国务院总理李强3月13日在北京调研时指出，人工智能是发展新质生产力的重要引擎。要抓住算力、数据、算法等关键攻坚突破，多路径布局前沿技术，努力实现弯道超车、换道超车。要大力开展“人工智能+”行动，统筹推进通用大模型和垂直大模型应用，引导更多行业领域开放应用场景，加强分类指导和典型示范，让人工智能更好赋能千行百业。

01、中国通用大模型与国际先进水平的差距

尽管中国在人工智能领域取得了一定进展，但与一些发达国家相比，整体技术水平仍有待提高，主要体现在框架、算力以及数据集质量方面。

框架上，也就是技术的底座上，我们在大模型的训练方法上有差距；算力方面，我们在高端的芯片和超级计算机群——也就是说算力的集群、专业落地需求的算力上，也有差距；大数据方面，我们在高质量的数据集方面有差距。

（来源：中国科学技术信息研究所所长、科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘）

02、中国垂直大模型的优势

不过，作为世界上产业体系最健全、互联网生态最发达的国家之一，我国沉淀了丰富的行业数据与应用场景，构筑了发展垂直大模型的重要基础和核心优势。

1）庞大的用户规模和数据资源：中国作为全球最大的移动互联网市场，拥有庞大的用户规模和数据资源。这为训练大模型提供了丰富的素材。

2）应用场景丰富：中国是世界第一大的工业国，已经形成了规模最大、体系最全、竞争力较强的工业体系，制造业规模已连续13年居世界首位。背靠大市场，工业大模型也会有足够大的应用空间。

3）政策环境支持：中国政府高度重视人工智能和大数据技术的发展，出台了一系列相关政策和规划，为大模型的研发和应用提供了良好的政策环境。

正如360集团创始人周鸿祎所说：“虽然通用大模型在人工智能领域扮演着重要角色，但它们在企业级场景中的应用常常‘水土不服’，例如缺乏行业深度、与业务结合不足、存在‘幻觉’内容难验证等。而垂直大模型在解决这些问题方面具有明显优势。中国发展大模型的一个重要方向应该是借助产业和场景的优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地”。

03、大模型+电力

随着新型电力系统和新型能源体系建设的加快，大模型技术在电力行业的应用也取得了显著的进展，如电力负荷的精准预测、电力调度和能源管理、监测设备提前预警，以及提高服务质量和客户满意度等。

详情可见12个电力大模型案例。