“是做一個’聰明的搜索框’，還是真正成為能夠獨(dú)立完成任務(wù)的’數(shù)字員工’？”

作者｜王藝

編輯｜栗子

凌晨兩點(diǎn)，某頭部車企的數(shù)字營銷中心依然燈火通明。一場新車發(fā)布會剛剛結(jié)束，后臺涌入了超過30萬條彈幕、評論和私信。按照過去的做法，運(yùn)營團(tuán)隊(duì)需要至少一周時間才能從這些數(shù)據(jù)中篩選出真正有購買意向的銷售線索——而那時，客戶的熱情早已冷卻。

但這一次不同。一套AI系統(tǒng)在發(fā)布會結(jié)束后的兩小時內(nèi)，就從海量互動中識別出了8000多條高意向線索，并自動觸發(fā)了外呼跟進(jìn)。第二天上午，銷售團(tuán)隊(duì)拿到的不再是一份冰冷的Excel表格，而是一份標(biāo)注了客戶偏好、預(yù)算區(qū)間、意向車型的“活”名單。

“以前我們總說要用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，但數(shù)據(jù)太多了，人根本處理不過來。”這位車企的數(shù)字化負(fù)責(zé)人感慨，“現(xiàn)在AI真的開始幫我們干活了。”

這個場景，正在越來越多的企業(yè)中上演。

經(jīng)過兩年的狂熱與冷靜，大模型ToB落地正在進(jìn)入一個新階段。企業(yè)不再問“大模型是什么”，也不再糾結(jié)“要不要用”，而是直接追問一個更務(wù)實(shí)的問題：“它能幫我解決什么具體問題？”

中關(guān)村科金總裁喻友平對此感受深刻。過去一年，他走訪了大量企業(yè)客戶，發(fā)現(xiàn)一個明顯的變化：“一年前大家有迷茫，有懷疑，也有特別樂觀的。現(xiàn)在，大部分企業(yè)普遍知道大模型能干什么，普遍開始在用，也拿到了一些初步的結(jié)果。中國人做應(yīng)用的學(xué)習(xí)能力，確實(shí)超快?！?/p>

但“知道”和“用好”之間，仍然隔著一道鴻溝。技術(shù)層面，企業(yè)希望AI既聰明靈活又嚴(yán)格遵循業(yè)務(wù)規(guī)則，這本身就是一對矛盾；數(shù)據(jù)層面，大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)散落各處、格式混亂，根本喂不進(jìn)大模型；而在決策層面，很多管理者看不清投入產(chǎn)出比，遲遲不敢下注。

與此同時，一個更深層的問題也浮出水面：大模型究竟應(yīng)該如何融入企業(yè)的業(yè)務(wù)流程？是做一個“聰明的搜索框”，還是真正成為能夠獨(dú)立完成任務(wù)的“數(shù)字員工”？

12月9日，中關(guān)村科金舉辦了EVOLVE 2025 大模型與智能體產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會。這家連續(xù)五年入選全球獨(dú)角獸榜，與華為、DeepSeek、寧德時代同登《財富》中國科技50強(qiáng)的企業(yè)，在會上系統(tǒng)回答了這些問題。

1.三道鴻溝：

企業(yè)大模型落地的真實(shí)困境

根據(jù)智能超參數(shù)的統(tǒng)計(jì)，2025年前三季度，大模型相關(guān)中標(biāo)項(xiàng)目達(dá)3875個，較2024年全年（1521個）增長了155%；披露中標(biāo)項(xiàng)目金額約163.53億元，較去年全年（64.69億元）增長了152%。在金融行業(yè)，2025年上半年的大模型中標(biāo)項(xiàng)目數(shù)量和金額都已大幅超過2024年全年。

市場的快速增長背后，是企業(yè)認(rèn)知的根本性轉(zhuǎn)變。從“要不要用大模型”到“怎么用好大模型”，從概念驗(yàn)證到規(guī)模化落地，中國企業(yè)正在以驚人的速度擁抱這場技術(shù)革命。

