请选择您感兴趣的产品

得助大模型平台

模型训练平台

一站式服务简化大模型训推评全流程
智能体平台

高效、低成本构建大模型企业级应用

知识管理

财富助手

为财富顾问提供一站式智能问答服务
知识助手

组合式AI打造大模型企业知识助手

智能客服

全媒体呼叫中心

全渠道全媒体、一站式AI+呼叫中心
语音机器人

外呼大模型加持，听得准确说得自然
文本机器人

即时文本对话，自研知识引擎
智能陪练

大模型拟真，千人千面沉浸式AI对练

智能运营

音视频服务平台

全场景自研AI+RTC实时音视频服务
OCR识别

高精度、高安全的图文检测识别服务
智能RPA

AI+RPA深度融合，赋能企业自动化
多模态防伪

全链路生物数据核验，守卫安全防线
多模态质检

大模型赋能合规，金融级多模态质检
对话式BI

自然语言交互，可视化智能分析数据

企业出海

全媒体呼叫中心(海外版)

企业跨语种无界沟通，赢占国际市场
文本机器人(海外版)

多语言国际服务，跨时区沟通无障碍
语音机器人(海外版)

多语言智能交互助力全球营销与服务
智能质检(海外版)

大模型赋能国际企业多模态质检服务

智能营销

企微SCRM

智能营销服引擎，高效转化私域流量
营销平台

打通营销全链路，赋能企业增速业务
企业直播

打造超低延迟、超稳定的直播平台

其他

通用人力外包

为企业提供多场景、高质量专业服务
线路

安全稳定、应用多场景的线路服务

描述具体需求(选填)

欢迎微信扫码咨询

中关村科金得助智能-小得

跳过

完成

央国企大模型落地实战：中关村得助智能全栈解决方案如何破解"不敢用、不会用、用不好"三大难题？

选型指南

2025-04-22 10:02:53

作者：wenqian

阅读量：135

文章目录

文章摘要："我们去年投入3000万建了大模型实验室，结果80%的成果还停留在技术演示阶段，真正用到业务里的不到5个场景..."——某能源集团数字化转型负责人的吐槽，道出了央国企大模型应用的普遍困境。在国家大力推进AI+行动的背景下，央国企如何让大模型从"技术秀"变成"生产力"？本文将结合央国企落地案例，拆解中关村科金得助智能企业大模型解决方案的实战方法论。

"我们去年投入3000万建了大模型实验室，结果80%的成果还停留在技术演示阶段，真正用到业务里的不到5个场景..."——某能源集团数字化转型负责人的吐槽，道出了央国企大模型应用的普遍困境。在国家大力推进AI+行动的背景下，央国企如何让大模型从"技术秀"变成"生产力"？本文将结合央国企落地案例，拆解中关村科金得助智能企业大模型解决方案的实战方法论。

一、央国企大模型应用的三大核心痛点

1.「不敢用」：安全合规的高门槛制约

央国企的业务数据往往涉及国家安全、经济命脉等关键领域。能源企业的调度数据、金融机构的交易信息等核心数据，对安全性和合规性要求极高，无法简单迁移至公有云环境。同时，国资监管对数据安全、等保三级认证等提出严格要求，某央企曾因采用国外开源模型训练，在安全审查中被迫整改，这一案例为行业敲响警钟。

2. 「不会用」：技术与业务的脱节困境

许多央国企在大模型应用中陷入 “技术陷阱”：直接照搬 ChatGPT 式对话模式，却未能与实际业务深度结合；既懂 AI 技术又熟悉行业的复合型人才匮乏，导致需求理解偏差；数据清洗工作占据 90% 的时间成本，真正用于模型优化的精力不足，严重影响项目推进效率。

3. 「用不好」：投入产出的效益难题

硬件资源浪费与模型效果衰减成为两大顽疾。某国企采购的 100 张 A100 显卡，平均利用率仅 35%；某银行的大模型客服系统，上线初期准确率达 92%，但因缺乏持续训练机制，半年后骤降至 68%。投入与产出的失衡，让企业对大模型的应用价值产生质疑。

