deepseek迅猛发展，大模型应用却为何概念先行、落地滞后？
DeepSeek-V3和R1大模型发布以来，以开源和高性价比的特点大大降低企业使用大模型的门槛，掀起大模型部署热潮。当前，各行业积极接入大模型端口，大幅提升自身运营效率。
如今，社媒每日新增UGC数据量级在10亿级别，包含大量文本、图像、音频、视频等多模态数据类型，蕴藏着巨大的商业价值，也带来了数据处理及标注的复杂性。借助大模型，品牌可以从10亿级的多模态UGC中，聆听真实的消费者声音，洞察目标兴趣圈层、发现海量增长机会、规避潜在经营风险：
了解目标用户的生活方式及兴趣圈层，为企业营销话题、媒体、内容等提供参考；
从海量消费者反馈及声音中挖掘爆款元素，打造下一个爆款产品；
在负面帖子发布初期就及时警报，将危机扼杀在萌芽阶段；
了解竞品动态及用户评价，做到知己知彼，提前布局。
然而，尽管AI大模型在通用领域展现出强大能力，具体产业场景的复杂性和专业性使其实际落地时面临显著的适配难题，让AI的企业落地存在“概念先行、落地滞后”的特征。Gartner数据显示，平均只有48%的生成式AI项目进入生产阶段，从生成式AI原型到生产需要8个月。
AI大模型在具体行业的推广应用仍受制于可靠性、稳定性、深度应用成本高企、生态支撑相对薄弱等难题。多模态数据的特性，要求模型具备跨模态融合能力，现有大模型难以满足。同时，大模型在面对新场景和处理复杂任务时也常因缺乏行业知识而输出与现实不符的“幻觉”或不可靠结论，难以确保行业应用中的可靠性与稳定性。
在单日数据量突破亿级的智能时代，DeepSeek等大模型技术本应成为挖掘商业价值的“掘金铲”，但由于诸多不准确性与实施困难，企业在应用大模型时趋于谨慎，多数企业陷入“数据沉睡、技术空转”的困境，阻碍着AI大模型的行业应用落地。
慧科讯业一体化AI结构，助力大模型应用落地，全面实现从“工具辅助”到“自主协同”的范式跃迁
作为3年前ChatGPT的最早期应用者，慧科讯业Wisers是国内最早将DeepSeek进行商业应用的技术公司，比业界提前8个月实现全面集成DeepSeek。在2024年初借助早期版DeepSeek的开源技术孵化蒸馏了自己的行业化模型，并开始规模化商用。
作为最早一批将LLM技术应用到践行的企业，慧科讯业对大模型的商业应用有三大发现：
第一，企业Know-how价值被低估。业务项目的数据处理可沉淀积累成资产，承接新技术落地，对企业AI应用提效有着巨大的价值。
第二，企业的真实成本消耗不在单点效率上，反而是在不同环节的协作上。
第三，技术落地需要“X+ AI”，而不是“AI+ X”，即抛开过往的适配AI的输入输出的工作方式，而是技术向业务工作流更进一步。
AIAgent（人工智能代理或智能体）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。AIAgent通过大模型理解用户需求，将复杂任务拆解为可执行的子步骤，并调用工具完成任务。在Gartner的发布2025年十大战略技术趋势中，将“代理型AI（AgenticAI）”列在第一位。Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出，而2024年这一比例为0%。
慧科讯业独有的一体化人工智能架构，通过技术闭环，可将多模态数据转化为战略性、可操作的商业洞察。相比传统AI赋能业务的逻辑，慧科讯业一体化AIAgent存在本质区别，这种差异体现在业务链路、数据处理及应用场景三方面从“工具辅助”到“自主协同”的范式跃迁。
业务链路：从单点提效到全程把控
