“是做一个’聪明的搜索框’，还是真正成为能够独立完成任务的’数字员工’？”

作者｜王艺

编辑｜栗子

凌晨两点，某头部车企的数字营销中心依然灯火通明。一场新车发布会刚刚结束，后台涌入了超过30万条弹幕、评论和私信。按照过去的做法，运营团队需要至少一周时间才能从这些数据中筛选出真正有购买意向的销售线索——而那时，客户的热情早已冷却。

但这一次不同。一套AI系统在发布会结束后的两小时内，就从海量互动中识别出了8000多条高意向线索，并自动触发了外呼跟进。第二天上午，销售团队拿到的不再是一份冰冷的Excel表格，而是一份标注了客户偏好、预算区间、意向车型的“活”名单。

“以前我们总说要用数据驱动决策，但数据太多了，人根本处理不过来。”这位车企的数字化负责人感慨，“现在AI真的开始帮我们干活了。”

这个场景，正在越来越多的企业中上演。

经过两年的狂热与冷静，大模型ToB落地正在进入一个新阶段。企业不再问“大模型是什么”，也不再纠结“要不要用”，而是直接追问一个更务实的问题：“它能帮我解决什么具体问题？”

中关村科金总裁喻友平对此感受深刻。过去一年，他走访了大量企业客户，发现一个明显的变化：“一年前大家有迷茫，有怀疑，也有特别乐观的。现在，大部分企业普遍知道大模型能干什么，普遍开始在用，也拿到了一些初步的结果。中国人做应用的学习能力，确实超快。”

但“知道”和“用好”之间，仍然隔着一道鸿沟。技术层面，企业希望AI既聪明灵活又严格遵循业务规则，这本身就是一对矛盾；数据层面，大部分企业的数据散落各处、格式混乱，根本喂不进大模型；而在决策层面，很多管理者看不清投入产出比，迟迟不敢下注。

与此同时，一个更深层的问题也浮出水面：大模型究竟应该如何融入企业的业务流程？是做一个“聪明的搜索框”，还是真正成为能够独立完成任务的“数字员工”？

12月9日，中关村科金举办了EVOLVE 2025 大模型与智能体产业创新峰会。这家连续五年入选全球独角兽榜，与华为、DeepSeek、宁德时代同登《财富》中国科技50强的企业，在会上系统回答了这些问题。

1.三道鸿沟：企业大模型落地的真实困境

根据智能超参数的统计，2025年前三季度，大模型相关中标项目达3875个，较2024年全年（1521个）增长了155%；披露中标项目金额约163.53亿元，较去年全年（64.69亿元）增长了152%。在金融行业，2025年上半年的大模型中标项目数量和金额都已大幅超过2024年全年。

市场的快速增长背后，是企业认知的根本性转变。从“要不要用大模型”到“怎么用好大模型”，从概念验证到规模化落地，中国企业正在以惊人的速度拥抱这场技术革命。

然而，从认知到落地，企业仍面临三道鸿沟：

第一道鸿沟，是技术层的“灵活性悖论”。

“企业希望AI既聪明灵活又严格遵循业务规则，这本身就是一对矛盾。”

有业内人士也曾表达过同样的困惑：让机器人既要有自主理解和认知能力，又要严格遵循企业规则，这在工程化上极具挑战。

举个例子：在客服场景中，企业的标准话术要求“重要事项必须向客户强调三遍”，但如果客户表现出不耐烦，AI是否应该灵活调整？如果调整了，又如何保证合规性？如果不调整，客户体验又会大打折扣。

为了破解这个悖论，中关村科金在智能体工程方面做了大量投入。他们提出了“三模协同”的解决方案：通过“正则引擎＋小模型＋大模型”的组合，在不同层次实现规则约束与智能理解的平衡。正则引擎负责硬性规则校验，小模型处理垂直场景的快速响应，大模型则提供语义理解和灵活交互能力。

第二道鸿沟，是数据层的“孤岛困境”。

“大部分企业的数据散落各处、格式混乱，根本喂不进大模型。”这是中关村科金的一线同事在客户调研中听到最多的抱怨。

更严峻的问题不仅是企业内部的数据孤岛，还有行业层面的数据壁垒。“很多封闭性行业，他们内部都不愿意把数据分享出来。”

比如在工业领域，存在诸多数据孤岛、数据缺失、噪声干扰等问题，如果用现有数据训练工业智能体很难达到安全可靠的水平；在金融领域，许多银行用理想化的小数据集跑出了95％的精准度，但一旦切回真实环境，性能骤降20％以上。