然而，從認(rèn)知到落地，企業(yè)仍面臨三道鴻溝：

第一道鴻溝，是技術(shù)層的“靈活性悖論”。

“企業(yè)希望AI既聰明靈活又嚴(yán)格遵循業(yè)務(wù)規(guī)則，這本身就是一對矛盾?！?/p>

有業(yè)內(nèi)人士也曾表達(dá)過同樣的困惑：讓機(jī)器人既要有自主理解和認(rèn)知能力，又要嚴(yán)格遵循企業(yè)規(guī)則，這在工程化上極具挑戰(zhàn)。

舉個例子：在客服場景中，企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)話術(shù)要求“重要事項(xiàng)必須向客戶強(qiáng)調(diào)三遍”，但如果客戶表現(xiàn)出不耐煩，AI是否應(yīng)該靈活調(diào)整？如果調(diào)整了，又如何保證合規(guī)性？如果不調(diào)整，客戶體驗(yàn)又會大打折扣。

為了破解這個悖論，中關(guān)村科金在智能體工程方面做了大量投入。他們提出了“三模協(xié)同”的解決方案：通過“正則引擎＋小模型＋大模型”的組合，在不同層次實(shí)現(xiàn)規(guī)則約束與智能理解的平衡。正則引擎負(fù)責(zé)硬性規(guī)則校驗(yàn)，小模型處理垂直場景的快速響應(yīng)，大模型則提供語義理解和靈活交互能力。

第二道鴻溝，是數(shù)據(jù)層的“孤島困境”。

“大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)散落各處、格式混亂，根本喂不進(jìn)大模型?！边@是中關(guān)村科金的一線同事在客戶調(diào)研中聽到最多的抱怨。

更嚴(yán)峻的問題不僅是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)孤島，還有行業(yè)層面的數(shù)據(jù)壁壘。“很多封閉性行業(yè)，他們內(nèi)部都不愿意把數(shù)據(jù)分享出來?！?/p>

比如在工業(yè)領(lǐng)域，存在諸多數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)缺失、噪聲干擾等問題，如果用現(xiàn)有數(shù)據(jù)訓(xùn)練工業(yè)智能體很難達(dá)到安全可靠的水平；在金融領(lǐng)域，許多銀行用理想化的小數(shù)據(jù)集跑出了95％的精準(zhǔn)度，但一旦切回真實(shí)環(huán)境，性能驟降20％以上。

針對這一難題，中關(guān)村科金推出了AI數(shù)據(jù)平臺，通過自研的多模態(tài)OCR技術(shù)，支持30多種格式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)接入，在超復(fù)雜場景下解析準(zhǔn)確率達(dá)到90％以上。該平臺還能支持千萬級文檔、10億級切片、億級圖譜的穩(wěn)定存儲，讓企業(yè)的知識資產(chǎn)真正“盤活”起來。

第三道鴻溝，是決策層的“ROI迷霧”。

“很多管理者看不清投入產(chǎn)出比，遲遲不敢下注?！边@背后還夾雜著組織層面的阻力——員工擔(dān)心飯碗，中層擔(dān)心權(quán)力范圍縮小。

為了讓企業(yè)看清ROI，中關(guān)村科金采取了“小步快跑、快速驗(yàn)證”的策略。他們優(yōu)先選擇PMF（產(chǎn)品市場契合度）容易達(dá)到的場景進(jìn)行落地。

喻友平解釋道：“面對客戶的多元需求，AI 解決方案的落地存在投入成本差異，我們建議優(yōu)先選擇實(shí)施成本更低、更易實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品市場匹配（PMF）的場景率先突破，例如 AI 外呼這類易見成效的應(yīng)用，通過快速驗(yàn)證價值為后續(xù)規(guī)模化落地奠定基礎(chǔ)。”

通過部署中關(guān)村科金的智能質(zhì)檢與大模型外呼產(chǎn)品，嵐圖汽車在短時間內(nèi)就實(shí)現(xiàn)了銷售SOP執(zhí)行度提升70％，客戶畫像覆蓋率超過50％，意向客戶識別更加精準(zhǔn)，從試駕到簽約的核心轉(zhuǎn)化率顯著提升。更重要的是，這些數(shù)據(jù)讓管理層清晰地看到了AI投入的直接價值。

