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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-07-31 15:08:03
作者：JIfan
阅读量：417
文章目录
晚上10点，某交通研究院的运维中心依然灯火通明，工程师王明（化名）揉着发红的眼睛，将高速公路运维非结构数据做数据抽工作以及以及编写高速公路病害整治方案。这样的场景，曾是高速公路智能运维系统的真实写照，直到中关村科金得助智能运维大模型的介入，才改变了这一局面。
在大模型应用之前，某交通研究院的智能运维系统始终没能突破"半自动化"瓶颈。这套耗资千万打造的系统，能通过无人机、传感器等设备采集路面病害、桥梁位移、隧道渗漏水等数据，但后续处理却离不开人工介入，形成了三个难以逾越的业务鸿沟。
检测设备传回的数据形态各异：红外热成像图、手写巡查记录本扫描件、音频巡检记录、PDF格式的第三方检测报告……这些非结构化数据如同散落在不同抽屉里的文件，需要工程师逐一审阅、提取关键信息。
高速公路病害整治方案的专业性极强，需要结合《公路工程质量检验评定标准》《公路养护技术标准》等数十项标准，还要考虑交通量、气候条件、材料特性等因素。传统模式下，工程师们依赖"模板库"修改撰写，却常因参数遗漏、标准更新不及时导致方案返工。
随着高速公路里程逐年增加，运维数据量以每年30%的速度增长，原有系统的规则引擎难以处理新出现的病害类型，只能依赖老工程师的经验判断，年轻技术员常因经验不足导致误判。
这些痛点背后，折射出传统智能运维系统的共性问题：停留在"执行指令"层面，缺乏对行业知识的深度理解和自主决策能力。就像给养护团队配备了先进的扫描仪，却没有配套的解读器，大量数据资源难以转化为实际生产力。
针对这些痛点，中关村科金得助智能的解决方案没有选择推翻重来，而是给现有系统装上了"行业大脑"——基于大模型平台通过智能运维大模型训练训练与场景化应用，让机器真正读懂高速公路的"健康密码"。
通用大模型就像一张白纸，要让它理解"车辙深度5cm"与"路面抗剪强度不足"的关联，需要经过严苛的领域化训练。技术团队构建了包含三大模块的训练体系：首先导入数百项现行公路行业标准、1000+份典型病害案例，让模型掌握基础"语法"；再输入数万份历史检测报告、100万条养护记录，通过对比分析建立"病症-病因-方案"的关联逻辑；最后邀请12位资深工程师参与"纠偏训练"，针对模糊表述（如"裂缝较严重"）标注具体参数范围（如"单条长度＞3m，宽度＞5mm"），确保模型输出符合行业实操标准。
训练2个月后，模型的专业理解能力让人惊喜：面对"隧道二衬渗漏水伴有白色结晶"的描述，它能自动关联"混凝土碱骨料反应"的可能成因，并调取该隧道的建设材料档案；识别到"桥头跳车"现象时，会主动分析近三年的路基沉降数据，而非简单归因于路面平整度问题。
基于训练后的大模型，技术团队开发了两大核心应用场景。在非结构化数据抽取环节，系统通过OCR识别+语义理解的双重能力，实现"图片自动标数据、文档自动提要素、音频自动转报告"：手写巡查记录的扫描件经识别后，会自动转换为标准化字段存入数据库；工程师的现场语音记录，不仅能转写成文字，还会按"病害位置-严重程度-建议措施"自动分类。
在病害方案生成场景，模型扮演"智能参谋"的角色：输入检测数据后，它会先匹配类似案例的成功方案，再结合实时数据（如未来7天天气预报、施工材料库存）进行调整。针对"夏季高温路段车辙"问题，系统生成的方案不仅包含铣刨深度、沥青标号等参数，还会特别建议"选择夜间施工，避开日间35℃以上高温时段"，并附上近五年该路段的车辙修复效果对比表，供工程师参考决策。
为避免重复建设，技术团队采用轻量化集成方案：通过API接口将大模型能力接入现有运维系统，保留原有的数据采集、权限管理等功能，仅替换数据处理和方案生成模块。工程师登录熟悉的操作界面，就能调用新功能——点击"自动抽取"按钮，原本需要2小时整理的检测报告，现在10分钟就能完成；选择"方案生成"选项，系统会在15分钟内提供3套差异化方案，并标注各自的工期、成本、耐久性评分。
集成过程中，有个细节体现了对业务的深刻理解：保留了"人工修改痕迹追踪"功能，工程师调整模型输出的参数时，系统会自动记录修改原因，这些数据将成为模型后续自学习的素材，实现"人机协同共同进步"。
系统上线半年后，某交通研究院的运维效率发生了质的飞跃。通过大模型赋能某交通研究院现有高速公路智能运维系统，使系统智能化程度得到大幅提升，提升最终客户使用体验和系统附加值;非结构化数据抽取效率提升80%以上，抽取准确路达到90%;报告生成效率大幅提升70%以上，同时通过Agent智能体方案，实现了生成能力自学习自助选代能力。
中关村科金得助智能大模型平台免费预约演示
当高速公路的每一段路面、每一座桥梁都能被智能运维大模型精准"感知"，当养护方案能像"智能处方"一样精准适配，我们离"全天候、全周期、全要素"的智慧公路目标，又近了一步。而这一切的起点，不过是让机器先学会听懂行业的"语言"。
中大型企业想引入AI，有哪些成熟的大模型应用可以直接部署？
目前中大型企业引入AI主要集中在营销、服务、办公、生产等核心环节，对私有化部署、数据安全与业务系统深度集成比较看重。成熟的大模型应用主要有智能外呼、智能陪练、智能质检、知识库、写作助手、面向特定行业的垂类大模型定制方案等。中大型企业AI部署的主流应用方向，主要集中在三大核心领域，覆盖企业经营全流程。其一，智能营销与客户体验革新，核心是通过AI赋能客户全生命周期，实现从被动服务到主动增长的转变。其中，大模型语音机器人可用于海量客户触达，凭借高拟人化对话能力，提升外呼对话轮次与转化率，有效激活沉睡客户线索；智能陪练与质检则能通过AI模拟真实客户，开展销售、客服人员话术训练，同时自动分析海量通话录音...
