从追求“全能多模态”到深耕“单点突破”，全球大模型技术正加速分叉演化。通用型与垂直型模型的竞争，不仅关乎技术路径的选择，更将定义下一代AI生态的格局。广西汽车集团北京菱云科技，正以“AI+数据”为核心，探索大模型在汽车产业的深度落地。

01 典型大模型关键指标对比

为了更好地理解当前大模型技术的格局，我们对一些典型大模型的关键指标和特点进行了对比分析。以下是部分模型的详细对比：

关键对比维度分析：

效率与性能平衡：Mistral 8x7B以低参数量（14B）实现接近70B模型的性能，MoE架构典范；

垂直领域优化：DeepSeek通过符号逻辑层在专业任务中超越通用大模型；

伦理约束：Claude 3采用宪法AI实现更稳定可控的输出；

多模态整合：Gemini与GPT-4V在多模态理解上领先，但计算成本陡增。

02  菱云如何推动“AI+数据”未来生态

DeepSeek：垂直领域深度优化的代表

DeepSeek代表了“垂直领域深度优化”的技术路线，通过领域定制架构、数据-任务联合优化及模块化对齐，推动大模型在专业场景的实用化。其技术理念为学术界提供了“轻量级专家模型”的可行路径，但需进一步解决多模态扩展与开源生态构建的短板。

菱云：构建汽车产业“AI+数据”未来生态

广西汽车集团菱云科技在垂直领域推动大模型场景应用，积极构建汽车产业“AI+数据”未来生态：

1.数据-AI共生生态

大模型推动数据要素增值，而高质量数据反哺模型进化，形成“数据生产→模型训练→价值释放”的正向循环。

2.主权数据基础设施

基于国产化大模型（如DeepSeek、ERNIE）建立数据交易底层架构，确保关键领域数据主权。

3.轻量化与边缘化

小型大模型（如Phi-3）部署至终端设备，支持制造业、农业等场景的实时数据流通决策。

结语

大模型技术的分叉演化，本质是AI从“技术炫技”走向“价值创造”的必经之路。在通用与垂直的博弈中，菱云科技选择以汽车产业为锚点，用数据驱动技术落地，用场景定义模型价值——这或许正是AI破局产业变革的关键答案

专家介绍

杨华卫 博士

北京菱云科技有限公司 创新研究院院长

北京邮电大学计算机科学博士，北京信息化协会专家库专家，柳州职业技术大学柔性引进指导专家，汽车企业质量管理数字化研究工作委员会成员，CCSA TC601汽车数据工作组副组长，曾任ISO/TC307 Use case组成员。

长期专注于区块链技术、P2P网络优化、人工智能、数据交易等领域的技术研究。