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近期，省委書記王浩在深化“數字浙江”建設推動人工智能高質量發展大會上強調，要做深做實AI賦能的文章，加快打造人工智能創新發展高地，加速落地一批牽引力強、影響力大的應用場景，為高質量發展建設共同富裕示範區提供強勁動力。為積極響應省委省政府號召，浙江大學管理學院教授、浙江數字化發展與治理研究中心主任劉淵於6月9日在《浙江日報》理論版發表《大模型賦能數字浙江提速》一文，推動大會精神貫徹落地。該文是學院發揮學科與理論優勢，主動服務地方發展、邁出理論引領步伐的重要體現，旨在以學術助力浙江在新一輪人工智能發展大潮中贏得優勢、贏得主動、贏得未來。
《浙江日報》理論版刊發劉淵文章
學者簡介
劉淵
浙江數字化發展與治理研究中心主任
浙江大學信息技術與經濟社會系統研究中心主任
浙江大學管理學院教授
大模型賦能數字浙江提速
文/劉淵
大模型作為人工智能領域的突破性創新，不僅重構了人機交互的應用範式，更通過強大的通用能力和持續的技術迭代，逐漸成為引領全球科技革命和產業變革的核心驅動力，為數字經濟發展注入新動能，深入賦能千行百業。
當前的人工智能大模型技術已能基於海量知識庫進行深度推理，通過上下文感知和環境建模，動態評估多種可能性，最終輸出面向目標的最優決策方案，這標誌着人工智能正邁入“決策智能”新階段。這一演進不僅拓展了人工智能大模型的應用邊界，更為產業智能化升級提供了全新的技術範式，成為推動新質生產力的典型代表。
圖片來源：豆包AI
技術的價值不在於複製過去，而在於創造未來。深化人工智能大模型技術賦能行業應用，需立足行業實際、錨定場景需求，以技術突破與行業融合為雙輪驅動，着力構建高效可控的行業模型基座、打造多模協同的智能生態體系、推動價值實現的應用範式轉變，從而為經濟高質量發展注入強勁動能。
構建高效可控的行業模型基座
深化人工智能大模型賦能行業應用，要以模型通用能力為錨點，以模型基礎設施為支撐，以模型要素共享為紐帶，構建高效可控的行業模型基座，為高質量發展提供有效的智能支撐。
一是夯實通用大模型底座，築牢自主可控技術根基。通用大模型作為人工智能技術體系的核心基座，為行業大模型提供了堅實的知識基礎和交互能力。大力推動通用大模型國產化，統籌算力與數據、算法的一體化應用，是實現技術自主可控的關鍵環節，能夠保證下游模型運行的穩定性與安全性。
圖片來源：千庫網
二是強化垂域精準適配能力，深耕行業知識融合賦能。行業大模型的核心競爭力，在於對行業垂直領域的深度推理理解與精準決策支持。通過提示詞工程優化、檢索增強生成、領域微調等技術的組合應用，推動通用模型能力與行業專有知識的有機融合。
三是完善模型要素配置體系，構建可共享的行業標準規範。深度萃取各領域、各地區的行業專家經驗、典型案例和最佳實踐，將碎片化知識整合為標準化、可共享的行業數據庫、規則庫與知識庫，為行業大模型提供豐富的訓練語料與微調數據。聚焦產業鏈關鍵環節，制定科學合理的行業大模型能力評估標準，推動行業大模型規範建設與高效落地。
打造多模協同的智能生態體系
深化人工智能大模型賦能行業應用，要堅持系統觀思想，構建“基座模型+支撐平台+智能應用”的分層聯動架構，打通數據協同壁壘，完善模型進化機制，形成高效可持續的多模協同智能生態。
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一是構築分層聯動的整體智能架構，推進大模型深入落地應用場景。大模型的場景化應用絕非簡單的技術疊加，需要以頂層設計思維構建科學實施體系。利用基座模型築牢行業通用認知底座，依託支撐平台集成可插拔、可復用的標準化技術組件，面向具體應用場景，開發輕量級、專業化的智能體應用，讓大模型能力能夠精準滴灌到千行百業的“毛細血管”。
