数字化转型进入深水区后，如何把技术优势转化为产业竞争力，成为各地发展数字经济的关键课题；人工智能尤其是大模型技术快速演进，为政务服务提效、公共治理精细化和制造业智能升级带来新工具，但也面临“训练强、落地难”“通用强、行业弱”等挑战：一方面，部分应用仍停留演示验证阶段，难以进入生产系统；另一上，不同行业对数据安全、业务规则与专业知识要求较高，通用模型若缺少知识沉淀与场景磨合，往往难以稳定创造价值。 来自山东日照的山东至信信息科技股份有限公司，近期“人工智能+”融合发展涉及的活动中推出并持续升级“明枢大模型”，提出以应用牵引推进能力建设的路径。企业介绍，该模型面向文本、图像、音视频等多类数据形态，强调多模态理解与推理能力，并通过分布式协同训练等方式提升训练与部署效率，目标是在性能、成本与可用性之间取得平衡。经专业机构认证，其相关技术能力进入国际同类技术前列。业内人士认为，地方企业在核心技术上持续投入并形成可验证成果，有助于增强区域在关键领域的供给能力，也为产业链上下游提供更多可选的技术底座。 从趋势看，大模型产业竞争的焦点正从单纯的参数规模竞赛，转向“工程化能力+行业知识+场景闭环”的综合比拼。至信科技以“模型+知识库+场景”三位一体推进：在底层模型能力之外，将行业数据、政策规范、业务流程等沉淀为知识体系，再通过具体场景的任务拆解、权限管理与流程对接实现可控应用。此路线更贴近政务和产业系统对稳定性、可追溯性与安全合规的要求，也更容易形成可复制的产品化能力。 在应用层面，落地成效成为衡量技术价值的重要尺度。企业上表示，依托“明枢大模型”已开发“AI社工”“AI助学”“智慧小金”等50余个智能体，并全省建设35个智能标杆场景，覆盖政务、教育、社会治理、工业等领域：在政务端，可提升事项咨询、材料审查、政策匹配等环节效率，推动服务更便捷；在教育端，可在备课、学习诊断与资源推荐等环节提供辅助，支持因材施教与管理优化；在治理端，可支持信息汇聚、风险识别、事件研判与协同处置，提升基层治理精细化水平；在工业端，可在设备运维、质检辅助、生产排程和知识管理等环节探索降本增效。多场景试点形成的数据反馈，也将用于模型迭代，继续提升其在复杂业务中的可靠性。 对策层面，地方推进“人工智能+”向纵深发展，需要示范应用与制度供给、生态培育同步推进。一是强化数据治理与安全合规，在数据分级分类、授权使用、审计追踪各上形成明确约束，确保技术可用、风险可控；二是坚持以业务痛点牵引项目建设，避免“为上模型而上模型”，将考核重点更多放效率、成本、服务体验等可量化结果上；三是推动产学研用协同与产业链配套，完善算力、工具链、评测体系与人才梯队，降低中小机构应用门槛；四是加快形成可复制的行业解决方案，通过标准化组件与可配置流程实现规模化推广。 前景上，山东正加快推进数字强省建设，围绕新质生产力培育持续加码。随着大模型在政务服务、公共管理与制造业数字化中的渗透加深，未来竞争将更强调“可信、可控、可持续”的工程能力，以及“从试点到规模化”的推广能力。业内判断，若能在安全合规前提下持续深耕场景、加强行业知识体系建设，并通过标杆项目带动生态伙伴参与，大模型更有可能从单点智能走向系统智能，在更广范围内释放技术红利，成为数字经济提质增效的重要支撑。
"明枢大模型"的实践，展示了山东科技企业在大模型方向的研发投入与落地能力，也为人工智能赋能实体经济提供了可参考的路径。在数字经济加速发展的背景下，坚持自主创新、深化场景应用，将成为推动区域经济高质量发展的重要抓手。下一步，如何扩大应用范围、提升赋能效果，仍有待持续观察与跟进。