当AI大模型不再只是实验室里的参数竞赛，而是真正走进制衣厂的设计间、炭黑生产的高温车间，我们才真正看到人工智能从技术概念转向生产力的关键一步。近期数字中国建设峰会释放的信号，正印证着AI产业从“通用狂欢”到“垂直深耕”的重要拐点。
从“物理AI”到垂直模型：AI的落地新赛道
全球AI竞争的焦点早已从参数规模转向“虚实交互”的实际效能，CES 2026上“物理AI”的提出，标志着AI正加速从虚拟空间走向现实场景。在国内，这一趋势则具体化为大模型的“垂直深耕”——不再追求“通吃一切”的全能，而是瞄准细分行业的痛点精准发力。
服装行业的设计效率提升80%，炭黑产品合格率从82%跃升至94%，这些具体的数字，远比“模型性能提升XX%”的技术参数更有说服力。它们证明，当大模型与行业知识、场景数据深度结合时，能真正解决企业的实际问题，成为看得见、摸得着的生产动力。
通用与垂直协同：产业落地的最优解
中国工业互联网研究院提出的“通用模型+垂直领域模型”协同范式，恰好切中了当前AI产业的核心需求。通用大模型提供基础的理解、生成能力，而垂直模型则针对行业特性进行精调，在专业任务上实现更高精度和更轻量的部署。
这种协同模式既避免了通用大模型在垂直场景下的“水土不服”，也降低了企业的落地门槛。比如科大讯飞的星火X1模型，在提升通用能力的同时，能快速适配教育、医疗等多个行业，让企业无需从零开始训练模型，就能享受到AI带来的效率提升。
算力与生态：支撑垂直落地的双引擎
AI垂直落地的背后，离不开算力和产业生态的双重支撑。国产AI芯片的规模化应用，让智能算力占比在2026年有望突破35%，为大模型的行业部署提供了普惠性的算力基础。而从基础层到应用层的完整产业体系，400余家专精特新“小巨人”企业的培育，更让AI技术的落地有了扎实的产业土壤。
政策层面的引导同样关键。工信部推进的11个国家人工智能创新应用先导区，以及“十大行业、百大场景、千家标杆”的遴选计划，正在形成“以点带面”的创新格局，让AI的行业应用从“单点突破”走向“全链协同”。
落地门槛：垂直深耕需跨越的三道关
尽管AI垂直应用的成效显著，但落地门槛依然存在。首先是数据壁垒，不同行业的数据流难以打通，高质量的行业数据集仍需持续建设；其次是场景适配，工业生产等核心场景对精度要求极高，细分行业的流程差异让模型复制推广难度加大；最后是人才缺口，既懂AI技术又懂行业业务的复合型人才，仍是制约AI深度落地的关键因素。
这些问题的解决，需要行业企业、科研机构和政府部门的协同发力。比如打通产业链上下游的数据流，构建行业生态合作体系，或是通过“深度行”活动推动供需精准对接，让AI技术真正“接地气”。
治理与标准：护航AI产业的可持续发展
在AI技术快速落地的同时，治理体系的建设也在同步推进。从国内的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》到参与制定国际标准，从大模型高阶通用能力测试证书的颁发到全球治理评估指数的发布，中国正在构建一套兼顾创新与规范的AI治理体系。
这种“边发展、边治理”的模式，既能保障AI技术的创新活力，又能避免技术滥用带来的风险，为AI产业的可持续发展保驾护航。
展望未来，当AI大模型真正成为每个行业的“私人助手”，当“人工智能+”从口号变为企业的日常生产方式，我们才能真正迎来AI驱动的产业变革。而当前的垂直深耕，正是这场变革的关键起点。