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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-05-12 11:10:00
作者：wenqian
阅读量：0
文章目录
AI转型浪潮不仅席卷人工智能领域，文旅行业也深受其影响，人工智能成为满足游客需求个性化、智能化服务的重要利器，但企业要运用ai，首先就要部署企业自己的大模型，那模型部署服务商有哪些则是企业一直关注的热门话题，中关村科金得助智能作为垂直行业大模型部署的领军服务商，正以“平台+应用+服务”的三级引擎战略，为文旅企业提供从技术落地到业务价值的全链路解决方案。本文将从行业痛点出发，结合真实案例，深度解析得助智能如何用模型部署能力赋能文旅企业。
1. 服务响应滞后，游客体验断层
场景还原：某5A级景区在节假日期间，日均游客量超5万人次，人工客服团队仅能处理30%的咨询，剩余70%的游客因排队等待时间过长而流失。
核心矛盾：游客对实时性、个性化的服务需求激增，但传统客服系统依赖人工，难以应对高并发场景，导致服务响应滞后，差评率上升。
2. 数据孤岛严重，运营决策低效
场景还原：某连锁酒店集团拥有300家门店，但会员系统、预订系统、CRM系统各自为政，总部无法实时获取各门店的运营数据，营销活动策划周期长达2个月。
核心矛盾：数据分散导致无法形成用户画像闭环，运营决策依赖经验而非数据，错失精准营销机会。
3. 人力成本攀升，服务标准化难落地
场景还原：某旅行社地接团队需同时处理多国语言游客的咨询，新员工培训周期长达6个月，且服务话术一致性不足，导致客户投诉率居高不下。
核心矛盾：依赖人工的服务模式导致人力成本逐年上涨，而服务标准化不足又进一步削弱品牌竞争力。
1.资源调度层：让算力"随需而动"
算力资源是AI部署的基础，但企业常面临两大难题：一是采购成本高，二是利用率低。得助智能的资源调度层通过四项创新解决这些问题：
异构算力池化：支持英伟达、昇腾、海光等多种芯片的统一调度，企业可混合使用不同品牌硬件，避免被单一厂商绑定。某政府机构利用该功能，在信创要求下平滑过渡到国产芯片，节省了60%的迁移成本。
细粒度资源共享：通过GPU虚拟化技术，将显存、流处理器等资源动态分配给不同模型服务。实测显示，单张H800显卡可同时运行8个7B参数模型，利用率达85%以上，远超行业平均30%的水平。
智能负载均衡：根据模型复杂度、请求量等参数自动分配算力资源。在智能客服场景中，高峰时段会自动将简单问答路由到小模型，复杂问题分配到大模型，既保证响应速度又不牺牲质量。
混合部署模式：提供公有云、私有云、边缘计算等多种部署选项。某制造企业采用"边缘+中心"的混合架构，将实时质检放在工厂本地边缘节点，将数据分析和报表生成放在云端，既满足低延时要求，又降低了总体拥有成本5。
2.模型服务层：从"单一模型"到"模型工厂"
模型是AI的核心，但企业很少只需要一个模型。得助智能的模型服务层如同"模型工厂"，支持多种模型的高效部署与管理：
多模型统一纳管：平台可同时托管开源模型（如Llama、DeepSeek）、商业模型（如GPT-4）和企业自研模型，通过标准化接口提供服务。某保险公司管理着20+个不同用途的模型，通过统一平台将运维人力减少了70%4。
热切换机制：支持模型版本无缝更新，无需停机。在A/B测试场景中，可同时运行新旧两个版本模型，根据性能指标逐步切换流量。某电商平台利用该功能，将模型迭代对业务的影响降为零。
模型市场：提供100+预训练模型，覆盖文本生成、图像识别、语音处理等多个领域。企业可像"逛应用商店"一样选择适合的模型，快速验证业务假设。某零售客户通过试用不同模型，仅用2周就确定了最适合商品推荐的方案。
安全沙箱：对模型输入输出进行内容过滤和安全检查，防止恶意攻击或不当内容生成。某银行在部署智能客服时，通过该功能拦截了99%的恶意试探，保障了服务安全性。
