文/魏威 新疆八一鋼鐵股份有限公司制造管理部

　　摘要：本文聚焦于企業(yè)在本地化部署人工智能模型過(guò)程中可能遭遇的適應(yīng)性難題及資源利用問(wèn)題，構(gòu)建了一個(gè)系統(tǒng)性的人工智能適應(yīng)性體系框架。盡管高參數(shù)量的通用大型模型展現(xiàn)了跨領(lǐng)域的認(rèn)知優(yōu)勢(shì)，但在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用中卻遭遇了諸多挑戰(zhàn)。本文通過(guò)整合垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建、人機(jī)協(xié)作模式的重塑以及漸進(jìn)式部署策略，提出了一套可供參考的解決方案。通過(guò)智能體培養(yǎng)與工作流搭建，本文希望能為企業(yè)提供人工智能落地的理論基礎(chǔ)與實(shí)踐范式。

　　關(guān)鍵詞：本地化部署；人工智能；垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜；智能體

　　引言

　　當(dāng)前，企業(yè)對(duì)于本地化人工智能部署表現(xiàn)出極大的熱忱，特別是“本地部署滿血DeepSeek大模型”已成為眾多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中的一個(gè)標(biāo)志性事件。這一現(xiàn)象背后，反映了企業(yè)對(duì)于提升工作效率、優(yōu)化決策過(guò)程等多方面需求的期待。

　　在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，部分企業(yè)存在戰(zhàn)略研判不足的跟風(fēng)現(xiàn)象，這種非理性決策可能引發(fā)多重資源損耗。具體而言，大模型應(yīng)用須構(gòu)建包含高性能服務(wù)器、分布式算力集群及高速通信設(shè)施的技術(shù)矩陣，若缺失系統(tǒng)性架構(gòu)設(shè)計(jì)與運(yùn)維方案，極易造成設(shè)備利用率低下。隨著人工智能團(tuán)隊(duì)的組建與持續(xù)運(yùn)維形成顯著人力成本，當(dāng)企業(yè)業(yè)務(wù)流程與模型技術(shù)特性存在適配偏差時(shí)，將衍生專(zhuān)業(yè)技術(shù)人才的結(jié)構(gòu)性閑置。尤其值得關(guān)注的是，在未構(gòu)建清晰業(yè)務(wù)圖譜的情況下，盲目采用無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練范式不僅難以達(dá)成預(yù)期效果，更會(huì)形成技術(shù)投入與產(chǎn)出的剪刀差[1-3]。

　　1. 大模型技術(shù)與企業(yè)適配困境

　　1.1 大模型的技術(shù)特性

　　高參數(shù)量的生成式、推理模型和多模態(tài)模型能夠展現(xiàn)出強(qiáng)大的跨領(lǐng)域認(rèn)知能力，源于其底層代碼構(gòu)建的邏輯與后期訓(xùn)練投喂的參數(shù)量，常見(jiàn)四種大模型異同比較如表1所示。相比傳統(tǒng)決策模型，這三類(lèi)模型能夠接受更廣泛意義上的參數(shù)，其認(rèn)知特征表現(xiàn)為三個(gè)維度。

　　知識(shí)表征的泛化性：模型通過(guò)海量語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練形成分布式表征空間，有效捕捉跨領(lǐng)域知識(shí)的潛在關(guān)聯(lián)模式。這種特性使其在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像）時(shí)，展現(xiàn)出與人類(lèi)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)相似的問(wèn)題解構(gòu)能力。

　　推理機(jī)制的層次性：模型采用注意力機(jī)制構(gòu)建動(dòng)態(tài)推理路徑，可模擬多學(xué)科研究的認(rèn)知決策過(guò)程。在復(fù)雜問(wèn)題求解中，其層級(jí)化特征提取能力支持從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到知識(shí)驅(qū)動(dòng)的范式轉(zhuǎn)換。

