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      持續領跑!商湯大裝置穩居中國MaaS市場第一梯隊

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      近日,國際數據公司(IDC)發布中國企業級MaaS市場最新格局分析報告。報告顯示,商湯大裝置“萬象”大模型平臺憑借11.3%的市場份額,穩居中國大模型平臺私有化市場第二位,再次領跑行業第一梯隊。



      MaaS市場拐點已至,商湯大裝置如何持續領跑行業

      IDC指出,2025年中國企業級MaaS市場經歷了從試點到規模化應用的關鍵轉折。在高速增長的MaaS市場中,傳統政企客戶出于數據安全、合規可控等考慮,仍然將私有化部署作為第一選擇,也因此培育了眾多的大模型平臺私有化廠商。

      與此同時,IDC預判,未來MaaS市場制勝的核心要素將集中在三個方面:價格與成本優化、性能,以及工具鏈與應用開發支持。

      圍繞企業的核心需求,作為大模型平臺私有化市場的代表,商湯大裝置“萬象”大模型平臺持續強化在平臺能力、應用與工具鏈開發、成本優化等方面的綜合能力,更高效、穩定地助力大模型在各行各業落地。

      一站式模型服務,讓大模型更懂場景:商湯大裝置萬象平臺作為大模型開發與服務平臺,支持模型部署、推理優化、應用開發于一體,整合商湯日日新大模型及第三方開源能力,可支持音視頻文字三模態交互,并具備多模態混合推理引擎、輕量化模型壓縮、企業級RAG等核心功能。

      端到端AI專家服務,解決“不會用、用不好”難題:提供從戰略規劃到持續運營的端到端、全生命周期“專家服務”,幫助企業避開盲目投入、解決“不會用、用不好”的問題。

      低代碼智能體應用開發,助力場景高效落地:將積累在平臺上的強大算法及模塊化編碼能力以低代碼的方式,更簡單、高效地賦能給開發者,顯著降低企業開發和落地AI智能體應用的綜合成本。

      完善的工具鏈體系,釋放AI生產力:提供貫穿算力、數據、模型與應用的完整大模型生產工具體系,支持多架構算力適配、大規模分布式訓練、模型加速與異構部署,并構建覆蓋通用模型、多模態感知與生成、代碼及3D模型等在內的完整模型家族,同時配套自動化數據平臺,實現數據采集、清洗、標注與質量評估的閉環治理。

      更懂行業、更貼近產業的大模型和智能體開發平臺

      盡管MaaS市場進入高速增長期,企業在大模型落地過程中仍然面臨一系列現實挑戰。根據IDC的調研數據,影響大模型落地的Top5因素依次是:模型性能、安全合規要求、回答質量、在AI平臺可用性以及成本效益。

      這也意味著,企業當前更關注“模型是否能用、是否安全、是否穩定”,在這些前提條件滿足之后,才會進入精細化的成本比較。

      面對挑戰,商湯大裝置認為,唯有更懂行業、更貼近產業,才能真正解決企業在AI落地中的最后一公里難題,讓大模型從“可用”進一步走向“好用”。

      依托深厚的場景化方案能力和高響應專家服務體系,萬象平臺針對不同行業客戶提供從場景定義到業務落地的全鏈路賦能,如今已在交通、消費、政務、自動駕駛、智能家居、醫療等多個行業多種業務場景中落地:

      城市治理領域:商湯大裝置與上海市規劃和自然資源局共同打造“云宇星空大模型”。作為行業基座大模型,“云宇星空”構建了 “1+6”模型體系(1個基座大模型 + 6個垂類模型),兼顧通用智能與行業深度,精準支撐復雜空間治理場景下的專業需求。目前,該模型已落地覆蓋規劃資源、政府治理、社會共創三大領域的十大核心場景,全方位賦能規劃和自然資源行業的專業工作。

      勘察設計領域:商湯大裝置與鐵一院打造國鐵價值工程多模態大模型應用平臺,首次將多模態大模型應用于鐵路工程設計知識的智能傳承與應用,為設計人員提供了知識檢索、智能問答、文本生成、文本審核、多模態對話五大功能,顯著提升了鐵路工程設計的效率與智能化水平。

      能源管理領域:商湯大裝置聯合南方電網打造全棧國產電力人工智能基礎設施。在實際應用中,每分鐘可處理100+張圖片,人工替代率超80%,使最終運維效率相較傳統算法提升10倍,為電力行業智能化注入強勁動力。

      政務管理領域:商湯大裝置通過激活某審計局20年積累的非結構化審計報告及法規數據,助力其打造智能審計Agent應用助手。該助手能夠基于歷史審計數據與法規知識,提供適用法律條文查詢、相似案例推薦、審計建議生成,以及歷史審計報告分析與頻次統計等能力。

      企業智能化領域:商湯大裝置幫助某央國企業構建起覆蓋基礎模型(語言、多模態、視覺)、管理平臺(大模型開發平臺+應用平臺+知識庫平臺)以及上層智能應用的完整技術棧,能力全面滲透至生產、物流、業務管理、辦公等全鏈條。

      面向未來,商湯大裝置還將持續深化AI基礎設施建設,同時進一步完善工具鏈與應用開發生態,持續幫助企業降低AI應用開發與落地門檻,加速AI能力在真實業務場景中的規模化落地。

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