随着人工智能技术的深入发展，通用大模型在自然语言处理、多模态交互等基础能力上取得显著突破，但在金融、医疗、工业等专业领域，其应用面临专业知识深度不足、数据合规性要求严格、任务场景复杂等核心挑战。垂直领域大模型开发的本质，是通过领域知识注入、模型架构优化与应用生态构建，将通用大模型的"通识能力"转化为行业专属的"专家能力"。这一过程需遵循"数据-模型-场景"三位一体的技术框架，其中数据层解决行业知识的结构化沉淀，模型层实现专业能力的精准适配，场景层完成业务价值的闭环验证。
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