二、中关村科金得助智能央国企大模型解决方案：三位一体破局之道

1. 全栈国产化：筑牢安全合规防线

中关村科金得助智能从底层架构着手，打造安全可控的技术体系。在硬件层，不仅全面支持华为昇腾 910B、海光 DCU 等国产算力设备，还可根据企业实际需求，提供算力资源的灵活调配方案，支持分布式集群部署，确保在高并发任务下的稳定运行。在框架层，深度兼容 DeepSeek、GLM 等国产大模型，并针对央国企的特殊需求进行优化，例如在模型训练过程中，采用联邦学习技术，实现数据 “不动模型动”，在保障数据安全的前提下完成模型训练。

此外，得助智能建立了全流程的安全审计机制。从数据采集、存储到模型训练、推理，每个环节都实现日志留存与操作溯源。针对数据传输，采用国密算法加密，确保数据在传输过程中的安全性。某军工企业在得助智能的协助下，成功实现从英伟达平台到昇腾平台的平滑迁移，不仅满足了严格的安全保密要求，还通过算力资源的优化配置，降低了 30% 的硬件成本。

2.行业精调引擎：让大模型 “懂行话”

针对央国企的行业特性，中关村科金得助智能构建了丰富且动态更新的领域知识库。除了能源、金融等行业的基础术语库与案例库外，还搭建了政策法规动态更新系统。通过网络爬虫与自然语言处理技术，实时抓取最新政策文件，并自动进行语义分析与知识提取，将其融入到模型训练中。例如，在金融行业，当央行发布新的货币政策时，系统可在 24 小时内完成相关知识的更新与整合，确保模型始终掌握最新政策动态。

在模型精调方面，得助智能采用 “基础模型 + 领域数据 + 微调算法” 的三层架构。首先基于通用大模型作为基础，然后注入大量行业专属数据进行预训练，最后通过强化学习与迁移学习相结合的微调算法，使模型深度适应特定业务场景。同时，开发了可视化的模型精调平台，业务人员无需具备专业的 AI 知识，通过简单的界面操作，即可完成数据标注、参数调整等工作。例如，在能源设备故障诊断场景中，工程师只需上传新的故障案例，平台就能自动对模型进行优化，使模型准确率持续保持在 90% 以上。

此外，得助智能还提供多模态交互能力。在能源行业，支持设备运行数据、监控视频、维修记录等多类型数据的融合分析；在建筑行业，可结合 BIM 模型与施工数据，为招投标分析、施工进度管理等提供更全面的支持。

3. 三阶段落地法：科学推进项目实施

得助智能总结出 “速赢 - 深化 - 运营” 三阶段实施路径，并进一步细化每个阶段的关键工作：

速赢期（1-2 个月）：

场景调研与筛选：组建由行业专家、技术人员和企业业务骨干构成的联合团队，通过实地走访、问卷调查等方式，梳理企业高频业务场景，运用 ROI 评估模型，从 20 + 候选场景中筛选出 3-5 个最具价值的试点场景，如合同审查、客服问答等。

数据准备：搭建临时数据处理平台，快速完成试点场景所需数据的清洗、标注与结构化处理，确保数据质量满足模型训练要求。

模型快速部署：基于已有的行业预训练模型，结合试点场景数据进行快速微调，7 天内完成模型部署，并提供沙盒测试环境，供企业进行功能验证与优化。

深化期（3-6 个月）：

企业知识中枢建设：构建统一的企业知识图谱，整合企业内部的规章制度、操作手册、历史案例等知识资源，并建立知识更新机制，确保知识的时效性与准确性。

专属模型训练：针对企业核心业务，训练多个垂直领域的小模型，并通过模型融合技术，实现不同模型之间的协同工作。例如，在金融风控场景中，将信用评估模型与反欺诈模型进行融合，提升风险识别的准确率。

系统集成与优化：将大模型解决方案与企业现有的 ERP、OA、CRM 等系统进行深度集成，打通数据壁垒，实现业务流程的自动化与智能化。同时，根据企业反馈，持续优化模型性能与用户体验。

运营期（6 个月 +）