2025年基于大模型本地化部署的数智化转型暨装备研制、装配典型场景现场对标交流会

为贯彻国资委、科工局、装发等部门关于推进数智化工作意见，交流部分军工单位通过大模型本地化部署在数据、知识管理体系建设和在辅助编程、方案推送、智能判读等场景应用领域取得的阶段性经验，并通过现场对标学习军工单位典型柔性制造、装配解决方案，研讨相关技术与业务场景深度结合应用的路径，定于 2025 年 6 月 18 日至 20 日在成都组织召开基于大模型本地化部署的数智化转型暨装备研制、装配典型场景现场对标交流会。

会议主要内容

（一）政策解读及趋势分析

中央、国资委、科工局、装发《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》、深化中央企业“AI+”专项行动及数字化转型指导意见等政策解读；高端制造领域大模型本地化部署、应用现状和发展趋势。

（二）大模型场景应用及本地化部署实施路径

军工企业大模型本地化部署的规划、实施方案、数据和知识体系建设路径及典型案例交流；大模型在研发设计、试验验证、柔性制造、服务保障等业务场景应用经验交流；

大模型在运营、供应链、内控合规风险等管理场景应用经验交流。

（三）现场对标交流

1. 赴 2 家军工单位现场参观数字化柔性制造、装配单元及产线，军工单位柔性制造、装配单元及产线规划设计，典型案例剖析；系统研制部署，计划管理、设备刀具管理、基于数据的分析预测应用；

2. 大模型赋能下机加、装配数据的深度应用场景；

（四）互动答疑

邀请专家和军工企业代表围绕如何结合企业实际需求推进数智化转型，柔性制造、装配产线建设，大模型本地化部署等工作互动交流。

以下内容为GPT视角对基于大模型本地化部署的数智化转型暨装备研制、装配典型场景现场对标交流会相关领域的研究解读，仅供参考：

基于大模型本地化部署的数智化转型研究现状

一、研究背景与意义

在数字化浪潮下，企业数智化转型成为提升竞争力、实现可持续发展的关键。大模型（如GPT系列、文心一言等）凭借其强大的语言理解、生成和推理能力，在众多领域展现出巨大潜力。然而，直接使用云端大模型服务存在数据安全、隐私保护、网络依赖等问题。因此，大模型本地化部署成为企业数智化转型中的重要研究方向，既能满足企业对数据安全和控制的需求，又能保障业务的稳定性和响应速度。

二、研究现状（一）技术研究进展

模型压缩与优化

知识蒸馏：通过让小模型学习大模型的“知识”，将大模型的性能迁移到小模型上，从而减少模型参数量和计算资源需求。例如，将一个拥有千亿参数的大模型通过知识蒸馏技术压缩成百亿参数的模型，在保持一定性能的前提下，更适合本地化部署。

量化技术：将模型中的浮点数参数转换为低精度的定点数，如从32位浮点数转换为8位整数，降低模型的存储和计算开销。这种方法在不影响模型性能太多的情况下，显著减少了模型的体积和计算资源占用。

剪枝技术：去除模型中不重要的神经元或连接，减少模型的冗余参数。例如，对神经网络模型进行剪枝，去除那些对输出结果影响较小的权重，使模型更加精简高效。

硬件适配与优化

专用硬件研发：针对大模型本地化部署的需求，一些企业开始研发专用的硬件加速器，如GPU、TPU（张量处理单元）等。这些硬件能够高效地执行大模型的计算任务，提高部署效率。例如，英伟达的A100 GPU具有强大的并行计算能力，能够加速大模型的推理过程。

硬件-软件协同优化：通过优化硬件架构和软件算法，实现硬件和软件的高效协同工作。例如，针对特定的硬件平台，对大模型的计算图进行优化，减少数据传输和计算延迟。

分布式部署与并行计算

数据并行：将数据分割成多个部分，分别在不同的计算节点上进行模型训练或推理，然后将结果进行聚合。这种方法可以充分利用多个计算节点的计算资源，提高处理大规模数据的能力。例如，在训练一个大模型时，将数据集分成多个批次，分配到不同的GPU上进行并行训练。

模型并行：将大模型拆分成多个部分，分配到不同的计算节点上进行计算。这种方法适用于模型规模非常大的情况，能够解决单个计算节点内存不足的问题。例如，将一个超大规模的语言模型拆分成多个子模型，在不同的服务器上并行运行。

（二）应用研究进展

金融行业

风险评估与管理：本地化部署的大模型可以对企业内部的交易数据、客户信息等进行分析，实时评估金融风险。例如，银行可以利用本地化大模型对贷款申请进行风险评估，提高审批效率和准确性。

