欢迎体验得助产品
手机号码
欢迎注册得助智能
注册尚未完成
现在离开将导致注册失败确定要退出吗？
填写时间过长
页面已停止响应
请在30分钟内完成填写
登录成功
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
选型指南
2025-05-13 11:00:00
作者：wenqian
阅读量：70
文章目录
对于央国企企业而言，作为国家经济的压舱石，AI技术是不可忽略的机会，但依赖开源技术虽能快速起步，却面临技术“卡脖子”、数据安全隐患与合规风险；而完全自主研发又需投入巨额成本、时间与人才，且短期内难以落地见效。那应该如何训练自己的AI模型？中关村科技得助智能为企业提供了“第三条路”——在开源技术的基础上，构建“自主可控”的AI模型训练体系，实现技术底座的自主化与业务场景的快速适配。本文将深度拆解这一“第三条路”的实践逻辑，揭示央国企如何在技术自主性与业务敏捷性之间找到平衡点，为同类企业提供可复用的方法论与避坑指南。
1.开源依赖的隐形成本：表面省力背后的"失控"风险
许多央国企最初倾向于直接采用开源大模型，如LLaMA、DeepSeek等，认为这是条"捷径"。某金融机构的技术团队曾兴奋地表示："我们只用两周就基于开源模型搭建了智能客服原型。"然而，随着应用深入，问题逐渐暴露：
场景适配性差：开源模型在通用任务上表现优异，但面对行业特定需求时效果骤降。例如，某电力企业的设备故障诊断场景中，直接使用开源模型的准确率不足60%，远低于业务要求的95%。
数据安全隐患：将敏感行业数据用于开源模型训练可能引发合规风险。一位银行风控主管坦言："我们不可能把客户交易数据上传到公开平台，但脱离真实数据训练的模型又毫无价值。"
技术自主性缺失：过度依赖开源社区导致自身技术积累薄弱。当模型需要针对业务优化时，企业往往束手无策。"就像开着一辆没有方向盘的汽车，速度再快也不知道去哪。"一位制造企业的CTO这样形容。
更严峻的是，开源协议的"隐形枷锁"。某些主流开源模型虽标榜"免费"，却对商业应用设限，或保留随时变更协议的权利。这种不确定性让注重长期投入的央国企望而却步。
2.闭源自主的沉重负担：高投入与长周期之痛
另一部分央国企选择完全自主研发AI模型，希望掌握核心技术主导权。这种路径虽理论上可控，实践中却面临三大挑战：
算力成本高企：训练百亿参数级大模型需要数千张高端GPU卡，仅硬件投入就达数亿元。某汽车央企的AI实验室负责人透露："我们采购的算力集群利用率不足30%，大部分时间处于闲置状态。"
人才争夺激烈：顶尖AI人才集中于科技巨头，央国企在薪资待遇、技术氛围上难有竞争力。一家建筑央企的HR总监抱怨："我们开出百万年薪，仍招不到合格的算法工程师。"
迭代周期漫长：从零开始训练行业大模型通常需要12-18个月，而市场需求变化以季度计。某零售国企的数字转型项目耗时两年才上线，结果业务模式已发生根本性变化。
国家电网曾测算，完全自研一个电力专用大模型的总成本约为3.8亿元，相当于其年度科技投入的15%。这种量级的投入对大多数央国企而言难以持续。
3.监管合规的双重压力：数据主权与技术自主的平衡
不同于互联网企业，央国企还面临特殊的监管要求：
数据不出域：金融、能源等关键领域的监管明确要求核心数据不得离开企业控制范围。这使基于公有云的模型训练方案基本不可行。
信创适配："十四五"规划要求行政办公系统100%国产化，国资委79号文更提出"2027年央国企全面信创替代"的目标。
审计追溯：模型决策过程必须可解释、可审计，黑箱式的AI应用在央企场景中寸步难行。
这些约束条件使得简单复制互联网公司的AI路径对央国企而言几乎不可能，必须探索符合自身特点的第三条道路。
面对开源依赖与闭源自主的双重困境，以中关村科金得助智能为代表的创新企业提出了一种平衡方案：基于开源生态构建自主AI能力。这种模式既非简单"拿来主义"，也非全盘自研，而是通过"分层解耦"与"深度适配"，在吸收开源技术优势的同时，确保关键环节的自主可控。
1.技术架构：三层解耦实现"鱼与熊掌兼得"