针对这一难题，中关村科金推出了AI数据平台，通过自研的多模态OCR技术，支持30多种格式的非结构化数据接入，在超复杂场景下解析准确率达到90％以上。该平台还能支持千万级文档、10亿级切片、亿级图谱的稳定存储，让企业的知识资产真正“盘活”起来。

第三道鸿沟，是决策层的“ROI迷雾”。

“很多管理者看不清投入产出比，迟迟不敢下注。”这背后还夹杂着组织层面的阻力——员工担心饭碗，中层担心权力范围缩小。

为了让企业看清ROI，中关村科金采取了“小步快跑、快速验证”的策略。他们优先选择PMF（产品市场契合度）容易达到的场景进行落地。

喻友平解释道：“面对客户的多元需求，AI 解决方案的落地存在投入成本差异，我们建议优先选择实施成本更低、更易实现产品市场匹配（PMF）的场景率先突破，例如 AI 外呼这类易见成效的应用，通过快速验证价值为后续规模化落地奠定基础。”

通过部署中关村科金的智能质检与大模型外呼产品，岚图汽车在短时间内就实现了销售SOP执行度提升70％，客户画像覆盖率超过50％，意向客户识别更加精准，从试驾到签约的核心转化率显著提升。更重要的是，这些数据让管理层清晰地看到了AI投入的直接价值。

这种务实态度，正是中国企业在大模型时代的独特优势。相比美国企业追求“超级武器”式的AGI突破，中国企业更关注如何用AI解决实际问题——这也是中关村科金的立身之本。

2.加速企业与客户连接：从线索到转化的全链路智能化

对企业来说，最实际的问题是找到客户。

如何让企业更高效、更精准地连接客户，并实现价值转化？在12月9日的峰会上，中关村科金发布了得助智能客户平台5.0——从“客服平台4.0”升级到“客户平台5.0”，一字之差，体现的是中关村科金对客户价值的重新定义。

传统的客服系统只关注“服务”环节，而新一代的得助智能客户平台要覆盖“营销－销售－服务”的全生命周期。中关村科金认为，跟客户建立联系是一个长期持续的过程，不应该中断。从企业接触客户的第一时间，到后面的完整生命周期，企业与客户的连接都可以保持非常高的一致性。而大模型技术的发展，让这一目标的实现成为了可能。

得助智能客户平台5.0的核心，是通过智能体实现企业与客户的“超级连接”，它具体体现在三个关键环节：

第一环节是发现客户需求，以线索分析数字员工为代表。

开篇提到的车企营销场景，正是线索分析数字员工的典型应用。这个智能体聚焦营销场景线索全生命周期管理，基于大模型＋多渠道数据整合能力，实现高意向线索的实时识别、精准分级。

它的核心能力包括：全渠道线索获取（覆盖直播间弹幕、社媒评论／私信、电商咨询、表单提交等），支持百万级海量线索实时处理；智能分级与分层触达，结合客户注册信息、历史行为、意向强度分级，针对高意向客户快速对接人工服务，低意向客户发送个性化福利。

数据显示，客户使用后的线索量平均提升40％，高意向线索识别准确率超90％，线索响应时效≤3分钟，有效线索转化率提升50％，成熟场景部署周期≤24小时（最快2小时上线）。

第二环节是主动连接客户，以外呼数字员工为代表。

不同于传统客服的“服务属性”，外呼数字员工的本质是“线索清洗与培育”，更接近“效果广告投放”。它具备智能话术生成、实时意图识别、自动化跟进等功能，服务水平达到真人的85％－90％，比传统小模型提效2－3倍。

更重要的是，外呼数字员工采用按效果付费模式（以有效线索数、到店量等核心指标结算），大幅降低客户合作风险。响应延时稳定在1.8秒以内，有效对话轮次提升30％，目标转化率提升40％，支持单日百万级号码智能分组外呼。

第三环节是深度服务客户，以智能客服与5G视频客服为代表。

当客户产生咨询需求后，智能客服覆盖售前咨询、售中跟进、售后维保全流程，支持国内外40+全渠道接入，实现跨场景服务无缝衔接。

中关村科金还推出了5G视频客服，以5G原生能力为基础，打造集高清可视化、实时互动、沉浸式体验于一体的音视频智能交互平台。无需繁琐的APP下载与更新，用户仅凭一通电话即可享受高清流畅的音视频交流，实现线上“面对面”业务办理。