智能客服：通过大模型实现智能客服系统，能够快速响应客户的咨询和问题，提供个性化的服务。本地化部署可以保障客户数据的安全，避免敏感信息泄露。

医疗行业

疾病诊断与辅助决策：大模型可以对医学影像、病历等数据进行分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。本地化部署可以确保医疗数据的隐私和安全，符合医疗行业的合规要求。

药物研发：利用大模型预测药物的活性、毒性和药代动力学性质，加速药物研发过程。本地化部署可以保护企业的研发数据，防止知识产权泄露。

制造业

生产优化与质量控制：通过对生产过程中的传感器数据、设备状态数据等进行分析，大模型可以实现生产过程的优化和质量控制。例如，预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间。

供应链管理：大模型可以对供应链中的物流、库存等数据进行分析，优化供应链的运作效率。本地化部署可以保障企业供应链数据的安全，避免商业机密泄露。

（三）面临的挑战

技术挑战

模型性能与资源消耗的平衡：虽然模型压缩和优化技术可以减少模型的资源需求，但可能会在一定程度上影响模型的性能。如何在保证模型性能的前提下，进一步降低资源消耗是一个难题。

硬件成本与兼容性：专用硬件的研发和采购成本较高，而且不同硬件平台之间的兼容性也是一个问题。企业需要根据自身的需求和预算选择合适的硬件解决方案。

数据挑战

数据质量与标注：大模型的训练需要大量高质量的数据，而且数据的标注工作也需要耗费大量的人力和时间。企业需要建立完善的数据管理体系，确保数据的质量和标注的准确性。

数据安全与隐私保护：本地化部署虽然可以提高数据的安全性，但在数据采集、存储和使用过程中仍然存在数据泄露的风险。企业需要采取有效的数据安全措施，如加密、访问控制等，保护数据的安全和隐私。

人才挑战

专业人才的缺乏：大模型本地化部署需要既懂人工智能技术又懂企业业务的复合型人才。目前，这类人才相对匮乏，企业需要加强人才培养和引进。

团队协作与沟通：大模型本地化部署项目涉及多个部门和专业领域，需要团队成员之间进行良好的协作和沟通。然而，由于不同部门和专业背景的差异，团队协作和沟通可能会面临一些困难。

三、未来发展趋势

技术融合与创新

大模型与物联网、区块链等技术的融合：将大模型与物联网技术结合，实现对物理世界的实时感知和智能决策；与区块链技术结合，保障数据的安全和可信。例如，在智能城市建设中，通过物联网设备采集城市运行数据，利用大模型进行分析和决策，同时利用区块链技术确保数据的安全和不可篡改。

新型算法和架构的研发：不断探索新的算法和架构，提高大模型的性能和效率。例如，研发更加高效的神经网络架构，减少模型的计算复杂度和参数数量。

行业应用深化与拓展

更多行业的数智化转型：大模型本地化部署将在更多行业得到应用，如教育、能源、农业等，推动这些行业的数智化转型。例如，在教育行业，利用大模型实现个性化教学和智能辅导。

应用场景的细分和专业化：随着大模型技术的不断发展，应用场景将更加细分和专业化。例如，在医疗行业，针对不同的疾病领域开发专门的大模型应用。

标准化与规范化发展

技术标准的制定：为了促进大模型本地化部署的健康发展，需要制定相关的技术标准，规范模型的研发、部署和应用。例如，制定模型的性能评估标准、数据安全标准等。

行业规范的建立：不同行业需要建立适合自身特点的大模型本地化部署规范，确保技术的应用符合行业的要求和监管政策。例如，金融行业需要建立严格的数据安全和隐私保护规范。

基于大模型本地化部署的数智化转型研究可以应用在哪些行业或产业领域

金融行业

风险评估与管理

原理：大模型可对海量金融数据，如客户信用记录、交易流水、市场行情等进行分析，挖掘潜在风险因素。本地化部署能确保数据在内部安全环境中处理，防止敏感信息泄露。

案例：银行在审批贷款时，利用本地化大模型快速分析借款人的财务状况、信用历史等，精准评估违约风险，提高审批效率和准确性。

智能投顾

原理：依据客户的风险承受能力、投资目标等信息，结合市场动态和金融产品数据，大模型可为客户提供个性化的投资建议。本地化部署可保障客户资产信息和投资策略的保密性。

案例：证券公司通过本地化大模型，为不同客户制定专属的投资组合，实时调整投资策略，提升客户满意度和资产收益。

反欺诈检测

原理：大模型能够实时监测金融交易行为，识别异常模式和潜在欺诈行为。本地化部署可快速响应和处理本地交易数据，降低欺诈风险。

案例：支付平台利用本地化大模型对交易数据进行实时分析，及时发现并阻止异常交易，保护用户资金安全。

医疗行业

疾病诊断与辅助决策

原理：大模型可对医学影像（如X光、CT、MRI等）、病历、检验报告等多源数据进行分析，辅助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。本地化部署能满足医疗数据隐私和合规要求。

