核心观点 - 大模型技术正从消费端向产业端加速渗透，遵循"C端先行、B端深化"的路径 [7][8] - 企业大模型落地最佳路径是"平台+应用+服务"的三级引擎战略 [7][11][12] - 行业Know-How与AI技术的结合能释放真正的商业价值 [17] - 大模型不仅是效率工具，更是企业重构服务模式、开辟价值增量的战略支点 [20] 技术渗透趋势 - 认知型AI遵循"C端先行、B端深化"的路径，与互联网、移动互联网、感知型AI发展规律一致 [7][8] - 未来五年企业级大模型市场规模将迎来爆发式增长 [8] - 算法开源趋势使得数据主权愈加重要 [7][12] 企业落地实践 - 智能外呼系统结合大模型与多轮对话技术，将转化率从1.5%提升至3.5%，逼近真人客服4.2%的水平 [8] - 智能化的落地需要与数字化深度融合，企业需要端到端的解决方案而非孤立技术模块 [10] - 场景适配重于技术堆砌，需经历需求拆解、数据调优与流程重构的闭环 [10] 平台架构 - 自研"得助大模型平台"覆盖算力、数据、模型和智能体四大能力工厂 [12] - 平台沉淀了金融、制造、政务等各行业的数百个场景化"样板间"，降低企业试错成本 [12] - 产品标准化与定制化的平衡类比为"精装房与个性化装修" [14] 产品体系 - "1+2+3"产品体系：1个全媒体全渠道联络中心，2类机器人，3类坐席智能辅助工具 [15] - 产品已在多个车企、头部金融机构及大型央国企中规模化应用 [14] 行业案例 - 工程大模型应用平台"灵筑"将项目筹备周期压缩40% [17] - 船舶行业大模型"百舸"显著提升研发效率 [17] - 道路检修辅助系统将专家响应耗时从数小时缩短至分钟级 [17] 新兴场景 - 证券行业"智能陪练"场景使培训效率整体提升60% [20] - 家居行业营销助手带动客户转化率增长15% [20] - 车企营销场景、券商行业财富助手、智能投顾等新兴需求涌现 [20]