這種務(wù)實(shí)態(tài)度，正是中國企業(yè)在大模型時代的獨(dú)特優(yōu)勢。相比美國企業(yè)追求“超級武器”式的AGI突破，中國企業(yè)更關(guān)注如何用AI解決實(shí)際問題——這也是中關(guān)村科金的立身之本。

2.加速企業(yè)與客戶連接：

從線索到轉(zhuǎn)化的全鏈路智能化

對企業(yè)來說，最實(shí)際的問題是找到客戶。

如何讓企業(yè)更高效、更精準(zhǔn)地連接客戶，并實(shí)現(xiàn)價值轉(zhuǎn)化？在12月9日的峰會上，中關(guān)村科金發(fā)布了得助智能客戶平臺5.0——從“客服平臺4.0”升級到“客戶平臺5.0”，一字之差，體現(xiàn)的是中關(guān)村科金對客戶價值的重新定義。

傳統(tǒng)的客服系統(tǒng)只關(guān)注“服務(wù)”環(huán)節(jié)，而新一代的得助智能客戶平臺要覆蓋“營銷－銷售－服務(wù)”的全生命周期。中關(guān)村科金認(rèn)為，跟客戶建立聯(lián)系是一個長期持續(xù)的過程，不應(yīng)該中斷。從企業(yè)接觸客戶的第一時間，到后面的完整生命周期，企業(yè)與客戶的連接都可以保持非常高的一致性。而大模型技術(shù)的發(fā)展，讓這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)成為了可能。

得助智能客戶平臺5.0的核心，是通過智能體實(shí)現(xiàn)企業(yè)與客戶的“超級連接”，它具體體現(xiàn)在三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：

第一環(huán)節(jié)是發(fā)現(xiàn)客戶需求，以線索分析數(shù)字員工為代表。

開篇提到的車企營銷場景，正是線索分析數(shù)字員工的典型應(yīng)用。這個智能體聚焦?fàn)I銷場景線索全生命周期管理，基于大模型＋多渠道數(shù)據(jù)整合能力，實(shí)現(xiàn)高意向線索的實(shí)時識別、精準(zhǔn)分級。

它的核心能力包括：全渠道線索獲?。ǜ采w直播間彈幕、社媒評論／私信、電商咨詢、表單提交等），支持百萬級海量線索實(shí)時處理；智能分級與分層觸達(dá)，結(jié)合客戶注冊信息、歷史行為、意向強(qiáng)度分級，針對高意向客戶快速對接人工服務(wù)，低意向客戶發(fā)送個性化福利。

數(shù)據(jù)顯示，客戶使用后的線索量平均提升40％，高意向線索識別準(zhǔn)確率超90％，線索響應(yīng)時效≤3分鐘，有效線索轉(zhuǎn)化率提升50％，成熟場景部署周期≤24小時（最快2小時上線）。

第二環(huán)節(jié)是主動連接客戶，以外呼數(shù)字員工為代表。

不同于傳統(tǒng)客服的“服務(wù)屬性”，外呼數(shù)字員工的本質(zhì)是“線索清洗與培育”，更接近“效果廣告投放”。它具備智能話術(shù)生成、實(shí)時意圖識別、自動化跟進(jìn)等功能，服務(wù)水平達(dá)到真人的85％－90％，比傳統(tǒng)小模型提效2－3倍。

更重要的是，外呼數(shù)字員工采用按效果付費(fèi)模式（以有效線索數(shù)、到店量等核心指標(biāo)結(jié)算），大幅降低客戶合作風(fēng)險。響應(yīng)延時穩(wěn)定在1.8秒以內(nèi)，有效對話輪次提升30％，目標(biāo)轉(zhuǎn)化率提升40％，支持單日百萬級號碼智能分組外呼。

第三環(huán)節(jié)是深度服務(wù)客戶，以智能客服與5G視頻客服為代表。

當(dāng)客戶產(chǎn)生咨詢需求后，智能客服覆蓋售前咨詢、售中跟進(jìn)、售后維保全流程，支持國內(nèi)外40+全渠道接入，實(shí)現(xiàn)跨場景服務(wù)無縫銜接。

