□ 本报记者 周 敏
河南一家再生能源公司里，由云蝠智能研发的大模型语音智能体正以7×24小时不间断的状态，处理每日6000通废品回收来电。过去，完成同样任务需要100名人工接线员，年人力成本超过300万元。
同一时间，在广州某不良资产处置公司，这位始终耐心的“AI客服”仅用时3分28秒，便成功说服一位拖欠账款一年多的失信人接受分期还款方案。随着20万元本金到账，系统自动抽取佣金6万元。
负债闯入AI赛道，来自南京经开区的云蝠智能一度倾力数字人却血本无归，直到ChatGPT横空出世，果断转向生成式人工智能，全力冲刺语音智能体新赛道。7年3次生死转型，2024年企业营收突破5000万元——创始人魏佳星清晰地觉察到，大模型的真正爆点，即将到来。
所谓大模型，是通过“吞食”海量数据训练出的AI大脑，能够处理文字、图像、音视频等多模态复杂任务。这个火了两年的科技概念，正在争议声中加速分化：有人向左，坚持投入基础模型研发，争夺技术制高点；有人向右，快速构建商业闭环，拒绝“赔本赚吆喝”。
当“支持大模型广泛应用”首次被写入政府工作报告，南京的路径变得更加清晰：将AI技术与实体经济，特别是制造业升级紧密融合，打造一批垂直领域标杆应用，在全国大模型版图上站稳一席之地。
开“港”建“厂”，
AI之城的生态破壁
在算力驱动下，原始数据历经清洗、加工、标注，再通过算法不断调优，最终精准对接产业需求——大模型得以像标准化产品一样流水线生产。玄武大模型工厂，受到图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智的肯定。
从这里“下线”的，包括能够预判运动损伤与慢性病风险的“怡得AI大模型”，将“机票+酒店”套餐价格压低15%—30%的途牛“AI助手小牛”，以及专注政务领域的“星汉Galaxy大模型”。成立一年多，该工厂已推出12款行业大模型，并全部通过国家网信办备案。
“回顾大模型备案通道开放初期，企业曾一拥而上，却多数因算法薄弱、算力成本不透明、备案文件不规范等原因折戟。”南京市人工智能（软件）产业攻坚推进办公室相关人士如此总结早期行业痛点。
为破解这一困局，玄武区联合清华大学人工智能专家团队打造大模型工厂，提供从算力底座、场景资源，到模型工具链、测评服务及合规指导的全链条支持。其依托“削峰填谷”理念建成算力调度平台，通过动态分配算法，将东部算力需求与西部清洁能源精准匹配，帮助企业以更低成本获得高质算力。工厂在服务华电能源大模型和镁佳智能座舱大模型训练时，用的就是新疆哈密的异构算力集群。
数据，是另一项关键基础设施。该区前瞻布局江苏国际数据港、江苏省数据交易所，目前已上架数据产品3837款，覆盖公共与行业数据。国机数科携“农机云”“机械装备行业云”两朵行业公有云入驻，并成功入选国家可信数据空间。
位于江北新区的南京钢铁股份有限公司（以下简称“南钢”）同样跻身这一行列。自2021年启动数据治理以来，已积累8500余张数据表、2000多项业务指标和百万级时序数据，超90%核心数据向数据湖迁移。2024年，南钢成为全国首批数据资产入表上市公司，年度入表资产规模超千万元。“高质量的数据集与成熟的数据治理体系，是构建元冶·钢铁大模型的基石。”企业相关人士强调。
南京人工智能相关企业超1000家，涵盖基础层、技术层和应用层全产业链，在制造业积淀的行业数据和丰富场景，以及科教与软件产业储备的大量工程师人才，共同构成发力大模型的底气。截至目前，全市共培育90多个行业大模型，30个通过国家备案，占全省60%；另有16个完成API调用登记。前者是在基础模型上微调改造的深度适配，后者则是直接调用核心能力的轻量化应用。
