【ZOL中关村在线原创专访】在数字化浪潮奔涌的当下，生成式人工智能（GenAI）已成为各行业数字化转型的核心引擎。从内容创作到智能决策，从客户服务到生产制造，AI的应用场景持续拓展，为企业解锁了全新增长空间。
然而，随着技术迭代与企业需求的精细化演进，AI应用正经历关键转向——从通用大语言模型（LLM）的“广覆盖”模式，向领域特定模型（DSLM）的“精聚焦”模式跃迁。这一变革不仅是企业对智能化应用深度的更高追求，更是生成式AI技术落地的必然趋势。
近期，Gartner研究副总裁蔡惠芬（Tracy Tsai）在访谈中深入解读了这一趋势，揭示了领域特定模型的巨大潜力与未来图景。
领域特定模型：AI从能用向精准跃迁
随着人工智能技术的迭代，各行业对智能应用的需求正从“能用”向“好用”“精准用”跃升。通用大语言模型虽在泛化任务中表现亮眼，但在特定领域场景下，常因缺乏深度行业知识，难以满足企业对精准性与效率的更高要求。领域特定模型应运而生——这类聚焦于垂直行业、业务职能或细分任务的智能模型，通过整合专属数据、领域知识与专家经验，为解决具体问题提供了更精准的支撑。
Gartner预测，到2030年企业使用的GenAI模型中，超50%将聚焦特定领域，这一数据在2024年仅为5%，凸显领域特定模型在企业应用中的爆发式增长潜力。Gartner研究副总裁蔡惠芬强调：“生成式AI的未来属于领域特定模型，它们才是智能应用落地并创造业务价值的底层核心。”
在医疗领域，腾讯与迈瑞合作开发的“重症医疗模型”是典型范例。重症监护病房（ICU）对数据实时性与准确性要求极高，患者生理指标、病历信息、治疗方案等数据复杂多元。通用模型因缺乏医疗领域深度知识，处理此类专业数据时易出现理解偏差或回答失准。而“重症医疗模型”通过学习海量重症医疗数据，可精准分析患者病情，实时提供药物剂量计算、治疗方案调整等诊疗建议，并与医院信息系统无缝对接，实现数据自动采集与分析，显著提升医疗效率与质量。
而在财务领域，Harvey AI聚焦法务与税务场景。税务法规复杂多变，地区差异显著，企业处理税务问题需要高度专业化知识。Harvey AI的领域模型深度理解税务法规，结合企业财务数据，提供精准税务筹划建议、自动化税务申报及风险评估服务，宛如资深税务专家，助力企业优化税务策略、降低风险，同时提升处理效率与准确性。
Gartner认为，领域特定模型的崛起反映了企业在数字化转型过程中对人工智能应用的更高要求。它们不再满足于通用模型的“万金油”式解决方案，而是寻求能够深入理解其业务特点和需求的智能化工具。这种转变不仅提高了人工智能的应用价值，也为企业的业务创新和竞争力提升提供了新的动力。
领域特定模型：AI如何为各行业降本增效？
领域特定模型相较通用大语言模型，在企业应用中展现出显著优势，Gartner研究指出，其核心价值源于对特定领域数据的深度整合与优化。
以制造业为例，设备故障预测与维护一直是企业难题。通用模型仅能提供泛化的故障诊断建议，而聚焦制造业的领域模型（如Aitomatic在半导体与能源领域的应用），可结合设备运行数据、历史故障记录及专家经验，精准预测故障并输出详细维修方案。这一能力使设备停机时间大幅缩短，生产效率提升的同时，维修成本显著降低。
知识数字化传承是领域特定模型的另一核心价值。在半导体行业，资深工程师的实践经验常存于个体脑海，难以高效传承。Aitomatic通过问答交互，引导工程师拆解问题解决思路，将隐性经验转化为数字化知识库，打破因人员流动导致的技术断层，使新进工程师可快速获取专业技能。
人力资源领域中，特定领域智能体可实现招聘流程自动化：基于企业岗位需求，自动筛选简历、评估候选人能力并生成报告。相较于通用模型，这类智能体更懂企业人力资源管理逻辑与岗位特性，能从海量简历中快速定位高匹配度人才，大幅提升招聘效率与质量。
蔡惠芬指出：“领域特定模型因预集成行业知识与数据，部署周期更短，能针对狭窄场景提供高精准度解决方案，助力企业快速达成业务目标。”