中關(guān)村科金還推出了5G視頻客服，以5G原生能力為基礎(chǔ)，打造集高清可視化、實(shí)時互動、沉浸式體驗(yàn)于一體的音視頻智能交互平臺。無需繁瑣的APP下載與更新，用戶僅憑一通電話即可享受高清流暢的音視頻交流，實(shí)現(xiàn)線上“面對面”業(yè)務(wù)辦理。

這三個環(huán)節(jié)構(gòu)成了企業(yè)與客戶連接的完整閉環(huán)：發(fā)現(xiàn)需求-主動觸達(dá)-深度服務(wù)。數(shù)據(jù)顯示，采用這套方案的企業(yè)，服務(wù)攔截率提升50％，問題解決率提升70％，跨渠道客戶響應(yīng)時效不超過10分鐘。

在客戶連接的閉環(huán)之上，得助智能客戶平臺5.0進(jìn)一步融入智能洞察、智能質(zhì)檢、智能陪練三位一體的銷售賦能體系，成為連接質(zhì)量的核心保障與能力升級引擎。通過打通銷售全流程數(shù)據(jù)鏈路，這套體系構(gòu)建起“洞察指導(dǎo)陪練、陪練提升實(shí)戰(zhàn)、實(shí)戰(zhàn)沉淀數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化洞察”的正向迭代閉環(huán)，既為銷售團(tuán)隊(duì)提供全周期的智能支撐，幫助企業(yè)縮短銷售周期、實(shí)現(xiàn)營收增長，又能高效完成金牌銷售能力的規(guī)?；瘡?fù)制，從人效與服務(wù)質(zhì)量雙維度，持續(xù)夯實(shí)企業(yè)與客戶的高質(zhì)量連接基礎(chǔ)。

隨著中國企業(yè)加速出海，智能化服務(wù)也需要“走出去”。得助智能客戶平臺5.0的海外版Instadesk，基于全球全媒體全渠道聯(lián)絡(luò)引擎、海外線路引擎、本地化合規(guī)引擎、大模型引擎和多語言引擎五大核心引擎，幫助中國企業(yè)智能連接世界客戶。例如，中關(guān)村科金與Imou樂橙合作打造的智能化全球客戶聯(lián)絡(luò)中心，實(shí)現(xiàn)客服效率提升50%以上，客戶滿意度穩(wěn)定在95%，覆蓋樂橙全球100多個國家、服務(wù)超5000萬用戶。

3.加速員工與知識連接：

從信息查詢到知識創(chuàng)造

如果說連接客戶解決的是“對外增長”問題，那么連接員工和知識，解決的就是“對內(nèi)提效”問題。

在傳統(tǒng)辦公場景中，員工經(jīng)常面臨這樣的困境：想找一份歷史文檔，不知道存在哪個文件夾；需要查詢某個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，要在多個系統(tǒng)間來回切換；撰寫一份報告，需要翻閱大量資料卻不知從何下手。

在此次峰會上，中關(guān)村科金發(fā)布了得助智能工作應(yīng)用平臺，聚焦破解垂直行業(yè)辦公智能體落地難題，通過“四大通用辦公場景＋智能知識庫”的能力組合，激活企業(yè)數(shù)據(jù)與知識價值。

第一個場景是知識問答。智能體會基于企業(yè)知識庫的精準(zhǔn)問答，讓員工快速獲取所需信息。這個智能體適配企業(yè)多類復(fù)雜辦公場景，場景模型可自動化完成評估、選型與微調(diào)，具備RAG Pipeline自我尋優(yōu)能力，持續(xù)優(yōu)化問答效果。

第二個場景是智能寫作。智能體可以自動生成報告、方案、郵件等各類文檔，提升內(nèi)容生產(chǎn)效率。它支持范例自動提取與學(xué)習(xí)，快速適配企業(yè)內(nèi)容風(fēng)格；靈活接入企業(yè)內(nèi)部知識與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，豐富創(chuàng)作素材；實(shí)現(xiàn)內(nèi)容準(zhǔn)確召回、精準(zhǔn)溯源與交叉驗(yàn)證，保障內(nèi)容專業(yè)性與可信度。

