企业人工智能适配体系构建：解锁大模型应用潜力

　　文/魏威 新疆八一钢铁股份有限公司制造管理部

　　摘要：本文聚焦于企业在本地化部署人工智能模型过程中可能遭遇的适应性难题及资源利用问题，构建了一个系统性的人工智能适应性体系框架。尽管高参数量的通用大型模型展现了跨领域的认知优势，但在垂直领域的应用中却遭遇了诸多挑战。本文通过整合垂直领域知识图谱的构建、人机协作模式的重塑以及渐进式部署策略，提出了一套可供参考的解决方案。通过智能体培养与工作流搭建，本文希望能为企业提供人工智能落地的理论基础与实践范式。

　　关键词：本地化部署；人工智能；垂直领域知识图谱；智能体

　　引言

　　当前，企业对于本地化人工智能部署表现出极大的热忱，特别是“本地部署满血DeepSeek大模型”已成为众多企业在数字化转型进程中的一个标志性事件。这一现象背后，反映了企业对于提升工作效率、优化决策过程等多方面需求的期待。

　　在行业数字化转型浪潮中，部分企业存在战略研判不足的跟风现象，这种非理性决策可能引发多重资源损耗。具体而言，大模型应用须构建包含高性能服务器、分布式算力集群及高速通信设施的技术矩阵，若缺失系统性架构设计与运维方案，极易造成设备利用率低下。随着人工智能团队的组建与持续运维形成显著人力成本，当企业业务流程与模型技术特性存在适配偏差时，将衍生专业技术人才的结构性闲置。尤其值得关注的是，在未构建清晰业务图谱的情况下，盲目采用无监督训练范式不仅难以达成预期效果，更会形成技术投入与产出的剪刀差[1-3]。

　　1. 大模型技术与企业适配困境

　　1.1 大模型的技术特性

　　高参数量的生成式、推理模型和多模态模型能够展现出强大的跨领域认知能力，源于其底层代码构建的逻辑与后期训练投喂的参数量，常见四种大模型异同比较如表1所示。相比传统决策模型，这三类模型能够接受更广泛意义上的参数，其认知特征表现为三个维度。

　　知识表征的泛化性：模型通过海量语料库训练形成分布式表征空间，有效捕捉跨领域知识的潜在关联模式。这种特性使其在处理非结构化数据（如文本、图像）时，展现出与人类专家经验相似的问题解构能力。

　　推理机制的层次性：模型采用注意力机制构建动态推理路径，可模拟多学科研究的认知决策过程。在复杂问题求解中，其层级化特征提取能力支持从数据驱动到知识驱动的范式转换。

　　语言交互的适应性：基于Transformer架构的序列建模能力，模型不仅实现语义空间的精准映射，还可通过参数微调适配特定领域术语体系。这种动态调整机制使其在工业场景中具备从通识能力向专业能力转化的技术基础。

　　研究表明，通过引入行业知识图谱与专家经验融合机制，可有效提升模型在垂直领域的应用效能，但须平衡参数规模与计算成本的关系[4]。

　　1.2 企业中具体复杂问题的适配难题

　　在企业的具体业务场景中，大模型面临经验真空问题，主要表现为三个维度的适配性挑战，以钢铁制造企业为例。

　　第一，责任主体界定困境。生产决策涉及质量安全、环境合规等法律要件，生成式模型输出的结果不具备可解释性，预设不足时推理模型生成的错误结论更难以落实责任。当企业在部署决策模型时难以保证系统中具备足够的参考信息，特别是在自动化质量检测等关键环节更建议保留人工复核机制。

　　第二，关键要素识别偏差。由于生产流程涉及采购、工艺、检验、物流、设备损耗、成本、能源调度等多环节的复杂耦合系统，孤立的大模型即便具备并行数据处理能力，当使用者预设立场不同时，如从成本或质量角度出发，也很难在多重要素间把握好重心，最终可能做出偏激的决策。

　　第三，隐性知识转化障碍。生产体系中存在大量未编码的专家经验，如极限规格工艺参数微调、设备异常诊断等，这类知识通常通过师徒制传承或实践积累形成。大模型受限于训练数据的结构化特征，难以捕捉操作场景中的上下文关联信息，在设备故障预警等任务中易出现模式误判。