　　語(yǔ)言交互的適應(yīng)性：基于Transformer架構(gòu)的序列建模能力，模型不僅實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義空間的精準(zhǔn)映射，還可通過(guò)參數(shù)微調(diào)適配特定領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)體系。這種動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制使其在工業(yè)場(chǎng)景中具備從通識(shí)能力向?qū)I(yè)能力轉(zhuǎn)化的技術(shù)基礎(chǔ)。

　　研究表明，通過(guò)引入行業(yè)知識(shí)圖譜與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)融合機(jī)制，可有效提升模型在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用效能，但須平衡參數(shù)規(guī)模與計(jì)算成本的關(guān)系[4]。

　　1.2 企業(yè)中具體復(fù)雜問(wèn)題的適配難題

　　在企業(yè)的具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，大模型面臨經(jīng)驗(yàn)真空問(wèn)題，主要表現(xiàn)為三個(gè)維度的適配性挑戰(zhàn)，以鋼鐵制造企業(yè)為例。

　　第一，責(zé)任主體界定困境。生產(chǎn)決策涉及質(zhì)量安全、環(huán)境合規(guī)等法律要件，生成式模型輸出的結(jié)果不具備可解釋性，預(yù)設(shè)不足時(shí)推理模型生成的錯(cuò)誤結(jié)論更難以落實(shí)責(zé)任。當(dāng)企業(yè)在部署決策模型時(shí)難以保證系統(tǒng)中具備足夠的參考信息，特別是在自動(dòng)化質(zhì)量檢測(cè)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)更建議保留人工復(fù)核機(jī)制。

　　第二，關(guān)鍵要素識(shí)別偏差。由于生產(chǎn)流程涉及采購(gòu)、工藝、檢驗(yàn)、物流、設(shè)備損耗、成本、能源調(diào)度等多環(huán)節(jié)的復(fù)雜耦合系統(tǒng)，孤立的大模型即便具備并行數(shù)據(jù)處理能力，當(dāng)使用者預(yù)設(shè)立場(chǎng)不同時(shí)，如從成本或質(zhì)量角度出發(fā)，也很難在多重要素間把握好重心，最終可能做出偏激的決策。

　　第三，隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化障礙。生產(chǎn)體系中存在大量未編碼的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，如極限規(guī)格工藝參數(shù)微調(diào)、設(shè)備異常診斷等，這類(lèi)知識(shí)通常通過(guò)師徒制傳承或?qū)嵺`積累形成。大模型受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化特征，難以捕捉操作場(chǎng)景中的上下文關(guān)聯(lián)信息，在設(shè)備故障預(yù)警等任務(wù)中易出現(xiàn)模式誤判。

　　因此，本文將從“獲取模型—部署模型—實(shí)現(xiàn)人與模型的迭代”三個(gè)角度構(gòu)建企業(yè)人工智能適配體系。

　　2. 垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建

　　2.1 結(jié)構(gòu)化監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的構(gòu)建

　　當(dāng)前主流模型訓(xùn)練主要采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，雖然在通用知識(shí)獲取方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，但在垂直領(lǐng)域應(yīng)用中又存在明顯的功能局限性。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制賦予模型廣泛的知識(shí)探索能力，但其自主發(fā)現(xiàn)模式難以適應(yīng)專(zhuān)業(yè)化領(lǐng)域的精準(zhǔn)需求。垂直領(lǐng)域通常包含高度結(jié)構(gòu)化的知識(shí)體系和特定領(lǐng)域規(guī)則，這使得通用模型常常面臨語(yǔ)義理解偏差與知識(shí)應(yīng)用失準(zhǔn)的雙重挑戰(zhàn)。

　　為此，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化監(jiān)督學(xué)習(xí)框架具有必要性。前期通過(guò)微調(diào)或定向蒸餾獲取具備一定專(zhuān)業(yè)性的基礎(chǔ)模型[5]。通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)的流程解構(gòu)與邏輯分析，提取核心特征參數(shù)。以宣傳部門(mén)為例，通過(guò)針對(duì)性學(xué)習(xí)優(yōu)秀稿件與低質(zhì)量稿件，人工智能可以提取出該部門(mén)的風(fēng)格特色、價(jià)值取向等，進(jìn)而提高生成稿件或稿件審閱的有效性。