这三个环节构成了企业与客户连接的完整闭环：发现需求-主动触达-深度服务。 数据显示，采用这套方案的企业，服务拦截率提升50％，问题解决率提升70％，跨渠道客户响应时效不超过10分钟。

在客户连接的闭环之上，得助智能客户平台5.0进一步融入智能洞察、智能质检、智能陪练三位一体的销售赋能体系，成为连接质量的核心保障与能力升级引擎。通过打通销售全流程数据链路，这套体系构建起“洞察指导陪练、陪练提升实战、实战沉淀数据、数据优化洞察”的正向迭代闭环，既为销售团队提供全周期的智能支撑，帮助企业缩短销售周期、实现营收增长，又能高效完成金牌销售能力的规模化复制，从人效与服务质量双维度，持续夯实企业与客户的高质量连接基础。

随着中国企业加速出海，智能化服务也需要“走出去”。得助智能客户平台5.0的海外版Instadesk，基于全球全媒体全渠道联络引擎、海外线路引擎、本地化合规引擎、大模型引擎和多语言引擎五大核心引擎，帮助中国企业智能连接世界客户。例如，中关村科金与Imou乐橙合作打造的智能化全球客户联络中心，实现客服效率提升50%以上，客户满意度稳定在95%，覆盖乐橙全球100多个国家、服务超5000万用户。

3.加速员工与知识连接：从信息查询到知识创造

如果说连接客户解决的是“对外增长”问题，那么连接员工和知识，解决的就是“对内提效”问题。

在传统办公场景中，员工经常面临这样的困境：想找一份历史文档，不知道存在哪个文件夹；需要查询某个业务数据，要在多个系统间来回切换；撰写一份报告，需要翻阅大量资料却不知从何下手。

在此次峰会上，中关村科金发布了得助智能工作应用平台，聚焦破解垂直行业办公智能体落地难题，通过“四大通用办公场景＋智能知识库”的能力组合，激活企业数据与知识价值。

第一个场景是知识问答。智能体会基于企业知识库的精准问答，让员工快速获取所需信息。这个智能体适配企业多类复杂办公场景，场景模型可自动化完成评估、选型与微调，具备RAG Pipeline自我寻优能力，持续优化问答效果。

第二个场景是智能写作。智能体可以自动生成报告、方案、邮件等各类文档，提升内容生产效率。它支持范例自动提取与学习，快速适配企业内容风格；灵活接入企业内部知识与网络数据，丰富创作素材；实现内容准确召回、精准溯源与交叉验证，保障内容专业性与可信度。

第三个场景是智能审核。智能体不仅能自动审核合同、报表、申请等文档，降低合规风险，还可捕捉长文本序列的隐式语义关联，识别潜在风险；融合大小模型与规则引擎能力，提升审核精准度；自动完成风险等级评估，并生成可视化报告。

第四个场景是智能问数。智能体可以用自然语言查询数据，辅助员工快速完成数据查询、分析与需求响应，还支持指标精准索引，查询维度可实时修正；通过多轮对话引导，主动完善用户需求；思维链全程可视，分析思考过程透明可验证。

“企业内部提效，充分且必要的就是知识问答、智能写作、智能审核、智能问数这四大场景。” 喻友平说。

这四大场景背后，是智能知识库这个核心底座。中关村科金自研的智能知识库支持30＋格式非结构化数据接入，自研多模态OCR深度解析文、图、音、视频内容，超复杂场景下解析准确率达90％＋，支持千万级文档、10亿级切片、亿级图谱的稳定存储。

喻友平特别强调了“知识沉淀”在智能体规模化落地中的核心价值：“我们建议企业客户在内部搭建类似智能体集市的能力共享体系，尤其对于大型企业而言，部门间的壁垒往往导致知识割裂，难以实现技术能力的复用与协同，这正是当前很多企业在智能体落地中需要突破的关键。”

以央国企的数字化转型为例。财务类央国企的现状是员工少、服务成员单位数量多、业务种类多、员工工作量大，财务类工作又严谨繁琐、亟需智能化手段赋能业务效率提升。

中关村科金联手中国电建财务公司打造了“财神大模型”项目，该项目以得助大模型平台为技术底座，创新性地采用“双大模型＋多模态＋预测模型”协同机制，将AI能力深度嵌入财务公司的日常运营。

通过组建大模型专班、建立业技融合的闭环流程，项目实现了智能问答、智能问数、贷后报告写作等智能体的落地应用，为电建财务公司带来了显著的效能提升：员工业务知识获取效率提升70％，数据查询处理效率提升85％，信贷报告撰写效率提升75％，全场景人工工作量平均降低50％。