第三個場景是智能審核。智能體不僅能自動審核合同、報表、申請等文檔，降低合規(guī)風(fēng)險，還可捕捉長文本序列的隱式語義關(guān)聯(lián)，識別潛在風(fēng)險；融合大小模型與規(guī)則引擎能力，提升審核精準(zhǔn)度；自動完成風(fēng)險等級評估，并生成可視化報告。

第四個場景是智能問數(shù)。智能體可以用自然語言查詢數(shù)據(jù)，輔助員工快速完成數(shù)據(jù)查詢、分析與需求響應(yīng)，還支持指標(biāo)精準(zhǔn)索引，查詢維度可實(shí)時修正；通過多輪對話引導(dǎo)，主動完善用戶需求；思維鏈全程可視，分析思考過程透明可驗(yàn)證。

“企業(yè)內(nèi)部提效，充分且必要的就是知識問答、智能寫作、智能審核、智能問數(shù)這四大場景。”喻友平說。

這四大場景背后，是智能知識庫這個核心底座。中關(guān)村科金自研的智能知識庫支持30＋格式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)接入，自研多模態(tài)OCR深度解析文、圖、音、視頻內(nèi)容，超復(fù)雜場景下解析準(zhǔn)確率達(dá)90％＋，支持千萬級文檔、10億級切片、億級圖譜的穩(wěn)定存儲。

喻友平特別強(qiáng)調(diào)了“知識沉淀”在智能體規(guī)?；涞刂械暮诵膬r值：“我們建議企業(yè)客戶在內(nèi)部搭建類似智能體集市的能力共享體系，尤其對于大型企業(yè)而言，部門間的壁壘往往導(dǎo)致知識割裂，難以實(shí)現(xiàn)技術(shù)能力的復(fù)用與協(xié)同，這正是當(dāng)前很多企業(yè)在智能體落地中需要突破的關(guān)鍵?！?/p>

以央國企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為例。財務(wù)類央國企的現(xiàn)狀是員工少、服務(wù)成員單位數(shù)量多、業(yè)務(wù)種類多、員工工作量大，財務(wù)類工作又嚴(yán)謹(jǐn)繁瑣、亟需智能化手段賦能業(yè)務(wù)效率提升。

中關(guān)村科金聯(lián)手中國電建財務(wù)公司打造了“財神大模型”項(xiàng)目，該項(xiàng)目以得助大模型平臺為技術(shù)底座，創(chuàng)新性地采用“雙大模型＋多模態(tài)＋預(yù)測模型”協(xié)同機(jī)制，將AI能力深度嵌入財務(wù)公司的日常運(yùn)營。

通過組建大模型專班、建立業(yè)技融合的閉環(huán)流程，項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了智能問答、智能問數(shù)、貸后報告寫作等智能體的落地應(yīng)用，為電建財務(wù)公司帶來了顯著的效能提升：員工業(yè)務(wù)知識獲取效率提升70％，數(shù)據(jù)查詢處理效率提升85％，信貸報告撰寫效率提升75％，全場景人工工作量平均降低50％。

這一合作不僅實(shí)現(xiàn)了從技術(shù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)價值的精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化，更探索出了一條可復(fù)制、可推廣的央國企智能化轉(zhuǎn)型路徑，成功入選國家級人工智能金融專項(xiàng)優(yōu)秀案例。

4.加速應(yīng)用場景連接：

從垂直場景到行業(yè)生態(tài)

連接客戶、連接員工，最終要落實(shí)到具體的應(yīng)用場景。在眾多行業(yè)中，中關(guān)村科金選擇重點(diǎn)發(fā)力金融和工業(yè)兩大領(lǐng)域，這背后有著清晰的戰(zhàn)略考量。

金融是中關(guān)村科金一直以來深耕的重點(diǎn)領(lǐng)域。中關(guān)村科金服務(wù)了50％的中國百強(qiáng)銀行，在金融領(lǐng)域有著深厚的客戶基礎(chǔ)和場景積累。

