3月7日，全国政协十四届三次会议第二次全体会议现场，全国政协委员、吉利控股集团董事长李书福戴着AR（增强现实）眼镜作大会发言——这一幕令不少委员印象深刻。会场外，国产大模型团队Manus AI发布通用人工智能体（AI Agent）Manus，并将它称为“全球首款通用型AI智能体产品”，引发全球AI行业热议。
不约而同，会场内外指向一种趋势——大模型正开始走向应用。
应用之路该如何走？
全国政协委员、上海市激光技术研究所有限公司总经理司徒国海将此细化成更具象的两问：AI大模型进入精细行业领域仍需训练，训练成本如何降低？再者，如何让千行百业精准找到自身与AI大模型的结合点？
所谓“训练成本”主要指两方面——算力投入和语料获取成本。司徒国海认为，尽管被大量“投喂”语料，但大模型仍有不少知识盲区。
语料，称为AI大模型的“教材”，是指精心筛选、清洗和标注的高质量训练数据，包括文字、图片、声音等形态，专门用来教会AI大模型理解人的思想以及物理世界。
司徒国海以激光加工为例说明，这需要非常细致、独特的行业知识，但这种知识储备显然超过了AI大模型的“教材大纲”。用户在急需使用AI大模型解决技术问题的当口，还要等待大模型成本不菲的“回炉重造”，这显然不是创新型企业所能承受的。
在这种情况下，是否有必要应用AI大模型？司徒国海提出：“解决细分领域的问题，企业只要针对一个具体的应用场景搭建‘神经网络’就能满足，规模小、语料成本低、算力要求也不高，反而能够更好地部署。”
降低训练成本，上海已悄然探路。全国政协委员、上海市经济和信息化委员会主任张英告诉记者，在算力投入方面，上海设立了政府算力券补贴政策，给予创新型企业算力训练方面的补贴，甚至还进一步探索以算力入股的方式支持创新企业的发展。获取语料方面，国资背景的上海库帕思科技有限公司通过市场化运营与更多行业合作，为创业企业提供更多行业数据；同时上海还组建了大模型语料数据联盟，由此共同推动行业语料的构建。
AI赋能千行百业，前提是相关行业找到赋能点。
司徒国海认为，技术更迭加速，但很多跟计算机相关度不高的传统行业，对AI大模型的潜力了解不深。“让潜在的使用者了解AI改变商业模式、加快生产要素流动的能力，是AI大模型真正跨入应用时代的前提。”
由此，他建议政府作为公共服务的提供者与政策制定者，搭建相关平台或论坛，让AI从业者与潜在用户形成对话，同时适当提供专业训练，促进AI大模型在更多技术行业迅速落地。
张英认为，这一波DeepSeek、Manus AI的浪潮，让全社会各行各业的人都对AI有所认知。“涉及落地应用仍需各行业从自身发展的角度，加大对复合型人才的培养。”她提出，行业数据和行业应用场景的挖掘培养非常重要，特别是应用场景。以上海为例，接下来会通过“模塑申城”，每年推一批标杆性场景，帮助社会各界认识、熟悉这些行业应用。
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