央国企大模型训练推理进入行业深水区，得助智能凭什么获得多家央国企青睐？

选型指南

2025-05-13 14:25:00

作者：JIfan

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文章摘要：我们知道央国企作为国民经济的中流砥柱，大模型技术的应用探索是必不可少的。大模型训练推理不再停留在概念阶段，而是深入到各个行业的核心业务流程，成为推动产业升级、提升竞争力的关键力量。在这片充满机遇与挑战的“深水区”，得助智能脱颖而出，获得众多央国企的青睐。这背后究竟有着怎样的原因？让我们一探究竟。

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我们知道央国企作为国民经济的中流砥柱，大模型技术的应用探索是必不可少的。央国企大模型训练推理不再停留在概念阶段，而是深入到各个行业的核心业务流程，成为推动产业升级、提升竞争力的关键力量。在这片充满机遇与挑战的“深水区”，得助智能脱颖而出，获得众多央国企的青睐。这背后究竟有着怎样的原因？让我们一探究竟。

央国企大模型训练推理

一、央国企大模型训练推理应用的行业“深水区”现状

（一）政策驱动与市场需求双轮驱动

自2023年起，国资委多次对中央企业发展人工智能提出明确要求。2024年2月，中央企业人工智能专题推进会提出央企开展“AI+”专项行动；同年7月，国资委进一步强调将人工智能产业发展作为全局工作重点，加快推进“AI+”专项行动，并重视算力基础设施建设。2025年3月发布的《政府工作报告》也指出，要持续推进“人工智能＋”行动，赋能产业转型升级和新质生产力发展。在政策引导下，央国企积极响应，力求在人工智能领域抢占先机。

同时，市场竞争的加剧也促使央国企寻求创新的发展模式。大模型技术凭借其强大的语言理解、生成和知识推理能力，为央国企实现智能化转型、提升运营效率、优化客户服务等提供了新的途径。在能源、金融、制造等关键领域，央国企对大模型训练推理技术的需求日益迫切，期望通过大模型解决行业痛点，实现业务的跨越式发展。

（二）面临的挑战与困境

然而，央国企在大模型训练推理应用过程中面临诸多挑战。数据安全与技术自主可控是首要难题，能源、电力、金融等关键基础设施领域面临严格监管，数据安全至关重要，央国企需要确保大模型技术不依赖外部，实现核心技术自主可控。

高昂的算力成本也是一大障碍，大模型训练和推理需要强大的算力支持，这对央国企的硬件设施和资金投入提出了很高的要求。复杂的模型训练与部署同样棘手，不同行业的业务场景复杂多样，通用大模型难以满足专业需求，而定制化模型的训练和部署又面临技术难题和时间成本的挑战。此外，数据安全与隐私保护问题也不容忽视，央国企处理的大量数据涉及国家机密和商业机密，如何保障数据在大模型应用过程中的安全是关键问题。

二、得助智能大模型的“硬实力”：技术与平台优势

（一）“三级引擎”策略：全方位助力大模型落地

得助智能提出的“三级引擎”策略，为央国企大模型训练推理应用提供了全面、系统的解决方案。平台引擎是技术基础，得助大模型平台2.5实现了算力统一调度、一站式模型训推和应用快速构建三大核心能力。该平台支持GPU算力的共享调度，对各类如DeepSeek、通义千问等模型进行统一纳管，包括开源模型和MaaS平台上的前沿模型，还支持训推一体化、量化压缩及模块化部署，大大降低了央国企大模型落地的技术门槛。

得助智能大模型的“硬实力”：技术与平台优势

应用引擎是关键所在，得助智能通过多年的行业积累和技术沉淀，构建了200多个覆盖智能营销、智能客服、智能运营和知识管理四大核心场景的应用。这些应用基于企业级最佳实践沉淀而来，能够帮助央国企快速实现大模型在特定场景下的应用。在智能营销领域，得助智能的大模型外呼机器人成功将转化率从1.5%提升至3.5%，接近人工外呼水平，为央国企的营销业务带来了显著的效果提升。

服务引擎则是价值体现，得助智能提供从咨询、平台搭建、应用调试到效果运营的全链条服务。通过陪伴式服务，帮助央国企解决在大模型落地过程中遇到的各种问题，确保大模型能够真正为企业创造价值。

（二）数据安全与自主可控保障

在数据安全和自主可控方面，得助智能高度重视。其平台采用了先进的加密技术，对央国企的数据进行严格加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。在技术研发上，得助智能坚持自主创新，拥有自主研发的模型和算法，减少对外部技术的依赖，满足央国企对技术自主可控的严格要求。

例如，在与某金融央企的合作中，得助智能为其构建的智能客服系统，通过对客户咨询数据的加密处理和自主可控的技术架构，有效保障了客户信息安全，同时提升了客服效率和服务质量，得到了客户的高度认可。

