在Deepseek等大模型的普及浪潮下，我们正见证AI技术以前所未有的速度融入社会生活。人们惊艳于AI信手拈来的诗情画意，也开始认真追问一个更具现实意义的问题：大模型，究竟是转瞬即逝的技术炫技，还是能真正扎根行业，成为提升生产力的坚实基石？

通用大模型凭借其超乎想象的知识储备，的确展现出令人叹为观止的能力。它们如同学富五车的通才，不仅能快速理解并生成各类文本、图像内容，甚至能辅助完成复杂的程序代码编写。Cursor等工具的涌现，降低了代码生成的门槛，让更多人便捷地体验到AI的强大。

然而，当我们满怀憧憬，期待通用大模型在专业领域大展宏图时，却常常发现“理想很丰满，现实很骨感”。这并非是通用大模型能力不足，而是因为生产力的提升，不仅仅依赖于知识的广度，更取决于技能的深度和应用的精准度。

正如开篇所言，社会协作的根基在于信任，而信任来源于稳定可靠的交付能力。无论是快递的准时送达，还是医生的精湛手术，都彰显了专业性和可信赖的价值。当我们审视AI在专业领域的应用时，也必须秉持同样的专业视角，衡量其价值，而不能仅仅停留在“初级用户”的尝鲜体验。

通用大模型的局限性， 恰恰在于其本质的“通用”性。它们如同包罗万象的百科全书，知识面广博，却缺乏针对特定领域的深度耕耘。其学习的内容本质上是“知识”，而真正的专业能力，除了显性的书本知识，更蕴含着大量的隐性知识和技能，例如行业know-how、组织内部经验，以及难以言传的实践技巧。这些专业领域的“独门秘籍”，往往难以被通用大模型从公开的网络数据和书籍中有效习得。

这导致通用大模型在解决专业问题时，常常面临诸多挑战，甚至难以满足专业领域的严苛要求：

  • 超大规模通用大模型的硬件投入与功耗瓶颈：运行高性能通用大模型所需的算力与能耗，是普通企业甚至个人难以承受的，这限制了其在专业领域的广泛部署，通常只能通过公共API 接入，增加了数据安全和定制化的顾虑。

  • 结果的稳定性与可复现性不足：通用大模型的输出有时难以预测和稳定复现，这对于需要严谨性和一致性的专业工作而言是难以接受的。例如，一份重要的法律文件，如果每次生成结果都存在差异，将严重影响工作效率和专业性。

  • 结果的可解释性缺失：通用大模型的决策过程往往如同黑箱，缺乏透明度和可解释性。专业人员需要理解AI给出建议背后的逻辑，才能做出最终决策并承担责任。一个无法解释的“最优方案”，难以建立信任，更难以落地应用。

  • 环境的动态适应性受限：现实世界的专业领域，环境复杂且瞬息万变。通用大模型对动态变化的适应能力相对有限，难以有效应对专业领域不断涌现的新问题和新挑战。

  • 专业领域知识的隐私保护难题：行业内使用的大量数据信息往往具有高度保密性。通用大模型的应用过程，可能存在敏感信息泄露的风险，这使得企业在核心业务领域对其应用保持谨慎。

因此，要真正释放AI在专业领域的生产力，垂直大模型才是更具潜力的突破方向。垂直大模型以通用大模型为基座，但更专注于特定行业或领域，并着力通过以下关键要素，弥补通用大模型的固有短板：

  • 以用户能够承受的成本提供专业领域内的AI服务能力：合理的模型规模能够有效降低算力和能耗，让模型的运行处于效率和能耗的平衡点上。

  • 专业知识库和向量库的深度加持：垂直大模型深度融合行业专属数据、专业知识与实践经验，构建起更精专的知识体系，使其能够更精准地理解和解决专业领域的核心问题。

  • 专业人员主导的数据清洗与标注：垂直大模型的训练数据，经过专业人员的严格筛选、清洗和高质量标注，从源头上保证了数据的质量和可靠性，大幅提升了模型回答的准确性和可信度。

