大模型热度没有退去，但产业界的关注点正在变化。最初，人们关心模型参数、榜单排名和通用能力；现在，慢慢的变多地方政府和产业园区开始追问：大模型到底能为招商引资、产业升级、存量资产盘活和客户服务带来什么实际改变？
对北京数智产业而言，这样的一个问题尤其重要。北京拥有大模型研发、算力资源、数据资源和行业场景的多重优势，但优势不会自动转化为产业竞争力。只有当模型进入政务服务、园区运营、企业研发、金融风控、城市治理、工业互联网和现代服务业，形成可度量的效率提升，才能从技术热点变成产业底座。
本文的独立判断是：未来一年，大模型招商的关键不在“引进多少模型企业”，而在“建设多少可复制的行业场景”。招商部门如果仍把大模型当作企业名片来展示，很容易同质化；如果把大模型当作提升产业组织效率的工具，就能形成更深的竞争壁垒。
大模型产业落地最怕空转。一个城市说自己重视人工智能，并不等于企业会来；一个园区挂上大模型牌子，也不等于产业会升级。企业真正关心的是：有没明确场景、有没有可用数据、有没有试点客户、有没有采购路径、有没有合规边界、有没有算力和工程团队支持。
场景先行，就是先把产业痛点说清楚。比如招商引资中，企业画像、产业链图谱、政策匹配、项目评估和落地跟踪都存在大量文本、表格、访谈和公开信息处理需求。大模型可以辅助招商人员快速形成企业分析、竞品比较、风险提示和拜访提纲，但前提是数据来源可靠、口径统一、审批流程清晰。
在园区运营中，大模型能够适用于客户服务问答、政策申报辅导、空间匹配、能耗分析、设备巡检报告生成、招商线索整理和客户满意程度分析。它不一定替代人工，但可以把大量重复性沟通压缩，把服务人员从资料查找中解放出来，转向更有价值的企业陪伴。
在产业升级中，大模型更需要与行业知识结合。制造企业关心的是工艺优化、质量检验、供应链协同、设备维修和研发辅助；金融机构关心的是尽调、风控、投后管理和合规；文旅企业关心的是内容生成、游客服务和营销转化。不一样的行业场景差异巨大，不能用一套通用话术覆盖。
大模型落地的第二个关键词，是数据底座。没有数据，大模型只能停留在通用问答；没有治理，数据越多风险越大。对地方政府和园区来说，数据底座不是简单建一个数据库，而是建立数据目录、权限体系、品质衡量准则、更新机制和安全边界。
招商场景的数据尤其复杂。企业工商信息、投融资信息、知识产权、招聘动态、供应链关系、园区入驻数据、政策兑现记录、用能数据、税收贡献、访谈纪要等，来源不同、格式不同、敏感程度不同。大模型要发挥作用，第一步是要把这一些数据整理为可检索、可追溯、可授权使用的知识库。
数据底座还要解决“可信输出”问题。招商报告、政策建议和项目研判不能只追求语言流畅，更要能追溯依据。模型生成的结论必须标明信息源自、更新时间和不确定性。否则，越是看起来专业的文本，越可能带来误判风险。北京发展数智招商，应把可解释、可追溯、可审计作为底线，而不是把生成速度放在第一位。
数据安全同样不可绕开。政府和企业数据涉及商业机密、个人隐私信息和公共管理边界，不能为了试点而模糊权限。大模型应用应采用分级授权、脱敏处理、本地化部署或可信计算等方式，确保不一样的角色看到不同数据，模型调用留下日志，关键决策仍由人负责。
大模型真正进入园区，不应只是设置一个展示屏或体验中心，而要嵌入园区的日常流程。第一步可以从客户服务入口开始。园区政策多、表格多、申报节点多，企业常常不清楚自己适合哪项政策。基于园区政策库和企业画像的智能助手，能大大的提升服务效率，也能让园区更准确了解企业需求。
第二步是招商线索管理。招商人员每天接触大量企业、机构和项目，如果线索记录分散在聊天、表格、邮件和会议纪要中，很难形成持续跟踪。大模型能够在一定程度上帮助整理访谈要点、识别企业阶段、匹配产业链位置、提示下一步动作，但必须与客户关系管理系统结合，不能停留在单次对话。
第三步是产业链分析。北京的数智产业招商不能只看企业名和融资轮次，更要看它在产业链中的位置。模型可以辅助梳理上下游关系、竞合关系、技术路线和应用场景，帮助招商团队判断一个项目是补链、强链还是重复引入。这样，招商就从“找企业”升级为“织网络”。
