作為人工智能領域前沿技術，大模型具有強大的數據處理和智能分析能力，一系列應用多點開花：在制造業中，大模型助力智能工廠建設，優化傳統產業的生產流程與供應鏈管理；在醫療領域，大模型可用于疾病診斷、藥物研發等，提高醫療服務的效率和精準度……政府工作報告提出培育量子科技、具身智能、6G等未來產業，這些領域的發展均需依賴大模型的高效數據處理能力。

憑借數據與場景深度結合、政策與市場雙向驅動，我國發展人工智能大模型具有顯著優勢。我國擁有全球最大的互聯網用戶群體，為AI大模型的訓練提供了豐富的中文數據資源。超大市場規模使企業能夠通過用戶反饋快速迭代模型，形成“應用驅動技術優化”的良性循環。我國大模型企業如深度求索（DeepSeek）通過優化算法和工程化創新，以開源模式實現了與閉源模型相近的性能，同時大幅壓縮訓練成本，顯著降低中小企業的應用門檻，引發了行業對技術路徑和生態競爭的重新思考。

目前，我國大模型行業滲透率逐步提升，但整體仍處于從試點示范向規模化應用的過渡階段，不同行業和場景的應用進展差異顯著，且數據泄露、深度偽造等風險也不容忽視。全國兩會期間，多位代表委員圍繞大模型廣泛應用提出了具體建議，涵蓋政策支持、技術落地等多個維度，以工業（工業行業分析報告）大模型賦能新型工業化、構建全鏈路大模型安全體系等建議聚焦垂直領域需求，提出推動技術與場景深度適配，并強調安全治理與技術發展同步，為大模型應用提供了來自產業一線的深度思考。

支持大模型廣泛應用，既是技術革命的必然選擇，也是高質量發展的迫切需求。未來，大模型將進一步滲透至更多經濟和民生領域，發揮更大作用。