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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-04-22 10:02:53
作者：wenqian
阅读量：7
文章目录
"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。
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。
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 +）
AI 运营团队建设：协助企业组建专业的 AI 运营团队，涵盖数据分析师、模型工程师、业务协调员等岗位，并提供系统化的培训课程，提升团队的 AI 应用能力。
持续优化机制：建立模型效果监控体系，实时监测模型的准确率、响应时间等指标。当模型效果出现下降时，自动触发数据回溯与模型优化流程，确保模型始终保持最佳性能。
业务拓展与创新：基于已有的成功经验，不断探索大模型在新业务场景中的应用，推动企业业务创新与数字化转型。例如，在能源行业拓展新能源预测、碳排分析等场景；在金融行业开展智能投顾、客户精准营销等应用。
某央国企主营业务是为船舶类研究院提供技术服务，在大模型技术出现后，期望借助其形成有实际作用的应用并赋能成员单位。但面临船舶领域大模型训练、内容生成训练及生成准确率等挑战。
中关村科金得助智能提供解决方案，包括领域大模型训练与大模型智能应用平台搭建。通过对通用大模型做船舶领域化训练，处理300G数据，完成14B模型训练；依据用户需求，开发问答、写作、翻译等5类16个应用场景；构建外部用户体验环境，形成技术输出能力。
项目成果显著，构建大模型应用平台，赋能成员单位，结合自身对集团内成员单位影响力，实现基于产品对内输出持续收益；还能结合业务需求开发应用，为内部员工在情报跟踪、报告解读等工作赋能，提升办公效率。
1.安全合规是底线
必须通过 “三法一条例”（数据安全法、个人信息保护法、网络安全法、关键信息基础设施安全保护条例）合规检测，确保训练数据全程可追溯、可审计。
2. 算力效率决定价值
关注 “有效训练时间占比”，优秀平台应达到 90% 以上；优先选择支持国产 GPU 弹性调度的解决方案，降低硬件资源浪费。
3.行业适配是关键
优先选择有同行业成功案例的供应商，确保其提供领域预训练模型，减少定制开发成本。
4.成本测算需全面
除显性采购成本外，需重点评估数据清洗、持续训练等隐性成本，以及与现有系统的对接难度。
5.生态可持续是保障
考察厂商的行业深耕计划，以及客户社区活跃度，确保获得长期技术支持与经验共享。
在大模型技术快速发展的当下，央国企的数字化转型既面临挑战，也迎来机遇。得助智能通过解决安全合规、技术落地、效益转化等核心问题，为央国企提供了一套可复制、可落地的大模型解决方案。未来，随着更多成功案例的积累，得助智能将持续助力央国企释放大模型的真正价值，推动行业高质量发展。
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