这一合作不仅实现了从技术应用到业务价值的精准转化，更探索出了一条可复制、可推广的央国企智能化转型路径，成功入选国家级人工智能金融专项优秀案例。

4.加速应用场景连接：从垂直场景到行业生态

连接客户、连接员工，最终要落实到具体的应用场景。在众多行业中，中关村科金选择重点发力金融和工业两大领域，这背后有着清晰的战略考量。

金融是中关村科金一直以来深耕的重点领域。中关村科金服务了50％的中国百强银行，在金融领域有着深厚的客户基础和场景积累。

金融行业的特点是：业务场景丰富（风控、信贷、理财、客服、营销等）、数据质量高、对智能化需求迫切、付费能力强。更重要的是，金融行业的合规要求严格，这恰恰是考验企业级AI能力的试金石——只有经过金融场景锤炼的智能体，才能在其他行业游刃有余。

在此次峰会上，中关村科金发布了得助金融智能体平台，它覆盖银行、证券、保险、信托、消金、金租、汽金等细分领域，提供从前台到中后台的全场景智能化能力。

在与某头部城商行的合作中，双方基于得助大模型平台，打造了集成现有业务系统、多模型管理、运营治理于一体的智能体应用开发平台，不仅帮助该行快速验证场景应用效果，降低60％试错成本，还成功落地了营销助手、消保助手、知识问答助手、信贷助手、尽调助手等企业级智能体。

“工业领域特别难做，因为每个企业、每个行业能够优化的环节不一样。”比如造船厂的焊接，要优化的是焊接排程；冶炼企业要关注设备预测性维护和能源管控；建筑行业希望快速投标；汽车厂商希望帮车主预测故障。工业整体都是早期阶段，需要跟传统工业企业合作，传统模型也需要被整合进来。

正因如此，中关村科金发布得助工业智能体平台，核心初衷在于凝聚行业合力，推动工业智能体规模化落地。

在与南方有色金属的合作中，中关村科金联合5家产学研机构，共同构建了 “1 个数据基座、2大智能平台、3套应用系统” 的完整体系，在实际业务应用中，冶炼工艺调优系统可降低主操手90%的操作频率，温度控制偏差由±15℃降至±5℃，冶炼能源管控系统通过全链路优化，实现综合能耗下降 8%，为有色金属的冶炼生产带来显著的提质增效。

这个案例的价值不仅在于经济效益，更在于验证了一条可复制的路径：针对工业细分领域，通过产学研协同攻关，构建专业的垂类大模型，能够真正解决生产中的实际问题。

此外，在建筑、船舶、零售等领域，中关村科金也有丰富的客户案例：

中关村科金与宁夏交建科技研究院联合研发的“灵筑智工”大模型，基于上万份行业规范训练而成，行业推理准确性较通用大模型提升40％以上。首期开发上线的行业数据分析、行业知识问答、工程技术文档写作、智能生成核算报表、智能投标五个智能体，平均场景提效60％以上。此外，宁夏交建的业务人员还自主开发了20多个垂直应用智能体，让AI在企业内部生根发芽。

中关村科金助力中国船舶集团经济研究中心自主研发的船舶行业大模型“百舸”，完成与DeepSeek－R1的深度集成。百舸深度融合船舶领域百万级专业知识库，构建起覆盖智能问答、研报写作、文档解读、情报分析等全链路解决方案。

中关村科金联合华帝股份推出大模型语音智能体平台，深度针对厨电售后服务场景。该方案融合深度语义理解与华帝工单系统，通过大小模型协同和呼入/呼出双场景覆盖，实现了地址智能补全、多工单自动生成与满意度自动回流，高峰时段可100%承接咨询并自动生成工单，客户满意度识别准确率超90%，有效提升了服务效率与精准度，降低了人工操作成本。

这些案例的背后有一个共同的理念：企业落地大模型，不做“万能的AGI”，而是要做“专业的垂类智能体”，释放企业核心生产力。

5.企业级智能体落地路线图：从想法到价值的实践指南

如何将理念转化为现实？中关村科金给出的答案是：企业级智能体落地路线图。这是一条贯通算力设施、技术平台、智能体集市、人机协作平台及最终场景价值的清晰且验证过的路径。

在12月9日的峰会上，中关村科金联合华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、AWS、超聚变、软通动力等厂商共同发布了“超级连接”全球生态伙伴计划，中关村科金与这些厂商之间并不是简单的商务合作关系，而是要构建一个连接、开放、共赢的“人工智能+”产业生态体系，这也为算力设施打下了坚实的根基。

