正文
技术路径参考与自主构建
：央国企可参照DeepSeek公开的技术路径，从头构建思维链数据，并通过微调、强化学习等方式改造自有模型，实现深度定制化。
定制化合作
：未来，若DeepSeek提供定
制化服务，央国企可直接与DeepSeek合作，对自身大模型进行针对性改造，加速“深水区”场景的落地。
无论选择何种方式，DeepSeek引领的技术潮流都将助力央国企跨
越大模型应用的“深水区”，使其在业务场景中真正发挥核心价值。与此同时，央国
企在大模型落地规划层面也需要重新审视，充分评估DeepSeek及其技术潮流带来的影响与促进作用。
根据爱分析的统计数据，截至2月21日，已有45%的央企完成了DeepSeek模型的部署。在不到一个月的时间内，如此高比例的央企实现了对开源模型的快速覆盖，这一速度在过去是难以想象的。
市场洞察3：DeepSeek引领技术潮流，促使央国企重新规划算力投入
央国企在2023年
和2024年迅速完成了AI算力的规划、采购与部署。然而，DeepSeek及其引领的技术潮流的发展速度超出
业内预期，导致央国企现有的算力投入规划面临失效风险。
央国企对算力需求的超预期变动主要体现在以下三个方面：
过去，大模型主要以快速、直观、自动的思维方式运行，类似于人类的无意识行为，依赖直觉和经验，能够迅速做出反应。例如，当人们看到一个熟悉的面孔时，几乎无需思考就能认出它。我们将这类模型称为
非推理模型
。
然而，当前备受关注的OpenAI o1和DeepSeek R1则代表了
推理模型
。这类模型以慢速、深思熟虑、逻辑性的方式运行，通过强化学习训练，在回答问题之前会通过思维链进行“思考”，思考时间越长，在推理任务上的表现就越好。这种思维
方式需要有意识的努力和思考，用于解决复杂问题或做出深思熟虑的决策。
非推理模型和推理模型各有所长，未来
企业需要同时部署这两类模型，这超出了此前的预期。在DeepSeek R1出现之前，企业尚未意识到推理模型的快速发展和广泛应用。当前，企业的算力规划主要针对非推理模
型，而未来则需要同时支持非推理和推理两类模型，因此对算力的需求将显著增加。
DeepSeek的破圈效应相当于对全民进行了一次AI普及教育，其影响力远超企业内部的任何一次培训。预计会有更多央国企员工主动使用AI工具来解决工作问题，以提升效率和质量
。用户数量的激增将导致对算力的需求大幅超过企业原有的规划。
如果央国企希望对DeepSeek R1进行蒸馏，将其推理能力复制到自身的大模型上，或者参照DeepSeek公开的技术路径，从头构建思维链数据并通过微调、强化学习等方式改造自有模型，这些操作都将显著增加对算力的需求。
根据爱分析的专家调研结果，央国企对算力的需求预计将是原先的3-5倍。因此，企业需要重新规划算力投入。鉴于大模型领域的技术和产品发展迅猛，同时算力成本也在逐步降低，采用租用算力的方式来弥补算力缺口将是一种更为灵活且经济的选择。
大模型的应用不能仅仅是为了技术的堆砌，而应真正发挥其价值。因此，大模型必须与央国企的具体业务场景紧密结合。央国企通常具有庞大的人员规模、复杂的业务流程和多样化的业务场景，能够梳理出数百个潜在的应用场景。然而，受限于资源（时间、IT团队、算力等），大模型无法在所有场景中同时落地。因此，必须通过科学的
场景选择方法论，筛选出优先级最高的场景，以确保资源的高效利用。
根据央国企
大模型项目的实践经验，制定并顺利执行场景选择方法论的关键可归纳为
“三准备、一设计、一研讨”
。具体操作方法如下：
大模型落地
工作需要由央国企的高层领导牵头，负责协调各方资源，并将大模型推进纳入各部门或子公司的年度任务。建议由CIO担任“项目经理”，负责具体事项的推进和管控。同时，抽调各部门或子公司的骨干成员，组建专项工作组，以贡献不同领域的资源和智慧。一些央国企的大模型落地工作
仅由CIO牵头，且未成立跨部门/子公司的专项工作组。这种情况下，虽然推进初期各项工作尚能正常开展，但随着时间推移，非IT部门的员工可能会出现不重视或懈怠的情况，导致项目推进难度逐渐增大。
大模型是新兴技术领域，行业内专业人员
与央国企的领导和员工之间存在显著的认知鸿沟，难以顺畅交流。一些央国企的领导和员工由于缺乏对大模型的基本认知，容易产生不切实际的期望。因此，必须通过培训来尽可能地弥合这种认知差异。培训的重点不应是讲解概念、技术原理或发展趋势，而是要清晰地阐
述智能化与数字化的区别，以及大模型及其应用的能力边界。
在进行场景选择之前，需要准备一份全面的场景清单。央国企的操作方式主要有两种：①IT部门或技术厂商通过调研梳理出场景清单；② 制定场景表格和示例，让各部门负责人按照格式主动提供需要落地大模型的场景，形成场景清单。从实践结果来看，第二种方式——即“收集”而非“调研”——更具可行性。