　　標(biāo)注體系設(shè)計(jì)應(yīng)遵循多維度語(yǔ)義表征原則，不僅涵蓋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分類(lèi)標(biāo)簽，還須嵌入領(lǐng)域知識(shí)圖譜與操作規(guī)范約束條件。結(jié)合上下文語(yǔ)義標(biāo)注與領(lǐng)域規(guī)則注入的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，可使模型在專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景中的任務(wù)適應(yīng)能力顯著提升。這種結(jié)構(gòu)化訓(xùn)練機(jī)制有效解決了傳統(tǒng)方法中領(lǐng)域知識(shí)表征不足的問(wèn)題，為垂直場(chǎng)景應(yīng)用提供了可靠的技術(shù)路徑。

　　2.2 訓(xùn)練材料優(yōu)先級(jí)評(píng)估模型

　　基于“知識(shí)密度-數(shù)據(jù)可得性”雙維度評(píng)估矩陣的材料篩選方法，可以實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練資源的更優(yōu)配置。該模型將訓(xùn)練樣本劃分為四個(gè)特征象限，如圖1所示，其中高頻高價(jià)值具有最高訓(xùn)練優(yōu)先級(jí)。

　　圖1 雙維度評(píng)估矩陣樣本舉例

　　高頻高價(jià)值的優(yōu)先處理策略源于其雙重價(jià)值屬性：高頻特性反映業(yè)務(wù)場(chǎng)景覆蓋率，直接影響智能體基礎(chǔ)能力構(gòu)建；高價(jià)值特性體現(xiàn)對(duì)企業(yè)核心指標(biāo)的貢獻(xiàn)度。以客戶服務(wù)場(chǎng)景為例，高頻咨詢(xún)問(wèn)題處理模塊的訓(xùn)練可使智能體響應(yīng)準(zhǔn)確率顯著提升，同時(shí)降低人工干預(yù)需求。這種策略不僅實(shí)現(xiàn)資源投入產(chǎn)出最大化，更為低頻復(fù)雜場(chǎng)景處理提供了可遷移的知識(shí)框架。

　　3. 漸進(jìn)式部署策略實(shí)施

　　3.1 輕量模型試練階段

　　在企業(yè)本地化人工智能適配體系構(gòu)建的初期階段，選擇大量部署10b（billion）量級(jí)的小參數(shù)模型是極為明智的策略。此階段類(lèi)似于讓人工智能部門(mén)進(jìn)行基礎(chǔ)訓(xùn)練。小參數(shù)模型易于部署、訓(xùn)練，對(duì)設(shè)備性能要求不高，在構(gòu)建基本智能體與簡(jiǎn)易工作流中可以積累大量經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)也可以作為對(duì)抗摩爾定律的手段，防止軟硬件快速迭代導(dǎo)致沉沒(méi)成本。

　　通過(guò)在多崗位部署小模型也可以逐漸形成崗位對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)調(diào)用的熱力圖，這張熱力圖可以為雙維度評(píng)估矩陣提供進(jìn)一步的參考，清晰地展示出哪些數(shù)據(jù)在哪些崗位上被頻繁調(diào)用，哪些數(shù)據(jù)鮮少被觸及，為后續(xù)模型在垂直場(chǎng)景的強(qiáng)化提供了寶貴的參考依據(jù)，為智能體的進(jìn)一步成長(zhǎng)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[6]。

　　3.2 中等模型迭代階段

　　在企業(yè)積累了相當(dāng)多的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)之后，中期引入100b量級(jí)模型成為推動(dòng)智能體成長(zhǎng)的關(guān)鍵步驟。該模型具備更強(qiáng)大的計(jì)算能力和更豐富的知識(shí)儲(chǔ)備，能夠有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的垂直場(chǎng)景任務(wù)。

　　此外，構(gòu)建多種工作流也是此階段的關(guān)鍵措施。工作流可以拆解任務(wù)下發(fā)給不同智能體，多種智能體之間相互協(xié)作、相互補(bǔ)充，形成一個(gè)有機(jī)的整體，顯著提升了企業(yè)在垂直場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)處理能力和效率，為企業(yè)的發(fā)展注入新的活力。