　　因此，本文将从“获取模型—部署模型—实现人与模型的迭代”三个角度构建企业人工智能适配体系。

　　2. 垂直领域知识图谱构建

　　2.1 结构化监督学习框架的构建

　　当前主流模型训练主要采用无监督学习，虽然在通用知识获取方面展现出显著优势，但在垂直领域应用中又存在明显的功能局限性。无监督学习机制赋予模型广泛的知识探索能力，但其自主发现模式难以适应专业化领域的精准需求。垂直领域通常包含高度结构化的知识体系和特定领域规则，这使得通用模型常常面临语义理解偏差与知识应用失准的双重挑战。

　　为此，构建结构化监督学习框架具有必要性。前期通过微调或定向蒸馏获取具备一定专业性的基础模型[5]。通过对业务的流程解构与逻辑分析，提取核心特征参数。以宣传部门为例，通过针对性学习优秀稿件与低质量稿件，人工智能可以提取出该部门的风格特色、价值取向等，进而提高生成稿件或稿件审阅的有效性。

　　标注体系设计应遵循多维度语义表征原则，不仅涵盖基础数据分类标签，还须嵌入领域知识图谱与操作规范约束条件。结合上下文语义标注与领域规则注入的监督学习方法，可使模型在专业场景中的任务适应能力显著提升。这种结构化训练机制有效解决了传统方法中领域知识表征不足的问题，为垂直场景应用提供了可靠的技术路径。

　　2.2 训练材料优先级评估模型

　　基于“知识密度-数据可得性”双维度评估矩阵的材料筛选方法，可以实现训练资源的更优配置。该模型将训练样本划分为四个特征象限，如图1所示，其中高频高价值具有最高训练优先级。

　　图1 双维度评估矩阵样本举例

　　高频高价值的优先处理策略源于其双重价值属性：高频特性反映业务场景覆盖率，直接影响智能体基础能力构建；高价值特性体现对企业核心指标的贡献度。以客户服务场景为例，高频咨询问题处理模块的训练可使智能体响应准确率显著提升，同时降低人工干预需求。这种策略不仅实现资源投入产出最大化，更为低频复杂场景处理提供了可迁移的知识框架。

　　3. 渐进式部署策略实施

　　3.1 轻量模型试练阶段

　　在企业本地化人工智能适配体系构建的初期阶段，选择大量部署10b（billion）量级的小参数模型是极为明智的策略。此阶段类似于让人工智能部门进行基础训练。小参数模型易于部署、训练，对设备性能要求不高，在构建基本智能体与简易工作流中可以积累大量经验，同时也可以作为对抗摩尔定律的手段，防止软硬件快速迭代导致沉没成本。

　　通过在多岗位部署小模型也可以逐渐形成岗位对各类数据调用的热力图，这张热力图可以为双维度评估矩阵提供进一步的参考，清晰地展示出哪些数据在哪些岗位上被频繁调用，哪些数据鲜少被触及，为后续模型在垂直场景的强化提供了宝贵的参考依据，为智能体的进一步成长打下坚实基础[6]。

　　3.2 中等模型迭代阶段

　　在企业积累了相当多的数据和经验之后，中期引入100b量级模型成为推动智能体成长的关键步骤。该模型具备更强大的计算能力和更丰富的知识储备，能够有效应对复杂的垂直场景任务。

　　此外，构建多种工作流也是此阶段的关键措施。工作流可以拆解任务下发给不同智能体，多种智能体之间相互协作、相互补充，形成一个有机的整体，显著提升了企业在垂直场景下的业务处理能力和效率，为企业的发展注入新的活力。

　　3.3 “多模态+工作流升华”阶段

　　目前为止，全参模型的意义仅限于更广阔的知识面，对于专业性较强的企业意义并不明确。处理复杂问题时，通过综合性较强的模型进行拆解，再下发给多模态工作流，能更有条理地完成任务。在此阶段更重要的是建立可靠的容灾机制与实现资源最优调度。

　　4. 人机协作范式重塑

　　4.1 人机协作预适应训练机制

　　在人机协作范式转换前3～6个月建议对首轮参与转换的岗位启动系统性工作流分析，该过程构成智能体组织适配的认知基础。通过专家评估选定一些岗位或工作流进行解构：从任务触发机制、执行路径到成果评估体系，建立全要素流程拓扑图谱，揭示其核心特征参数与阻滞点。

