近年来，我国数字科技公司在人工智能领域取得了长足进步，大模型作为人工智能技术的重要一环，其自主性和自研能力对我国科技自立自强意义重大。
从大模型的自研能力来看，无论是腾讯混元大模型还是百度文心一言，都强调了全链路或全栈自研，这体现了我国数字科技公司长期投入科技创新的阶段性成果。
在人工智能这个被视为关键领域的科技创新中，我国科技企业正以自研能力为核心，努力实现技术的自主可控。这种自主可控，不仅体现在算法和模型
的研发上，更体现在对数据安全和隐私保护的重视上。只有拥有自主性，才能在人工智能领域实现真正的突破和创新。
当前，我国数字经济高质量发展，领军企业大模型悉数亮相展现了平台经济和科技创新的活力。国家层面对民营经济发展壮大的高度重视和对平台企业
创新发展的日益期待，为数字科技领军企业提供了更为广阔的发展空间。包括腾讯、阿里、百度和华为等数字科技领军企业在内的大模型悉数亮相。在这一
发展过程中，平台企业以用户需求为导向，不断提升自身技术实力和服务能力，创新业务模式和商业模式，为推动数字经济健康发展不断做出贡献。
在大模型的研发要素方面，大规模、高质量、多样化语料库以及强大算力基础设施不可或缺。与此同时，算法和训练方法的长期经验积累和创新能力也
至关重要。大模型的研发需要长期积累和持续创新，这种积累和创新，既包括技术层面，也包括对行业应用的深度理解和实践经验。此外，还需要发挥自身
特色特长各展其能、各尽其才，务实创新，通过协同创新推动大模型技术及其应用不断发展。
大模型技术发展需要持续的研发资源和资金的投入，以实现技术突破，因此无需过分在意短期速度和表现，而应更加注重长期训练和学习能力的提升。
大模型的长期价值在于其对各行业，尤其是对传统行业转型升级的助力作用，即不断将大模型技术深度嵌入到经济社会生产生活全过程，在实际场景中赋能
产业、解决问题、提高效率，从而持续实现大模型技术的广泛应用和巨大价值。
数实融合是大模型的主赛场。大模型能否落地生根，关键还要看能否与千行百业的应用场景相结合，而这需要对特定行业和应用场景具有深入的理解，
以便将大模型与具体业务需求进行有机结合，同时还要与实际应用场景中的数据和资源进行对接和集成，并在此基础上进行系统规划与实施。只有深入理解
行业需求和市场痛点，才可能提供更具针对性的解决方案，大模型技术也才可能在实践中得到广泛应用，从而加快各领域的数字化转型和智能化升级。
在数实融合浪潮中，产业互联网发展前景巨大。因此，应积极探索和推动大模型技术的跨行业应用，除了赋能传统制造业外，还可将其广泛应用于农业、
医疗、教育等垂直赛道的数字化转型进程中。通过提供智能化、个性化的解决方案，大模型技术将能够助力这些领域的深入发展。
为此，各参与方需要主动作为，充分发挥我国数字科技领域积累的优势与发展潜力，积极进行科技创新，推动数字化智能化技术与实体经济深度融合。惟
其如此，方可真正释放出大模型的价值与效用，推动人工智能技术自主可控及赛道赶超。
（朱克力 作者为中国数实融合50人论坛智库专家、国研新经济研究院创始院长）