方法论
的一级指标可分为“价值”和“技术”两大类。其中，“价值”的二级指标至少包括“战略价值”“业务价值”和“推广价值”；“技术”的二级指标至少包括“技术可行性”和“数据丰富度”。指标权重由专项工作组商定，并依
次上报CIO和央国企高层领导确认。在设计环节，央国企容易陷入“纠结状态”，导致投入大量时间却难以拿出
可用成果。核心是快速拉高层领导参与其中，并明确其倾向性。
研讨的发起方应为央国企IT部门或技术厂商，调研对象为提供场景的部门的一线业务骨干，同时需要专项工作组参与场景研讨。专项工作组在此过程中起到“翻译”的作用，因为发起方通常不懂业务，而调研对象则对AI技术不熟悉，二者难以直接交流。专项工作组成员既懂业务又懂AI，能够使交流更加高效。研讨的话题是对业务部门提供的场景表单进行深入讨论。研讨形式应采用小型研讨会的形式，各方派出2-3人即可。调研结束后进入讨论环节，核心是各方评估自己最擅长的领域：由专项工作组对“价值”相关指标进行打分，由央国企IT部门或技术厂商对“技术”相关指标进行打分。无论是央国企IT部门、技术厂商还是专项工作组，都需要提高对场景研讨投入精力的预期，至少做好“3个月密集调研上百场”的心理准备。在场景研讨的同时，专项工作组也需要输出对应的调研报告，及时向央国企高层、CIO和各部门/子公司负责人汇报，以拉齐认知并及时发现问题，避免在场景研讨结束后统一撰写和汇报，导致分析结论受到过多挑战。
典型案例1
：
“双碳”背景下，中国绿发发布泰山大模型，并打造首个央企AI总部
在全球数字化浪潮与“双碳”战略的双重驱动下，人工智能已成为推动产业升级与可持续发展的重要力量。中国绿发投资集团有限公司（以下简称“中国绿发”）作为绿色产业领域的领军企业，积极探索人工智能与绿色产业深度融合的创新路径。通过构建“1251”AI总部架构与绿色产业专属的泰山大模型，中国绿发不仅实现了战略决策、资源调配、内控监督、创新研发及综合保障等核心职能的智能化升级，更在绿色能源、
低碳城市、幸福产业及战略性新兴产业四大主业领域树立了行业标杆。这一合作不仅为中国绿发带来了显著的效率提升与管理优化，也彰显了人工智能赋能传统产业的无限潜力，为全球绿色产业的智能化发展贡献了智慧与方案。
01 中国绿发以AI赋能绿色产业，推动智能转型与高质量发展
中国绿发作为一
家股权多元化的中央企业，直接受国务院国资委管理。自成立以来，中国绿发以绿色发展为主题，践行“碳达峰·碳中和”行动，以绿色能源、幸福产业、低碳城市及战略性新兴产业投资为发展方向，打造绿色低碳为主业的综合型领军企业，建设世界一流绿色产业投资集团。
在当前全球数字化转型加速、人工智能技术蓬勃发展的大背景下，国家层面尤其是国资委对人工智能
赋能产业升级给予了高度重视。2024年初，国资委召开了一系列关于AI赋能产业焕新的会议，为中国绿发等企业指明了转型方向。在此背景下，中国绿发迅速响应，于2024年初的工作会议上正式提出“拥抱AI启航未来”专项行动，并与科大讯飞合资成立北京中绿讯科科技有限公司（以下简称“中绿讯科”）旨在通过集团内部对AI技术的学习与应用，结合企业自身发展战略，推动AI技术在绿色能源、文娱度假、智能城市等核心业务领域的深度应用，为央国企基础管理能力、生产经营质效等方面深度赋能，实现人工智能与企业经营管理的有机融合。
中
国绿发的战略目标是通过构建AI总部，打破传统部门壁垒，以核心职能为导向进行统筹规划与资源整合，实现与各业务板块的深度融合与全面优化。这一战略旨在显著提升企业的决策能力、资源调配能力、创新研发能力，并有效降低经营风险，为中国绿发在绿色产业领域的持续引领提供坚实的数字化支撑。
02 中国绿发基于技术实力、方案完善性、国产化优势及丰富案例，选择科大讯飞作为AI转型合作伙伴
2024年3月，中国绿发“拥抱AI 启航未来”专项行动工作组正式成立。该工作组由各部门抽调的精干力量组成，通过深入的市场调研与分析，最终选择科大讯飞作为合作伙伴，共同推进专项行动目标的实现。科大讯飞凭借以下四大关键优势脱颖而出：
科大
讯飞在人工智能领域已深耕20余年，是国内具有代表性的AI企业之一。公司长期专注于智能语音、视觉、自然语言处理等核心技术的研发与应用，积累了丰富的技术沉淀和项目经验。这些技术基础为双方合作提供了坚实的保障。
科大讯飞在大模型领域构建了全方位的解决方案，涵盖从算力基础设施建设、数据治理、模型训练、场景落地、安全保障及精细化运营的全流程。这一方案能够满足央国企对大模型项目的整体需求，为项目的顺利推进提供了系统性支持。
科大讯飞的大模型建设完全基于国产化算力，涵盖训练与推理环节。这一方案契合央国企对自主可控技术的需求，尤其在当前国内
