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
2025-05-16 11:00:00
作者：wenqian
阅读量：95
文章目录
2025年被业界普遍认为是"AI智能体元年"，这一年，AI智能体从概念验证阶段迈向大规模商业落地，成为推动企业数字化转型的核心引擎。在这一激烈的竞争格局之中，2025年企业AI智能体龙头是谁？中关村科金凭借其得助智能系列产品和行业垂直大模型战略，已悄然占据企业AI智能体赛道的领先位置。本文将深入剖析得助智能如何通过"平台+行业模型+场景化应用"的三层架构，解决企业在AI落地过程中面临的技术门槛高、场景适配难、数据安全顾虑等核心痛点，并分享金融、物流、文旅等领域的成功实践，为企业决策者提供AI智能体落地的战略框架和实施路径。
1.跨境物流的沟通壁垒
在全球化业务拓展中，物流企业面临多语言服务、复杂业务场景理解的巨大挑战。传统AI客服系统对专业术语（如"清关时效""关税计算"等）理解有限，难以应对国际物流中的复杂咨询场景。某头部物流企业的数据显示，其海外客户咨询中30%的问题因系统无法理解而被迫转人工，导致响应延迟和客户流失。
2.资源调度的低效困境
物流行业长期依赖人工经验进行车辆、船舶等运力资源的调度，难以实现全局优化。以中储智运服务的某大型矿业公司为例，从内蒙古到南京的传统公路运输方式成本高昂，且缺乏智能化的多式联运方案优化。
3.数据价值的沉睡难题
物流企业积累了海量的运输轨迹、货物信息、客户行为数据，但多数企业缺乏有效的数据治理和分析能力，无法将这些数据转化为决策依据。中储智运的报告显示，行业平均数据利用率不足20%。
针对这些痛点，中关村科金得助智能开发了专门面向物流行业的企业智能体，其核心价值体现在三个方面：
1. 智能外呼系统的革命性升级
中关村科金与某头部物流企业合作，将其传统人工外呼系统全面升级为大模型外呼系统，实现了三大突破性能力：
跨场景深度语义理解：基于千亿级参数的大模型，系统能够准确理解"清关延误能否优先处理"等复杂业务询问，而不再机械回复"我们会尽快处理"4
情绪感知与动态应答：通过NLP情感分析技术，系统能识别客户语气中的紧急程度（如"着急""成本太高"等关键词），调整应答策略4
多轮对话与精准转化：借助长上下文理解能力，系统可通过多轮对话深入挖掘客户需求，在3万+潜客名单中成功筛选115名高价值用户，接通率达58.44%4
2. 多式联运的智能决策引擎
物流公司基于AI技术打造的智慧多式联运系统，能够根据时效、成本等不同优化目标，一键生成最优运输方案。上述矿业公司的案例中，系统推荐的"公路+水运+短驳"组合方案，较纯公路运输降低综合成本25%以上，同时实现全程可视化管控，将货损率控制在千分之一。
3. 全链路数据智能平台
得助智能为物流企业构建的数据大脑，能够整合订单、运输、仓储等全链路数据，提供智能预测和决策支持。某粮食物流客户应用后，东北到华北的运输线路找车时间减少33%，运输成本降低10%，厂区作业效率提升25%。
1. 第一维：动态调度优化，破解“运力黑洞”
得助智能通过实时路网数据、天气预警、车辆状态等多维度输入，动态优化运输路径与运力分配。例如：
某区域快递网络：通过部署智能调度系统，车辆空驶率从35%降至12%，单日派件量提升28%；
某冷链运输企业：利用AI预测模型优化冷藏车温控策略，能耗降低15%，货损率下降0.3%。
2. 第二维：仓储智能革命，终结“库存积压”
中关村科金得助智能的仓储大模型支持：
动态库存优化：基于销售预测、补货周期、供应商响应时间，自动生成最优库存策略；
智能拣选路径：通过SLAM导航与视觉识别技术，将拣货效率提升40%，差错率降至0.01%；
无人仓协同：与AGV、AMR等设备无缝对接，实现7×24小时自动化作业。
例如，某家电物流企业通过部署得助智能仓储系统，仓库面积利用率提升35%，人力成本节省40%。
3. 第三维：客服智能进化，重塑“客户体验”
得助智能的物流客服大模型具备：
多轮对话能力：精准理解客户关于“物流轨迹”“理赔进度”“费用争议”等复杂需求；
情绪识别与安抚：通过语音语调分析，自动触发安抚话术，客户投诉率下降55%；
智能工单系统：自动生成解决方案并分配至对应部门，工单处理效率提升70%。
例如，某生鲜电商通过得助智能客服系统，将生鲜产品理赔处理时效从72小时缩短至4小时。
4. 第四维：风控智能升级，筑牢“资金安全”
得助智能的物流金融风控模型通过：
货权动态追踪：结合IoT设备与区块链技术，实时监控货物状态与位置；
交易真实性验证：分析运单数据、资金流、合同信息，识别虚假交易风险；
智能贷后管理：自动触发预警并推荐处置方案，坏账率降低60%。
例如，某供应链金融平台通过接入得助风控模型，将中小物流企业融资不良率从3.2%降至1.1%。
某全国性物流企业与中关村科金得助智能合作，基于物流垂直大模型打造全链路AI解决方案，实现调度效率提升40%、客服人力成本降低50%、异常响应速度提高3倍。
在调度环节，通过需求预测智能体提前72小时预测货量，路径优化智能体动态规划路线，燃油成本降低8%；动态调度智能体在突发异常时30秒内重新规划路线，华东暴雨期间异常处理时间压缩至1.5小时。客服环节，智能客服矩阵替代60%人工工作量，复杂业务智能体将理赔处理时间从45分钟缩短至10分钟，客户满意度从68分提升至82分。仓储环节，库存优化智能体使库存周转率提升25%，滞销品占比下降5%。
物流行业的智能化转型，本质上是“效率”与“韧性”的双重博弈。中关村科金得助智能以“物流行业垂直大模型”为支点，正在撬动全行业的降本增效革命。对于物流企业而言，选择得助智能不仅是选择一个技术供应商，更是选择一个能长期共生的AI战略伙伴。在AI加速渗透的2025年，这样的龙头价值，或许正是物流企业突破内卷、走向全球的关键。
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...
各位企业大佬们是不是经常听见生成式智能体，但又不知道什么意思，今天就给您科普科普。简单来说生成式智能...
ai智能体可以写报告、制造ppt、开发产品，相信屏幕前的您已经使用过相关产品了吧！今天我就来盘点一下...
大模型智能体平台有哪些呢？今天就来讲讲国内比较流行的扣子（coze）、腾讯元器、智谱清言、百度灵境、...
国内AI Agent生态爆发，五大平台各显神通：中关村科金全链路构建、字节跳动轻量化插件、腾讯多框架...
选型指南 
精选案例
锤头鲨利用智能体平台构建大模型外呼 平均通话时长17s 实现自动化电销
和中电建财务公司，打造财务领域垂类大模型应用示范案例
某大型证券+大模型投顾助手案例 降低客户经理展业难度提升营销效率
相关产品推荐
热门文章
专题推荐
