2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(下称《意见》)，明确表示，到2027年，实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。十年后，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。
众所周知，人工智能特指技术，但“人工智能+”则是指将技术广泛应用于多个领域，实现与各行各业的深度融合。这种融合将不仅提高生产效率，降低成本，更是与推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力的重要引擎。但在实际落地过程中，不同行业场景的差异化需求对人工智能技术演进提出了诸多挑战，不同行业、企业、生产乃至工艺、工序，其业务问题、属性目标、数据基础、流程特征均不相同，唯有深入产业及实际业务，以深谙其运行逻辑的方式厘清数据、算法及模型匹配，方可实现技术方案与场景的精准耦合，这中间对场景业务匹配度的专业把握，远比技术复杂性更为挑战。
这也是国双一直坚持混合式人工智能技术路线，并且凡是进入哪个实体产业，即自建一只由该产业资深从业者所构成的专家团队的原因所在。国双认为：技术可以研发，算法可以优化，但若不以产业及业务的真实需求为任务目标，那么再先进的数智技术也难以在实体产业中落地并体现出效益与价值。
无独有偶，近期Gartner也发布了2026年十大战略技术趋势，提出人工智能技术正从“模型崇拜”转向“经济实用”。
Gartner研究副总裁高挺在接受媒体采访时指出：“企业已经渐渐意识到，他们需要的不是万能的GPT-5或其他主流基座大模型，而是一个在特定领域表现出色、成本更低、运行更快的小模型。所以，2026年，AI的技术趋势将从“模型崇拜”转向“经济实用”，主要的难点是从技术问题转向工程问题和商业问题。Gartner同时预测到2028年，企业使用的生成式AI模型中将有超过半数属于特定领域模型。
根据多年深耕产业数智场景化落地的经验积累，国双所研发积累的特定领域垂类“小模型”正源于对场景、业务深度理解后的精准建模匹配。相较于追求通用性的大模型，“小模型”在垂直任务中展现出了更高的落地效率与准确性，企业客户需要的是模型在实际业务中的价值落地，而并非只是先进技术的快速引入与堆砌。国双的技术本就发端于分布式大数据处理技术在行业场景中的深度应用，并早在2013年就积极引入了自然语言计算及语言模型、知识图谱等认知智能技术研发，并不断的通过与各实体产业、领域业务场景的融合实践探索高质量数据及知识库的构建，沉淀了大量可实际应用的领域模型形成专业模型库，助力了人工智能技术的场景化落地。
这些模型的构建离不开对业务机理的深刻洞察，是基于真实业务流程中的高频交互与动态反馈，最终夯实了高适配性与可解释性，进而形成行业智能解决方案，有效支撑了复杂场景下的决策优化与流程自动化。
例如早在2018年，国双即在油气行业上游生产领域，结合智能知识平台、深度学习等复合技术，自主组织研发出了"生产井模型"，实现了对油井产量信息进行自主预测；通过大量跨领域的专家知识工程积累，完成了”一井一模型”的体系化探索，实现了大型复杂生产设备的智能化、自动化预测性维护，极大提高生产环节设备维护和产量预测的时效性和准确性。在实际落地实施中，国双生产井相关预测准确率达到了90%以上，这不可不说是严肃领域“小模型”助力实体产业人工智能+落地的有力实践，这一成果的背后，也代表着领域知识与模型复合方案的工程化成果及价值体现。
从数据采集、特征工程到模型部署，每一个环节都需要与领域现场流程、工艺等紧密结合，确保模型不仅“算得准”，更能“用得稳”。在强调安全、精确控制的油气工业生产场景中，可解释性与模型鲁棒性必须成为标尺。通过构建专家知识约束模型的技术架构，国双专家团队实现了使模型主动预测的结果可追溯、可干预、可迭代。这种以业务闭环、生产提效为目标的落地路径，正在成为人工智能从研发走向实体产业核心场景的有效范式。目前国双的模型库已经在能源、交通、司法、制造等实体行业复杂领域展现出显著价值，有效提升了业务响应速度与智能的准确应用。
未来，国双也将努力以这一范式扩展至更多实体产业内的高价值场景，探索及验证“小模型+知识工程”赋能复杂、严肃的实体产业业务的普适性与可复制性，为人工智能+实体产业的深度融合献智献策。
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