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智慧城市網 品牌專欄】在AI浪潮下，企業智能化轉型已是大勢所趨。然而，大模型技術的落地應用并非坦途——私有化部署的高技術門檻、算力與模型的適配難題、持續優化的資源投入，以及安全與合規的潛在風險，讓眾多企業望而卻步。如何破解這些難題，讓大模型的算力潛力真正轉化為業務價值？
迪普科技構建了“全生命周期AI服務”，為客戶智能化轉型提供一站式解決方案。
大模型應用私有化部署技術門檻要求高
大模型應用流程復雜、門檻高，對AI技術團隊與技術積累要求較高，需要AI技術團隊人員精通數據標注、開發、模型壓縮等技術，但此類人才稀缺且人力成本高昂。
算力多元化和模型多樣化導致適配難
大模型產業鏈呈現算力多元化、模型多樣化的發展趨勢，多元算力融合及多種模型的應用將為企業帶來適配難度大和成本控制等問題。
模型持續優化與更新
大模型需結合企業數據微調以適配業務場景，微調需大量標注數據，基礎用戶不知道如何進行數據優化，如何進行數據訓練，如何進行模型與系統調優。
安全及合規問題
大模型部署后可能存在生成有害內容、偏見傳播及隱私泄露等問題，不知道如何開展大模型安全評估。此外，大模型部署完成后如何進行大模型備案及保障合規性也缺乏明確認知。
迪普科技通過在AI領域的深厚積累，以“全生命周期服務”為核心理念，打造覆蓋“咨詢規劃、部署實施、運維優化”的AI服務體系，助力用戶實現智能化轉型目標。
前瞻規劃
科學診斷，精準定位需求
迪普科技依托多行業實踐經驗，為企業提供從場景分析到需求匹配的全流程咨詢服務。在業務流程梳理階段，通過與客戶核心部門深度協作，梳理采購、生產、營銷等關鍵環節，精準識別效率瓶頸與重復性工作。
針對痛點優先級評估，結合成本占比、用戶反饋頻率等數據指標與企業戰略目標，量化各場景的優化潛力，篩選出與AI技術適配度高的場景。
以某個單位每天告警量3000條為例，在網絡安全分析研判過程中，傳統人工分析方式1個中級安全服務工程師每日安全事件分析處置能力約500條，需要6人完成分析研判工作；通過安全運營智能體，僅需要1名中級安全服務工程師處理安全運營智能體分析研判后的事件即可完成工作，節省約5人成本。
高效部署
全棧AI實施與智能體優化
迪普科技提供端到端AI系統部署與優化服務，助力企業高效落地智能化應用。
運維優化
性能優化驅動長期價值
迪普科技通過知識庫更新、模型迭代等助力用戶持續優化智能體的使用效果。
知識庫動態更新
建立增量學習機制，定期將新業務數據(如新增產品參數、用戶反饋)融入模型訓練，避免全量數據重訓。例如在金融風控場景中，通過增量學習快速適配新型欺詐行為特征，模型更新周期明顯縮短。
模型迭代管理
提供模型版本迭代服務，確保用戶能回滾或切換不同版本以更好地發揮智能體的性能。
迪普科技依托自身在AI領域積累，通過“全周期覆蓋、全場景適配”的AI服務能力，助力客戶實現智能化轉型的“穩”與“準”。
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