当生成式AI浪潮奔涌向前，企业与技术的交互方式发生颠覆式改变。当大模型的成果在千行百业开花结果，企业的数据资产从“原料”升级为“燃料”。在产业智能升级过程中，到底什么才是破局的关键？如何解决技术驱动到价值落地的“最后一公里”难题？

　　“这场变革的核心并非是通用大语言模型的技术炫酷，而是智能应用和特定领域模型的崛起。”Gartner研究副总裁蔡惠芬（Tracy Tsai）在近期媒体采访中，分享了大模型发展的范式转移。

　　蔡惠芬认为，当前企业应用正经历从“工具化”到“智能化”的跃迁。过去，员工需通过繁琐的流程（如出差报账、费用报销）手动输入数据，等待审批。现在，生成式AI将彻底改变企业的工作模式，系统通过智能体（AI Agent）自主完成任务，完成从数据采集到决策执行的全链路闭环。

　　从“对话工具”升级为“业务伙伴”，领域模型与通用大模型的不同在于，领域大模型通过聚焦特定场景的数据沉淀与专家经验，能够实现一个完整闭环，即通过“高精度理解-自适应决策-精准行动”这样一个更自主化的过程完成智能升级。虽然二者都能生成流畅的文本，但通用大模型的短板在于，难以精准捕捉专业领域的隐性知识，如医疗诊断规范、金融风控规则等，这也是很多企业级用户的一个痛点。

　　如何让AI穿透技术概念层面，转化为可量化的商业价值？在了解领域模型对企业应用带来的影响之前，我们先来理清智能应用与领域特定语言模型（DSLM）的本质关联！

　　生成式AI进入下半场，智能应用和领域模型重构行业未来

　　从通用能力狂飙到领域模型深耕，虽然大模型发展只有短短两年多时间，但已经从“实验室”走向“生产线”。在蔡惠芬看来，生成式AI的下半场需通过智能应用重构业务闭环，而领域大模型所扮演的角色是，通过“底层基座”能力推动最新技术走向价值落地的最后一公里。

　　如今，很多企业都在构建AI Agent，其实这是智能应用的一个“早期雏形”。AI Agent可以通过一连串的任务或者流程规划下一步动作，然后再通过内外部的数据交互完成使用者的需求，但大多智能体是基于某种规则，完成一些被动或者重复性的任务。而本文重点强调的“智能应用”，是企业应用的一个基础能力，主要通过底层领域模型的支持，让应用具有“感知-决策-行动”的闭环能力。

　　说白了，满足特定领域的智能应用是个“多面手”，既能辅助人类实现服务质量提升、决策效率优化这类工具型应用，也可以在后台自主完成跨系统交互，打通如ERP、CRM等独立平台，替代传统程序化操作。在新的智能应用时代，人机交互的页面发生了变化，自然语言成为主导交互方式，系统通过理解用户的目标与环境数据主动执行任务，极大地减少了程序化的操作任务。

　　那是不是意味着传统流程化的界面就会消失了呢？并非如此！传统界面将转向新的形态，例如：任务结束后，系统需生成结构化摘要，既支持用户快速获取结果，又可接收进一步发出指令以驱动下一环节，形成“目标导向”的交互闭环。在这一转变过程中，领域模型成为产业智能化转型的核心载体。以腾讯与迈瑞医疗联合研发的"重症医疗模型"为例，通过整合ICU场景下的多模态医疗数据，如：生命体征、电子病历、设备信号等，该模型可辅助医护人员实现病情预警、治疗方案推演等精准决策支持，显著提升重症监护的效率与质量。再以百度为例，百度依托其在智慧城市领域积累的交通流量、公共安全、能源管理等海量数据，构建了城市治理专属模型，拥有从数据洞察到决策优化的完整能力。

　　从数据资产到特定领域模型的转型路径

　　很明显，从技术投入产出比与业务转型成效来看，特定领域模型正为企业智能化创新的最短路径。

　　蔡惠芬认为，相较于通用模型可能产生的“知识幻觉”，特定领域模型通过三大优势为业务赋能：1、精准度跃升。在半导体制造、医疗诊断等专业化场景中，特定领域模型通过行业知识图谱与业务逻辑的深度耦合，可提升关键任务执行的准确率。2、部署加速。依托预训练阶段注入的领域知识，可大幅缩短实施周期。3、成本可控。采用模型蒸馏技术的轻量化架构，使推理成本显著降低。

　　那么，企业该如何构建特定领域模型？方法有很多！第一种，小模型微调。如果企业没有那么多资源，也不想付出高额的成本，小模型微调或者模型蒸馏的方式显然是最 佳选择；第二种，全流程定制开发。这种模式适用于数据储备充足的企业，可以从头开始进行模型训练，包括进行领域自适应预训练；第三种，检索增强生成（RAG）方式。并没有太多数据，想快速上线应用，因为数据隐私的问题，只想在企业内部使用；第四种，提示工程。需要花费很多时间，要一次性做好，同时还要一直持续地进行微调，让其能够适用不同的需求，完成一定的业务目标。

　　从发展前景来看，领域特定GenAI将给技术提供商带来弯道超车的新机会。不管是大模型、小模型还是中等模型，也不管是开源或者是闭源模型，包括有很多云平台厂商提供的模型。尤其作为模型构建者来说，首先要考虑领域模型的投入产出比的评估，包括需要思考领域专业知识的构建问题，如何通过一定的逻辑打造出专家知识模型。为此，Gartner专门推出了“AI机会雷达图”。

　　企业可以根据这一图谱，通过价值尺度、成功率等关键指标，去正确投资领域模型。比如：“应付账款”、“发票自动化”，这几乎是各行各业都需要的一个应用，显然更具投资价值。

　　结语：

　　领域模型的崛起，标志着人工智能应用正从广度覆盖迈向深度渗透的新阶段。对于技术提供商来说，只有那些能够精准识别场景痛点、高效转化数据资产，同时具备专业领域知识的企业，才能在数智化转型的赛道中占据先机。