2025 年，被业界认为 AI 应用爆发之元年。
当 DeepSeek、Kimi 等一众大模型的能力不断刷新人们认知，Manus 等智能体应用在互联网上高歌猛进之时，关键行业面对 AI 浪潮却是观望有余又“无从下手”。这精准地反映出当下 AI 在垂直行业落地最尖锐的矛盾：在看似繁荣的 AI 应用热潮背后，关于国计民生与核心产业的关键行业，其数智化仍是一片亟待开拓的漫漫长路。
如何支撑起关键行业数智化转型升级的长期需求？在 2025 世界人工智能大会（WAIC），一颗 AI 领域“新星”的出现，吸引着产业界的密切关注：中国电子云在大会上正式发布面向国家关键行业的全链路 AI 解决方案 -- “新星”，涵盖从数据、模型到应用、服务全链路，致力于帮助关键行业用户将大模型等 AI 技术“用上”和“用好”。
如今，人工智能已成为全球竞争的战略制高点，一场围绕实体经济与 AI 深度融合的攻坚战已然打响。中国电子云以央企之姿全链路布局 AI 绝非盲目跟风，而是一场央企使命与市场机遇的双向奔赴。
正如中国电子云高级副总裁黄锋所言，“从过去的云计算、数据业务到今年成立 AI 产品线，中国电子云坚持履行央企使命，不断增强云、数、智相关产品与解决方案能力，为关键行业的数智化转型注入持续动能。”
“新星”照亮数智化长路
央国企是落实“数字中国”战略的核心载体。去年，国资委启动“ AI+ ”专项行动，旨在加速央国企拥抱 AI 浪潮，全面开展智改数转，推动产业迈向高端化、智能化、绿色化。
这其中，以大模型为代表的 AI 技术是央国企打通“ AI+ ”任督二脉的关键，乃未来数智化转型的核心抓手。但是大模型在央国企的落地与应用也存在着“不敢用”、“落地难”、“用不好”等突出情况。
在黄锋看来，考虑到关键行业自身的行业特点、实际需求等因素，大模型等 AI 技术与业务深度融合之路漫长，当下主要面临着四大核心挑战：
通用大模型的能力在持续增长，但在具体垂直行业之中很难理解行业知识，也无法公开获得相关行业的专业数据，使得通用大模型的能力与垂直行业使用之间尚有差距。
性价比会限制 AI 应用的落地，当下模型的训练与推理所需的算力成本依然高昂，大规模使用算力的成本动辄上千万的投入。
关键行业对于 AI 应用的效果要求极致，对于准确率、幻觉等问题重视，达不到高效果很难真正进入到生产阶段。
央国企的超大规模应用场景是发展 AI 技术的一大优势，但 AI 在行业场景落地很难标准化。AI 不像底层的基础设施，其要想创造价值，必须在应用场景中得到体现，但 AI 与场景的深度融合并没有特别标准化的落地范式。
本质上，关键行业应用大模型等 AI 技术时，极其看重与业务场景深度融合，强调大模型在业务场景中的准确性和专业性，这决定了大模型落地将是一个系统性的工程，需要基础设施、行业数据与知识、模型技术等综合系统与作用。因此，全链路的 AI 产品与解决方案成为解决技术与业务鸿沟的那剂药方。
事实上，正是基于多年在关键行业数智化建设经验和长期在大数据、AI 领域的研发投入，中国电子云今年顺势而为推出全链路 AI 产品与解决方案 -- “新星”，打造“ 3+3+N ”产品服务体系，涵盖从前期的咨询规划，到中间的产品交付，再到后期的课程服务，以帮助关键行业用户加速拥抱 AI 浪潮。
“解决通用大模型在关键行业的落地，需要有针对性进行高质量数据集的建设；而算力性价比的问题则需要通过软件与硬件的深度优化与适配；此外，好的开发工具链和配套服务，也是做好智能体等 AI 应用的关键。”黄锋如是说，“中国电子云的核心策略是：一聚焦关键行业的 AI 落地，二是以应用场景为牵引，推动 AI 技术与工具在应用场景中持续创造价值。”
三大平台产品：“新星”成色十足
毫无疑问，中国电子云全链路 AI 解决方案最大的价值在于能够构建起“专业数据 - 垂直模型 - 场景理解”的飞轮闭环，且让数据、模型、应用之间互相良性作用，进而形成良性的正向循环，在场景中不断迭代与进化，进而持续创造价值。
不过，要想支撑起“专业数据 - 垂直模型 - 场景理解”的闭环，离不开产品层面的强有力支撑。事实上，在中国电子云全链路 AI 解决方案的“ 3+3+N ”产品服务体系中，多模态数据治理平台、模型开发平台、应用开发平台三大产品恰如解决方案的支柱，是支撑全链路 AI 解决方案在关键行业落地的关键。
“‘ AI+ ’专项行动中很重要一点是以‘突出应用领航’，而把 RAG、Agent、模型框架等工具链与应用串联起来，一定离开不平台级的产品。”黄锋介绍道。
具体来看，多模态数据治理平台是帮助关键行业用户构建起高质量数据集。众所周知，大模型在垂直行业的落地，高质量数据集是训练、验证、优化和应用大模型不可或缺的关键。关键行业用户的数据往往具备高技术含量、高知识密度、高价值应用的特征，但几乎不可能到公网进行训练与微调，很多用户的数据治理工作又缺位，多模态数据治理平台核心就是帮助用户完成高质量数据集的建设。
