从2024年“人工智能+”行动首次出现在政府工作报告中，到2025年政府工作报告提出持续推进“人工智能+”行动，一年来，千行百业在“+”之后写下了自己的创新注脚：包括中国石油、中国绿发、中远海运在内的数十家国企央企纷纷布局大模型赛道，大模型行业展现出百舸争流、千帆竞发的图景。

未来的产业竞争，数智化能力无疑是重要变量。在通用大模型建设已经进入“深水区”的今天，行业大模型建设成为“突围密码”，更是推动产业转型升级、赋能新质生产力的关键举措。从“通用”走向“垂直”，如何让大模型真正在能源行业落地开花？全国两会期间，来自社会各界的代表委员在产业应用、数据治理、生态建设等方面为行业大模型“把脉开方”。

场景效能如何释放

如今，大模型已实现了从语言大模型向深度复杂推理以及多模态任务的全面升级。但对于垂直行业而言，需要的是“专属智脑”，而非“全科教师”。忽视与行业场景的深度融合，将导致大模型效率与效果不尽人意。

应用是硬道理。全国政协委员，中国石油集团董事长、党组书记戴厚良指出，创新驱动，就是要把科技创新与产业创新有机融合，把更多的科技创新成果转化为现实生产力。在3月5日的国务院新闻办吹风会上，政府工作报告起草组成员、国务院研究室副主任陈昌盛表示，今年将开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动。从观念到行动，深化产业应用已经成为大模型当前和今后一个阶段的重要发展方向。

大模型的进化并不依赖算力的盲目堆砌，而是在细分场景中汲取更多行业知识，以规模化应用反哺技术提升。从能源行业来看，全国人大代表，广西石化公司PMT1部门经理、党支部书记谭鹏认为，人工智能行业大模型可以在能源优化、生产运行优化、长周期安全平稳运行等方面赋能炼化技术变革和升级。全国人大代表，西南油气田公司油气田开发首席技术专家文绍牧认为，中国石油可以充分利用海量大数据和高价值应用场景的优势，进一步助力油气发现与提高油气采收率方案的优化和决策。

在更多AI典型领域，行业大模型同样有相当大的潜力等待释放。全国人大代表、浙江宇视科技有限公司研究院院长周迪提出，要深化人工智能在各行业的融合，通过大量实际场景的打磨，优化模型，增强其针对性和实用性。

数据之困如何突破

人工智能靠数据来驯化，既需要公共数据支撑，又需要颗粒度更细的行业数据发挥关键作用。当前，行业数据集不完善是制约人工智能进入实体经济的最大障碍。

“一些行业数据更多掌握在头部企业、工程设计院、大学科研院所等的手里，要通过一种商业模式把这些数据集成起来，让大家共享数据集产生的价值。”全国政协委员、工业和信息化部原副部长王江平认为，数据集的共建共享将有助于克服大模型行业能力进化面临的障碍。

这种共享的思路落地到能源行业中，意味着头部央企需承担起“主力军”的职责。全国人大代表，广东石化公司董事长、党委书记周健提出，行业内部要加强统筹，引领人工智能技术推广应用，推动数据、模型共建共享，为国内石油石化企业智能化转型奠定坚实基础。

从技术的角度来看，数据质量直接关系着行业大模型的应用赋能。全国政协委员、中国信通院院长余晓晖指出，大模型赋能制造业发展需要高质量数据集的支撑，要发挥中国制造业体系完备和场景丰富的优势，推动制造业企业与人工智能企业合作，沉淀积累高价值场景数据，构建制造业数据资源体系。