　　基于流程拓扑的模块化拆解，采用DMAIC模型评估各子任务属性：对于高创造性指数、高情感交互需求的任务，保留人工决策权；而具有强规律性、高重复频次的任务，则配置智能体代理。此决策框架有效实现人机比较优势的最优配置。

　　4.2 智能体质量三元控制体系

　　设立具备双重职能的智能体监管岗位：其一对智能体行为与输出结果进行合规性审查，确保操作边界有效约束；其二构建异常响应机制，模型决策异常时能够及时修正错误或挽回损失。

　　质量保障体系包含三级控制机制：

　　（1）实时监控与动态修正系统。基于控制图理论建立过程能力指数（Cpk）预警模型，当智能体输出偏离±3σ控制限时触发实时校正协议[7]。

　　（2）案例深度解析与知识沉淀。运用扎根理论对异常案例进行三级编码，构建包含情境要素、行为模式、结果向量的SAR案例模型库。

　　（3）多模态验证机制。针对关键决策节点，构建多智能体共识模型，设置信度阈值作为输出准绳。

　　4.3 “智能体师徒制”

　　选拔具备卓越学习能力和深刻理解力的团队，组建人工智能训练师团队。众多业务能力卓越、经验丰富的骨干，未必能将自身经验转化为人工智能可理解的形式，因此需要一个团队跟踪考察各岗位的实际工作，辨析出作业指导书中未明确阐述的“隐性”工作内容，再充当人工智能与人类之间的“桥梁”，以便向智能体传授实际业务知识与技能[8]。

　　对于那些难以适应新工作范式的员工，企业应提供必要的过渡期支持。通过安排参与特定培训课程，协助他们逐步适应人机协作的新工作模式，或者根据个人能力调整岗位，以从事更适合的工作，从而减少因不适应而产生的工作压力和焦虑情绪[9-11]。

　　在指导智能体的过程中，人工智能（AI）训练师会产生大量与智能体的交互记录。通过整理和归纳这些记录，可以形成高质量的交互案例库。该案例库可以为智能体后续的学习和优化提供丰富的素材，使其更有效地与人类协作，共同促进企业业务的发展。

　　结语

　　目前，通用大模型在产业落地中面临“经验真空”困境，本文通过垂直领域知识图谱的定向优化、人机协作范式的制度重构，简要论证了一种从技术能力到商业价值的转化路径。在未来的研究中，须重点关注多智能体工作流搭建在具体场景的落地与集团或行业间的算力资源适配优化。随着服务于人工智能的新型算力架构快速发展，如何将诸多高垂度专家模型与solidworks、deform、Altair等专业工具结合起来，以及在多智能体协同的效率与安全性中取得平衡，将成为企业人工智能应用的下一个攻坚方向。

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　　[5]智振,李森.以工业大模型促进制造业数实融合[J].服务外包,2024,(12):60-66.

　　[6]惠宁,杨金璇,许潇丹.论人工智能对制造业新质生产力影响的逻辑机理[EB/OL].(2025-01-15)[2025-03-04]. https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=uQzRnDzoTXFJa1w1hMrw-sOlZFWYdjFX5lT4gRAqI6vmZOOanna1VZ5tHuZ9hQW-teU5PMqh0Jw_zbgVYjqeSSQDO1-FYjCFDUa4ABoqSWuZufsXA6naGEePudVbR-8JEyIJ2pAuheEnCyQ2HlflK_w5WlPTsxLifbHksidqNvIWdb07_z7Dy0iV9Z2B1b_v&uniplatform=NZKPT&language=CHS.

　　[7]韩哲哲.基于人工智能的高炉炼铁冶金技术研究[J].冶金与材料,2024,44(11):62-64.

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　　[9]陈澍,韩清,张伯超.企业人工智能技术水平与劳动力需求结构变化：基于大语言模型的新方法和新发现[J].技术经济,2025,44(1):1-13.

　　[10]霍丽,王琦.人工智能驱动制造业新质生产力价值创造研究[J].山西师大学报(社会科学版),2025,52(1):34-44.

　　[11]胡晶晶,程承坪.新一代人工智能对就业的影响及应对策略[J].人文杂志,2025(1):40-52.

　　作者简介：魏威，本科，助理工程师，huiyehancui@foxmail.com，研究方向：轧钢工艺、数字化转型、人工智能。

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