng)域，落地到方方面面的場景里，你會發(fā)現(xiàn)其實和終端是不可分割的。

反過來，終端又是數(shù)據(jù)去感知物理世界的一部分，所以它又可以把數(shù)據(jù)帶回給模型，增強模型賦能行業(yè)和場景落地的能力。

從技術(shù)到產(chǎn)品：大模型商業(yè)化的“三件套”

接下來我分享一些典型的案例，累積這幾年我們服務(wù)過已經(jīng)超過100家優(yōu)質(zhì)企業(yè)，提到商業(yè)化的落地，我認(rèn)為是一個組合拳

即便如果有超過OpenAI的能力也不代表就能夠完成商業(yè)化落地。

我認(rèn)為第一你需要有非常強的技術(shù)能力，這是不可或缺的，這也是我們所具有的一個獨特的優(yōu)勢，可以自閉環(huán)完成從模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、智能體開發(fā)、全程的工程化能力。

其次還需要有一套非常標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品能力，供合作伙伴、中間各類服務(wù)的軟件開發(fā)商、集成商能非常快速地基于平臺完成相關(guān)交付。

此外，商業(yè)化落地在國內(nèi)一定要有非常獨特的商業(yè)化模式，或者商業(yè)創(chuàng)新，同時還要輔助于一個非常可靠的服務(wù)體系，這也是中國ToB客戶非常看重的方向。

接下來我分享幾個方向的案例，這么多年我們的案例會分布在幾個領(lǐng)域：

一是企業(yè)服務(wù)，二是工業(yè)制造，三是醫(yī)療和健康，四是文教和傳媒，基本覆蓋了現(xiàn)在國家出的相關(guān)政策——即“AI+民生福祉”“AI+產(chǎn)業(yè)賦能”“AI+消費提振”。

AI+產(chǎn)業(yè)深水區(qū)的實踐樣本：六大場景的落地路徑

接下來進入一些特別落地的分享，這個是和北京某國企做的關(guān)于企業(yè)服務(wù)方面的合作。

目前最容易落地的，現(xiàn)在已經(jīng)摸索到三個方面，一是工作流程自動化，還有一個關(guān)于行業(yè)研究報告，凡是大一點的國央企都會有非常重的行業(yè)研究報告的工作在里面，還有智能化辦公助手

我們把大模型的能力融入進整個工作的流程當(dāng)中，輔助它做行研報告的生成，以及相關(guān)的各種流程、預(yù)定和總結(jié)的智能辦公助手，這是面向國央企做的企業(yè)服務(wù)。

第二個企業(yè)服務(wù)案例，是一個世界著名的快銷品的巨頭企業(yè)。

他們用大模型做什么？他們?nèi)粘Ｓ写罅繑?shù)據(jù)分析的需求，要做產(chǎn)品、消費者、市場的研究，這個過程中都要遇到大量的市場分析，這里面大模型可以發(fā)揮相關(guān)的能力——把成千上百的表格、上萬的字段通過大模型做分析，從而提高人效。

日常要通過專業(yè)團隊，一個月來完成的事情，目前兩三個人一周之內(nèi)就可以完成所有的事情。

其次是關(guān)于工業(yè)制造方面的案例，剛才提到，在這個領(lǐng)域目前也已經(jīng)在用很多像視覺、自動化的能力。

所以我們的經(jīng)驗是在工業(yè)制造里落地，它是一個組合拳，大模型在其中起到的是大腦的作用，要融合進我們用到的視覺模型，去處理各類生產(chǎn)和傳感數(shù)據(jù)的時序模型，把這些模型能力融合完之后，能夠自動化地調(diào)配生產(chǎn)參數(shù)，去調(diào)優(yōu)生產(chǎn)工藝，最終實現(xiàn)節(jié)能降耗，或者是降低生產(chǎn)瑕疵產(chǎn)品的使用率。

這個是典型的多晶硅生產(chǎn)企業(yè)的案例，帶來的非常直接的效果是，每年一公斤的多晶硅能節(jié)約2度電，全年下來對成本的節(jié)約是千萬級的，通過對能源的節(jié)約從而促使成本的降低。

關(guān)于醫(yī)療和健康方面的案例分享，醫(yī)療和健康分兩方面，大家都知道第一接觸最多是社區(qū)醫(yī)院，就是基層衛(wèi)生，其次才是進到三甲醫(yī)院看病，這兩個方向目前我們都有一些進展和合作。

一是大家現(xiàn)在看到的家庭醫(yī)生的服務(wù)，這是我們和國家衛(wèi)健委基層司合作專門面向基層衛(wèi)生，服務(wù)社區(qū)醫(yī)院、家庭醫(yī)生服務(wù)落地的情況，這里面大模型已經(jīng)把2000多種常見病和常用藥，以及相關(guān)服務(wù)全都融合在里面，去提供相關(guān)服務(wù)。

這是關(guān)于接下來如何進到三甲醫(yī)院進行落地，醫(yī)院有一個大的訴求，越是典型的、有特殊能力的醫(yī)院，會沉淀大量?？坪蛯２?shù)據(jù)，所以說我們把這些數(shù)據(jù)拿出來，形成大模型的輔助診療，或者叫疑難癥的大模型，去提供給醫(yī)生做全院的輔助診療的使用。

目前已經(jīng)覆蓋了門診和住院兩個環(huán)節(jié)的診療的過程，把醫(yī)院沉淀的數(shù)據(jù)拿出來，可以把全醫(yī)院的醫(yī)療水平拉齊到最高醫(yī)生的水平。

而面向養(yǎng)老方面，服務(wù)養(yǎng)老機構(gòu)各類數(shù)字員工，如圖上說的我們有健康管理師、養(yǎng)老護理師、職業(yè)培訓(xùn)師、能力評估師，這些都是在養(yǎng)老領(lǐng)域上崗之前需要持執(zhí)照的，考核通過后才能上崗，我們大模型通過這幾個崗位專門做了相關(guān)的訓(xùn)練和開發(fā)，已經(jīng)可以持證上崗。

這個是關(guān)于水利和水務(wù)方向的案例，水利和水務(wù)是兩個方向，同樣我們是基于水利和水務(wù)領(lǐng)域里大量沉淀的數(shù)據(jù)，以及前端會有大量的傳感數(shù)據(jù)回來，這些數(shù)據(jù)回來之后，如何做定量和定性的分析，如何提升管理的水平，這是用大模型做的事情。

還有一個最近開展的方向是關(guān)于園區(qū)，因為現(xiàn)在很多地方都在建大量的園區(qū)服務(wù)企業(yè)，園區(qū)里面會面向企業(yè)提供相關(guān)服務(wù)，這時候我們會和園區(qū)協(xié)同，面向園區(qū)的企業(yè)提供大模型和智能體相關(guān)領(lǐng)域的所有服務(wù)，這也是我們落地提供服務(wù)的方向之一。

最后關(guān)于所有的落地怎么去落，是私有化部署、公有云還是混合部署，如何在私有化部署的時候，和一體機形成緊密的協(xié)同，從架構(gòu)、算法、模型調(diào)優(yōu)，能夠把大模型一體機發(fā)揮出來算力性能的80%還是90%。

我們不光是針對英偉達(dá)，針對國內(nèi)所有算力芯片都做了相關(guān)調(diào)優(yōu)，（希望）從算法和框架層面發(fā)揮到極致，這是從一體機方面，做了單體和集成的。