　　3.3 “多模態(tài)+工作流升華”階段

　　目前為止，全參模型的意義僅限于更廣闊的知識(shí)面，對(duì)于專(zhuān)業(yè)性較強(qiáng)的企業(yè)意義并不明確。處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，通過(guò)綜合性較強(qiáng)的模型進(jìn)行拆解，再下發(fā)給多模態(tài)工作流，能更有條理地完成任務(wù)。在此階段更重要的是建立可靠的容災(zāi)機(jī)制與實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)調(diào)度。

　　4. 人機(jī)協(xié)作范式重塑

　　4.1 人機(jī)協(xié)作預(yù)適應(yīng)訓(xùn)練機(jī)制

　　在人機(jī)協(xié)作范式轉(zhuǎn)換前3～6個(gè)月建議對(duì)首輪參與轉(zhuǎn)換的崗位啟動(dòng)系統(tǒng)性工作流分析，該過(guò)程構(gòu)成智能體組織適配的認(rèn)知基礎(chǔ)。通過(guò)專(zhuān)家評(píng)估選定一些崗位或工作流進(jìn)行解構(gòu)：從任務(wù)觸發(fā)機(jī)制、執(zhí)行路徑到成果評(píng)估體系，建立全要素流程拓?fù)鋱D譜，揭示其核心特征參數(shù)與阻滯點(diǎn)。

　　基于流程拓?fù)涞哪K化拆解，采用DMAIC模型評(píng)估各子任務(wù)屬性：對(duì)于高創(chuàng)造性指數(shù)、高情感交互需求的任務(wù)，保留人工決策權(quán)；而具有強(qiáng)規(guī)律性、高重復(fù)頻次的任務(wù)，則配置智能體代理。此決策框架有效實(shí)現(xiàn)人機(jī)比較優(yōu)勢(shì)的最優(yōu)配置。

　　4.2 智能體質(zhì)量三元控制體系

　　設(shè)立具備雙重職能的智能體監(jiān)管崗位：其一對(duì)智能體行為與輸出結(jié)果進(jìn)行合規(guī)性審查，確保操作邊界有效約束；其二構(gòu)建異常響應(yīng)機(jī)制，模型決策異常時(shí)能夠及時(shí)修正錯(cuò)誤或挽回?fù)p失。

　　質(zhì)量保障體系包含三級(jí)控制機(jī)制：

　　（1）實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)修正系統(tǒng)。基于控制圖理論建立過(guò)程能力指數(shù)（Cpk）預(yù)警模型，當(dāng)智能體輸出偏離±3σ控制限時(shí)觸發(fā)實(shí)時(shí)校正協(xié)議[7]。

　　（2）案例深度解析與知識(shí)沉淀。運(yùn)用扎根理論對(duì)異常案例進(jìn)行三級(jí)編碼，構(gòu)建包含情境要素、行為模式、結(jié)果向量的SAR案例模型庫(kù)。

　?。?）多模態(tài)驗(yàn)證機(jī)制。針對(duì)關(guān)鍵決策節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建多智能體共識(shí)模型，設(shè)置信度閾值作為輸出準(zhǔn)繩。

　　4.3 “智能體師徒制”

　　選拔具備卓越學(xué)習(xí)能力和深刻理解力的團(tuán)隊(duì)，組建人工智能訓(xùn)練師團(tuán)隊(duì)。眾多業(yè)務(wù)能力卓越、經(jīng)驗(yàn)豐富的骨干，未必能將自身經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為人工智能可理解的形式，因此需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)跟蹤考察各崗位的實(shí)際工作，辨析出作業(yè)指導(dǎo)書(shū)中未明確闡述的“隱性”工作內(nèi)容，再充當(dāng)人工智能與人類(lèi)之間的“橋梁”，以便向智能體傳授實(shí)際業(yè)務(wù)知識(shí)與技能[8]。