金融行業(yè)的特點(diǎn)是：業(yè)務(wù)場景豐富（風(fēng)控、信貸、理財、客服、營銷等）、數(shù)據(jù)質(zhì)量高、對智能化需求迫切、付費(fèi)能力強(qiáng)。更重要的是，金融行業(yè)的合規(guī)要求嚴(yán)格，這恰恰是考驗(yàn)企業(yè)級AI能力的試金石——只有經(jīng)過金融場景錘煉的智能體，才能在其他行業(yè)游刃有余。

在此次峰會上，中關(guān)村科金發(fā)布了得助金融智能體平臺，它覆蓋銀行、證券、保險、信托、消金、金租、汽金等細(xì)分領(lǐng)域，提供從前臺到中后臺的全場景智能化能力。

在與某頭部城商行的合作中，雙方基于得助大模型平臺，打造了集成現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)、多模型管理、運(yùn)營治理于一體的智能體應(yīng)用開發(fā)平臺，不僅幫助該行快速驗(yàn)證場景應(yīng)用效果，降低60％試錯成本，還成功落地了營銷助手、消保助手、知識問答助手、信貸助手、盡調(diào)助手等企業(yè)級智能體。

“工業(yè)領(lǐng)域特別難做，因?yàn)槊總€企業(yè)、每個行業(yè)能夠優(yōu)化的環(huán)節(jié)不一樣?！北热缭齑瑥S的焊接，要優(yōu)化的是焊接排程；冶煉企業(yè)要關(guān)注設(shè)備預(yù)測性維護(hù)和能源管控；建筑行業(yè)希望快速投標(biāo)；汽車廠商希望幫車主預(yù)測故障。工業(yè)整體都是早期階段，需要跟傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)合作，傳統(tǒng)模型也需要被整合進(jìn)來。

正因如此，中關(guān)村科金發(fā)布得助工業(yè)智能體平臺，核心初衷在于凝聚行業(yè)合力，推動工業(yè)智能體規(guī)?；涞?。

在與南方有色金屬的合作中，中關(guān)村科金聯(lián)合5家產(chǎn)學(xué)研機(jī)構(gòu)，共同構(gòu)建了 “1 個數(shù)據(jù)基座、2大智能平臺、3套應(yīng)用系統(tǒng)” 的完整體系，在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中，冶煉工藝調(diào)優(yōu)系統(tǒng)可降低主操手90%的操作頻率，溫度控制偏差由±15℃降至±5℃，冶煉能源管控系統(tǒng)通過全鏈路優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)綜合能耗下降 8%，為有色金屬的冶煉生產(chǎn)帶來顯著的提質(zhì)增效。

這個案例的價值不僅在于經(jīng)濟(jì)效益，更在于驗(yàn)證了一條可復(fù)制的路徑：針對工業(yè)細(xì)分領(lǐng)域，通過產(chǎn)學(xué)研協(xié)同攻關(guān)，構(gòu)建專業(yè)的垂類大模型，能夠真正解決生產(chǎn)中的實(shí)際問題。

此外，在建筑、船舶、零售等領(lǐng)域，中關(guān)村科金也有豐富的客戶案例：

中關(guān)村科金與寧夏交建科技研究院聯(lián)合研發(fā)的“靈筑智工”大模型，基于上萬份行業(yè)規(guī)范訓(xùn)練而成，行業(yè)推理準(zhǔn)確性較通用大模型提升40％以上。首期開發(fā)上線的行業(yè)數(shù)據(jù)分析、行業(yè)知識問答、工程技術(shù)文檔寫作、智能生成核算報表、智能投標(biāo)五個智能體，平均場景提效60％以上。此外，寧夏交建的業(yè)務(wù)人員還自主開發(fā)了20多個垂直應(yīng)用智能體，讓AI在企業(yè)內(nèi)部生根發(fā)芽。

中關(guān)村科金助力中國船舶集團(tuán)經(jīng)濟(jì)研究中心自主研發(fā)的船舶行業(yè)大模型“百舸”，完成與DeepSeek－R1的深度集成。百舸深度融合船舶領(lǐng)域百萬級專業(yè)知識庫，構(gòu)建起覆蓋智能問答、研報寫作、文檔解讀、情報分析等全鏈路解決方案。

