大模型与小模型：智能体产业创新的二元驱动

> ### 摘要 > 在《大模型与智能体产业创新峰会》上，中国工程院院士谭建荣教授指出，尽管大模型在当前技术发展中占据重要地位，但小模型及其建模能力同样是推动人工智能进步的关键基础。他强调，大模型的演进离不开小模型的技术积累与支撑，二者应协同发展。此外，谭建荣认为智能体模型的应用不应局限于端侧设备，而需拓展至工业、服务、医疗等更广泛的产业领域，以实现深度的产业创新与智能化升级。 > ### 关键词 > 大模型, 小模型, 建模能力, 智能体, 产业创新 ## 一、智能体产业创新中的模型作用解读 ### 1.1 小模型与大模型的角色定位与协同作用 在中国工程院院士谭建荣教授看来，大模型与小模型并非对立的竞争关系，而应被视为人工智能发展进程中相辅相成的两个重要组成部分。尽管当前业界普遍聚焦于大模型的强大泛化能力与广泛适用性，但谭建荣强调，大模型的崛起并非凭空而来，其背后离不开小模型在特定任务中的深耕细作与技术积累。小模型以其轻量化、高效率和低资源消耗的特点，在实时响应、边缘计算等场景中展现出不可替代的价值；而大模型则凭借其强大的语义理解与生成能力，承担起跨领域知识整合的任务。二者的关系正如基石与高楼——没有稳固的小模型基础，大模型的持续演进将失去支撑。因此，推动两者协同发展，构建多层次、多粒度的模型生态体系，是实现智能技术可持续创新的关键路径。 ### 1.2 小模型的独特优势与广泛应用 小模型之所以在产业实践中占据重要地位，源于其在特定场景下的高效性与实用性。相较于大模型对算力和数据的巨大需求，小模型具备部署灵活、推理速度快、能耗低等显著优势，尤其适用于资源受限的端侧设备。谭建荣指出，智能体模型的应用不应仅局限于终端层面，但这恰恰凸显了小模型在端侧智能化中的核心作用。从工业自动化到医疗诊断辅助，从小型机器人到智能家居系统，小模型正以其精准的建模能力赋能各行各业。它们能够在有限的数据集上快速训练并达到高精度，满足垂直领域对稳定性与实时性的严苛要求。这种“专而精”的特性，使小模型成为连接通用智能与具体应用之间的桥梁，为产业智能化提供了切实可行的技术方案。 ### 1.3 大模型发展的基础：小模型与建模能力分析 谭建荣教授明确指出，大模型的发展基础在于小模型及其所依托的建模能力。这一观点揭示了一个常被忽视的事实：大模型的训练过程本身便建立在大量小规模建模任务的经验之上。无论是数据预处理、特征提取，还是模型调优与验证，这些关键环节都依赖于成熟的小模型方法论和技术框架。正是通过在不同场景中不断打磨小模型的建模能力，研究人员才能积累足够的工程经验与理论认知，进而支撑起大模型的复杂架构设计与规模化训练。此外，小模型在特定领域的成功实践也为大模型提供了宝贵的先验知识与迁移学习基础。可以说，缺乏扎实的小模型技术积累，大模型的创新将成为空中楼阁。唯有夯实建模能力根基，才能真正实现从“大”到“强”的跨越，推动人工智能向更高层次的产业创新迈进。 ## 二、智能体模型应用的边界拓展 ### 2.1 智能体模型的端侧应用现状与局限 当前，智能体模型在端侧的应用已逐步渗透至日常生活的多个角落，从智能手机的语音助手到家用服务机器人，小模型凭借其轻量化和高效推理的优势，成为实现终端智能化的核心驱动力。然而，中国工程院院士谭建荣教授指出，尽管端侧部署展现了智能体在响应速度与隐私保护方面的独特价值，但若将智能体的应用视野局限于终端设备，则可能严重制约其在更深层次产业变革中的潜力释放。端侧环境普遍面临算力有限、存储资源紧张等客观限制，这使得复杂任务的处理能力受到极大约束。此外，单一设备上的智能体往往缺乏跨场景协同与全局认知能力，难以应对工业制造、城市治理等需要系统级智能决策的高阶需求。因此，过度聚焦于端侧应用不仅容易导致技术路径的窄化，也可能削弱智能体作为产业创新引擎的战略意义。唯有突破“终端即终点”的思维定式，才能真正释放智能体模型的全链条价值。 ### 2.2 智能体模型在更广泛领域的拓展可能性 谭建荣教授强调，智能体模型的应用不应仅限于端侧，而应向工业、服务、医疗等更广泛的领域延伸，构建覆盖多行业、多层级的智能协同体系。在工业领域，智能体可嵌入生产流程中，实现对设备状态的实时感知与故障预测，提升智能制造的自主性与韧性；在服务业，智能体能够整合用户行为数据，提供个性化推荐与动态调度服务，优化资源配置效率；在医疗健康方向，依托精准的小模型建模能力，智能体可在影像识别、辅助诊断等方面发挥关键作用，助力基层医疗能力提升。更重要的是，通过将智能体与大模型的知识泛化能力相结合，可在保障专业精度的同时拓展其适应边界，形成“专精+广博”的复合型智能架构。