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企業(yè)大模型應(yīng)用最后一公里：中關(guān)村科金得助智能助力企業(yè)從"能用"到"真有用"的完美跳躍

選型指南

2025-04-21 10:57:49

作者：wenqian

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文章目錄

文章摘要：在AI技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，大模型已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎。然而，一個殘酷的現(xiàn)實是：90%的企業(yè)大模型項目都卡在了"最后一公里"——從模型訓練到實際業(yè)務(wù)落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。作為企業(yè)技術(shù)決策者，你是否也正面臨這樣的困境？本文將深入剖析企業(yè)大模型落地最后一公里的核心挑戰(zhàn)，并揭示得助智能如何成為你跨越這"最后一公里"的最佳伙伴。

**電銷機器人-從線索到成單一步到位** 免費試用

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在AI技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，大模型已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎。然而，一個殘酷的現(xiàn)實是：90%的企業(yè)大模型項目都卡在了"最后一公里"——從模型訓練到實際業(yè)務(wù)落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。作為企業(yè)技術(shù)決策者，你是否也正面臨這樣的困境？本文將深入剖析企業(yè)大模型落地最后一公里的核心挑戰(zhàn)，并揭示得助智能如何成為你跨越這"最后一公里"的最佳伙伴。

企業(yè)大模型應(yīng)用最后一公里：中關(guān)村科金得助智能助力企業(yè)從

一、為什么企業(yè)大模型落地這么難？企業(yè)面臨的四大"攔路虎"

"我們投入了上千萬搭建AI團隊，結(jié)果發(fā)現(xiàn)80%的時間都花在了基礎(chǔ)設(shè)施調(diào)試和模型適配，真正用于業(yè)務(wù)創(chuàng)新的時間少得可憐。"——某金融科技公司CTO的吐槽道出了眾多企業(yè)的心聲。

根據(jù)行業(yè)調(diào)研，企業(yè)在將大模型應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景時，普遍面臨以下四大挑戰(zhàn)：

1. 算力資源困境：買不起也用不好

高昂的硬件成本：訓練一個大模型動輒需要數(shù)百張GPU，僅硬件投入就可能達千萬級別

利用率低下：許多企業(yè)GPU集群的有效利用率不足40%，造成巨大浪費

國產(chǎn)化適配難：昇騰等國產(chǎn)芯片的生態(tài)支持不足，企業(yè)面臨技術(shù)鎖定風險

2. 模型適配難題：通用模型不"懂"你的業(yè)務(wù)

行業(yè)know-how缺失：通用大模型難以理解特定行業(yè)的專業(yè)術(shù)語和業(yè)務(wù)流程

數(shù)據(jù)敏感性強：金融、醫(yī)療等行業(yè)數(shù)據(jù)無法直接用于公開模型訓練

效果調(diào)優(yōu)復(fù)雜：提示詞工程、精調(diào)訓練等技術(shù)門檻高，企業(yè)缺乏專業(yè)團隊

3. 應(yīng)用開發(fā)瓶頸：從模型到產(chǎn)品的鴻溝

傳統(tǒng)開發(fā)模式低效：從設(shè)計到集成的傳統(tǒng)流程耗時且風險高

業(yè)務(wù)集成困難：大模型應(yīng)用與現(xiàn)有IT系統(tǒng)對接復(fù)雜

安全合規(guī)挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隔離、訪問控制等企業(yè)級需求難以滿足

4. 持續(xù)運維壓力：模型不是一勞永逸的

效果退化問題：隨著業(yè)務(wù)變化，模型性能會逐漸下降

數(shù)據(jù)飛輪難轉(zhuǎn)：缺乏有效的數(shù)據(jù)回流和持續(xù)訓練機制

版本管理混亂：多個模型版本并行時，難以追蹤和評估

二、中關(guān)村科金得助智能的破局之道：一站式打通大模型落地全鏈路

面對這些挑戰(zhàn)，得助智能基于DeepSeek大模型生態(tài)，打造了企業(yè)級大模型訓練平臺，真正幫助企業(yè)解決"最后一公里"難題。某省級銀行引入大模型優(yōu)化智能客服，最初直接使用開源模型效果不佳——回答專業(yè)金融問題時準確率僅65%，且無法接入內(nèi)部風控系統(tǒng)。通過得助智能平臺，他們在3周內(nèi)完成了私有化部署、領(lǐng)域精調(diào)、系統(tǒng)集成、持續(xù)優(yōu)化，最終，客服回答準確率提升至92%，人力成本降低40%，且完全符合金融監(jiān)管要求。

