企业AI建设规划和落地指南

快速落地 DeepSeek战略规划到场景落地，8 大详细路径解析DeepSeekLlamaQwen01企业AI建设规划和落地指南DeepSeek 横空出世，以低成本、高性能、强开源的三重属性颠覆大模型产业链的传统逻辑，为我们提出了发展 AI 技术的另一个解法⸺并非一味地追求算力膨胀。各行各业都在讨论和积极尝试 DeepSeek，用户对于智能化的认知与实践正经历着新一轮的深刻变化，也影响着用户的 AI 规划和落地路径。一个典型的 AI 建设整体路线图，包括 8 个关键步骤，才能实现 AI 项目的全面落地与持续运营。定目标将DeepSeek提升为战略级目标选择DeepSeek应用场景匹配战略目标准备DeepSeek落地所需资源数据、算力、工具、团队等评估价值总结复盘持续运营持续进行数据和场景运营评估现状数据、资源、团队初步评估可行性业务、技术、工程分阶段建设分4个阶段0102080706050403各行业用户进行 AI 建设之前，往往要进行大量战略对齐工作，而在 DeepSeek R1 火爆之后，用户建设 AI 的共识达到空前一致，原本因技术不确定性而存在的观望态度迅速消解，取而代之的是对 AI 建设的战略聚焦。资源的重新配置体现为研发预算的倾斜、跨部门协作机制的建立，以及对长期技术投入的容忍度提升。这种自上而下的共识推动 AI 项目从边缘试点向核心业务渗透，形成了一种“ 技术驱动战略 ”的新型决策逻辑。全面拥抱DeepSeek 建设AI的共识空前一致DeepSeek重塑用户AI建设路线图01企业AI建设规划和落地指南目标应与用户的战略紧密相连，确保 AI 的建设为实现整体战略目标服务。用户在建设 AI 时，经营目标、运营目标和部署目标相互依存，形成一个完整的目标体系。用户在部署大模型时需要清晰地识别其适用场景与局限，不能一刀切，而应制定合理和差异化的目标。因此，了解何时适合采用 AI、何时避免使用 AI，以及针对特定场景选择何种 AI 技术至关重要。DeepSeek 大模型的突破性进展，抬高了大模型能力天花板，AI 适用场景进一步扩大。它能够模拟人类专家级的逻辑推演过程，展现出极高的逻辑严密性，其核心在于将传统 AI 的“ 规则响应 ”升级为“ 认知推演 ”，这使得 AI 能够处理非结构化信息交织的模糊性场景。当这种接近人类高阶思维的能力注入业务场景，能力的质变直接打破了“AI 仅适用于标准化场景 ”的固有认知，推动应用边界向战略规划、创新设计等高阶领域延伸。在明确了 DeepSeek 的战略目标之后，我们需要了解用户自身所处的阶段，发现薄弱环节，并为下一步的建设方向提供指导。我们主要从 4 个方面来评估现状。把DeepSeek提升为战略级目标01评估现状，了解AI的落地成熟度02战略与场景要确保用户内部已达成目标的对齐，同时需要优先选择符合战略目标，并且具备可行性的场景进行实施。数据就绪度AI项目的成功，一定是数据驱动的。无论是传统AI还是生成式AI，高质量的数据是AI模型项目的基础。但对于生成式 AI 来说，更重要的一点是数据的规模和多样性。比如 DeepSeek R1 模型能力强，一方面原因是算法创新，如 MLA、强化学习等，更重要是数据质量高、场景覆盖广。另外，想要长久保持 AI 模型的高质量服务，还需要不断采集数据、反馈数据，对模型进行迭代更新。AI 项目的落地实施，离不开团队需要具备理解业务并转化为项目的核心架构，以及一些工程化的角色，如数据标注、清洗、模型训练和调参、工程优化等角色。DeepSeek 的优异性能，让越来越多中小企业可以直接应用，进一步降低了工程化团队的要求，也会使得 AI 项目落地更加容易。资源就绪度指的是 AI 算力，包括计算、存储、网络等，以及为了实施项目所需要的一些基础框架、开发工具等，目的是提供对 AI 全生命周期的支撑。随着 DeepSeek 的规模化应用，AI 行业重心从训练转向推理，未来推理算力的消耗和供给将会极大增加，推理算力占比将从 30% 提升到 70%，用户在算力选择方面也会更加便利。02企业AI建设规划和落地指南02企业AI建设规划和落地指南03企业AI建设规划和落地指南选择DeepSeek应用场景03初步评估可行性04如何选择 AI 应用场景，归根结底都是围绕降本增效、提升体验和模式创新三个方面来展开的，这些也是各行业智能化转型的终极目标。首先关注战略匹配度，看是否符合这三个方面的目标，其次是技术支撑，重点考虑是否是生成式 AI 的应用场景，以及通过哪些技术路径来支持场景落地。另外就是数据和 AI 基础设施：数据层面，需要具备精标注数据、反馈数据，以及垂类语料（无标注数据）条件；算力方面提供 AI 计算支撑；基础大模型方面，这是应用 AI 的最基础条件，用户需要考虑大模型的开源 / 闭源路线。目前开源路线已得到极大发展，尤其是 DeepSeek 生态已快速形成并在规模化扩张，芯片厂商、云厂商、软件厂商都在主动接入或适配，未来将会持续扩张。拥抱 DeepSeek 是一种更高性价比的选择。选定场景后，我们需要对某个特定场景进行初步可行性判断，这个判断需要业务、技术和工程角色共同参与评估。业务如何判断呢？DeepSeek 的优异性能和获得的便利性，让我们可以随时进行场景验证。例如，业务方是合同审核部门，场景是审核合同里的关键内容是否缺失，那么可以基于 DeepSeek 进行初步验证，输入一段合同文本，输出就是几个关键字段和它的值，而目标就是提取这些信息，并且内容没有丢失。这是没有任何技术和工程参与优化的结果。这个工作业务团队是完全可以胜任的，如果让技术部门来判断，可能会存在业务知识缺少的情况，无法准确判断业务场景的可行性。 AI建设成熟度战略与场景目标明确对齐场景梳理和优先级选择数据就绪度数据质量数据规模/多样性数据采集资源就绪度计算资源存储/网络资源软件平台AI 团队技能AI业务架构设计数据处理和标注提示词工程、调参、工程优化03企业AI建设规划和落地指南准备数据准备DeepSeek落地所需资源05各行业用户内部，知识问答的需求将会爆发式增长，因为接入 DeepSeek 来实现企业 RAG（检索增强）生成这种方式，整体的工程化落地难度也大大降低，越来越多用户会开始建设知识问答应用，以服务内部或外部客户。同 样 的，DeepSeek 本 身 对 语 言 理 解 能 力 以 及 对 指 令 的 遵 循 能 力 变 得 更 好，所 以 进 行 大 模 型 SFT（Supervised Fine-Tun-ing）微调甚至进行二次预训练，这种场景将会大幅减少，对其工程化团队的要求将大幅降低。在确定初步可行之后，即可开始准备大模型落地所需资源。主要从 4 个方面准备：与建设场景相匹配的数据、算力、开发工具和团队。根据选择场景的不同，需要准备的数据也会有很大不同：技术部门则重点关注基础模型本身的能力，也就是大模型在预训练阶段基本定型的，主要包括它在预训练阶段用的知识、采用了哪些语言、有没有用一些带有逻辑推理的语料。在这些方面，DeepSeek 模型也表现出极为出色的能力，尤其是 671B 满血版，经历了 SFT 冷启动、COT 数据、GRPO