不同行业的需求不一样，垂直大模型干的活也差很多。咱们挑工业、医疗、金融这三个最有代表性的领域，看看它们落地后到底带来了啥变化，是不是真的有用。
（一）工业领域：AI当“工厂管家”，降本增效还保安全
工业领域的核心需求是“少花钱、多干活、不出安全事故”，所以垂直大模型主要干三件事：优化生产、预测故障、检测质量，每一件都能给工厂省不少钱。
1. 生产流程优化：让机器“精准干活，不浪费”
工厂里的生产参数（比如温度、压力、转速）要是调不好，要么产品不合格，要么浪费原材料。以前全靠老工人凭经验调，有时候也会出错；现在有了工业大模型，它能实时分析设备运行数据，精准调整参数，让生产效率最大化。
比如某汽车制造企业用了大模型，专门优化焊接机器人的参数。以前焊接机器人的温度、焊接速度是固定的，有时候会出现焊不牢或者焊穿的情况，良品率只有95%；大模型分析了几万次焊接数据后，能根据不同的零件材质、厚度，实时调整温度和速度，良品率一下子提到了99.2%。别小看这4.2%的提升，一年下来能减少上千万元的废料成本，对工厂来说就是实实在在的利润。
2. 设备故障预测：让机器“提前说要坏，不突然停机”
工厂的设备要是突然坏了，生产线就得停，停一分钟就少赚一分钟的钱，有时候还会引发安全事故。以前都是设备坏了再修，或者定期保养，但定期保养也可能漏过隐患；现在大模型能基于历史故障数据和实时传感数据，提前预判故障。
比如某钢铁企业的高炉风机，以前经常突然停机，每月平均停机4小时，每次停机都会影响钢铁生产；部署大模型后，它能分析风机的转速、温度、振动数据，提前72小时预测故障——比如发现振动频率异常，就提醒“3天后可能会出故障，赶紧检修”，工人有足够的时间提前处理，现在每月非计划停机时间缩短到1小时以内，生产基本不受影响。
3. 质量检测：让AI“当质检员，又快又准”
工厂里的产品质量检测，以前靠人工看，又慢又容易出错，尤其是微小的缺陷（比如芯片表面的划痕），人眼根本看不清。现在垂直大模型结合图像识别技术，能精准检测这些微小缺陷，效率还比人工高很多。
比如某电子厂商生产芯片，芯片表面0.1毫米的划痕（比头发丝还细）就会导致芯片报废，以前人工检测一天只能检1000片，还经常漏检；用了大模型后，AI每分钟能检100片，一天能检十几万片，检测效率是人工的20倍，还能100%识别出划痕，基本不会漏检，大大减少了报废率。
（二）医疗领域：AI当“医生助手”，帮看病还下沉资源
医疗领域的核心需求是“看得准病、少花时间、让基层也有好医疗”，所以垂直大模型主要干四件事：辅助影像诊断、生成病历、加速药物研发、做健康管理，尤其是能帮基层医院提升水平。
1. 影像诊断：让AI“帮医生看片子，减少漏诊误诊”
医生看CT、MRI这些影像，很容易因为疲劳或者经验不足漏诊早期病灶（比如肺部小结节），尤其是基层医院的医生，经验相对少，漏诊率更高。医疗大模型能学几十万甚至几百万张影像片，帮医生识别病灶，准确率能赶上资深医生。
比如某医疗大模型专门看肺部结节，它学了50万张肺部CT影像，能识别出直径1毫米的小结节，诊断准确率达96%，和有20年经验的放射科医生水平差不多。基层医院的医生用这个模型，遇到不确定的CT片，让AI帮忙分析，能大大减少漏诊——以前基层医院漏诊早期肺癌的比例有15%，用了模型后降到了3%，很多患者能早发现早治疗。
2. 病历生成与分析：让医生“少写文书，多看病”
医生每天要写大量病历，既要记录患者的症状、检查结果，又要整理既往病史、过敏药物，很费时间，有时候忙起来还会写错。医疗大模型能帮医生自动生成病历，还能提取核心信息。
比如医生给患者看完病，只需要输入“患者男，50岁，咳嗽3天，CT显示肺部有炎症，无药物过敏史”，模型就能自动生成规范的病历，还会把“肺部炎症、无过敏史”这些核心信息标出来，医生只需要核对一下，不用再从头写。以前医生写一份病历要20分钟，现在5分钟就能搞定，每天能多接诊10多个患者。
3. 药物研发：让AI“加速找新药，少花时间和钱”
研发一种新药特别难，要分析大量药物分子结构、测试对疾病靶点的效果，以前得花3-5年才能完成临床前研发，还不一定成功。医疗大模型能快速分析这些数据，预测药物的有效性和安全性，缩短研发周期。
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