中關(guān)村科金聯(lián)合華帝股份推出大模型語音智能體平臺，深度針對廚電售后服務(wù)場景。該方案融合深度語義理解與華帝工單系統(tǒng)，通過大小模型協(xié)同和呼入/呼出雙場景覆蓋，實(shí)現(xiàn)了地址智能補(bǔ)全、多工單自動生成與滿意度自動回流，高峰時段可100%承接咨詢并自動生成工單，客戶滿意度識別準(zhǔn)確率超90%，有效提升了服務(wù)效率與精準(zhǔn)度，降低了人工操作成本。

這些案例的背后有一個共同的理念：企業(yè)落地大模型，不做“萬能的AGI”，而是要做“專業(yè)的垂類智能體”，釋放企業(yè)核心生產(chǎn)力。

5.企業(yè)級智能體落地路線圖：

從想法到價值的實(shí)踐指南

如何將理念轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)？中關(guān)村科金給出的答案是：企業(yè)級智能體落地路線圖。這是一條貫通算力設(shè)施、技術(shù)平臺、智能體集市、人機(jī)協(xié)作平臺及最終場景價值的清晰且驗(yàn)證過的路徑。

在12月9日的峰會上，中關(guān)村科金聯(lián)合華為云、阿里云、百度智能云、火山引擎、AWS、超聚變、軟通動力等廠商共同發(fā)布了“超級連接”全球生態(tài)伙伴計(jì)劃，中關(guān)村科金與這些廠商之間并不是簡單的商務(wù)合作關(guān)系，而是要構(gòu)建一個連接、開放、共贏的“人工智能+”產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，這也為算力設(shè)施打下了堅(jiān)實(shí)的根基。

此外，中關(guān)村科金正式發(fā)布了得助大模型平臺5.0，這是高效構(gòu)建企業(yè)級智能體的全能基座。該平臺最大的亮點(diǎn)是全面升級的智能體集市，集成了金融、工業(yè)、汽車、零售、交通、政務(wù)六大行業(yè)超過300個智能體，企業(yè)可以“即取即用”，快速進(jìn)行場景驗(yàn)證。

平臺還強(qiáng)化了智能體開發(fā)運(yùn)維全鏈路能力，升級了知識引擎、智能體開發(fā)、效果評測、部署運(yùn)維、運(yùn)行監(jiān)測、效果優(yōu)化等十多項(xiàng)能力，有效保障企業(yè)場景落地成功率超過95％。

在應(yīng)用方面，中關(guān)村科金希望企業(yè)在經(jīng)營全流程的各個環(huán)節(jié)中，都可以通過大模型進(jìn)行智能化升級。于是，他們打造了“3+2+2”智能體產(chǎn)品矩陣，包括得助大模型平臺5.0、AI能力平臺、AI數(shù)據(jù)平臺三大基礎(chǔ)平臺，得助智能客戶平臺、得助智能工作應(yīng)用平臺（智樞）兩大通用場景應(yīng)用平臺，以及面向垂直行業(yè)的得助金融智能體平臺和得助工業(yè)智能體平臺，全方位助力企業(yè)快速開發(fā)智能體，用好智能體。

而無論是在去年的大模型技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新論壇上，還是在今年的EVOLVE 2025 大模型與智能體產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會上，中關(guān)村科金都在一直強(qiáng)調(diào)一句話：“企業(yè)大模型落地‘最后一公里’的關(guān)鍵是服務(wù)。”

“服務(wù)不能光只有情緒價值，要解決問題?！庇饔哑街毖?，“服務(wù)之所以是服務(wù)，就在于它要處理千差萬別的個性化需求。這和我們當(dāng)前的技術(shù)能力、市場需要是緊密相關(guān)的。在現(xiàn)階段，如果服務(wù)跟不上，實(shí)際問題就解決不了?！?/p>

