目前，中关村科金已经与银行、政务、央国企、保险、财富管理、制造、零售、家装等多行业头部企业在大模型应用落地上合作，比如中信证券、招商证券、中信建投、星展银行、达州市政府、杭州医保等。海外品牌 Instadesk 已助力数十家民族品牌出海实现业务增长。正如喻友平所说：“大模型落地，润物细无声。踏实笃行者，虽远行必至！”

在这些落地的这几个关键领域场景中，都有一个共同点就是连接。除了场景本身的连接，包括企业内部之间的连接，还有外部与客户的连接。

这种连接其实并非是单个大模型应用孤立存在，而是涉及到与传统业务流程、软件系统等的融合。

比如在营销场景使用时，不能脱离CRM系统，而在智能客服中，要与ICC（Internet Call Center)等系统连接。像知识管理方面，要与企业过去的知识库、办公系统相连接。

只有这样，大模型应用的「最后一公里」问题才能得以真正解决，实现所谓大模型到业务场景的「端到端」。

不过在大模型产业链的众多企业之中，中关村科金又是如何脱颖而出，取得一千多位头部客户的青睐？

我们找到中关村科金总裁喻友平，聊了聊背后的关键所在。

中关村科金总裁喻友平：三个能力让客户选择你

喻友平是谁？相信有不少业内人士知晓他的名字。

他在AI领域拥有近十年的一线工作经验，加入中关村科金之前，喻友平在百度就职长达17年，深度参与了百度AI平台化和商业化的过程，并领导团队成功推出了一系列大模型创新产品和解决方案，相关成果在企业营销、智能客服、知识管理等领域取得了显著成效。

因此谈大模型技术与应用趋势，他很有发言权。

他首先坦言，当前大模型对于商业模式的改变其实并不算大。因为大模型在ToB领域，多数场景下在短期内还是起提升或者辅助支持的作用。就客户的购买意愿而言，也不会愿意单独为智能化能力买单，更多是提供整体智能化项目/解决方案。

这里面其实就牵扯到现阶段一个行业认知上面的挑战，企业要更早以及更清晰地认识到大模型的时代趋势，但不要对大模型的期待过于盲目。不要认为大模型能够一步到位的肩负起人类大部分工作，在当前技术条件下，这种期待有点过高。喻友平认为整个业界认知层面的同步，是一个逐步实现的过程。

那么在大模型能力边界之内，企业认知还未对齐的情况之下，又是凭借哪些因素来选择大模型技术or平台的呢？

喻友平总结出来了三个能力：自研技术能力、场景落地能力以及客户服务能力。

首先是自研能力，这很关键。比如像大模型平台，市面上有一些开源应用开发平台，如果只是在开源基础上换个皮，企业是不会买账的。企业选择平台时会考察平台是否有完整的研发能力，具备自研能力的会更受到企业的青睐。

其次是场景落地的能力。喻友平打了个形象的比喻，将大模型平台比作厨房，那么模型应用就是菜式和做菜的方法，比如做西红柿炒鸡蛋，要先切西红柿、打鸡蛋，再放到锅里做，这一系列操作步骤就是场景套件模板。只有厨房，而没有做菜方法，是没用的。

中关村科金就相当于厨师的角色，而且能把做菜方法复制给别人。得助大模型平台2.0的优势之一就是沉淀了上百套全场景套件，“买了我们的厨房，菜式就送给客户。”

还有就是客户服务能力，中关村科金的优势在于服务成本可控和服务效果更有保障，会根据客户需求更加灵活调度。就像餐厅有不同档次，我们属于中等偏上，服务不错。

因此可以这样总结，基于自研技术打造大模型平台，在平台基础上结合不同行业know-how构建出千行百业场景的大模型应用，并通过端到端的交付和服务让这些应用落地发挥价值。

这三种能力组合在一起，就形成了中关村科金的“三级引擎战略”：

平台+应用+服务=企业大模型落地的最佳路径。

首先，平台是基础，是技术引擎。一个强大而稳定的大模型平台具备高效的数据处理能力、模型训练微调等功能，确保大模型的性能和准确性。同时，优秀的平台还应具备良好的兼容性和扩展性，能够与企业现有的系统和技术架构进行无缝对接，降低企业的技术迁移成本和风险。

其次，应用是关键，是产品引擎。大模型只有通过具体的应用场景产品才能真正为企业创造价值。企业需要根据自身的业务需求和痛点，选择合适的大模型应用方向。这些应用能够将大模型的技术能力转化为实际的业务成果，提高企业的运营效率、降低成本、提升客户满意度，从而增强企业的市场竞争力。

最后，服务是保障，是价值引擎。优质的服务贯穿于大模型落地的全过程，包括前期的需求分析、方案设计，中期的实施部署、培训指导，以及后期的运维支持、优化升级。及时的运维支持和持续的优化升级能够保障大模型的稳定运行和性能提升，使其能够随着企业业务的发展和市场环境的变化不断进化。

平台提供了技术支撑，应用验证了产品效果，服务保障了价值落地，三者相辅相成，缺一不可。

这构成了中关村科金区别于其他大模型公司的核心壁垒和竞争优势。就整个行业而言，只有通过这种全面的整合，企业才能充分发挥大模型的优势，实现数字化转型的目标。

“商业化雏形已经展现”

从此次得助大模型平台2.0的发布，以及在同喻友平的交谈之中，有这样几个趋势值得关注。

首先，大模型应用商业化雏形已经展现，大模型行业从“手工作坊”向“工厂模式”转变。

喻友平认为，未来一两年内，在企业的应用方面，随着大模型本身技术的迭代和进步，可能会有一些新的机会。但在ToB 和 ToC 这两条路上，商业化雏形已经逐步显现出来了。

这会带来一系列数智化基础设施以及应用层面的升级。

以前我们往往能看到单个人就能开发出ToC场景应用，一个人也能成立一家公司，但对ToB和整个产业发展来说其实价值相对有限。

现在不管是从资源投入的集中化，一个平台就集中了算力、数据等资源的调动；还有平台业务流程的精细化、覆盖整个模型训练到应用的全流程；还有应用场景的泛化。大模型不再局限于少数特定领域，而是广泛应用于金融、制造、医疗、民生、零售、教育等众多领域，逐渐形成规模化的商业应用……

从 “手工作坊” 向 “工厂模式” 的转变，是技术发展和市场需求共同推动的结果，这一转变不仅加速了大模型技术的发展和应用，也为其商业化的成熟和繁荣奠定了坚实的基础。

其次，智能化发展目前还处在早期，相较于过去互联网的数字化进程会比较慢。

在互联网时代，凭借数字化技术实现企业信息的连接、传输和读写等基本操作后就可以推动企业的数字化建设，数字化能力可以简单分为有和没有两种状态。而智能化则处于0.8、0.9、0.95，它是个逐步接近于1的过程，这与大模型技术当下能力有关，比如信息准确性和专业性，也与大模型应用落地的场景与数据有关，场景的多样性、数据的复杂性以及数据安全与隐私性要求，都是不小的挑战。这不仅是技术层面的挑战，还是个工程化难题。

因此喻友平认为：智能化发展会比数字化进程慢。

也正因为这样的原因，会给很多中型企业用时间换市场空间的可能性。未来，像中关村科金这样的公司会不止一家，并且还会越来越多。

他们有着比创业公司更为深厚的技术实力和行业经验，也有大型公司难以具备的反应速度和灵敏性。对于企业合作伙伴来说，这类企业是不错的选择。

千行百业都在迈入智能化，会有越来越多的「中关村科金」站出来，一起加速推动大模型应用落地。

One More Thing

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