ChatGPT的出现，展现出大语言模型在理解人类意图、内容生成方面的强能力。但是作为一个通用模型，ChatGPT在教育培训、医疗保健、娱乐游戏、金融、自动驾驶、电商营销等垂直领域的效果，还无法满足某些场景的需要，也不能直接照搬，尤其是一些专业性的领域，由于数据库的开放性有限，获取信息的壁垒会更高。

在大厂们把通用型作为发展重点，开疆拓土抢高地的同时， AI在垂直领域也有着更多的机会，甚至在落地上有着更高的可能性和更快的普及速度，这也构成ChatGPT生态中一股重要的力量。

教育领域被认为是ChatGPT最容易落地和有望做出巨大颠覆的细分场景。ChatGPT的应用潜力巨大，可以帮助学生和教师实现更加个性化、高效和智能化的学习和教学模式。今年2月，有道AI技术团队称已投入到ChatGPT同源技术（AIGC）在教育场景的落地研发中，会在AI口语老师、中文作文批改等细分学习场景中尝试应用。

据媒体最新报道，网易有道自研的教育场景下类ChatGPT模型将于近期推出，模型名字确定为“子曰”。基于“子曰”研发的AI口语老师和中文作文批改DEMO已完成，近期开放内测。此外，包括科大讯飞、好未来、世纪天鸿等多家教育公司均透露了类ChatGPT的产品和技术信息。

在专业的金融和投资领域，作为面向金融领域的垂直类人工智能企业百融云创，采用了ChatGPT同源技术的智能语音机器人也已在实践中落地应用，不仅语音识别准确率高，而且预训练模型下可以实现多轮对话，可用于金融行业的零售业务线。

京东云指出，ChatGPT在通用性方面已经展现出强大的能力，但在忠实度、可信度、精准度方面还存在一些不足。这主要是由于在中间层缺少垂直的产业知识和领域知识，难以在真实应用层广泛落地开花。所以，基于产业需求，京东云旗下言犀人工智能应用平台将推出ChatJD，定位为产业版ChatGPT。

此前，李彦宏也坦承，“从本质上来说，ChatGPT是一个通用的模型，对于某些特定领域并不擅长。大公司一般都从通用型的产品做起，初期他们不会特别关注某个细分垂直行业。当你在这个细分领域内做到极致，你对用户需求的积累是不容易被直接复制的。然后再去拓展到其他领域，那就比较有竞争力。”

而在ChatGPT相关的垂直领域，又可以分为三类：第一类是垂直类AI应用公司，比如专门做语音合成、语音转换的AI公司、专门做OCR文本识别的AI公司、专门做图像、视频检索等AI公司等；第二类是跟硬件的结合，比如汽车车内的聊天、信息检索查询甚至是环境识别、故障排除等等，都可以跟ChatGPT的AI结合；第三类的核心就是寻找到ChatGPT能适用的应用场景，比如教育、金融、医疗、客服等等。

但要做好垂类的ChatGPT，也并非简单把自己的产品或者场景中加上人工智能就行，需要AI专家做大量针对性的模型训练，以及对专业领域的语料进行“投喂”。这就考验企业在既定领域的深度理解和信息积累，需要技术发展的助力，同时更需要行业经验、数据以及资源的沉淀。

比如上述提到的网易有道，能够在教育场景下较快明确类ChatGPT技术的应用方向，与其在教育内容、智能硬件和技术方向上的积累关系颇深。通过 “内容+硬件+AI”生态闭环的建立, 依靠在垂类领域深耕积累的数据，快速打通产业链条，进而实现商业化落地。目前来看是有道在内的玩家进行相关布局的一个关键优势。

可以说，在“中国版ChatGPT”的发展中，如果要尽快实现产品的落地和商业化，最终发挥作用的往往不是大模型，而是这些垂直细分场景，可以跑出“数据飞轮”的效应。

当垂类型派别基于已有的数据和场景，再结合更低成本的算力、算法，建立起用户真实反馈与模型迭代之间的飞轮，当反馈越多，模型迭代速度越快、越成熟时，这些垂类行业所积攒的数据又能成为自研大模型的“飞轮”，最终带领整个中国团队实现弯道超车。