在CES Asia 2025同期举办的“大模型前沿与应用落地”论坛上，行业大模型的构建与优化成为核心议

题，吸引了来自金融、医疗、教育、制造等多个行业的专家与企业代表，共同探讨如何通过行业大模型

实现产业的智能化升级。

金融行业作为数据密集型行业，对大模型的需求尤为迫切。在论坛上，某金融科技企业代表分享了他们

构建金融行业大模型的实践经验。该模型整合了海量的金融市场数据、客户交易数据以及宏观经济数据

，通过深度学习算法进行训练，具备强大的风险评估、投资决策和客户服务能力。在风险评估方面，大

模型能够实时分析市场动态和客户信用状况，精准预测潜在风险，为金融机构提供决策依据，有效降低

信贷风险。在投资决策领域，它可以根据市场趋势和客户投资偏好，生成个性化的投资组合建议，帮助

投资者实现资产的优化配置。此外，基于大模型的智能客服能够快速准确地回答客户的金融问题，提供

7×24小时的服务，提升客户满意度。

医疗行业同样在积极探索大模型的应用。一家知名医疗机构展示了他们研发的医疗行业大模型在疾病诊

断和药物研发方面的应用成果。该模型学习了大量的医学文献、病历数据和临床研究成果，能够辅助医

生进行疾病诊断。当医生输入患者的症状、检查结果等信息时，大模型可以提供可能的疾病诊断建议和

治疗方案参考，帮助医生提高诊断的准确性和效率。在药物研发过程中，大模型可以通过分析药物分子

结构和疾病靶点信息，预测药物的疗效和副作用，加速药物研发进程，降低研发成本。

教育行业也在借助大模型推动教育模式的创新。某在线教育平台介绍了他们基于大模型开发的智能教育

系统。该系统能够根据学生的学习情况和特点，提供个性化的学习计划和辅导内容。通过对学生学习数

据的分析，大模型可以识别学生的知识薄弱点，自动推送针对性的学习资料和练习题，实现因材施教。

同时，智能辅导功能还可以解答学生的学习疑问，提供实时的学习反馈，帮助学生提高学习效果。

制造行业则利用大模型实现生产过程的智能化管理。一家智能制造企业分享了他们将大模型应用于生产

质量控制和供应链管理的经验。在质量控制方面，大模型可以通过分析生产线上的传感器数据，实时监

测产品质量，预测潜在的质量问题，并及时发出预警，帮助企业提高产品质量，降低次品率。在供应链

管理方面，大模型能够根据市场需求预测、原材料供应情况和生产进度，优化供应链计划，实现原材料

的精准采购和生产资源的合理配置，提高供应链的效率和灵活性。

然而，行业大模型的构建与优化并非一帆风顺。数据质量、隐私保护、模型可解释性等问题是行业面临

的共同挑战。在论坛上，专家们针对这些问题展开了深入讨论，提出了一系列解决方案。在数据质量方

面，企业需要加强数据治理，建立严格的数据标准和清洗流程，确保训练数据的准确性和一致性。在隐

私保护方面，采用联邦学习、差分隐私等技术，在保护数据隐私的前提下实现数据的共享和利用。对于

模型可解释性问题，研究人员正在探索开发可视化工具和解释算法，帮助用户理解模型的决策过程和依

据。

此次CES Asia 2025论坛为各行业在大模型领域的交流与合作提供了重要平台。通过分享实践经验和探

讨解决方案，与会者对行业大模型的构建与优化有了更深入的认识，为推动产业智能化升级注入了新的

动力。相信在各方的共同努力下，行业大模型将在各行业发挥更大的作用，引领产业迈向智能化发展的

新时代 。

展位安排/参展咨询：李瑞：13262561118（同微）

lr@ces.ink