在科技迅猛进步的当下，工业级大模型和智能家居大模型等领域既遭遇了众多挑战，也迎来了发展机遇。各界人士积极建言献策，旨在促进相关产业的持续发展。
工业大模型应用挑战目前，人工智能在工业大模型深度应用领域遭遇挑战，数据准确性与完整性不足，以及语料库的构建存在局限。这些因素限制了模型的精确度。获取高质量数据成本高昂且难度大，同时，现有的语料库难以适应复杂的工业场景，这两个问题构成了发展的障碍。
工业大模型推广方案针对工业领域人工智能应用难题，提议创建国家级专项项目。该计划着重推广“一图四清单”实施策略。此策略旨在为应用构建稳固基础，通过统一规划与部署，能够提高数据品质，加强语料库建设，使工业级大模型在实际运用中发挥更佳效果。
龙头企业示范作用推动工业大模型应用的关键在于扶持家电、汽车、医疗等领域的领军企业。通过财政补贴激励，促使这些企业率先探索人工智能的深度应用，树立行业典范。同时，这些龙头企业能够提炼并推广典型案例，为同行业其他企业提供参考，进而推动工业大模型在更广泛的范围内得到应用。
平台企业扶持政策为国家级双跨平台企业制定专门的财政支持措施，旨在培养一系列标准化的、可重复利用且成本较低的解决方案。这些措施将向中小企业提供高质量的人工智能服务，有效减少其应用成本。从而，更多企业将能够享受到工业大模型带来的益处，进而促进整个工业领域的进步与升级。
智慧家庭大模型要素智慧家庭领域的大模型构成了产业升级的核心基础，它促进了产业链上下游形成超过十万亿的新增长。这一领域的发展离不开算力、算法和数据的三大支柱。尽管算法的突破已降低了对算力的需求，但数据支撑的重要性依旧不可忽视。目前，数据建设的瓶颈问题亟需得到有效解决。
智慧家庭数据构建为建立智慧家庭大模型的多元化数据源，提议设立统一的数据标准体系。同时，推动数据合成与标注产业的发展。此外，实施数据贡献参与计划，鼓励全民及企业共同参与，打造特定领域的数据基础。同时，加强资金支持，助力领军企业打造数据仿真平台与训练基地，促进新型生产力的发展。
血液管理创新探索医疗行业中，人工智能正推动血液管理领域的创新发展。通过优化全国血液管理大数据平台的智能化应用，实现血液资源的集中管理和优化配置，提高血液利用效率，确保临床用血需求得到满足，这对促进医疗行业的进步具有关键作用。
在探讨这些领域的发展过程中，人们普遍关注哪些建议最具实施可能性，以及哪些建议能够带来最显著的实际成效？