二是突破數據協同的關鍵技術瓶頸，構建開放共享的價值融合生態。數據貫通是智能生態高效運轉的“血脈”。通過制定標準化API接口規範與數據交互協議，克服數據接口不統一、系統兼容性不足等關鍵數據協同問題。通過建立跨模型、跨行業、跨場景的能力調用機制，推動模型基座、領域知識與智能體應用無縫銜接，形成“通用能力可復用、專業能力可組合、場景能力可定製”的價值融合生態。
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三是完善數據驅動的模型進化機制，塑造全鏈路閉環的智能大腦。建立場景反饋到模型優化的閉環迭代體系，在數據採集端部署實時傳感設備，在模型端持續分析場景並優化模型組合策略，實現需求精準感知、決策智能分析、自動執行反饋，塑造具備自我學習、自我進化、自我革新能力的真正“智能大腦”。
推動價值實現的應用範式轉變
深化人工智能大模型賦能行業應用，要通過深度融合行業數據與領域知識，推動應用場景從技術適配向價值創造躍遷，形成價值驅動的應用範式轉變。這一轉變不僅體現為技術突破，更在於重構價值網絡，以數據驅動精準服務，以智能融合釋放生產力，最終形成可持續的價值閉環，引領人工智能時代的應用範式轉變。
一是深化人機協同機制，促進“人工體能”向“機器智能”轉變。利用人工智能大模型自動處理重複性、機械性工作，將人力資源解放出來，投入到更具創造性和決策性的任務中，構建“機器執行—人類決策”的新型生產方式，推動整體效能躍升。例如，在影視行業中，由華策AIGC應用研究院研發的“有風”大模型可在3分鐘內完成一部IP作品的初篩評估，30分鐘內完成百萬字作品內容精確評估，提升了IP開發效率，開創了大模型技術賦能藝術創作的新範式。
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二是打造智能服務體系，促進“被動響應”向“主動預見”轉變。通過歷史大數據，大模型能夠深入分析用戶的偏好、習慣和行為模式，提前研判用戶的深層次需求，提供更及時、有溫度的服務，實現從“人找服務”到“服務知人”的範式躍遷。例如，在企業服務應用場景中，大模型能夠主動推送惠企服務、稅務辦理等信息，幫助企業提前了解相關政策和辦事流程，提高企業辦事效率，實現從“接訴即辦”到“未訴先辦”的服務升級。
三是建立精準決策模式，促進“經驗導向”向“模型驅動”轉變。以行業大模型為核心，深度調用嵌入的通用智能與領域知識，將行業知識庫、專家經驗轉化為可計算、可復用的模型參數，通過持續迭代優化，使決策過程更具科學性、預見性和適應性，構建可精準觸達、動態響應的服務體系，為複雜場景中傳統經驗做法提供全新的科學模型指導。例如，在金融服務應用場景中，網商銀行通過人工智能大模型融合產業鏈圖譜，精準評估小微企業經營狀況，破解傳統金融服務“重經驗、輕數據”的困局，讓小微企業不再“被隱身”，能夠獲得更公平、更精準的金融服務機會，實現“數據增信”的普惠價值。
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建設“數字浙江”，浙江是先行者；發展人工智能，浙江有基礎、有條件、有責任繼續當好先行者。浙江要進一步深化人工智能大模型賦能行業應用，聚焦當前應用場景的真需求、真問題，適配性地融入人工智能能力，全面激發人工智能大模型潛能，推動“數字浙江”建設，實現價值落地與規模化推廣，爭創全國行業應用基地，打造人工智能創新發展高地。
原標題：《劉淵：讓大模型成為“數字浙江”的加速引擎 | 媒體聚焦》
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來源：浙江大學管理學院
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