那么，得助智能具體是如何做到的呢？

1. 全面支持主流大模型，消除算力焦慮

得助智能大模型訓練平臺已全面支持DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus Pro等頂尖模型的API接入及私有化部署3。這意味著企業(yè)可以根據(jù)自身需求選擇：

輕量級方案：直接調(diào)用云端API，零硬件投入快速驗證

高性能方案：本地化部署，充分利用現(xiàn)有算力資源

混合方案：核心業(yè)務(wù)私有化部署，邊緣業(yè)務(wù)使用云端服務(wù)

特別值得一提的是，平臺適配昇騰、英偉達等多種國內(nèi)外CPU/GPU，幫助企業(yè)避免被單一芯片廠商鎖定，這在當前國產(chǎn)化替代浪潮下尤為重要3。

2. 行業(yè)精調(diào)工具箱，讓通用模型"懂"你的業(yè)務(wù)

得助智能提供了一套完整的行業(yè)精調(diào)工具箱，包括：Prompt優(yōu)化庫，預(yù)置金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)的優(yōu)質(zhì)提示詞模板，具備精調(diào)樣板間可以提供不同場景下的訓練配置參考，大幅降低試錯成本，數(shù)據(jù)增強工具能解決企業(yè)標注數(shù)據(jù)不足的問題

3. 零代碼應(yīng)用工廠，業(yè)務(wù)人員也能玩轉(zhuǎn)AI

針對應(yīng)用開發(fā)難題，得助智能平臺提供了可視化應(yīng)用構(gòu)建器，業(yè)務(wù)人員無需編寫代碼即可。通過拖拽方式搭建智能客服、知識庫問答等應(yīng)用一鍵對接企業(yè)微信、釘釘?shù)绒k公系統(tǒng)，能夠設(shè)置權(quán)限管理、審計日志等企業(yè)級功能

4. 全生命周期管理，讓AI持續(xù)創(chuàng)造價值

不同于很多"一錘子買賣"的AI解決方案，得助智能平臺提供完整的模型運營管理能力：

實時跟蹤模型在各業(yè)務(wù)場景的表現(xiàn)進行效果監(jiān)控，自動收集用戶反饋數(shù)據(jù)用于模型優(yōu)化，支持多模型版本并行測試和灰度發(fā)布，這種持續(xù)運營機制確保了模型能夠隨著業(yè)務(wù)發(fā)展而不斷進化，避免"上線即落后"的尷尬局面。

三、合作案例：大型制造業(yè)集團如何跨越"最后一公里"的？

某船舶類研究院肩負著為某制造集團提供技術(shù)類咨詢及服務(wù)的重任。隨著大模型技術(shù)興起，研究院期望借助其力量，打造對企業(yè)有實際作用的技術(shù)，并向成員單位推廣。然而，面臨船舶領(lǐng)域大模型訓練、定制化內(nèi)容生成訓練以及保障模型內(nèi)容生成準確率等挑戰(zhàn)。

中關(guān)村科金得助智能提供了針對性解決方案。首先進行領(lǐng)域化大模型訓練，對通用大模型開展船舶領(lǐng)域訓練，處理 300G 數(shù)據(jù)，對 14B 模型完成領(lǐng)域化訓練。其次，根據(jù)用戶需求進行應(yīng)用場景開發(fā)，涵蓋問答、寫作、翻譯等共 5 類 16 個應(yīng)用場景。最后搭建體驗環(huán)境，構(gòu)建應(yīng)用場景并打造外部用戶體驗環(huán)境，形成技術(shù)輸出能力。

通過該項目，成功構(gòu)建大模型應(yīng)用平臺，提升研究院影響力，實現(xiàn)建設(shè)產(chǎn)品對內(nèi)輸出的持續(xù)收益。同時，貼合業(yè)務(wù)痛點開發(fā)應(yīng)用，賦能員工在信息跟蹤、報告解讀等工作場景，顯著提升辦公效率。

四、中關(guān)村科金得助智能模型訓練平臺免費試用14天

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記住，沒有最好的大模型，只有最適合的解決方案。得助智能大模型訓練平臺的價值，不僅在于提供技術(shù)工具，更在于陪伴企業(yè)走完從模型到業(yè)務(wù)價值的"最后一公里"。如果你正在為大模型落地難題而困擾，歡迎聯(lián)系我們的專家團隊獲取定制化方案。在AI賦能的道路上，正確的伙伴能讓你的轉(zhuǎn)型事半功倍。點擊上方鏈接，立即預(yù)約免費演示與咨詢

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