央国企大模型赋能“智慧基建”：从顶层设计到落地实践的全流程解析

随着国务院国资委“AI+”专项行动的深入推进，央国企正成为人工智能技术落地的主力军。当前，中央企业在16个重点行业已打造了800多个应用场景，建设行业数据集超过1000个。在这场智能化变革中，如何从“盆景式”试点走向“雨林式”规模应用，已成为央国企数字化转型的核心课题。

一、央国企x大模型：核心价值与痛点破解

央国企作为国民经济的中流砥柱，在能源、制造、通信等关键领域拥有丰富的应用场景。引入大模型技术不仅是效率提升的工具，更是重塑核心竞争力的战略选择。

1. 央国企面临的核心痛点

• 知识管理与传承难题：企业内部知识分散，专家经验难以沉淀和复用。员工查询业务知识平均耗时长达数小时，而新员工需要3-6个月才能熟悉公司知识体系。

• 业务场景高度定制化：通用大模型在支持企业垂类大模型构建、满足特定需求方面能力不足。模型与复杂业务场景的适配性不足，存在显著的供需“鸿沟”。

• 部署成本高昂：产业级人工智能应用需要生产设备换代升级、产线改造，部署过程复杂、资金投入大、建设周期长。传统重型装备制造领域的老旧设备数字化改造成本极高。

• 数据要素价值释放不足：中央企业面临数据治理不完善、共建标准缺失、安全挑战等难题，造成高质量数据供给不足，跨主体、跨行业的数据流通共享不畅。

2. 大模型的破解之道

• 智能知识中枢：构建企业专属知识图谱，将知识查询速度从小时级缩短至分钟级，提升70% 的知识获取效率。

• 领域深度优化：通过垂类大模型技术，将行业专业知识与先进模型能力深度融合，显著提升在专业场景中的表现。

• 成本可控的部署路径：采用“小步快跑、务求实效”原则，从高价值场景切入，逐步扩大应用范围。

二、五大顶层设计：央国企大模型落地的系统框架

1.战略设计：锚定业务痛点，纳入长远规划

大模型落地必须是“一把手工程”，需要以业务价值为导向，从具体痛点出发，避免“为AI而AI”的误区。在实施路径上，需要将“AI+”专项行动纳入企业“十五五”规划，明确发展目标与保障措施，确保与企业战略同频共振；同时采用小步快跑策略，可通过试点验证、快速推广的方式，切实推动金融服务质效升级，实现从概念验证到价值创造的平稳过渡。

2.架构设计：自主可控技术，兼顾灵活扩展与安全

架构设计需要坚持技术自主可控原则，优先支持国产算力和开源模型技术路线，在技术实现上，应采用大小模型融合的协同机制，通过“双大语言模型+多模态工具模型+多预测模型”的架构平衡性能与成本；同时构建从底层基础设施到上层应用的全链路安全闭环，满足金融级风控标准，确保系统在安全合规的前提下实现灵活扩展。

3.数据设计：打通系统数据孤岛，让非结构化数据产生价值

数据设计的核心在于将散落在各系统的文档、流程、经验等非结构化数据转化为可用的知识资产，中关村科金的解决方案已帮助企业将知识查询效率提升70%以上，显著释放了数据价值。这一过程需要在国家相关部委的统筹指导下，围绕数据质量提升和统一数据标准建立规范体系，指导中央企业构建高质量数据集；最终形成从知识创造、沉淀、流动到应用的全链路闭环，构建“沉淀—应用—进化”的知识生态，实现数据要素的持续增值。

4.场景落地：优先高价值场景，可衡量指标验证效果

场景设计应遵循高价值优先原则，选择对业务影响大、效率提升明显的场景入手。在场景落地过程中，需要深度融合行业专业知识，确保模型深入理解业务术语和流程，中关村科金与宁夏交建合作的“灵筑智工大模型”使专业知识回答准确率较通用大模型提升40%；同时设定可衡量的价值指标，为规模化推广提供决策依据。

