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　　黄海清认为人工智能发展至今，与我们密切相关的是第三次和第四次浪潮。第三次浪潮以决策型AI（判别式AI）为主，如人脸识别、语音识别，旨在提升效率；而2022年OpenAI推出ChatGPT，开启了第四次浪潮——深层次AI革命，其生成能力将颠覆诸多行业，如短篇写作领域。大模型是人工智能深度学习架构的高阶形态，也是实现深层次AI的核心技术。过去是DATA for BI，现在是 “DATA for AI” 未来是 “AI for DATA”。高质量语料数据集决定模型能力上限，没有大模型思维将成为智能+时代的新“文盲”。大模型会取代单一工种人类工作，诞生人工智能训练师，数据标注师等更多的新工种。在这一趋势下，如何把握机遇，构建自身核心竞争力是企业需要思考的内容 。

　　当前 AI 在制造业主要用于提升现有模式效率，如招投标优化、质量检测、智能客服等通用效率工具普及较快等，但核心业务流程的大模型应用仍稀缺。对此，贺东东认为 AI 应用短期被高估、长期被低估，业务数字化是根基，需以 AI 应用反向驱动业务在线化，需与具体场景、企业知识库深度结合，并建立信息实时更新机制。构建企业驾驶系统，实现产业链效率跃升。长远看，制造业将向垂直产业链模式转型，企业管理走向 Agent 驱动智能化，集群机器人成为硬件趋势。

　　联影智能构建多模态大模型体系，包括文本、影像、视觉、语音大模型及混合大模型， 在放射科、手术、客服等场景应用智能体，实现多任务处理、信息融合与服务优化。以DeepSeek为例，在技术上降低训练算力要求，展示推理能力，商业上实现私有化部署，解决医疗数据安全问题。围绕诊断结论推测和淋巴癌资料多维尔评分两个医疗场景，用不同大模型做实验发现，利用顶级医疗机构私域语料微调的小模型，在细分领域性能超越大模型，更利于在县级医院等场景落地。未来需构建大模型、专用数据服务和知识图谱结合的智能生态，推动医疗数智化转型。

　　交大安泰2012级MBA校友、原圈科技创始人兼CEO韩剑指出，AI 应用普及速度超乎想象，随着推理大模型发展、多智能体协同成核心范式。推理大模型激发AI主动性，推理大模型的普及，让AI具备自主思考、拆解任务的能力，通过强化学习，AI可主动完成复杂任务，重塑产品逻辑。当前 AI 发展进入下半场，聚焦垂直领域，通过讲话学习建立行业标准。垂类 AI 百花齐放，定义垂直领域标准、强化学习、高质量数据变得重要。