这种跨域融合的发展模式，不仅推动了技术本身的演进，更为产业创新提供了全新的范式支撑。 ### 2.3 案例分享：小模型在特定领域的成功应用 在工业自动化场景中，已有大量实践验证了小模型的独特优势。例如，在某智能制造产线中，基于小模型构建的视觉检测系统能够在毫秒级时间内完成零部件缺陷识别，准确率高达98%以上，且无需依赖云端计算资源，充分体现了其在实时性与稳定性方面的卓越表现。这类系统之所以能高效运行，正是得益于强大的建模能力——通过对有限样本进行精细化特征提取与模型调优，实现了在低数据量条件下的高泛化性能。同样，在医疗辅助诊断领域，针对特定疾病训练的小模型已在多家医疗机构试点应用，能够在不牺牲隐私的前提下，为医生提供快速、可靠的判读支持。这些成功案例无不印证了一个核心观点：小模型虽“小”，却能在关键环节发挥“大”作用。它们不仅是大模型发展的基石，更是推动智能体走向专业化、场景化落地的重要力量。 ## 三、智能体产业创新的发展前景与挑战 ### 3.1 小模型在智能体产业中的创新潜力 小模型虽体量轻巧，却蕴藏着推动智能体产业深刻变革的巨大潜能。在中国工程院院士谭建荣教授看来，小模型不仅是技术实现的“最小可行单元”，更是激发产业创新活力的关键支点。它们以极高的任务专注度和环境适应性，在工业控制、医疗辅助、智能家居等场景中展现出令人惊叹的精准与效率。例如，在某智能制造产线中，基于小模型构建的视觉检测系统能够在毫秒级时间内完成零部件缺陷识别，准确率高达98%以上，且无需依赖云端计算资源。这一实践不仅验证了小模型在实时性与稳定性方面的卓越表现，更揭示了其作为智能体核心组件所具备的广泛延展性。小模型的灵活性使其能够嵌入各类物理设备之中，赋予机器“感知—决策—执行”的闭环能力，从而真正实现智能化的落地。更重要的是，小模型的快速迭代特性为产业提供了低成本试错与持续优化的可能性，使得企业在面对复杂多变的应用需求时，仍能保持敏捷响应。正是这种“小而美、专而精”的特质，让小模型成为智能体从概念走向规模化应用的重要推手。 ### 3.2 建模能力提升：技术进步与产业发展 谭建荣教授明确指出，大模型的发展基础在于小模型及其所依托的建模能力。这一观点直指人工智能发展的深层逻辑——真正的智能跃迁，不单依赖参数规模的膨胀，更源于建模方法论的持续精进。当前，随着算法优化、数据治理和训练框架的不断完善，小模型在有限样本下的特征提取与泛化能力显著增强，这背后正是建模能力系统性提升的体现。无论是数据预处理、模型调优，还是验证机制的设计，都离不开长期积累的小模型实践经验。这些经验不仅支撑了大模型的训练流程，也为跨领域迁移学习提供了坚实的知识基础。在实际产业应用中，强大的建模能力意味着可以用更低的成本实现更高的精度与可靠性。例如，在医疗辅助诊断领域，针对特定疾病训练的小模型已在多家医疗机构试点应用，能够在不牺牲隐私的前提下，为医生提供快速、可靠的判读支持。由此可见，建模能力的提升不仅是技术层面的进步，更是驱动产业升级的核心动力，它使智能体从“可用”迈向“可信”，为各行各业的深度智能化铺平道路。 ### 3.3 未来展望：智能体产业创新的发展趋势 展望未来，智能体产业的创新发展将不再局限于单一模型或特定场景，而是走向多层次协同、跨领域融合的全新阶段。中国工程院院士谭建荣教授强调，智能体模型的应用不应仅限于端侧，而应拓展至工业、服务、医疗等更广泛的领域。这一判断预示着智能体将从孤立的终端功能模块，演变为连接物理世界与数字系统的智能枢纽。通过将小模型的专精能力与大模型的知识泛化优势相结合，未来的智能体有望形成“专精+广博”的复合型架构，在保障高精度的同时具备更强的适应性与推理能力。在工业领域，智能体可实现全流程自主调度与故障预测；在城市治理中，它们或将参与交通优化与应急响应决策；在医疗服务中，智能体则可能成为基层医生的得力助手。随着建模能力的不断夯实，智能体的技术边界将持续扩展，推动产业从局部自动化向整体智能化跃迁。可以预见，一个由大小模型协同驱动、覆盖全链条应用场景的智能体生态正在加速成型，而这正是产业创新迈向高质量发展的关键所在。 ## 四、总结 在《大模型与智能体产业创新峰会》上，中国工程院院士谭建荣教授强调，大模型的发展离不开小模型的技术积累与建模能力的持续提升。小模型以其轻量化、高效率和低资源消耗的特点，在工业、医疗、服务等多领域展现出不可替代的价值，是智能体实现专业化落地的关键支撑。同时，智能体模型的应用不应局限于端侧，而应拓展至更广泛的产业场景，推动多层次、多维度的协同创新。唯有夯实小模型基础，强化建模能力，构建大小模型协同发展的生态体系，才能真正实现智能体技术的深度演进与产业智能化的全面升级。