离「千行百业」更进一步的“大模型故事”
大模型的产业化尚任重道远，但行业对落地的诉求已十分迫切。
据 2022 年工信部发布的《国家人工智能创新应用先导区“智赋百景”》通知显示，在公共安全、交通运输等九大AI落地领域中，制造、农业、能源、金融、医疗作为我国重要经济支柱，虽然贡献多，但尚属于AI落地未开发领域，场景渗透率较低。
很显然，大模型的故事到了决定下一阶段的关键情节转折点。随着科技巨头在通用大模型领域的开发，更多的AI科技公司更愿意选择垂直领域的行业大模型。一个形象的比喻是，通用大模型更像大学，但它不会统治一切，行业大模型是不同科目培养出来的千千万万个大学生，它们所做的事情是怎么“学以致用”，与实体产业深度融合。
也即是说，行业大模型是构建在基础大模型的能力之上，具备一定的通用能力、能覆盖多任务使用场景，还结合了行业Know- How或引入知识图谱、有解决专业领域问题的能力。
站在企业的视角上，能够深入行业、进入生产环节的大模型还需要考虑一个基本问题，那就是私有数据的安全问题，行业大模型想要效果表现好，离不开企业提供足量、质量够高的数据来支撑模型训练要求，这也是为什么多数企业通常选择私有化部署的原因。
国内AI企业大模型带来新惊喜？
如今，市面上大模型产品众多，也不乏在支持私有化部署上出色的大模型。实在智能就是其一。近期，实在智能上线开测了自研垂直领域大模型TARS（塔斯），TARS垂直大模型支持私有化部署和定制化训练，用户可完全自主掌控数据和模型，确保内部敏感数据和信息的安全性，并可根据业务需求进行定制化开发，为客户提供"有效、安全、可信任、可落地”的“大模型+”行业解决方案。
值得一提的是，除了私有化部署，在落地应用战中，实在TARS（塔斯）垂直大模型也有着自己的核心竞争力。实在TARS（塔斯）垂直大模型将作为实在智能IDP文档审阅产品的下一代核心引擎，为更多企业提供更准确、高效的文档处理能力。借助TARS大模型的语言理解和深度学习能力，IDP将升级为Chat-IDP，即为用户提供与文档直接“对话”的能力，使用户可更准确地识别、提取和审阅文档内容，打出一套文档高效审核处理的“组合拳”，大幅提升自动化办公效率。
基于新的技术底座，在国际人工智能竞争愈发激烈的当下，大模型浪潮带动产品、服务、行业等多方位变革已是不争的事实。接下来的竞赛，不再是局限于大模型技术的追逐，在AI深入产业的视野中，千行百业也正迎来巨大的想象空间。企业也亟需从大模型的商业化狂潮中回归冷静，用性价比最优的方式选择最佳的合作对象。