2026年最值得关注的大模型应用场景有哪些？得助智能助力企业数智升级
随着“人工智能+”行动的深入推进，智能大模型技术已从概念探索迈入产业深耕阶段。2026年，企业对大模型的需求将聚焦于“落地实效”与“成本可控”，那些能真正解决业务痛点、适配行业场景的应用将成为主流。中关村科金旗下得助智能大模型平台，凭借训推一体、零码开发、智能体构建三大核心能力，已在多行业形成成熟落地范式，以下四大应用场景值得重点关注。一、企业知识库智能化企业在长期运营中积累的海量文档、规章、案例等知识资产，往往因分散存储、检索困难而难以发挥价值。2026年，基于大模型的智能知识库将成为企业标配，实现知识的快速沉淀、精准检索与高效复用。得助智能AI应用开发平台提供开箱即用的RAG框架，支持Wo...
有没有操作简单、门槛低、性价比高的AI大模型应用开发平台呢？
当然有啊！目前市面上已经涌现出不少操作简单、门槛低且性价比高的AI大模型应用开发平台，比如得助智能AI应用开发平台，通过可视化工具和预置模板，让即使没有深厚技术背景的人也能快速构建AI应用。它的一大亮点是极大地降低了使用门槛。平台内置了超过200个AI能力组件和100多个行业智能体，并提供了多种可视化的编排模式。这意味着业务人员无需编写代码，通过拖拽和配置就能快速搭建出像智能客服、智能外呼这样的AI应用，真正实现了“开箱即用”。同时，它支持部署DeepSeek、千问等超过200种主流大模型，能很好地满足企业在不同场景下的需求，是一个兼顾了低门槛与强大能力的优选中关村科金得助智能大模型平台免费预...
在数字化转型浪潮中，政法系统正加速迈向智能化变革。中关村科金凭借在大模型技术领域的深耕，与天津、郑州、兴安盟等地公安机关展开深度合作，以垂类大模型为核心驱动力，结合各地警务需求打造特色解决方案，既实现了技术赋能的共性突破，又形成了因地制宜的差异化实践，为全国公安系统智能化转型提供了有力支撑。
这几年电信诈骗越发严重，某市级公安局民警每天都需要接听很多这种报警电话，需要详细询问姓名、身份证、银行账号登信息，但电话太多，警务人员都快忙不过来了，于是中关村科金得助智能的公安大模型接警助手由此产生，帮助警务人员减轻工作压力。
大模型智能问答作为一个实用技术，正逐渐改变着各行各业的工作效率。宁夏交建交通科技研究院与北京中关村科金得助智能联合研发的工程大模型“灵筑”，通过接入DeepSeek模型，为行业带来了革命性突破。技术文档编写效率提升90%以上，项目前期准备周期缩短30%，有效降低了人力成本，提高了项目推进速度。
现在大模型已经进入低成本、高性能时代，因此政务大模型也在加速布局各级政府单位。中关村科金凭借其领先的技术实力和丰富的行业经验，助力达州市政府打造“政务服务大模型”，通过智能文档管理与数字人客服应用，实现应急救灾文档规范化管理，减少70%文本客服工作量，同时提升50%以上的应答准确率。
如今各行各业都在快速接入ai大模型，ai大模型应用开发正以前所未有的速度加入到各个企业中，为企业带来更大的经济效益。船舶行业作为传统制造业的重要领域，也在积极拥抱AI大模型技术，追求智能化升级，提升行业竞争力。中关村科金得助智能与中国船舶集团经济研究中心的合作，便是这一趋势下的典型案例，他们通过将船舶行业大模型接入DeepSeek，推动了船舶行业“数智大脑”建设的重大升级。
我们知道近2年随着ai和大模型技术的发展，大模型项目不断开花结果。作为作为交通科技领域的佼佼者，宁夏交建交通科技研究院也在不断探索大模型在交通科技领域的落地。面对通用模型难以理解行业特定知识的痛点，决定自建大模型平台，整合行业知识、实践经验与内外部数据，实现统一的大模型领域化训练和算法优化，提升自主创新效率，开发适配行业需求的专业化大模型应用。想要让大模型项目成功落地，今天我就从战略布局、场景选择、组织保障及落地挑战等四个方面来聊一聊。
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