得助智能的解决方案采用独特的三层架构设计，完美平衡了开源效率与自主安全：
基础层——开源模型蒸馏
基于DeepSeek等优秀开源框架，通过知识蒸馏技术将千亿参数大模型压缩为百亿级轻量版本。这一过程不仅降低算力需求（训练成本减少60%），还显著提升推理速度（延迟降低40%）。更重要的是，蒸馏后的模型已脱离原开源协议约束，可自由商用39。
核心层——行业机理注入
针对不同领域植入行业知识图谱与业务规则引擎。例如，为电网企业加入设备故障树、巡检规程等专业内容；为银行嵌入反洗钱规则、信贷政策等金融逻辑。这种"知识注入"使通用模型快速具备行业专家水平。测试显示，经过机理增强的模型在专业场景中的准确率比纯开源模型提高35-50%410。
应用层——私有化部署套件
提供完整的本地化工具链，包括数据脱敏工具、模型微调平台和推理加速引擎。某能源集团使用该套件后，仅用3周就完成了从数据准备到模型上线的全过程，且全部流程均在企业内网完成，满足"数据不出厂区"的严格要求。
2.实施路径：四步走战略确保平滑过渡
为避免"休克式"转型，得助智能为央国企设计了循序渐进的落地路径：
能力评估阶段（1-2周）
通过AI成熟度模型诊断企业数据质量、算力储备和人才结构，明确短板与优势。例如，中国海油在评估后发现其数据标注能力不足，便针对性加强了这部分建设1。
场景验证阶段（4-6周）
选取3-5个高价值场景进行快速验证。国家能源集团首选"设备故障预测"和"安全规程问答"两个场景，仅用5周就实现了准确率92%的初期成果4。
平台建设阶段（2-3月）
搭建企业专属的AI开发平台，集成数据治理、模型训练、应用发布全流程功能。中化集团建设的"天枢"平台现已支持49个业务单元的协同开发。
生态拓展阶段（持续迭代）
通过开发者社区和模型市场促进内外协同。南方电网的"大瓦特"平台已积累80余个场景模型，形成良性生态循环。
某船舶类央国企，承担着为内部集团提供技术咨询及技术服务的重要职责。随着大模型技术的涌现，研究院期望借助其力量，形成一批对企业有实际价值的应用，并在集团内部广泛推广。
为此，得助智能为研究院提出了三大解决方案：首先，进行大模型领域化训练，通过处理300G数据，对通用大模型进行船舶领域的定制化训练；其次，开展应用场景开发，根据用户需求，完成问答、写作等5类共15个应用场景的开发；最后，搭建体验环境，构建外部用户体验环境，展示技术输出能力。
通过这一系列举措，得助智能不仅为该集团构建了大模型应用平台，提升了员工工作效率，还成功结合自身业务痛点，为内部员工提供了智能化的辅助工具，有力推动了企业的数字化转型。
开源与自主创新并非非此即彼，中关村科金得助智能作为业内模型训练平台的先行者，为央国企AI模型训练开辟新径，值得行业深思与借鉴，如果您也有模型训练的需求，不妨尝试一下得助智能！
中关村科金得助智能电销大模型通过6大核心能力赋能汽车行业，解决传统电销效率低、响应慢等痛点，实现从客...
随着对数据安全的重视性，不管是企业还是个人都选择进行本地部署ai大模型。那么如何进行本地化部署呢？企...
其实目前没有官网权威的AI大模型公司排名一览表，都是一些组织或者个人收集的资料整理的，今天我也整理了...
今天我来对中关村科金得助智能、火山引擎HiAgent和开源项目Dify三款大模型应用开发平台进行性能...
现在很多企业都在开始应用大模型赋能业务，由于大型企业、央国企对数据的安全性、可控性和合规性的要求很高...
我们知道大模型训练面临着诸多很多问题，于是大模型分布式训练解决方案就出现了，可以采用数据并行、模型...
精选案例提升大模型应用开发效率50%以上，企业知识搜寻效率提升50%，知识库运营工作量减少70%，投标文件生成时间减少了70%以上
查看详情 >
选型指南 
得助政务服务大模型，助力四川达州市数字经济局“城市大脑”建设
合作中国船舶经济研究中心：DeepSeek×船舶垂类大模型启航产业新航程
宁夏交建交通科技研究院打造大模型应用开发平台 开发效率跃升50%以上
杭州医保+医保小智案例
相关产品推荐
热门文章
专题推荐
