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第2026章 智能未来大会：未来ai技术如何改变工作与生活（第2页）

三、科技尤洋：三类企业必须自建大模型，通用模型解决不了“专属问题”

现在很多企业都在纠结：到底要不要自建大模型？还是直接用市面上的通用大模型（比如ChatGPT、通义千问）？科技的尤洋给出了明确答案：至少三类企业需要自建，通用模型再强，也解决不了它们的“专属问题”。

先搞懂“自建大模型”和“用通用模型”的区别：通用模型就像“万能工具刀”，能解决很多常见问题，比如写文案、查资料、简单数据分析；而自建大模型就像“定制工具”，是根据企业自己的数据、业务场景训练的，只解决自己的核心问题，精准度和适配度更高。尤洋说的三类企业，都是“万能工具刀”满足不了需求的。

第一类：传统大型企业。比如制造业巨头、能源公司、大型银行。这类企业的特点是“业务复杂、行业属性强”，通用模型不懂它们的“行话”和“流程”。比如一家汽车制造厂，需要用AI检测生产线上的零件缺陷，通用模型没见过这家厂的零件类型、生产标准，根本检测不准；但自建大模型，用自己多年的生产数据训练，就能精准识别“哪个零件有问题、问题出在哪个生产环节”。再比如大型银行，需要用AI处理信贷审核，通用模型不懂银行的风控规则、客户评级标准，而自建大模型能结合银行的历史信贷数据、风控政策，给出更准确的审核结果，还能符合行业合规要求。

第二类：拥有海量数据的中小企业。这类企业虽然规模不大，但手里有“独门数据”，这些数据是它们的核心竞争力，通用模型拿不到，也用不了。比如嘀嗒出行，作为出行平台，有亿级的订单数据、用户沟通数据，这些数据里藏着“用户出行习惯”“订单取消原因”“车乘纠纷焦点”等关键信息。嘀嗒出行没有只用通用模型，而是自建了大模型，用这些专属数据训练，现在已经能自动处理订单取消判责——以前需要人工复核，现在大模型能结合聊天记录、订单信息，判断谁该负责，准确率接近90%，还大幅减少了用户申诉率。再比如一家做本地生活的中小企业，有大量商户数据、用户消费数据，自建大模型能精准推荐商户、优化配送路线，这些都是通用模型做不到的。

第三类：用AI颠覆行业的新兴公司。这类公司的核心业务就是AI，大模型是它们的“产品本身”，必须自建才能形成壁垒。比如专注医疗AI的公司，需要开发“AI辅助诊断系统”，要能识别医学影像、分析病历，这就需要用海量的医疗数据自建大模型，形成自己的技术优势；再比如做工业机器人的新兴公司，需要让机器人理解物理世界、自主完成复杂操作，这也需要自建具身智能大模型，而不是靠通用模型“凑合用”。就像中国电信，作为央企，自建了“星辰大模型”，覆盖语义、语音、视觉等多种能力，不仅能服务自己的客服、政务业务，还能开放给其他企业，成为新的业务增长点 。

尤洋特别强调：“自建大模型不是‘越复杂越好’，而是‘够用就好’”。比如中小企业不用建万亿参数的大模型，重点是把自己的专属数据用好，训练出能解决具体问题的“小而美”的模型；传统大企业可以和科技公司合作，不用从零开始，重点是把模型和自己的业务流程打通。总之，自建大模型的核心不是“炫技”，而是“解决自己的专属问题”，这才是企业的核心竞争力。

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四、高通万维星：终端侧大模型才是“刚需”，个性化+隐私安全双保障

提到大模型，很多人会想到“云端”——比如数据传到遥远的服务器上处理，再把结果传回来。但高通公司的万维星却强调：终端侧运行大模型，才是未来的大趋势，核心优势就是“个性化”和“数据本地化处理”。

先解释“终端侧”是什么：就是我们手里的手机、家里的智能家居、身边的机器人这些“终端设备”，终端侧大模型就是把大模型直接装在这些设备上，不用依赖云端，设备自己就能处理数据、完成任务。比如你的手机里装了大模型，不用联网，就能帮你写文案、翻译、整理照片；你的智能手表里装了大模型，能实时分析你的健康数据，给出运动建议。

第一个优势：个性化。云端大模型是“服务所有人”的，没法精准适配每个人的习惯；而终端侧大模型就像“专属管家”，天天跟你打交道，越用越懂你。比如你的手机大模型，知道你喜欢看科技新闻，会优先给你推荐相关内容；知道你不喜欢冗长的文案，会把复杂的报告提炼成简短摘要；甚至知道你的说话语气，帮你发消息时能模仿你的风格，不会显得生硬。高通和中国电信合作的“麦芒”AI手机，就是终端侧大模型的典型例子，它的AI通话助手、AI修图功能，都是基于终端侧大模型，能精准适配用户的使用习惯 。

第二个优势：数据本地化处理，安全又高效。现在很多人担心“用AI会泄露隐私”——比如你把聊天记录、健康数据、工作文件传给云端，万一服务器被攻击，数据就可能泄露。但终端侧大模型根本不用传数据到云端，所有数据都存在你自己的设备上，只有你能访问，安全性大大提高。比如你用终端侧大模型处理工作合同，合同内容不会离开你的电脑；用它分析健康数据，心率、血压等信息只存在你的手表里，不用担心被第三方获取。而且不用联网传输数据，响应速度也更快——比如你让手机大模型整理照片，秒级就能完成，不用等云端处理完再传回来。

万维星说，未来几年，“云+端”协同会成为主流：简单的、需要个性化的任务，交给终端侧大模型；复杂的、需要大量算力的任务（比如大规模数据分析、复杂模型训练），交给云端大模型。比如你用AI写一篇简单的工作周报，手机自己就能完成；但如果要分析公司一年的销售数据，生成详细的可视化报告，就可以调用云端大模型的算力，处理完再把结果传回手机。

现在终端侧大模型已经开始落地：除了AI手机，还有AI眼镜——高通和中国电信合作的天翼AI眼镜，能智能识物、分析食物成分、讲解展品，这些功能都是终端侧大模型实现的，不用依赖云端，随时随地能用 ；还有智能家居，比如你的冰箱里装了大模型，能识别里面的食材，推荐菜谱，还能提醒你食材快过期了，全程不用联网，既方便又安全。

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