5.生态搭建：联合产学研，推动产业链协同共建

生态设计强调开放协同理念，通过推动央企与顶尖科研院所搭建合作桥梁，组建技术研发联合体，鼓励联合开展关键技术攻关，构建产学研用紧密结合的创新网络。在产业层面，支持产业链上下游数据互通，构建产业知识图谱。最终通过“央企主导+民企创新协同”的专业化分工模式，充分发挥各自优势，实现合作共赢的生态格局，推动大模型技术在更广泛领域的创新应用。

三、实践路径：中关村科金大模型助力央国企智能化转型

1. 中国电建财务公司：“财神大模型”实现财务数智化升级

中国电建财务公司与中关村科金合作打造的“财神大模型”，成功入选“2025年人工智能金融专项优秀案例成果”。

实施成效：

• 员工查询业务知识的平均耗时从小时级缩短至分钟级，知识获取效率提升70%

• 跨系统数据汇总时间从天级压缩至10分钟，数据获取效率提升85%

• 信贷报告写作效率提升75%，全场景人工工作量平均减少50%

创新亮点：项目以国产信创算力为底座，部署大小模型融合矩阵架构，建成具备可持续演进特性的企业级AI原生基础设施。

2. 中国船舶集团：“百舸”大模型推动船舶工业智能化

中国船舶集团经济研究中心与中关村科金合作，自主研发船舶行业大模型“百舸”，并完成与DeepSeek-R1的深度集成。

应用价值：

• 构建覆盖智能问答、研报写作、文档解读、情报分析等全链路解决方案

• 通过AI串联情报获取、分析研判、报告输出的全流程，效率提升超60%

• 构建船舶领域专属知识库，持续迭代行业模型的专业性与场景适应性

合作模式：开创了“央企主导+民企创新协同”的AI+实践新范式，实现船舶工业大模型的自主创新突破。

3. 宁夏交建：“灵筑智工大模型”破解交通基建难题

中关村科金与宁夏交建交通科技研究院深度合作，推出专为交通基建领域设计的垂类大模型——“灵筑智工大模型”。

落地成效：

• 应用开发效率提升 40%，知识查找效率提升 50%

• 知识库运营工作量降低 70%，投标文件生成时间缩短 70%

• 施工组织设计编制从3-4天压缩至2-3小时，分项工程施工方案编制从1-2天压缩至20分钟以内

技术特色：基于Qwen-72B基础模型完成交通领域训练，提供快速接入其他开源模型的能力，充分发挥各类大模型的优势。

未来展望：从“盆景”到“雨林”的规模化应用

随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的贯彻落实，央国企大模型落地将呈现三大趋势：

1. 从试点示范到规模应用：目前，央企“人工智能+”正从“盆景式”试点落地向“雨林式”规模应用迈进。到2027年，智能终端、智能体等应用普及率将超70%，大模型技术将深度融入央国企的核心业务系统。

2. 技术融合与创新突破：未来大模型技术将更加注重深度思考与专业精准的平衡。中国移动推出的“九天深度思考大模型”，通过模拟人类思维过程，在复杂任务推理、精准意图理解和专业领域知识应用等方面展现出显著优势。

3. 生态共建与协同发展：央国企将更加积极地融入国家算力布局，与龙头民企、科研机构深化合作。通过共建行业大模型、共享数据资源、共研核心技术，形成开放协同的AI产业生态。

4. 人才培养与组织变革：央国企将创新体制机制，强化人才队伍建设。通过设立人工智能定向人才培养项目、建立就业实习基地、专业培训等方式，共同培养人工智能领域的复合型人才。同时，在薪酬待遇、成果转化等方面建立更符合AI行业特点的人才评价和激励体系。

结语：央国企的大模型落地不是短暂的技术热潮，而是一场深刻的智能化变革。中关村科金通过与中国电建、中国船舶、宁夏交建等央国企的深度合作，已形成了一套覆盖“知识驱动、流程智能、安全可控”全栈体系的央国企智慧化升级解决方案。未来，随着技术的不断成熟和应用的深入，大模型必将成为央国企高质量发展的核心驱动力，为培育新质生产力、建设世界一流企业注入强劲动能。