到2026年，力争引进培育国内外先进水平基础大模型1个，打造行业大模型20个以上，每年打造30个标杆应用场景，实现人工智能核心产业规模600亿元——去年出台的《南京市人工智能行动计划及政策措施“1+1”文件》明确这一目标，并从算法突破、算力提升、应用创新、生态构建四方面提出12条具体支持举措。
AI之城的愿景还需各板块协同发力。位于麒麟科创园的南京智算中心，二期项目建成后，能提供的算力是每秒180亿亿次，相当于超过百万台个人电脑同时计算。雨花台区启动“AI·镜界”南京人工智能生态街区建设，引进AMD ROCm实验室提供概念验证测试环境，并每年安排10亿元专项资金支持。南京经开区打造“南京大模型产业集聚区”，建设AI Tower和大模型公共服务平台，强化载体、政策、基金、场景保障。
生态破壁，企业乘风而来。本月初，来自清华大学的8个大模型创业项目集中落地南京经开区，与本地企业在四大应用场景达成6项重要合作。
深耕场景，
创新尖兵的破界远征
当解说员高喊“进球了”，江苏广电“荔枝传媒大模型”智能拆条系统瞬间响应——自动向前截取5秒进攻过程，往后保留8秒庆祝画面。不到两分钟，一段15秒短视频已完成审核推送，而以往人工剪辑需要15分钟。
该大模型基于总台20多个频道超过40万小时的视音频素材训练而成，不仅能按文稿生成视频脚本，还可优化剪辑逻辑、辅助策划制作。这位“数字同事”正从新闻、体育向纪录片、综艺等垂类拓展，持续提升内容生产质量和效率。
从阿尔法狗到ChatGPT，再到DeepSeek推动技术平民化，大模型热潮席卷全球。许多初创企业曾押注通用大模型研发，却难以抗衡巨头数十亿元的投入。随着高质量开源模型涌现，越来越多的企业意识到：自己耗资数千万元甚至上亿元训练出来的模型，性能未必优于开源方案，成本却远高于对方。
在理性回归的呼声中，他们调转方向——不再执着于“再造一个底层模型”，而是聚焦“如何用好大模型”。有报道称，被称为“AI六小虎”的6家中国大模型独角兽中，已有两家逐步放弃预训练模型，业务重心转向AI应用。
在这一趋势下，南京鼓楼医院悄然站上医疗智能化的前沿。前期自主构建的大数据平台汇聚全院50余亿条数据，该院基于开源通用模型，用50多门医学教科书训练出医学基础模型，并进一步精调专科和专病大模型。例如，以40万份真实影像报告“喂”出的医学影像报告辅助生成专科大模型，可支持2000余种检查项目。
如今，医生阅片后写下诊断结果，如“右肺下叶磨玻璃结节”等几十个字，AI便能反向生成数百字的检查所见，医生仅需对病灶大小、位置及特殊表现等少量关键信息做微调确认。一份600字报告，撰写时间从10分钟缩短至1分钟。该模型参数规模仅100多亿，比通用千亿模型节省超数倍算力，却在医学专业性上表现更优。目前已服务超10万人次，近3个月月均处理1.7万份报告，真正融入诊疗日常。
今年8月，鼓楼医院发布“博爱”大模型和“博爱”智能体，推开更复杂应用场景。在互联网医院，患者描述症状后，“病历辅助书写智能体”即可自动调取历史数据，生成电子病历初稿。即将上线的“院感智能体”，能从全院10余个相关信息系统中实时抓取数据，将感染源研判从半小时压缩至几分钟。“我们不仅追求AI技术的创新突破和自主可控，更重要的是解决临床诊疗的真实痛点。”南京大学计算机学院教授李武军强调。
同样深耕场景的还有T3出行。“苏超”赛事终场哨响之前，其智能调度系统就已依托领行阡陌大模型展开动态预测，通过分析历史赛事数据、实时人流与公共交通运力，提前调度车辆至最优接驳点，使应答速度提升40%。
