央广网北京3月8日消息（记者 宓迪）记者获悉，全国人大代表、东方财富董事长其实今年提交了《关于支持垂直大模型开发与应用的建议》。

  其实表示，当前，随着新一轮科技革命与产业变革加速演进，以大模型为代表的人工智能技术已成为国家科学技术实力竞争的焦点。其中，垂直大模型较通用大模型而言具有更强的领域专业性与需求针对性，训练和部署成本也更低，是大模型发展的重要方向。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。逐步推动垂直大模型的开发与应用，不仅是加速我国产业升级的有力引擎，也是构建我们国家的人工智能国际竞争优势的重要突破口。

  在相关政策引导及市场需求的驱动下，我国垂直大模型展现出较强的发展活力。据不完全统计，截至2023年11月，国产大模型中垂直大模型占比高达76.3%，涵盖医疗、金融、政务等多个领域。但与此同时，垂直大模型在开发和应用过程中仍面临一些挑战：一是高质量垂类数据的供给不足；二是大模型评测标准体系尚不完善；三是大模型应用的价值空间仍待挖掘。

  为进一步提高垂直大模型的专业性、安全性与实用性，更好地发挥人工智能技术对千行百业的赋能作用，其实提出了以下建议：

  一是加快推动高质量垂类语料数据开放共享。高质量、大规模的专业领域数据是提升垂直大模型的专业能力的重要基础。为应对大模型发展对高质量语料数据资源的需求，多家单位于2023年7月成立了中国大模型语料数据联盟，目前已开源发布部分可用于垂直大模型训练的领域数据。为形成更大合力，建议进一步引导来自不相同的领域的主体组建地方级、国家级大模型数据联盟，联合打造开放的垂类语料产品。同时，可考虑建立国家大模型数据资源服务平台，与公共部门、产业机构、数据联盟等开展数据合作，向满足条件的大模型研究人员和开发者提供数据支持。

  二是进一步完善垂直大模型评测标准体系。对垂直大模型进行可靠、全面的评估和验证，是确保其安全应用和健康发展的基础。为把好大模型落地应用的能力关、安全关，增强垂直大模型评测的科学性和权威性，建议进一步鼓励各类主体热情参加垂直大模型评测体系的构建和测试，丰富评测指标、方法和工具，并适时总结实践经验，在金融、医疗、汽车、政务等典型应用领域建立相对权威的垂直大模型专业能力和安全性评测标准，指导模型开发主体有明确的目的性地提升模型质量，并为产业应用主体和相关主管部门提供参考。

  三是积极打造垂直大模型创新应用场景。为加快培育大模型产业的新产品、新业态，工信部在2023年8月组织并且开展的未来产业创新任务揭榜挂帅工作中，针对通用AI方向开放了工业制造、民生服务等四大领域典型应用的项目申报。北京、上海、深圳等部分地区亦陆续开展了大模型应用场景需求及解决方案的征集工作。在此经验基础上，建议由工信部牵头，进一步面向垂直大模型在细分场景中的创新应用，培育一批全国性典型案例，发挥标杆示范作用。此外，可鼓励更多地方政府、央国企以及领军企业等，通过揭榜挂帅、案例征集、供需对接平台等形式开放场景机会、拓展合作渠道，对于优秀案例或立项项目进行重点宣传并给予一定补贴支持，集中力量打造更多高价值的创新应用场景。

  其实表示，当前，随着新一轮科技革命与产业变革加速演进，以大模型为代表的人工智能技术已成为国家科学技术实力竞争的焦点。