导语

在人工智能技术迅猛发展、深刻重塑各行各业的今天，如何跨越理论与实践的鸿沟，真正打通AI落地的“最后一公里”，成为企业智能化转型的核心挑战。2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2025）期间，中电金信作为央企科技力量积极献策，深刻剖析了这一行业痛点，并分享了推动AI工程化落地、赋能产业智能化升级方面的深入思考与实践成果。

中电金信以模型+平台+应用+服务打通

AI应用“最后一公里”

在数字化浪潮席卷全球的今天，企业纷纷拥抱智能化，希望借助AI提升效率、降低成本、优化决策。然而，理想很丰满，现实却很骨感。许多企业在AI转型过程中面临诸多挑战：如数据质量不高、场景选择不准、工程化落地具体问题多，成为AI应用的瓶颈。大模型能力强大，但如何与业务场景真正融合，是一大难题。作为央企科技力量，中电金信近年来在行业数字化、智能化领域积极探索。中国电子首席科学家、中电金信研究院院长况文川表示，“中电金信依托中国电子全栈智算技术体系，以应用牵动发力AI基础设施建设，形成了‘数据+模型+平台+应用+服务’的端到端综合解决方案模式，致力于打通AI应用‘最后一公里’。”

中电金信的破局之道：全栈智算+端到端服务

中电金信“数据+模型+平台+应用+服务”这一模式的核心在于，通过“五层协同”构建垂直闭环技术生态。首先，数据质量是AI的基础，通过推动行业建设可私有化部署、可共享的高质量数据集，开展行业知识工程建设，满足金融等领域生成式AI爆发式增长的需求。其次，要夯实企业的AI底座：通过构建AI基础设施“源启”，为行业提供安全、稳定、高效的AI基础设施。同时，要管好AI模型，围绕模型全生命周期管理，打造全系列模型MaaS平台，形成模型开发、模型调度、模型优化、模型治理的闭环。在智能应用生产方面，在构造智能体平台和智能体组件集群同时，将生成式AI和“软件工厂”理念相结合，打造AI+软件生产体系，推动行业应用集群研发的全面智能化升级。最后，通过金融、场景视觉、多模态鉴伪等垂直领域自研AI模型，打造以智能渠道、智能营销、智能风控、智能运营等为代表的新一代智能化应用集群。

效果如何？用数字会说话

中电金信的解决方案并非纸上谈兵。他们用实实在在的数据，证明了其端到端综合解决方案模式的价值。在某头部股份制银行通过中电金信的方案，成功纳管了全行上千个大小模型，每年减少人力成本2000万+。在某头部区域性银行建设全行级模型服务管理平台，实现了对存量AI平台系统的有机整合，模型开发效率提升50%。杭州银行部署中电金信的金融大模型及多模态鉴伪系统，实现了智能化的风险评估，风险识别准确率预计提升30%。

未来展望：共建行业人工智能协同新生态

况文川院长表示，未来AI+行业发展呈现三大趋势：一是基础设施融合，实现高效算力调度和推理加速，打通DataOps、金融数据集与企业级知识工程，释放数据资产价值；二是聚焦能力生成，将硬编排代码生成、无代码数据产品开发、智能体构建三大能力融合为统一应用研发平台；三是推动生态共建，金融机构应联合制定数据集分级标准与共享机制，避免金融机构重复投入低水平的数据标注与模型训练，聚焦于自身标志性核心智能的打造。

在AI的浪潮面前，企业的管理者们需要更多的勇气、智慧和实践。中电金信的实践告诉我们，AI工程化落地正在经历从竞争到逐步收敛的进程，协作共赢才是更便捷的道路。

专栏文章内容及配图由作者撰写发布，仅供工程师学习之用，如有侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 联系我们