传统AI往往优化业务链条中的单个环节，如数据捞取、数据打标处理、业务模型等实施单点突破。如果想要增加维度，还需要工程师重新训练模型。因此，传统的AI落地应用时，单点突破的方式可能会忽略端到端的效果以及不同环节的联动问题。
慧科讯业一体化AIAgent从数据识别创建、知识图谱建立处理、分析与洞察、任务执行与保障四大层面，针对整个业务流程全程把控，充分提效。
数据处理：从单一打标到Know-how沉淀
传统AI数据处理的输出是一客一议的客户定制的打标方案。面对同一批网媒数据和社媒数据，会根据不同的客户的打标要求和标准分别处理，数据价值的挖掘有限。
基于慧科讯业累积27年丰富客户服务经验，慧科讯业一体化AI结合积累的数据处理案例，将过往的数据处理沉淀至行业知识图谱（VKG）。后续承接新项目时，不再“平地起高楼”，而是“站在巨人肩上”。行业Know-how加持的数据处理精准度及效率均得到极大提升，并已在过往茶饮、汽车、电子、母婴、美妆等众多行业客户实战中得到了印证。
应用场景：从“人工驱动”到“人机协同”
在针对客户自身及竞品的产品口碑、活动营销等分析场景的交付中，传统AI支持的工作流里依赖人工做最后的交付，对AI辅助的结果进行处理及整合。
慧科讯业一体化AIAgent不仅是对话工具，更是具备自主决策和操作能力的“数字助手”。一体化AIAgent会根据用户实时的活动和新品场景做不同类型分析的调整，通过自主规划和采取行动实现用户定义的目标。为未来真正实现人机协同，AIAgent成为分担和补充人类工作的虚拟劳动力带来了可能性。
慧科讯业一体化AIAgent，将先进LLM技术充分赋能应用，AI重构商业洞察逻辑
慧科讯业一体化AI架构，通过“多模态数据智能引擎+Agent驱动的自动化工作流”，帮助企业理解并拆解复杂的商业分析需求，在速度、深度与可信度上重构商业洞察的生成逻辑。
一问一答，解决复杂工作
慧科讯业一体化AI架构立足于慧科讯业自研媒介大数据挖掘分析模型(WisersIndustry LLM)，其效果及效率方面在业界遥遥领先。其准确率高，可对标DeepseekR1 Level，同为行业最高水平；同时性能优势显著，反应更加敏捷，处理每个调用平均时长仅为通用LLM的1/20。
使用者只需通过与慧科讯业一体化AIAgent对话，即可基于预设分析场景及历史查询结果，通过AI生成品牌表现总览报告，将数小时工作缩短至一问一答间。
深度洞察，一键即可触达
传统的深度洞察需求往往依靠分析师人工梳理数据、提炼洞察，慧科讯业一体化AIAgent支持深度分析一键抵达，实时人机协同交互，将传统AI的“被动执行”层面进化为“主动服务”的跨越。
如针对某品牌的新品调研需求，慧科讯业一体化AIAgent在接收“分析某品牌用户口碑”指令后，会自动进行多个步骤，以生成深度洞察报告：
拆解品牌-品类-产品获取搜索关键词；
从数据湖定向捞取原始数据，声量、情感和基于VKG的主体打标信息；
针对关注品类获取对应品类的维度框架并作对应分析；
基于数据做预设和不同指标的量化分析；
生成基于数据深度分析的洞察报告。
全流程闭环，满足业务需求
慧科讯业一体化AIAgent从业务侧出发，实现从底层数据到上层业务应用的全流程闭闭环。通过多Agent工作流支持的多个自有平台，将海量行业信息转化为结构化情报与前瞻性洞察，辅助企业关键决策。
慧科讯业以数据融合，动态本体构建（DynamicOntology）及人工智能为核心，构建的一体化AIAgent多层级架构的操作系统平台，洞察亿万消费者声音，帮助企业实现真正的数据驱动，让消费者真实声音成为产品创新、品牌营销与战略决策的基石。
