核心观点 - 大模型商业化已进入新阶段，焦点从模型能力竞赛转向行业落地、场景赋能与可持续变现[7] - 产业级AI的核心在于构建由模型、终端与数据交互构成的自循环闭环，而非单点技术突破[3][7] - 真正能跑通商业化的大模型体系需同时具备技术自研、产品标准化与商业模式创新“三件套”[13] 行业趋势与公司定位 - 2023年被定位为大模型元年，2024年为智能体元年，2025年行业更关心如何做行业落地、场景赋能和商业化变现[9][10] - 公司拥有七八年发展历程，由百度、阿里、华为等大厂核心技术团队成员创建，专注于大模型算法、行业模型与智能应用[12] - 公司以打造“模型→终端→数据→模型”的商业闭环为核心引擎，并入选中国大模型产业图谱，是拥有大模型和深度合成算法双备案的国家级专精特新“重点小巨人”企业[12] - 公司在教育部、人社部和工信部是重点合作单位，并参编了面向养老领域的行业标准[12] 技术路径与产品架构 - 公司认为大模型落地是工程化能力的竞争，从预训练到部署优化的每一环都决定能否在真实场景释放效能[13] - 公司自研的“璇玑玉衡”备案大模型代表了从预训练、微调、智能体开发到数据工程和产品落地的全栈技术能力[15] - 该技术架构串联智能终端、大模型中台（企业AI大脑），并向上构建面向不同领域的超级智能体[15] - 强调“模型→终端→数据→模型”的闭环，终端是感知物理世界的入口和数据来源，数据回流持续反哺模型增强行业赋能能力[17][19] - 公司携手某国际顶级人工智能研究院，共同开展数字员工与企业业务流深度融合的课题研究[14] 商业化落地模式与案例 - 商业化落地需要组合拳，包括强大的自闭环技术能力、标准化的产品平台、独特的商业模式创新以及可靠的服务体系[20][21][22] - 公司服务案例已覆盖企业服务、工业制造、医疗健康、文教传媒、养老、水利、园区等多个领域，对应国家“AI+”政策方向[4][24] - 企业服务案例1（北京某国企）：落地工作流程自动化、行业研究报告生成、智能化办公助手，将大模型能力融入工作流程[25][26] - 企业服务案例2（某快消品巨头）：利用大模型分析大量市场数据（成千上百表格、上万字段），将原本需专业团队一个月完成的工作缩短至两三人一周内完成，大幅提升人效[27][28] - 工业制造案例（多晶硅生产）：大模型作为大脑，融合视觉模型、时序模型，自动调优生产工艺参数，实现每公斤多晶硅节约2度电，全年带来千万级成本节约[29] - 医疗健康案例： - 基层卫生：与国家卫健委基层司合作，为社区医院和家庭医生服务提供支持，大模型已融合2000多种常见病和常用药知识[31] - 三甲医院：利用医院沉淀的专科专病数据构建辅助诊疗大模型，覆盖门诊和住院环节，旨在将全院医疗水平拉齐至最高医生水平[31] - 养老领域：开发了健康管理师、养老护理师、职业培训师、能力评估师等持证上岗的数字员工，服务养老机构[32] - 水利水务与园区：基于领域沉淀数据和前端传感数据，利用大模型进行定量定性分析以提升管理水平；与园区协同，为园区内企业提供大模型与智能体服务[35] 产品与部署方案 - 公司提供大模型一体机解决方案，具备开箱即用、模型与应用一站式封装的特点，满足客户多样化需求[36] - 一体机支持本地部署保障数据安全，提供百级别并发支持，平均首token响应时间为1秒，系统吞吐达3872 tokens/秒[36] - 全栈交付方案可使部署成本降低10倍，支持多版本规格、多精度，并兼容国产AI生态以满足信创要求[36] - 产品支持多模态应用开发与交互，向量检索准确率达95%，并能解析多类型文档[36] - 公司针对英伟达及国内所有算力芯片都做了算法和框架层面的调优，以发挥硬件极致性能[36] - 部署方式灵活，支持私有化、公有云、混合部署及与一体机协同[35]