万亿空间！ 2025央国企AI建设规划和落地指南！-渔池IDC

摘要：一、战略锚定：政策驱动与技术普惠的双向奔赴在国资委 “AI+” 专项行动的强力推动下，央国企数智化转型已从 “信创化- 数字化” 两轮驱动升级为 “信创化 - 数字化 - AI 化” 三元一体新范式。2025 年，央国企数智化转型预算预计接近 7000 亿元，其中 AI 相关投入占比显著提升，2000 万 - 5000 万元预算的企业占比达...

一、战略锚定：政策驱动与技术普惠的双向奔赴

在国资委 “AI+” 专项行动的强力推动下，央国企数智化转型已从 “信创化 - 数字化” 两轮驱动升级为 “信创化 - 数字化 - AI 化” 三元一体新范式。

2025 年，央国企数智化转型预算预计接近 7000 亿元，其中 AI 相关投入占比显著提升，2000 万 - 5000 万元预算的企业占比达 33%。

这要求央国企在制定 “十五五” 规划时，需将 AI 作为核心战略要素，重点聚焦流程管理（57.8% 企业选择）、设计研发（46.5%）和风险控制（42.3%）等高价值场景。

关键行动：

目标体系构建：将 AI 建设目标与企业战略深度绑定，形成 “经营目标 - 运营目标 - 部署目标” 三级体系。例如，国家电网通过 “光明电力大模型” 优化电力调度，设备故障预测准确率提升至 91%，运维成本降低 35%。
国产化路径规划：优先采用 DeepSeek 等国产大模型，结合华为昇腾、海光 DCU 等国产算力平台，实现 “模型 - 芯片 - 云服务” 全栈自主可控。天翼云 “息壤” 平台已完成 DeepSeek-R1 模型的国产化推理适配，在昇腾芯片上实测性能与高端 GPU 持平，推理成本降低 50%。
风险分级管控：参考国资委 “不可接受风险 - 高风险 - 有限风险 - 低风险” 四级分类标准，对 AI 应用实施动态评估。例如，医疗诊断等高风险场景需强制第三方评估，社会信用评分等不可接受风险场景禁止使用。

二、实施路径：从场景验证到全域赋能的八步方法论

基于 DeepSeek 提出的 AI 建设框架，结合央国企特点，形成以下落地路径：

1. 现状评估与资源准备

数据治理：针对央国企内部数据共享率不足 40% 的痛点，可引入北电数智 “红湖・可信数据空间” 解决方案，通过隐私计算、区块链存证实现跨部门数据安全流通。例如，某能源央企通过该方案将油气勘探数据处理效率提升 10 倍。
算力规划：采用 “混合算力集群” 策略，兼顾昇腾国产算力与进口 GPU。中国石化在天翼云支持下，通过推理加速技术使 DeepSeek-R1 模型推理效率提升近一倍，成本降低 50%。
团队组建：初期配置提示词优化工程师 + 工程开发工程师，RAG 场景需增加文档预处理和检索优化角色。北森 AI 面试官等工具可显著降低招聘场景的技术门槛。

2. 场景选择与可行性验证

优先场景：

RAG（检索增强生成）：某装备制造央企利用 DeepSeek 构建智能知识库，将 3000 余种物料选型时间从数天缩短至分钟级，准确率超 90%。
流程自动化：某国有大行风控部通过 DeepSeek 生成信贷评估报告，耗时从 3 天压缩至 8 分钟，准确率提升 23%。
风险控制：某消费金融公司接入 DeepSeek 后，欺诈识别响应速度提升 40 倍，实现异常交易实时拦截。
验证方法：业务团队可独立完成初步验证。例如，合同审核部门通过 DeepSeek 提取合同关键信息，无需技术介入即可判断可行性。

3. 分阶段实施与持续优化

阶段一（3-6 个月）：聚焦知识密集型场景，如技术文档问答。某汽车央企将 DeepSeek 嵌入研发系统，新车碰撞测试方案迭代周期从 28 天压缩至 4 天。
阶段二（6-12 个月）：向核心业务渗透，如销售机器人、个性化服务。湖北省属物流企业通过 DeepSeek 重构调度系统，单车日均行驶里程提升 22%。
阶段三（长期）：构建数据闭环，通过持续采集反馈数据优化模型。国家电网某省公司利用智能巡检机器人，将风险响应效率提升 40%。

三、核心突破：国产化适配与成本革命

1. 硬件适配与性能优化

昇腾深度优化：DeepSeek 模型已适配昇腾 910B3 芯片，通过 ATC 工具将 PyTorch 模型转换为昇腾 OM 格式，结合 CANN 7.0.1.5 和 EulerOS 2.0 操作系统，实现高效推理。天翼云 “息壤” 平台实测显示，昇腾算力在复杂推理任务中性能与高端 GPU 持平。
多模态融合：国家电网 “光明电力大模型” 整合 DeepSeek 技术，在电力调度、设备缺陷识别等场景中误报率从 50% 降至 10% 以下。
基础大模型的选择，往往决定了应用效果的基线。对于大多数用户来说，首选是 DeepSeekR1 系列蒸馏模型，在同等参数量下，相比其它开源大模型，它能够取得更好的效果。
而在 6 个蒸馏模型中，32B 参数量大模型能够在效果和落地成本方面取得较好的平衡，可以作为应用首选。

2. 成本控制与 ROI 提升

算力成本优化：DeepSeek-R1 模型在昇腾芯片上的推理成本仅为 GPT-4o 的 1/10，错峰时段 API 调用成本可降至原价 50%。某云计算服务商通过 DeepSeek 重构智能运维系统，服务器故障预测准确率提升至 95%，客户续费率飙升 42%。

硬件投资策略：避免盲目采购，采用 “云端租赁 + 本地微调” 模式。某地级市城商行通过轻量化方案，3 周内完成 DeepSeek 私有化部署。

在模型微调和部署工具选择上，基于长远考虑，首先关注对资源的利用率和整体性价比，其次需要考虑工具的完整性、兼容性、易用性、可靠性、以及安全性。

例如，在性价比方面，在相同的基础大模型条件下，平台对于算力资源消耗和模型服务性能如何;使用时学习门槛是否足够低，操作是否足够简便，过程是否自动化等。

四、保障体系：安全合规与生态协同

1. 数据安全与隐私保护

分级分类管理：对金融、能源等敏感数据实施脱敏处理，跨境数据采用本地化存储。中国移动在 “一带一路” 项目中通过数据本地化避免泄露风险。
技术防护手段：采用差分隐私技术对遥感数据进行匿名化处理，结合区块链存证实现数据可追溯。北电数智 “红湖” 方案在中日友好医院的应用中，数据泄露事件减少 58%。

2. 人才培养与组织协同

复合型人才培养：建立 “AI 训练师 + 业务分析师” 协作机制。某国有大行 AI 训练师薪资涨幅达行业均值 3 倍，推动智能投顾方案调整频次从季度级跃升至分钟级。
跨部门协作机制：打破 5 层级协作壁垒，建立 “场景提出 - 评估 - 立项 - 建设 - 运营” 闭环。某央企通过该机制将 AI 项目落地周期缩短 40%。

3. 生态共建与产业协同

央企创新联合体：中国电科与航天科技联合开发 “九天” 大模型，在国防、气象领域共享算力，研发成本降低 35%。
开源生态参与：深度融入 DeepSeek 开源社区，利用 6 个蒸馏模型（如 32B 参数 R1 版）进行二次开发。某工业软件开发商基于 DeepSeek 开发智能代码补全功能，实施成本直降 60%。