  • 面向特定场景的深度定制优化：垂直大模型针对专业领域的具体应用场景进行深度优化，能够提供更贴合实际工作需求的定制化解决方案，真正成为专业人员的效率倍增器。

  • 以隐私保护为优先规则：确保AI的应用以及数据高度私有化，保障企业或个人自身的利益。

中物灵境作为物流与供应链领域的垂直大模型，正是这一发展趋势的有力印证。它深入理解物流行业的痛点与需求，将海量的行业数据和专业知识融入模型训练，从而能够更精准地服务于物流从业者，成为他们提升效率、解决复杂难题的专业伙伴。

与其将通用大模型视为“万能钥匙”，不如将其看作是AI普及的“敲门砖”。它开启了AI广泛应用的大门，让人们初步领略到AI的巨大潜力。但要真正让AI成为驱动生产力跃升的引擎，驱动各行各业的深刻变革，我们更需要的，是在垂直领域深耕细作、精益求精的垂直大模型。

垂直大模型并非旨在取代人类专家，而是要成为专业人士的“超级智能助手”，将人类从繁琐重复、低价值的工作中解放出来，从而专注于更富创造性、更具战略意义的核心任务。它将有力推动人机协作迈向更高阶段，共同创造更加高效、更加智能的美好未来。

我们满怀期待，未来将涌现出更多优秀垂直大模型，在各自的专业领域中，脚踏实地地提升生产力，真正让AI技术惠及千行百业，而不仅仅停留在充满想象的诗和远方。

单位简介

中国物流与采购联合会（“中物联”）是经国务院批准设立的中国唯一一家物流与采购行业综合性社团组织，前身是国家物资部。政府授予中物联科技、行业统计和标准制修订等项职能，与国家统计局共同发布采购经理人指数（简称PMI)，组织开展A级物流企业评估工作，参与国家政策和行业规划相关工作，是全国现代物流工作部际联席会议成员单位，是全国物流标准化技术委员会秘书长单位、是教育部高等学校物流管理与工程类专业教学指导委员会秘书长单位和全国物流职业教育教学指导委员会主任单位。

教育培训部（北京中物联物流采购培训中心）是中物联直属部门，承担物流行业人才培训认证工作，开展物流师、采购师、供应链管理师等行业从业人员职业能力等级认证和联合国ITC项目培训与认证；承担教育部物流教指委和物流行指委秘书处工作，承担中物联物流与供应链人力资源专业委员会秘书处工作；北京中物联物流采购培训中心是国家首批1+X证书制度试点5家培训评价组织之一，是国家级专业技术人员继续教育基地，是首个通过ISO9001质量管理体系认证的国家级行业协会培训中心。

中国物流与采购联合会物流与供应链人力资源专业委员会（“人资委”）是中国物流与采购联合会下设专业委员会之一，人资委主要工作包括深入研究物流业人才需求与供给状况，提供政策建议，制定物流与供应链人力资源发展战略，建设和完善物流与供应链人才培养体系、知识体系和标准体系，推动行业人力资源规划与开发，开展咨询服务，助力物流与供应链企业人才队伍建设。

中物联物流与供应链教育研究院（“研究院”）是中物联从事物流与供应链领域教育理论创新、专业咨询与院校服务的研究机构。研究院依托中物联平台优势、组织优势和专家智库优势，紧密围绕经济社会发展和产业需求，积极探索产教融合新模式，深耕物流与供应链教育理论创新和典型实践，推动物流与供应链人才培养高质量发展。研究院的业务范围是：开展高等教育、职业教育理论研究；承接政府、院校、行业企业研究课题；开展高等教育、职业教育专业人才培养质量第三方评价工作；为院校专业建设与发展提供数字化、定制化项目咨询与服务。

中物灵境是中国物流与采购联合会、物流教指委、物流行指委经过3年的投入与研发，于2024年9月推出的首个物流、采购与供应链领域教育与培训人工智能专用大模型。中物灵境是我国行业协会中发布首批专业大模型之一，也是在教指委和行指委范围内第一个发布的教育与培训大模型。目前中物灵境已经应用在中物联物流师、采购师、供应链管理师、碳排放管理员等多个认证项目的培训认证中，学员可以借助中物灵境来提高学习和工作效率并赋能个人职业成长；多所高校依托中物灵境在知识图谱与能力图谱构建、AI助教、学生自主学习、教材开发、教学资源库建设等方面开展实践应用；中物联还与多个央国企开展人工智能大模型合作，为行业和企业的大模型提供知识底座和技能底座。用户可以通过cflp.ai访问中物灵境及相关应用。

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