成果速递：IOM实验室梳理面向数智商务的大模型垂域化关键技术

面向数智商务的大模型垂域化关键技术研究

高超越¹   刘和福^1*   刘建伟¹   姜广鑫²

姜贺敏¹   秦 娟¹   夏 昊²

1、中国科学技术大学 管理学院

2、哈尔滨工业大学 经济与管理学院

期刊：中国科学基金，是国家自然科学基金委员会主管、主办的综合性学术期刊。目前已被北大中文核心、中国科技核心期刊（CSCI）、中国社会科学引文索引（CSSCI）扩展版、中国科学引文数据库（CSCD）扩展版、日本科学技术振兴机构数据库（JST）等国内外多种知名检索系统收录。2021、2022年连续两年入选“中国国际影响力优秀学术期刊”。目前《中国科学基金》在中国学术期刊影响因子年报统计期刊复合影响因子为2.712；在中国科技核心期刊（CSCI）统计影响因子为1.712，在“自然科学综合”类学科排名第3位。

主要作者简介

刘和福   中国科学技术大学管理学院教授、博士生导师，主要研究领域包括数智化管理、IT价值创造、数字化商业模式等。主持国家自然科学基金重点项目、青年科学基金项目（B类）及科技部重大专项课题等科研项目。研究成果发表在MIS Quarterly、Journal of Operations Management、Production and Operations Management等学术期刊上。曾获教育部自然科学奖一等奖、爱思唯尔（2020—2024）中国高被引学者等荣誉。

高超越   中国科学技术大学管理学院特任副教授，主要研究方向为数字经济与金融科技，具体包括大模型与区块链技术应用及影响、社交媒体与金融市场、量化交易等。研究成果发表在Journal of Operations Management、Production and Operations Management、《管理世界》等国内外学术期刊上。曾多次获得国际顶级会议最优论文奖和最优论文提名。

摘  要

随着全球数智商务的快速发展，大模型技术作为核心驱动力，正在重塑产业链与价值链。本文系统综述了面向数智商务的大模型垂域化关键技术研究进展，围绕算力调度、算法优化、数据治理、架构适配和应用构建与运维管理五个维度展开分析。研究发现，大模型垂域化面临分布式算力调度瓶颈、轻量化与性能平衡、数据治理体系不完善、基础模型架构适配性不足以及全生命周期管理缺失等核心挑战。针对这些挑战，本文梳理了当前的研究进展，包括基于算力网络的动态调度策略、参数高效微调与轻量化算法、多模态数据治理框架、模块化与增量式架构优化，以及覆盖全生命周期的智能化运维体系。此外，本文还探讨了未来研究方向，如跨区域算力协同调度、任务特化算法设计、动态数据权属机制、弹性架构优化以及可信人机协同等。基于技术与管理深度融合的视角，为大模型垂域化进一步推动数智商务和产业创新提供了理论参考。

关键词：数智商务；大模型；垂域化；算力调度；算法优化；数据治理；架构升级；人机协同