4.Kimi

月之暗面以Kimi智能助手为核心，构建了覆盖文本、代码、数学、多模态及深度推理等多种能力的模型产品体系。其技术路线突出长上下文处理优势，并通过MoE架构、自研优化器等方法持续提升性能与效率。产品布局兼顾通用场景与垂直领域，推动AI技术向实用化、高效化发展。

资料来源：中商产业研究院整理

5.百度

百度构建了层次分明、覆盖多模态多场景的AI大模型产品体系。该体系以知识增强的文心通用大模型为底层支撑，向上延伸出视觉、语音、代码、生物计算等垂直技术模型，并针对金融、医疗、工业等行业推出专用解决方案。同时，百度通过轻量化模型适配端侧设备，并通过智能体平台降低开发门槛，推动AI技术在创作、科研、产业等领域的规模化应用。这一“基础模型-技术模型-行业模型-应用平台”的全栈布局，体现了百度推进AI技术普惠化与产业融合的战略路径。

资料来源：中商产业研究院整理

五、AI大模型行业发展前景

1.技术从通用到专用的精细化突破帮助行业构建核心竞争力

中国AI大模型行业正从追求参数规模的“军备竞赛”转向探索更高效、更精巧的架构创新。稀疏注意力机制等技术的应用，使模型能够像在万人会场中精准捕捉关键发言一样，优先处理信息密度高的内容，从而在保持高性能的同时大幅降低对算力资源的依赖。这种以“智力密度”提升为导向的技术路径，推动大模型从“广谱通用”向“精专兼备”转型，特别是在科学发现等复杂推理场景中，通专融合的AGI技术架构正成为攻克专业领域瓶颈的关键。这种精细化发展帮助行业摆脱对算力堆砌的盲目追逐，通过算法创新构建可持续的技术壁垒，为在高端领域实现超越奠定基础。

2.应用场景从数字空间向物理世界的深度融合帮助行业拓展价值边界

AI大模型的应用范畴正加速超越文本生成与对话，系统性地融入智能制造、自动驾驶、低空经济等实体经济的核心环节。在工业制造领域，大模型不仅能完成质量检测、流程优化等任务，更通过与业务系统深度结合，实现对生产全链路的协同管理与决策辅助；在自动驾驶领域，端到端大模型与世界模型的结合，使车辆能够更好地理解和预测复杂物理世界的动态变化。这种与物理世界的深度交互，推动AI从提供“情绪价值”的聊天伙伴升级为创造“业务价值”的生产力工具，帮助行业突破虚拟世界的局限，在更广阔的实体产业中开辟价值落地的新路径。

3.算力基础设施的系统性协同升级帮助行业筑牢发展底座

面对智能算力需求的持续增长，行业正从分散建设走向全国一体化的算力网络协同调度。“东数西算”工程通过将东部实时的计算需求与西部丰富的绿色能源优势相结合，促进算力资源的集约化布局和高效利用。同时，类似“立交桥”的异构计算平台技术，能够整合不同厂商、不同架构的AI芯片，实现算力资源的灵活调配与“空中加油”，显著提升了算力整体的利用效率和可靠性。算力与电力的协同（“算电协同”）也日益受到重视，通过将智算中心向可再生能源富集地区布局，推动绿色算力发展。这种系统性的算力升级，帮助行业应对算力成本与可获得性的挑战，为大规模、可持续的模型研发与应用提供稳定支撑。

更多资料请参考中商产业研究院发布的《大模型系列之中国AI大模型行业前景与市场趋势洞察专题研究报告》，同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业情报、行业研究报告、行业白皮书、行业地位证明、可行性研究报告、产业规划、产业链招商图谱、产业招商指引、产业链招商考察&推介会、“十五五”规划等咨询服务。