但技术落地从不轻松。云蝠智能为黑龙江电视台打造语音智能体“龙小新”，系统在90秒内生成初版智能体，经多模型对比筛选后，导入数万条历史通话数据和600多个行业热词，并建立防重复话术机制，最终形成大模型计算、中模型对话、小模型拟真的分层协作系统。经过万轮模拟对话调优，“龙小新”成功替代15名人工客服，日均处理近800通来电，响应延迟始终控制在1秒内。
国务院日前印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，要在科技、产业、消费、民生、治理等领域深化AI应用。南京坚持“接地气”的务实导向，以需求倒逼突破，走出国家人工智能创新应用先导区的突围路。
当能说会道的AI跳出实验室、走向城市，真正解决千行百业的具体问题，全新的价值空间已经被打开。
赋能制造，
传统产业的范式革命
大模型落地，南京最大的机遇藏在制造业。
与北京、上海、深圳、杭州等城市相比，南京的产业底色更“重”——工业根基深厚，制造业门类多、比重大，这些恰是数字化转型最迫切、大模型降本增效价值最显著的地带。但因数据维度复杂、流程封闭、可靠性要求极高，又被视为大模型应用的“深水区”。
南京企业“近水楼台”，更容易获取高质量的专属行业数据，并在真实场景中快速验证和迭代模型。
一批企业已率先突破。来自鼓楼的朗坤智慧自主研发“苏畅瑶光大模型”，在知识问答、智能建模、辅助消缺、经营决策等方面表现出色，跻身“全球工业大模型50强”。通过玄武大模型工厂工具链平台落地的CAD多模态大模型，可在3分钟内解析多层电路图纸，并自动整理为建模所需数据，识别精度最高可达99%，节省人工约90%。
新近通过备案的“天算具身智能运维大模型”，则代表了软硬结合的新路径。它基于通义、Qwen等开源模型，经海量工业数据训练，专为复杂工业环境下的具身运维场景而生。“其核心价值在于与机器人、巡检系统等硬件的紧密协同，实现从感知到执行的闭环。”天创机器人董事长刘爽介绍，该模型具备缺陷识别、误报剔除、隐患溯源、健康预测等功能，大幅提升系统响应精度与可靠性。
曾领跑我国钢铁行业“智改数转”的南钢，既深度应用大模型，也参与共同开发。去年初启动“人工智能百景千模”计划，与华为联合打造钢铁垂直大模型。今年6月，“元冶·钢铁大模型”正式发布，已落地20个核心场景。
它融合机理、预测、寻优等模型，通过大数据分析钢材成分与工艺，帮助特种钢“配方”在数十种变量中锁定最佳比例。在高炉配矿环节，借助智能配矿模型，系统综合原料成分、工况等200多项数据，以多目标优化算法生成最优方案，实现原料成本降低5%—8%。
“钢铁行业数据多元、流程‘黑盒’、质量严苛，单一基础模型难以应对。”南钢人工智能研究院院长李瑾彦指出，“元冶·钢铁大模型”以概率计算为“右脑”，以精确求解为“左脑”，构建多模型协同集群，可针对任务调用最优模型，既提升智能，又节约算力。
南京的制造企业进入新一轮数字化升级周期，从“增强工具”迈向“协作伙伴”。中小企业关注单点提效，头部企业追求全流程优化。南钢正在探索“智能体即服务”模式——通过大模型、小模型嵌入IT/OT工具，打造可复用、可输出的智能应用链，让产业创新迎来爆发和裂变。
在南京市人工智能（软件）产业攻坚推进办公室相关人士看来，包括大模型在内的人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，南京应坚定将制造业大模型作为发展重点，积极挖掘电力、石化、钢铁、汽车等传统领域智能化升级需求，开拓制造、能源、文旅、卫生、交通等典型场景专属数据，建设可信数据训练环境和高质量数据集。同时深化产学研对接，培养既懂大模型又懂制造业的复合型人才，打造面向制造业的行业大模型，以及一批人工智能赋能新型工业化应用示范项目和典型案例。
