周鸿t认为，大模型挑战在于垂直大模型深度定制

  360集团创始人周鸿t发言指出，通用大模型在企业级场景中没法直接用，存在缺乏商业深度、不“懂”企业、数据安全隐患等七大问题。对此，他提出，大模型未来的发展趋势是“垂直化”。在时机选择上，周鸿t认为，不要等大模型完美了才做，想清楚场景就可以开始干了。

  他表示，随着开源生态的日益完善，大模型本身将不在成为壁垒，甚至以后会变得“白菜价”，真正有挑战的是如何进行垂直大模型的深度定制。

  他将大模型的定制分为四步：第一步是业务分析与场景的选择、第二步是数据的采集与清洗、第三步是训练企业专有大模型、第四步是开发企业场景化应用。他同时 强调，垂直大模型也要在经过市场验证、有足够能力的通用大模型基础上训练，只有这样才能达到事半功倍的效果。

  目前，中国已经进入“百模大战”。周鸿t认为，企业在选择基础大模型的时候一定要慎重，可以从“通识性、安全性、可控性、可用性、易用性、扩展性”六个标准维度进行评估。

  据介绍，360的基础大模型由视觉大模型、大语言模型、多模态大模型提供支撑，形成了一个“训推一体化工具和平台”，能够为企业级用户提供一站式的大模型开发套件。

  周鸿t透露，360的企业级AI解决方案研发构建起大模型的训练框架，把垂直大模型的数据处理、预训练、精调的复杂过程流水线化、标准化，支撑完成近20个行业垂直模型的训练和部署交付。

  他以“360智脑”落地城市治理场景“一网统管”为例，在大模型的赋能下，该地的事件发现、受理、分拨、跟踪、结案各个环节实现大幅提效，实现了城市安全运行管理的根本转变。

  面向各地的数字化建设，周鸿t表示360能够为城市AI产业发展做两件事，一件是打造城市级专属大模型，助力智慧城市建设。

  另一件是围绕大模型做场景，建立起支撑垂直大模型训练、精调、部署的“大模型工厂”，也就是大模型的研发训练中心，360负责提供基础大模型和训练平台，发展培养一种新职业“人工智能训练师”，在带动高质量就业的同时，让大模型变得更加聪明，更加适用于企业级场景。

  笔者赞同周鸿t的观点，深入行业场景将是大模型发展的趋势之一，而且要摸着石头过河，提前入局。

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