中關(guān)村科金秉承“以客戶為中心”的理念，打造了端到端的全鏈條服務(wù)體系，覆蓋從客戶咨詢到平臺搭建，從應(yīng)用集成到效果運(yùn)營的各個環(huán)節(jié)。為了支撐這套服務(wù)體系，中關(guān)村科金在內(nèi)部進(jìn)行了多輪AI工程師認(rèn)證，建立了完善的培訓(xùn)體系。

“你們是做服務(wù)的廠商里面最懂技術(shù)的，懂技術(shù)的里面服務(wù)最好的。”客戶曾用一句話對中關(guān)村科金的定位做了精準(zhǔn)概括。

在采訪尾聲，喻友平分享了一個他的觀察：“不久前和硅谷的朋友交流，他很羨慕中國企業(yè)的務(wù)實(shí)風(fēng)格。美國那邊更熱衷于投入巨資去打造一個終極的AGI，想一舉成功，但這背后的風(fēng)險確實(shí)非常大。而國內(nèi)除了上半年受DeepSeek催化出現(xiàn)過一波大模型一體機(jī)的采購熱，大部分企業(yè)都非常審慎，很少進(jìn)行沒有明確回報的投入。”

他結(jié)合自己在香港和新加坡參加行業(yè)大會的經(jīng)驗(yàn)補(bǔ)充道：“其實(shí)海外落地的AI應(yīng)用，比如客服、審核和風(fēng)控提升，本質(zhì)上和我們做的差不多，并沒有顯得更高級。至于工業(yè)領(lǐng)域，我們擁有更豐富的場景和基礎(chǔ)，更有優(yōu)勢。”

這種務(wù)實(shí)主義正是中國AI應(yīng)用落地的最大優(yōu)勢——不追求終極武器，而是聚焦解決實(shí)際問題；不盲目追求技術(shù)領(lǐng)先，而是關(guān)注業(yè)務(wù)價值；不搞大而全的平臺，而是深耕垂直場景。

而對于AI的未來，喻友平有著清醒而樂觀的判斷。他認(rèn)為，LLM的ToB潛力會在2-3年內(nèi)充分釋放，更深層的落地需要新技術(shù)的突破。“大語言模型在文字處理、語言互動相關(guān)場景的空間比較清楚了，未來兩三年企業(yè)落地會基本成熟?！碑?dāng)前的大模型技術(shù)，已經(jīng)足以解決大部分基于文本和語言的企業(yè)應(yīng)用場景，關(guān)鍵是如何落地。而純粹的語言模型難以解決物理世界的復(fù)雜問題，未來需要能夠理解圖像、視頻、傳感器數(shù)據(jù)的多模態(tài)模型，以及能夠模擬物理規(guī)律的世界模型。

同時，他認(rèn)為，AI對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的價值在于增收、提效、降本，“這些行業(yè)的數(shù)字化改造是漸進(jìn)式的，但積累的價值巨大。一個百分點(diǎn)的效率提升，在萬億級的市場規(guī)模下就是百億級的價值創(chuàng)造。”而對于以廣告和創(chuàng)意等為代表的數(shù)字化產(chǎn)業(yè)，AI的加入則能為其帶來翻天覆地的改變：“這些行業(yè)本身就是數(shù)字化的，AI的介入可以帶來革命性變化，比如自動生成創(chuàng)意、個性化內(nèi)容、實(shí)時優(yōu)化投放等。”

這些判斷，既體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)專家的前瞻視野，也體現(xiàn)了企業(yè)家的務(wù)實(shí)風(fēng)格。正是這種“仰望星空，腳踏實(shí)地”的平衡，才能讓中關(guān)村科金能夠在大模型的浪潮中穩(wěn)健前行。

從“連接”到“超級連接”，從“工具”到“數(shù)字員工”，從“技術(shù)試點(diǎn)”到“規(guī)模應(yīng)用”——這或許就是中國企業(yè)智能化升級的真實(shí)路徑。它沒有那么多宏大敘事，但每一步都踏實(shí)有力。

“讓AI真正成為企業(yè)的‘數(shù)字員工’，而不僅僅是一個‘聰明的搜索框’。”這，才是企業(yè)智能體落地的終極目標(biāo)。

（封面圖來源：AI生成）