南京的探索印证了一个硬道理：工业AI的真正价值，在于能否将算法转化为产线上的实际生产力。正如一位深耕大模型应用的企业负责人所言，“南京也许很难诞生下一个Open AI或ChatGPT，却极有可能孕育出全球领先的工业、电力等垂直领域大模型。”
穿越周期，
商业理想的理性突围
通用大模型退烧、行业大模型崛起，意味着大模型“跑出来”的窗口期正在收缩。当AI深度嵌入产业运行规则，新的商业模式悄然孕育。
2023年，南京经开区企业出门问问推出自研多模态大模型“序列猴子”，具备文本、图像、语音等综合生成能力。以此为核心，公司逐步构建覆盖配音、数字人、数字员工及短视频生成的AIGC产品矩阵，打造一站式内容创作平台。
以产品数据反哺模型迭代，用模型能力增强产品竞争力，以罕见的“产模结合”模式驱动“增长飞轮”。去年4月，出门问问登陆港交所，成为“AIGC第一股”。财报显示，其AIGC业务营收同比增长123.8%，占比过半，成功完成从传统AI向AIGC的业务转型。
然而，并非所有企业都能顺利跨过商业化鸿沟。客户预期过高、软件付费意愿低、技术落地难，都是横亘在众多企业面前的现实障碍。资本市场变得谨慎，缺乏流量或平台支撑的技术型公司，无力承担无止境的烧钱，必须寻找更具辨识度的生存路径。
雨花台区企业汇智智能的创始人孙志明，一位历经PC互联网、移动互联网和AI时代的“跨代创业者”，自企业成立之初就坚定投向大模型应用与底座之间的关键中间层。团队基于自研的CarrotAI大模型与BuffGPT技术底座，开发出智能体云服务平台Agentsyun，构建感知、决策、执行闭环系统中台，将复杂智能系统开发从数月缩短至3天，大幅降低企业接入AI的技术与时间门槛，试图抢占商业化先机。
但市场的考验远比想象中残酷。面向C端的Gnomic平台虽获千万用户，却因算力成本高和缺乏付费模式承受压力。转向B端后，又遭遇大厂品牌压制，竞标屡屡受挫。生存压力之下，团队将Agentsyun平台“化整为零”，推出面向小B企业和个人用户的轻量化方案，价格从199—4999元不等。
破局关键是一张小小的NFC AI微卡。通过它，中小商家可便捷调用中台的AI能力，轻松实现内容生成、知识库搭建、客服管理、客流分析等功能。在餐厅、商场、景区等真实场景，顾客“碰一碰”即可触发种草笔记、个性化推荐、AI导览等互动，提升转化与复购。
该方案迅速覆盖全国超一万家中小商户，正以每日几十家的速度扩张，预计年底将突破10万家。随着算力成本下降和商业模式跑通，汇智智能今年软件收入有望突破7000万元。
技术进化与市场探索的脚步从未停歇。今年8月，汇智智能和微亿智造达成合作，计划整合智能体平台与硬件能力，推出具身智能机器人等新型研发产品，为下一轮技术变现铺路。
两年前的“百模打榜”，仿佛已是上辈子的事。如今，行业不光拼应用，还拼务实。巨头凭借资源优势和生态布局稳健推进，创业公司聚焦垂直赛道，以缝隙市场和深度服务寻求突围。像汇智智能正在做的AI硬件，是大模型落地应用的直接载体，能创造价值增益。
大模型狂奔，进入到耐力赛和落地为王的阶段。无论是巨头还是创业公司，核心命题始终是：如何将技术能力嵌入真实业务，形成可持续的现金流。最终能留在牌桌上的，一定是最快找到客户、最早形成收入、最能调整方向并活下来的团队。