此外，中关村科金正式发布了得助大模型平台5.0，这是高效构建企业级智能体的全能基座。该平台最大的亮点是全面升级的智能体集市，集成了金融、工业、汽车、零售、交通、政务六大行业超过300个智能体，企业可以“即取即用”，快速进行场景验证。

平台还强化了智能体开发运维全链路能力，升级了知识引擎、智能体开发、效果评测、部署运维、运行监测、效果优化等十多项能力，有效保障企业场景落地成功率超过95％。

在应用方面，中关村科金希望企业在经营全流程的各个环节中，都可以通过大模型进行智能化升级。于是，他们打造了“3+2+2”智能体产品矩阵，包括得助大模型平台5.0、AI能力平台、AI数据平台三大基础平台，得助智能客户平台、得助智能工作应用平台（智枢）两大通用场景应用平台，以及面向垂直行业的得助金融智能体平台和得助工业智能体平台，全方位助力企业快速开发智能体，用好智能体。

而无论是在去年的大模型技术与应用创新论坛上，还是在今年的EVOLVE 2025 大模型与智能体产业创新峰会上，中关村科金都在一直强调一句话：“企业大模型落地‘最后一公里’的关键是服务。”

“服务不能光只有情绪价值，要解决问题。”喻友平直言，“服务之所以是服务，就在于它要处理千差万别的个性化需求。这和我们当前的技术能力、市场需要是紧密相关的。在现阶段，如果服务跟不上，实际问题就解决不了。”

中关村科金秉承“以客户为中心”的理念，打造了端到端的全链条服务体系，覆盖从客户咨询到平台搭建，从应用集成到效果运营的各个环节。为了支撑这套服务体系，中关村科金在内部进行了多轮AI工程师认证，建立了完善的培训体系。

“你们是做服务的厂商里面最懂技术的，懂技术的里面服务最好的。” 客户曾用一句话对中关村科金的定位做了精准概括。

在采访尾声，喻友平分享了一个他的观察：“不久前和硅谷的朋友交流，他很羡慕中国企业的务实风格。美国那边更热衷于投入巨资去打造一个终极的AGI，想一举成功，但这背后的风险确实非常大。而国内除了上半年受DeepSeek催化出现过一波大模型一体机的采购热，大部分企业都非常审慎，很少进行没有明确回报的投入。”

他结合自己在香港和新加坡参加行业大会的经验补充道：“其实海外落地的AI应用，比如客服、审核和风控提升，本质上和我们做的差不多，并没有显得更高级。至于工业领域，我们拥有更丰富的场景和基础，更有优势。”

这种务实主义正是中国AI应用落地的最大优势——不追求终极武器，而是聚焦解决实际问题；不盲目追求技术领先，而是关注业务价值；不搞大而全的平台，而是深耕垂直场景。

而对于AI的未来，喻友平有着清醒而乐观的判断。他认为，LLM的ToB潜力会在2-3年内充分释放，更深层的落地需要新技术的突破。 “大语言模型在文字处理、语言互动相关场景的空间比较清楚了，未来两三年企业落地会基本成熟。”当前的大模型技术，已经足以解决大部分基于文本和语言的企业应用场景，关键是如何落地。而纯粹的语言模型难以解决物理世界的复杂问题，未来需要能够理解图像、视频、传感器数据的多模态模型，以及能够模拟物理规律的世界模型。

同时，他认为，AI对于传统产业的价值在于增收、提效、降本，“这些行业的数字化改造是渐进式的，但积累的价值巨大。一个百分点的效率提升，在万亿级的市场规模下就是百亿级的价值创造。”而对于以广告和创意等为代表的数字化产业，AI的加入则能为其带来翻天覆地的改变：“这些行业本身就是数字化的，AI的介入可以带来革命性变化，比如自动生成创意、个性化内容、实时优化投放等。”

这些判断，既体现了产业专家的前瞻视野，也体现了企业家的务实风格。正是这种“仰望星空，脚踏实地”的平衡，才能让中关村科金能够在大模型的浪潮中稳健前行。

从“连接”到“超级连接”，从“工具”到“数字员工”，从“技术试点”到“规模应用”——这或许就是中国企业智能化升级的真实路径。它没有那么多宏大叙事，但每一步都踏实有力。

“让AI真正成为企业的‘数字员工’，而不仅仅是一个‘聪明的搜索框’。”这，才是企业智能体落地的终极目标。

（封面图来源：AI生成）