本文档聚焦大模型技术在企业中的应用实践，主要内容如下：

1. 技术体系与产品

• 定义大模型为参数规模庞大（如 DeepSeek-R1 达 6710 亿）、具备涌现能力的深度学习模型，分类为语言、视觉、多模态及通用 / 行业 / 垂直模型。

• 列举国内外主流产品，如 DeepSeek、ChatGPT、豆包等，强调其在文本生成、图像创作、视频生成等场景的核心能力。

2. 企业应用场景

• 覆盖客户服务、个性化推荐、医疗健康、金融风控等领域，展示 DeepSeek 在自动化问答、数据分析、代码生成等场景的具体应用案例。

• 提出大模型与 RPA、知识图谱、物联网等技术的融合，实现业务流程智能化。

3. 落地方案与部署

• 企业部署方式包括云端、本地、边缘及混合部署，强调数据隐私与成本优化。

• 提出 “四维认知” 框架，涵盖问题诊断、能力评估、焦点确认与行动计划，指导企业大模型落地。

4. 智能体与 AIGC 赋能

• 智能体作为自动化工具，可处理复杂任务（如 Operator、Deep Research），与 RAG 技术形成互补。

• AIGC 技术结合大模型，实现文本、图像、视频生成及编程辅助，提升企业内容生产与办公效率。

5. 厂商服务与案例

• 介绍 DeepSeek 一体机等解决方案，强调国产化、开箱即用及数据安全特性。

• 典型案例包括瑞金医院病理诊断、东莞制造业大模型中心等，展示大模型在医疗、工业领域的价值。

6. 未来趋势

• 多模态融合、小模型轻量化、端侧部署及生成式 AI 与具身智能结合是发展方向，推动企业智能化升级。