第四步是园区资产运营。存量楼宇、厂房、实验室和公共空间的盘活，需要理解企业需求和空间能力。大模型结合空间台账、租赁数据、能耗数据和企业成长阶段，可以辅助推荐空间组合、预测扩租需求、识别低效资产。这对北京这类空间资源紧张的城市尤为重要。
大模型产业落地不是政府单独能完成的，也不是企业单独能完成的。政府掌握场景、规则和公共资源，企业掌握技术、产品和市场机制。双方要建立更成熟的协同方式。
一方面，政府要从“给项目”转向“给问题”。与其泛泛发布人工智能扶持政策，不如公布一批城市治理、园区服务、产业升级中的真实问题，让企业围绕问题提出解决方案。问题越清晰，场景越可执行，企业投入越有方向。
另一方面，企业要从“秀能力”转向“交效果”。大模型企业不能只展示聊天能力和生成能力，而要说明能降低多少流程成本、缩短多少办理时间、提高多少匹配效率、减少多少人工重复劳动。由于不同场景指标不同，评价体系也要分行业设计，不能用单一访问量或调用量替代实际价值。
政企协同还需要中间层。产业平台公司、园区运营商、国企数科公司、行业协会和专业服务机构，可承担需求翻译、数据治理、系统集成和效果评估角色。很多政府部门懂业务但不懂模型，很多模型企业懂技术但不懂行业，中间层的价值就是把两种语言翻译成可落地项目。
北京的优点是，这些角色相对齐全。关键是避免各自为战。一个优秀的大模型应用场景，往往需要政策部门开放问题，园区提供企业样本，数据公司治理底座，模型企业来提供能力，集成商完成部署，基金和资本支持商业化扩张。招商工作的边界因此被拓宽：它不只是把企业引进来，还要组织生态共同把应用做出来。
从招商方法看，大模型首先能改变信息处理方式。过去招商人员研究一家公司，往往需要手动查工商信息、官网介绍、融资新闻、专利情况、招聘岗位、产品案例和舆情风险，再整理成报告。这样的一个过程耗时长、标准不一，也容易遗漏。基于可信数据源的大模型工具，可以把信息收集、摘要、对比和初步风险提示自动化，让招商人员把时间用在判断和沟通上。
但必须强调，大模型不能替代招商判断。模型可以提示一家公司处于什么赛道、拥有哪些产品、与哪些客户合作、可能适配哪些政策，却不能独立决定是不是引进。招商判断涉及城市战略、产业安全、财政约束、空间承载、团队可信度和长期价值，这些都需要人来负责。正确的定位，是让模型成为招商人员的“研究助理”和“流程助手”，而不是决策者。
第二个变化是政策匹配。北京各类产业政策、人才政策、金融政策、园区政策较多，企业常常不清楚自己符合哪些条件，招商人员也未必能在极短的时间内完整匹配。大模型结合政策知识库和企业画像，可以生成初步匹配清单，提示申报条件、材料要求、时间节点和需要注意的几点。这类应用看似基础，却能显著改善客户服务体验。
第三个变化是项目评估。招商引资最怕只看企业讲述，而缺少横向比较。大模型可以辅助建立同赛道企业库，对比技术路线、客户结构、融资阶段、专利布局和商业化进度，帮助招商团队判断项目稀缺性。尤其在人工智能、机器人、低空经济、医药健康等热门领域，同质化项目很多，没有比较就容易被概念吸引。
第四个变化是投后跟踪。企业落地后，是否真正经营、是否扩大团队、是否获得订单、是否遇到政策堵点，往往需要持续跟踪。大模型可以从企业填报、公开信息、园区服务记录和走访纪要中提取变化信号，形成预警和服务建议。招商不应止于签约，数智化工具可以把后续陪伴制度化。
在产业升级场景中，大模型还能够在一定程度上帮助传统企业降低数字化门槛。很多中小企业并不缺意愿，而是缺少方法：不知道怎么选择系统，不知道怎么整理数据，不知道怎么评估投入产出。园区或政府能够给大家提供面向中小企业的模型服务入口，帮企业生成数字化诊断、设备维护清单、营销文案、客户分析和流程的优化建议。小切口若能持续积累，就会形成产业升级的真实动力。