芯片供应受限且安全性要求较高的背景下，国产化算力成为重要的考量因素。
此外，科大讯飞与华为、寒武纪、中科曙光等国内芯片企业深度合作，承担多项国家级重大项目。特别是在华为昇腾芯片适配方面，双方已成立上百人团队进行软硬件协同优化，适配效果显著。
科大讯飞在央国企落地项目中积累了大量成功案例，如与中石油、中海油等企业的深度合作。这些案例为中国绿发提供了的参考依据，进一步增强了其对科大讯飞的信任与信心。
03 中绿讯科为中国绿发量身打造“1251”架构，实现AI能力与业务深度融合
中绿
讯科积极开展集
团需求
调研及方案建设，针对中国绿发AI总部的需求，量身打造了“1251”AI总部总体架构。该架构四个核
心内容如下：
为满足中国绿发多元业务发展的需求，构建了一个云原生算力平台，作为整个架构的底座。该平台提供高效的算力支撑，为中国绿发AI应用和模型训练奠定坚实基础。
中绿讯科基于中国绿发总部职能划分，围绕战略决策、内控监督、资源调配、创新研发和综合保障五大业务场景，构建一系列AI应用。这一划分对标世界一流企业的总部职能，旨在通过AI技术赋能核心业务，提升整体运营效能。
绿舟是央国企AI能力与业务能力平台，不仅满
足企业内部交互、办公、办文、办事等流程及业务需求，还将智能体平台开发的智能化应用深度融合其中。员工通过单一账号登录后，即可在平台上处理业务流程，并充分利用AI能力，实现高效办公。
04泰山大模型助力中国绿发实现业务智能化升级，显著提升效率与管理水平
2024年9月22日，在“双碳”目标提出四周年之际，中国绿发与科大讯飞联合发布泰山大模
型，并成功打造首个央企AI总部。这一合作标志着中国绿发通过人工智能技术整体驱动战略决
策、资源调配、内控监督、创新研发及综合保障等核心职能的变革，为绿色产业与人工智能的深度融合提供了创新路径。同时，通过搭建智能体平台，为每位员工配备专属AI助手，进一步提升了企业运营效率。
泰山大模型由中绿讯科结合中国绿发丰富的数据资源与应用场景研发
，是绿色产业内的首个行业大模型。它不仅继承了传统大模型在文本生成、知识问答等七大核心
能力上的优势，中绿讯科还通过央国企私域知识学习，补齐了传统通用大模型在央企业务领
域的短板。泰山大模型特别针对中国绿发的绿色能源、低碳城市、幸福产业和
战略性新兴产业四大主业进行了行业知识增强，使其具备服务四大产业场景的能力。
在泰山大模型的赋能下，中国绿发打造了统一知识门户，为每位员工配备专属AI助手。该知识门户具备以下三大核心特点：
-
数据管理安全高效
：支持各部门、各业务板块数据的统一分级分权管理，确保
数据资产在安全的前提下发挥最大价值。
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无采编入库
：不同格式、不同类型的数据无需人工标注即可快速入库，系统自动完成格式解析与知识理解。
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实时问答：员工授权后可随时对人事、行政等各领域知识进行实时问答，实现即问即答。
泰山大模型正逐步成为更懂央国企管理机制、更懂绿色产业生态发展的大模型，助力员工工作提质增效。
围绕“四中心、一保障”五个总部核心模块，中绿讯科规划了100多个智能体助手，首期上线20个。其中，基于大模型的智慧合同应用提供合同智能起草、智能审查、智能要素填写和智能问答等全面的合同智能化能力，通过合同智能体方式融入业务系统，实现传统合同系统的智能化升级，合同审核效率提升30%。招采助手智能体通过低侵入集成方式快速与现有招标采购系统融合，提供招标业务智能辅助评标、非招标业务智能辅助评审等功能，实现无人智能评审与人机辅助评审双模式应用，推动企业招标采购业务智能化升级，招标评审效率提升70%，有效防范违标串标风险。
典型案例2：长安四川分公司
以大模型技术赋能差旅填报场景，效率提升50%
企业对智能化转型的需求日益迫切，中国长安汽车集团有限公司四川技术服务分公司（以下简称“中国长安四川分公司”）携手中关村科金，以差旅填报为切入点，探索AI技术在企业信息填报场景中的深度应用，旨在通过技术创新实现流程优化、效率提升与成
本控制
。
此次合作不仅是企业内部智能化转型的实践，更是对“新质生产力”建设要求的积极响应。
通过引入中关村科金的大模型技术与得助大模型平
台的一站式开发能力，项目成功构建了智能填报体系，实现了员工填报效率的显著提升，并为传统制造业提供了可复制的智能化转型范例，展现了AI技术在企业运营中的广阔应用前景。
01 中国长安四川分公司引入AI技术，优化差旅填报，提升效率，助力智能化转型