3.应用接口层：让AI"无缝融入"业务系统
AI部署的最后一公里是如何与现有业务系统集成。得助智能的应用接口层提供三大核心能力：
标准化API网关：提供统一的RESTful API接口，支持每秒数万次高并发调用。某政务服务平台对接后，日均处理咨询量从1万条激增至50万条，而响应时间保持在1秒以内1。
低代码工作流：通过拖拽方式编排AI能力与业务流程。某物流公司仅用3天就搭建了"智能客服→工单生成→进度查询"的全自动化服务流程，无需编写代码4。
多模态交互引擎：支持文本、语音、图像等多种交互方式统一处理。某汽车厂商的智能座舱系统通过该引擎，实现了"语音询问+屏幕展示+短信推送"的多渠道服务体验1。
这三层架构共同构成了得助智能作为模型部署服务商的核心竞争力——不是简单提供算力或工具，而是打造企业AI能力持续进化的完整生态系统。
1. 智能客服：7×24小时“AI导游”
解决方案：得助智能为某世界文化遗产景区部署了多模态智能客服系统，支持语音、文本、图片、视频交互。游客可通过手机端实时咨询“最佳游览路线”“餐厅推荐”等问题，系统结合景区实时人流数据和历史评价，生成个性化回答。
业务价值：
人工客服工作量减少70%，服务成本降低55%；
游客满意度从82%提升至94%，二次到访率提高18%。
2. 智能营销：从“广撒网”到“精准狙击”
解决方案：得助智能为某高端度假酒店集团打造了大模型营销外呼系统，通过分析会员的消费记录、社交媒体行为等数据，生成个性化营销话术。例如，针对家庭客群推荐亲子套餐，针对商务客群推送会议室优惠。
业务价值：
营销活动ROI从1:1.8提升至1:3.2，转化率提高40%；
客户经理人均单日外呼量从200通提升至800通，且通话时长增加60%。
3. 知识管理：从“经验依赖”到“数据驱动”
解决方案：得助智能为某连锁旅行社开发了大模型知识管理系统，自动解析导游培训资料、应急预案文档、游客反馈数据，生成结构化知识库。新员工可通过“AI陪练”功能模拟带团场景，系统实时纠正话术错误。
业务价值：
导游培训周期从6个月缩短至2个月，服务标准化率提升至95%；
应急事件处理效率提高70%，客户投诉率下降50%。
4. 智能运营：从“人海战术”到“智慧调度”
解决方案：得助智能为某大型文旅综合体部署了智能运营中台，整合票务系统、停车场系统、餐饮系统数据，通过大模型预测客流高峰，动态调整安保、保洁、餐饮资源。例如，系统可提前1小时预警“某区域排队时间超30分钟”，并自动推送分流方案。
业务价值：
运营成本降低30%，游客排队时间减少50%；
应急事件响应速度从15分钟缩短至3分钟，舆情风险下降80%。
某大型文旅集团在数字化转型进程中，携手中关村得助智能模型训练平台，开启智能升级之旅。
集团旗下拥有众多景区、酒店和旅游线路，数据资源极为丰富，但因数据分散、缺乏有效处理手段，一直无法充分挖掘数据价值。得助智能平台助力集团搭建数据管理架构，对海量数据进行清洗、标注和分类，为后续模型训练奠定坚实基础。
在模型训练方面，针对文旅行业特性，对游客行为分析、旅游线路推荐等关键需求进行建模。通过平台强大的计算能力和智能算法，模型训练效率和准确性大幅提升。
部署后，景区游客接待效率显著提高，游客满意度大幅增长。酒店通过精准营销，入住率节节攀升。集团也实现了业务流程的智能化优化，降本增效成果显著，在竞争激烈的文旅市场中占据更有利的地位。
在文旅行业从“流量竞争”转向“体验竞争”的今天，AI大模型已成为企业破局的关键。中关村科金得助智能以“平台+应用+服务”为核心，用模型部署能力帮助文旅企业实现降本增效、体验升级、价值重塑。如果您正在寻找一个真正懂文旅、能落地的AI合作伙伴，得助智能愿与您携手，共同开启智能化新篇章。
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