“多模态数据治理平台帮助用户完成多模态数据的统一接入、存储和行程高质量数据集，并严格的权限管理机制。”黄锋表示道。据悉，中国电子云已经与国内超过五家国家实验室和超过十家的央企达成了高质量数据集建立合作意向，其多模态数据治理平台未来有望在更多关键行业的数据治理中发挥价值。
AI 创新应用开发平台对各类模型进行纳管，并提供丰富的模型选择和模型开发全流程的工具链，帮助关键行业用户形成统一的模型资产和开发流程。众所周知，很难用一个模型去满足所有业务场景的需求，不同模型的融合与使用将会成为企业利用 AI 技术解决真实问题的常态，AI 创新应用开发平台则很好地契合了当下用户对于 AI 模型的使用。
据悉，中国电子云与北方算网合作，集成多类型模型和覆盖多元场景，通过一站式 AI 开发平台来降低模型开发、资源调度的门槛，加速各类 AI 模型在关键行业的部署与应用，且已经在钢铁、智慧城市等领域得到成功应用。
值得关注的是，在纳管的众多模型中，中国电子云 · 新星旗下星智大模型也位列其中。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，星智大模型已于湖北武汉完成生成式人工智能服务备案。
应用开发平台主要是聚焦如何降低开发门槛，快速、便捷地进行智能体等 AI 应用开发。众所周知，很多关键行业的业务场景复杂性极高，真正需要开发出 AI 应用往往会涉及到非常多业务细节、流程规范、对应策略，而应用开发平台通过完善的工具链来帮助用户取得更好的开发效果。
例如，中国五环与中国电子云合作，利用多模态数据治理、模型开发与应用开发三单平台，成功打造出“五环智脑”，为化工工程行业数智化转型走出一条可行之路。
事实上，除了三大平台型产品之外，中国电子云此次还发布了多模态视觉融合、采购智能体、情报分析等多个行业通用 AI 应用。黄锋直言，“智能体在关键行业场景中的应用还有很长的路，不过可以先从一些已经编排好工作流的特定领域或者场景入手。另外，智能体的幻觉现象不可避免，目前适合做辅助，工作中需要人员参与。”
以中国电子云旗下“中电商务”为例，每年招采金额数千亿，通过智能体提供辅助决策，其不仅大幅提升招采效率，还有效地降低了成本。
配套服务，让 AI 落地更畅通
如果说产品是全链路 AI 解决方案的支柱；那么，与之配套的全流程服务就是确保 AI 技术落地畅通和持续发挥价值的关键。
中国信通院《央国企数智化转型发展报告（2025）》调研数据显示，超八成央国企已迈入更深层次的转型阶段，在数智化依然面临着战略规划、技术、数据、生态等结构性挑战。事实上，对于大模型等 AI 新技术而言，很多关键行业的用户更加缺乏足够的认知与了解，在技术准备、人才方面十分匮乏。
因此，贯穿咨询、交付和人才培养等全链路的服务体系就至关重要。“ AI 技术的落地与应用，单纯依靠产品化交付几乎行不通。”黄锋如是说。
在中国电子云的全链路 AI 解决方案中，由 AI 战略咨询、交付、课程组成的三大服务体系是整个方案的重要组成部分。
首先是 AI 战略咨询服务。随着央国企 AI+ 专项行动的推进，央国企从战略层面做好规划是其数智化转型的关键一步，但绝大部分央国企并不知道 AI+ 如何做和怎么做。而中国电子云的 AI 业务团队成员在 AI 领域多年，拥有丰富的 AI 项目落地经验，在咨询层面可以提供全面的服务。
其次，交付层面的服务也非常重要，它能够确保 AI 技术真正在场景中用好。例如，在 AI 项目交付阶段，一定会涉及到数据的打通、高质量数据集的建设、模型的后训练、智能体的业务关联等一系列工作，需要专业的服务来支撑起交付的完成。
“ AI 落地项目的交付阶段会有大量细致、专业的落地工作，中国电子云希望通过提供原厂专业的服务来帮助用户完成 AI 的落地。”黄锋介绍到。
最后则是课程体系。当前大模型等 AI 技术依然处于日新月异的快速发展阶段，而央国企的团队对于 AI 相关知识有着迫切需求。为此，中国电子云提供系统化的培训课程体系，涵盖 AI 基础知识、核心技术原理、平台工具和落地方法论，为用户提供全面的培训服务。
此外，为了推动人工智能在更多行业与企业落地，中国电子云在本次大会上还联合北京国家金融科技风险监控中心、中国信通院、上海张江数学研究院、中国长城等产学研用多方力量共同发起了《加速中国自主人工智能高质量发展及产业落地倡议》，共同加速中国自主人工智能高质量发展。
综合观察
全链路 AI 的本质，不是 AI 的炫技秀，而是让技术回归业务的本源。中国电子云将全链路 AI 解决方案命名为“新星”，它承载的不仅仅是央国企的技术包袱，更是对支撑国家关键行业数智化转型的庄重承诺。
面向未来，这颗“新星”能否照亮中国关键行业数智化转型的漫漫长路？答案就在遥感行业的可信数据空间中，在航空公司高标准服务中，在国家实验室的病症“预测”中，在智能工厂的高效运行中……
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