　　對(duì)于那些難以適應(yīng)新工作范式的員工，企業(yè)應(yīng)提供必要的過(guò)渡期支持。通過(guò)安排參與特定培訓(xùn)課程，協(xié)助他們逐步適應(yīng)人機(jī)協(xié)作的新工作模式，或者根據(jù)個(gè)人能力調(diào)整崗位，以從事更適合的工作，從而減少因不適應(yīng)而產(chǎn)生的工作壓力和焦慮情緒[9-11]。

　　在指導(dǎo)智能體的過(guò)程中，人工智能（AI）訓(xùn)練師會(huì)產(chǎn)生大量與智能體的交互記錄。通過(guò)整理和歸納這些記錄，可以形成高質(zhì)量的交互案例庫(kù)。該案例庫(kù)可以為智能體后續(xù)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化提供豐富的素材，使其更有效地與人類(lèi)協(xié)作，共同促進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展。

　　結(jié)語(yǔ)

　　目前，通用大模型在產(chǎn)業(yè)落地中面臨“經(jīng)驗(yàn)真空”困境，本文通過(guò)垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜的定向優(yōu)化、人機(jī)協(xié)作范式的制度重構(gòu)，簡(jiǎn)要論證了一種從技術(shù)能力到商業(yè)價(jià)值的轉(zhuǎn)化路徑。在未來(lái)的研究中，須重點(diǎn)關(guān)注多智能體工作流搭建在具體場(chǎng)景的落地與集團(tuán)或行業(yè)間的算力資源適配優(yōu)化。隨著服務(wù)于人工智能的新型算力架構(gòu)快速發(fā)展，如何將諸多高垂度專(zhuān)家模型與solidworks、deform、Altair等專(zhuān)業(yè)工具結(jié)合起來(lái)，以及在多智能體協(xié)同的效率與安全性中取得平衡，將成為企業(yè)人工智能應(yīng)用的下一個(gè)攻堅(jiān)方向。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]臨江.人工智能賦能新型工業(yè)化痛點(diǎn)在哪里？[N].人民郵電,2024-11-21(4).

　　[2]孫小童,郭蘇敏.人工智能嵌入新型工業(yè)化進(jìn)程中的數(shù)據(jù)治理困局與因應(yīng)[J].信息通信技術(shù)與政策,2024,50(12):7-12.

　　[3]黃锫.人工智能大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型與法律規(guī)制[J].政法論叢,2025(1):23-37.

　　[4]李藝春,劉澤嬌,洪藝天,等.基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的博弈綜述[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2025(03):540-558.

　　[5]智振,李森.以工業(yè)大模型促進(jìn)制造業(yè)數(shù)實(shí)融合[J].服務(wù)外包,2024,(12):60-66.

　　[6]惠寧,楊金璇,許瀟丹.論人工智能對(duì)制造業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力影響的邏輯機(jī)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]韓哲哲.基于人工智能的高爐煉鐵冶金技術(shù)研究[J].冶金與材料,2024,44(11):62-64.

　　[8]李健斌,周浩.人工智能、資本-技能互補(bǔ)與企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論,2025(1):20-36.

　　[9]陳澍,韓清,張伯超.企業(yè)人工智能技術(shù)水平與勞動(dòng)力需求結(jié)構(gòu)變化：基于大語(yǔ)言模型的新方法和新發(fā)現(xiàn)[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì),2025,44(1):1-13.

　　[10]霍麗,王琦.人工智能驅(qū)動(dòng)制造業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力價(jià)值創(chuàng)造研究[J].山西師大學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2025,52(1):34-44.

　　[11]胡晶晶,程承坪.新一代人工智能對(duì)就業(yè)的影響及應(yīng)對(duì)策略[J].人文雜志,2025(1):40-52.

　　作者簡(jiǎn)介：魏威，本科，助理工程師，huiyehancui@foxmail.com，研究方向：軋鋼工藝、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、人工智能。

關(guān)注讀覽天下微信， 100萬(wàn)篇深度好文， 等你來(lái)看……