法律领域的模型则整合法律法规、案例判决等数据，为法律工作者提供智能辅助。例如，处理复杂商业合同纠纷时，模型可快速检索关联法规与类似判例，输出精准法律分析与诉讼策略，在提升律师工作效率的同时，确保法律服务的准确性与专业性。
领域特定模型：如何满足企业对敏感数据要求？
安全是企业运营的底线，尤其在涉及客户隐私、商业机密等敏感数据的业务场景中。领域特定模型支持在企业内部构建，通过本地化数据训练与部署，从源头切断数据泄露路径，为高敏感业务提供更可控的安全防护体系。
例如，金融机构在进行风险评估和信贷审批时，需要使用客户的财务数据、信用记录等敏感信息。采用领域特定模型，金融机构可以在内部安全环境中处理这些数据，确保数据的保密性和安全性。
在医疗行业，患者的病历信息属于高度敏感的数据。通过构建特定领域的医疗模型，医院可以在本地对患者数据进行分析和处理，遵守严格的医疗数据隐私法规。同时，模型可以与医院的信息安全系统集成，对数据访问进行严格的权限管理和审计，防止数据泄露和滥用。
Gartner指出，领域特定模型在数据隐私和安全方面的优势，使其成为企业在处理敏感业务时的首选解决方案。这不仅有助于企业遵守相关法规，还能增强企业客户和合作伙伴的信任。
复杂的系统工程：领域特定模型如何构建？
领域特定模型的构建是一项复杂的系统工程，需要企业、技术提供商与解决方案提供商协同推进。Gartner针对不同角色提供了清晰的行动框架，并对未来发展趋势作出前瞻性展望。
首先是明确需求与目标：企业首先要明确自身的业务需求和目标，确定需要解决的具体问题。例如，一家零售商可能希望提高库存管理的准确性，减少库存积压和缺货现象。基于这一目标，企业可以与技术提供商合作，构建一个专注于零售库存管理的领域模型，通过分析销售数据、库存数据和市场需求预测，优化库存管理策略。
其次是数据收集与整合：数据是领域特定模型的核心。企业需要收集和整合来自多个渠道的数据，包括内部业务系统、传感器数据、客户反馈等。以智能城市为例，构建一个专注于交通管理的领域模型需要整合交通流量数据、路况信息、公共交通运营数据等。这些数据可能来自不同的部门和系统，需要进行数据清洗、转换和融合，以确保数据的质量和一致性。
再次是专家知识与经验的融合：领域专家的参与至关重要。他们可以提供对业务流程、专业知识和行业规范的深入理解，帮助模型更好地理解和解决实际问题。在能源领域，构建一个电力系统故障诊断的模型需要电力工程师的指导。他们可以标注数据、定义故障模式和诊断规则，使模型能够准确地识别和定位电力系统中的故障。
最后，Gartner建议企业在构建领域特定模型时，要充分考虑自身的技术能力、数据资源和业务需求，选择合适的构建方法和合作伙伴。
随着技术的不断进步，领域特定模型将更加智能化和高效化。未来，模型将具备更强的学习能力，能够自动适应数据变化和业务需求的演变。例如，通过强化学习技术，模型可以在与环境的交互中不断优化自身的策略和决策，提高在复杂动态场景下的表现。同时，技术提供商将不断改进模型的架构和算法，降低模型的训练和部署成本，提高模型的可扩展性和易用性。
蔡惠芬表示：“领域特定模型为企业提供了解决实际问题的强大工具，推动了各行业的数字化转型和创新发展。随着技术的不断进步和生态的逐步完善，领域特定模型将在未来的人工智能发展中扮演更加重要的角色，为企业创造更多的商业价值和社会效益。”
写在最后
在Gartner的洞察和推动下，我们清晰地看到了生成式人工智能从通用大语言模型向领域特定模型转型的必然趋势。这一转型不仅是技术发展的自然结果，更是企业对智能化应用深度和广度需求的必然选择。
领域特定模型通过其精准性、专业知识沉淀和数据安全保障等优势，为企业解决了实际问题，提升了业务效率和竞争力。随着构建技术的不断成熟和生态系统的发展，领域特定模型将在更多行业和领域落地生根，开花结果，引领生成式人工智能走向一个更加繁荣和实用的新时代。
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