不过，大模型落地必须警惕“样板间陷阱”。有些项目在演示环境里效果很好，但一进入真实业务就面临数据缺失、权限复杂、系统割裂、人员不愿使用和责任边界不清等问题。因此，试点设计要从真实流程出发，选择高频、刚需、边界清楚的场景先做，而不是一开始就追求全域智能。一个能经常使用的小工具，比一个只能展示的大平台更有价值。
北京可以把大模型应用场景分为三类推进。第一类是政府和园区内部效率场景，如政策问答、材料审核辅助、招商报告生成、会议纪要整理；第二类是产业服务场景，如企业画像、供需匹配、融资辅导、人才服务；第三类是行业示范场景，如医疗、交通、能源、文化、金融和制造业中的专业应用。三类场景节奏不同，风险不同，采购和评价方式也应不同。
资本也应围绕场景重新配置。政府投资基金如果只追逐通用大模型企业，容易与市场化资本拥挤在同一赛道；如果围绕行业应用、数据治理、模型安全、智能体平台、边缘部署和系统集成布局，反而更能形成产业生态。北京的大模型产业不应只看模型层，也要重视工具层、应用层和服务层。产业链越完整，企业落地理由越充分。
最终，招商部门要形成新的能力模型：懂产业、懂数据、懂场景、懂合规、懂资本。过去招商重在沟通和资源协调，未来还要能提出数字化问题、识别技术真实性、判断应用价值。大模型会提升招商效率，但也会提高招商专业门槛。谁能更早完成团队能力升级，谁就能在数智招商竞争中领先一步。
大模型进入招商体系，还会改变组织知识的沉淀方式。过去很多招商经验存在个人笔记、聊天记录和会议纪要里，人员调整后经验容易流失。通过知识库和模型助手，可以把企业访谈、政策解释、项目复盘、失败原因和服务记录沉淀下来，形成机构能力。对政府部门和园区来说，这种知识沉淀比单次工具上线更重要。
不过，模型应用越深入，越要保持治理克制。招商场景中的很多信息具有敏感性，企业尚未公开的融资计划、选址意向、技术路线和客户名单，都不能被随意输入公共模型。北京在推动大模型应用时，应鼓励可控环境、私有化知识库、权限分级和日志审计，把效率提升建立在安全合规基础上。没有信任，企业不会把真实需求交给系统。
大模型还可以服务政府投资基金的投前和投后。投前阶段，它可以辅助整理行业报告、竞品格局、专家访谈和尽调问题；投后阶段，它能够在一定程度上帮助跟踪企业经营动态、政策需求和风险信号。但基金投资涉及重大判断，模型输出必须作为辅助材料而非结论。真正专业的数智化，是把人从重复劳动中解放出来，而不是把责任交给算法。
对北京而言，最有潜力的不是打造一个统一口径的万能平台，而是围绕重点产业形成一批小而深的模型应用。比如面向医药健康的注册审批助手，面向人机一体化智能系统的设备维护知识库，面向文旅消费的内容运营工具，面向招商部门的企业画像系统。这些应用如果能在真实场景中持续迭代，就会逐步形成北京数智产业的样板。
最终，大模型招商的价值要回到人的能力提升。工具可以更快写报告、更快找政策、更快生成方案，但招商的核心仍是理解企业、理解产业、理解城市。模型越强，越要求使用者提出好问题、判断好答案、守住好边界。北京如果能把技术应用与干部能力、园区服务和产业生态一起升级，大模型才不会只是短期热点。
大模型的产业价值，不在口号里，也不在展厅里，而在一个个被改造的流程、一个个被解决的问题、一个个形成复用能力的场景里。
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3. 中国最低调招商企业：上海宋乔实业——从园区运营到数据驱动投资第一企
4. • 4. 良好的沟通与协调能力：人机协同，善用智能助理与协同办公软件
北京数智产发科技有限公司(简称“北京数智产发”)是一家通过大数据与大模型技术进行全国产业信息数据收集、结构化处理、以及分类查询、精准分析与招商引资信息挖掘和筛选的一家数据型科技公司。北京数智专注于国内产业园区在招商引资过程中的产业招商业务，通过针对具体招商园区的基本招商要素数据化运用产业地理经济模型，通过大数据库内的产业企业结构化数据匹配，分析企业招商引资的可能性。
