在当下数字化浪潮中，AI 大模型的崛起正重塑着各行各业的格局，而数据智能与 AI 的融合，更是催生了无数新的可能。本次爱分析邀请到每日互动（个推）创始人&CEO方毅在线对谈。聚焦垂直大模型场景化落地、合成数据变革及数据要素市场破局三大主线。深度剖析AI大模型在ToC、ToB、ToG市场的真实潜力及一体机部署等热点话题。01 垂直大模型应用路径与行业实践探索
在垂直大模型的定义层面，需明确其与行业应用的差异。当前存在两种主流实现方式：一是在基础模型上通过RAG技术或知识图谱搭建垂直应用；二是基于基础模型进行微调训练和强化学习的垂直模型开发。每日互动更强调后者，即通过针对性训练形成具备领域深度认知能力的专用模型，这种技术路径对算力资源和算法优化能力提出更高要求。从实践角度看，大模型垂直应用呈现显著场景化特征。某科技企业通过与微软合作积累了一年的微调经验后，转向RAG技术为核心的开发路线。典型案例显示，在交通治理领域，通过特定数据训练可将城市通行效率平均提升20%；医疗场景中，借助完整区域医疗数据构建的脑卒中预测模型，将预测准确率从0.68提升至0.9，实现高危人群精准筛查。这些成果验证了垂直模型在专业领域的价值爆发力。面对基础模型的快速迭代，垂直模型的持续进化能力成为关键。随着GPT-5等新一代模型即将面世，当前蒸馏产生的专用模型存在技术代际风险。但实际开发中发现，模型蒸馏过程可通过脚本化实现快速迭代，核心挑战转向数据价值沉淀，如专家标注数据的复用性、知识蒸馏效率提升成为重点。在大模型技术演进中，数据价值标准正发生根本转变。传统依赖人工标注的模式逐渐被突破，以DeepSeek R1为代表的合成数据实践证明，通过模型自生成高质量思维链（CoT）数据可有效提升推理能力。这种数据生产范式突破了人工标注的局限性，其核心在于构建客观、精细化、时序化的真实场景数据集。例如智慧交通领域，通过部署感知设备采集连续时空数据流，显著提升交通优化系统的强化学习效果；医疗场景中，穿戴设备记录的诊疗视频将成为中西医结合研究的关键数据源，推动中医诊疗科学化进程。数据标注行业面临结构性变革，机械式人工标注将加速被替代。典型案例显示，自动驾驶领域通过AI自动标注已实现效率跃升，而专业医疗数据的价值挖掘更需注重自然使用过程中产生的客观记录。未来数据标注将转向"伴随式学习"模式——在用户实际交互中自动沉淀有效信息，如智能眼镜采集的社区医生问诊过程，既辅助实时诊疗，又为后续研究提供标注依据。这种"以用代标"的方式在机器人训练中已获验证，通过行为模仿与反馈循环即可实现快速进化，标志着数据生产正从人工密集型向智能伴随型转型。大模型决策能力的突破催生新型应用范式。传统运筹优化受限于规则穷举的困境，而大模型通过海量决策案例学习可捕捉隐性规律，实现近似人类决策效果。实际应用需建立多重校验机制：采用混合专家系统（MoE）整合多领域认知，通过多个独立模型输出交叉验证，并引入"三思后行"的深度思考（Deep Research）机制。在政务决策等关键场景中，要求系统进行三轮以上思考校准，有效规避"逻辑严密却结论错误"的风险。这种决策支持模式既保留人类最终判断权，又通过盲盒验证机制确保AI建议的可靠性。面对大模型的决策幻觉风险，行业探索出渐进式迭代路径。技术层面通过反复搜索优化信息获取质量，在医疗诊断等专业领域构建专用知识库强化决策依据。实践层面强调"答案后验"机制，要求使用者先形成独立判断再与AI建议对照，如同解题时不预先查看参考答案。这种双向校验机制在实际应用中已显现价值，既发挥大模型的综合计算优势，又保留人类专家的最终裁量权，为关键领域AI应用提供了可行性框架。03 数据要素市场破局：场景驱动与生态共创
当前数据要素市场发展呈现"预期差"现象。核心矛盾并非单纯供给侧或需求侧问题，而在于价值创造路径尚未完全打通。温州等地的探索显示，通过建立合理的合规机制与安全装置构建可信数据空间，形成"哑铃型"结构（强化数据侧与场景侧、简化中间机制与装置侧）是可行路径，也是突破价值闭环的关键瓶颈。场景驱动成为激活数据要素的核心引擎。实践验证，以实际应用场景反推数据需求能有效突破僵局。典型案例显示：交通治理领域通过优化通行效率可创造显著贡献，脑卒中预测模型的应用使区域医保支出显著降低。这些场景验证了"数据等场景"的规律——只有明确价值创造点，数据流通才能形成正向循环。北京西城区试点采用"最小可用级"模式，即在不依赖复杂协议前提下，通过自带数据与工具快速验证场景价值，为冷启动提供新思路。数据服务企业面临能力重构挑战。传统数据公司多聚焦单一环节（数据源开发或技术平台建设），缺乏端到端场景落地能力。现阶段市场要求企业具备"打通关"实力：既需理解垂直领域业务逻辑，又需快速构建跨域协作能力。核心竞争力体现在快速实现与领域专家的深度对话，以及搭建共创生态的整合能力。典型案例中，医疗团队与数据公司形成"手术室+代码工位"的新型协作模式，证明跨界融合是释放数据价值的关键。共创生态构建成为破局重要抓手。数据要素市场成熟需要专业化分工，但现阶段更需具备场景落地能力的"连接器"企业。这种企业需扮演三重角色：价值发现者（识别高潜力场景）、资源整合者（连接数据源与需求方）、生态共建者（培育合作伙伴网络）。温州实践通过"发数站"机制，以与当地数据集团共创价值为目标倒逼场景挖掘，形成可复制的商业模型。未来趋势显示，具备"自带解决方案"能力的企业将主导市场，通过降低合作门槛、强化价值共享，推动数据要素进入规模化应用阶段。从垂直大模型的场景深耕到合成数据重构生产力，从数据要素的价值觉醒到生态共创的破局实践，人工智能技术正推动产业变革进入深水区。未来竞争将聚焦三大核心能力：垂直领域的认知深度构建、人机协同的决策体系优化、跨域生态的共创机制创新。唯有将技术创新嵌入真实业务流，在持续迭代中沉淀知识资产，方能实现从单点突破到系统进化的跨越式发展。
《对话首席》是一档面向科技行业从业者的深度对话直播栏目，聚焦数智化浪潮下的战略思考与商业实践。栏目每期邀请1-2位对于科技领域有着独特见解的高层管理人员，通过1.5小时的高浓度对谈，解构数智化关键命题。
栏目话题包含宏观形势研判、前沿技术落地、行业格局变迁、竞争壁垒构建及业务增长路径等。通过嘉宾之间实践经验与行业洞察的碰撞，还原科技领军者在技术创新与商业博弈中的决策逻辑，为从业者提供兼具思想纵深与实践价值的行业参考。