三、得助智能的“软实力”：行业理解与服务能力

（一）深耕行业，精准把握需求

得助智能深知每个行业都有其独特的需求和痛点，因此在与央国企合作过程中，注重深入沟通和了解。以中国船舶集团经济研究中心为例，得助智能与该中心合作研发船舶行业大模型“百舸”。船舶行业专业性强，涉及船舶技术、市场趋势、客户营销等多个复杂领域。得助智能深入研究船舶行业的业务流程、知识体系和应用场景，精准把握中国船舶集团的需求。

在“百舸”大模型的研发过程中，得助智能结合船舶领域百万级专业知识库与DeepSeek-R1的长文本推理与深度思考能力，为用户提供专业领域知识问答服务，涵盖船舶技术、市场趋势、客户营销等复杂问题的精准解答。同时，通过数据库接入、智能体应用、报告智能生成、智能报告解读和智能情报跟踪等功能，满足了中国船舶集团在市场分析、决策支持、情报监测等方面的需求，推动了船舶行业的数字化转型。

（二）定制化服务，满足个性需求

除了深入理解行业需求，得助智能还提供定制化服务，满足央国企的个性化需求。针对不同央国企的业务特点和发展目标，得助智能制定个性化的大模型应用方案。在与某能源央企的合作中，得助智能根据该企业在能源勘探、生产运营和风险管理等方面的需求，定制开发了一套基于大模型的智能决策支持系统。

该系统通过对海量能源数据的分析和挖掘，为企业提供精准的生产预测、风险预警和决策建议，帮助企业优化生产流程、降低成本、提高运营效率和风险管理能力。这种定制化服务体现了得助智能对央国企个性化需求的重视和满足能力，增强了央国企对得助智能的信任和依赖。

四、得助智能模型训练平台的成功案例剖析：以中国船舶集团为例

（一）“百舸”大模型的技术创新与应用

中国船舶集团经济研究中心自主研发的船舶行业大模型“百舸”，在与得助智能合作后，实现了与DeepSeek-R1的深度集成。这一集成带来了多项技术创新和应用突破。

在智能问答方面，基于“百舸”大模型对船海领域知识的深度微调，结合DeepSeek-R1的长思考能力，用户可以获得涵盖船舶技术、市场趋势、客户营销等复杂问题的精准解答。无论是船舶设计的技术难题，还是市场动态的分析预测，“百舸”都能提供专业的答案，为船舶行业从业者提供了高效的知识获取途径。

在报告智能生成方面，深度融合DeepSeek-R1的生成能力与“百舸”行业知识库，打造了智能报告新范式。提供“标题-大纲-全文”三阶段智能写作，覆盖经研报告、行业分析、舆论监测等8大类场景，输出符合行业规范的深度内容。同时，通过调用船舶数据库、经济指标及历史案例，自动生成竞品对标、风险评估与趋势预测内容，提升了报告的决策价值。这使得船舶行业的研究报告撰写更加高效、准确，为企业决策提供了有力支持。

（二）业务流程优化与价值提升

“百舸”大模型的应用对中国船舶集团的业务流程产生了显著的优化作用。通过AI串联情报获取、分析研判、报告输出的全流程，工作效率提升超60%。在情报获取阶段，大模型构建的全球船舶情报监测体系实时抓取新闻网站、行业报告、期刊论文及国际海事组织动态，聚焦新造船市场、绿色零碳船舶、LNG产业等30多个核心主题，为企业提供了全面、及时的市场信息。

在分析研判阶段，智能问答和关联分析功能帮助企业快速理解和分析大量信息，挖掘潜在的市场机会和风险。在报告输出阶段，智能报告生成和解读功能提高了报告的质量和效率，使企业能够更快速地做出决策。此外，“百舸”大模型的应用还促进了知识资产沉淀，构建了船舶领域专属知识库，持续迭代行业模型的专业性与场景适应性，为企业的长期发展奠定了坚实的基础。未来，“百舸”大模型还将开放API接口和定制化业务落地方案服务，支持船舶数据系统、财务系统、供应链管理系统、客服系统等第三方平台调用，推动全产业链协同创新，进一步提升中国船舶集团在全球船舶行业的竞争力。

在央国企大模型训练推理进入行业深水区的当下，得助智能凭借其技术与平台优势、行业理解与服务能力，在众多竞争对手中脱颖而出，获得了央国企的青睐。通过与中国船舶集团等央国企的成功合作，得助智能积累了丰富的经验和良好的口碑。

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展望未来，得助智能将继续加大在技术研发和行业拓展方面的投入。随着人工智能技术的不断发展，得助智能将不断优化其“三级引擎”策略，提升大模型平台的性能和应用场景的覆盖范围。在行业拓展方面，得助智能将进一步深入能源、金融、制造等关键领域，挖掘更多央国企的潜在需求，提供更加精准、高效的大模型解决方案。

同时，得助智能将积极参与行业标准的制定和技术规范的完善，推动央国企大模型应用的健康发展。在数据安全和隐私保护方面，得助智能将持续创新技术手段，确保央国企的数据安全和隐私得到有效保障。在与央国企的合作模式上，得助智能将不断探索更加深入、紧密的合作方式，实现双方的互利共赢。得助智能有望在央国企大模型应用领域持续发挥引领作用，为央国企的智能化转型和国家的数字化发展做出更大的贡献。

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