案例：医院利用本地化大模型对肺部CT影像进行分析，快速检测出早期肺癌病灶，提高诊断效率和准确性。

药物研发

原理：通过分析大量的生物医学数据，如基因序列、蛋白质结构、药物临床试验数据等，大模型可预测药物的活性、毒性和药代动力学性质，加速药物研发进程。本地化部署可保护企业的研发数据和知识产权。

案例：制药企业利用本地化大模型筛选潜在的药物靶点和化合物，缩短药物研发周期，降低研发成本。

医疗质量管理

原理：大模型可对医疗过程中的各种数据进行分析，如手术记录、护理记录、患者反馈等，评估医疗质量，发现潜在问题并提出改进建议。本地化部署有助于医院对医疗质量进行自主管理和优化。

案例：医院通过本地化大模型分析手术并发症数据，找出手术过程中的风险因素，制定针对性的改进措施，提高手术安全性。

制造业

生产过程优化

原理：大模型可对生产设备传感器数据、工艺参数、生产计划等信息进行分析，预测设备故障、优化生产流程、提高生产效率。本地化部署可实现数据的实时处理和决策，减少对外部网络的依赖。

案例：汽车制造企业利用本地化大模型对生产线上的设备状态进行实时监测，提前预测设备故障，安排维护计划，减少停机时间，提高生产效率。

质量控制

原理：通过对产品检测数据、生产过程数据等进行分析，大模型可及时发现产品质量问题，追溯问题根源，实现质量问题的精准定位和解决。本地化部署可保障企业生产数据的安全和保密。

案例：电子制造企业利用本地化大模型对产品进行质量检测，快速识别出不良品，并分析生产过程中的问题环节，采取措施提高产品质量。

供应链管理

原理：大模型可对供应链中的物流、库存、供应商等数据进行分析，预测市场需求、优化库存水平、提高供应链的灵活性和响应速度。本地化部署有助于企业自主掌控供应链数据，保障供应链的安全稳定。

案例：零售企业利用本地化大模型分析销售数据和库存数据，实现精准的库存补货，减少库存积压和缺货现象，提高供应链效率。

零售行业

精准营销

原理：大模型可对消费者的购买历史、浏览行为、社交媒体数据等进行分析，构建消费者画像，实现个性化的商品推荐和营销活动策划。本地化部署可保护消费者隐私数据，同时提高营销决策的实时性。

案例：电商平台利用本地化大模型为用户推荐符合其兴趣和需求的商品，提高用户购买转化率和客户忠诚度。

库存管理

原理：通过对销售数据、市场趋势、季节因素等进行分析，大模型可预测商品需求，优化库存配置，降低库存成本。本地化部署可实现库存数据的实时监控和动态调整。

案例：超市利用本地化大模型预测各类商品的销售情况，合理安排进货量和库存位置，减少库存损耗和缺货现象。

客户服务优化

原理：大模型可实现智能客服系统，快速响应客户的咨询和投诉，提供个性化的解决方案。本地化部署可保障客户数据的安全，提高客户服务的效率和质量。

案例：企业通过本地化大模型搭建智能客服平台，7×24小时为客户提供服务，及时解决客户问题，提升客户满意度。

教育行业

个性化学习

原理：大模型可分析学生的学习行为、知识掌握程度、学习进度等数据，为学生制定个性化的学习计划和学习资源推荐。本地化部署可保护学生的隐私数据，同时满足学校对教学数据的自主管理需求。

案例：在线教育平台利用本地化大模型为学生提供个性化的学习路径规划，根据学生的学习情况实时调整教学内容和难度。

智能教学辅助

原理：教师可利用大模型进行教案设计、作业批改、考试测评等教学辅助工作，提高教学效率和质量。本地化部署可保障教学数据的安全和可控。

案例：学校利用本地化大模型自动批改学生的作文，并提供详细的批改建议和评价，减轻教师的工作负担。

教育管理与决策

原理：大模型可对学校的教育教学数据、学生成绩数据、师资数据等进行分析，为学校的管理和决策提供数据支持。本地化部署有助于学校自主掌控教育数据，保障教育管理的科学性和有效性。

案例：教育部门利用本地化大模型分析区域内的教育数据，评估教育质量，制定教育政策和发展规划。

基于大模型本地化部署的数智化转型领域有哪些知名研究机构或企业品牌

知名研究机构高校及科研院所

清华大学

研究实力：清华大学在人工智能领域具有深厚的研究积淀，在大模型本地化部署相关技术，如模型压缩、分布式计算等方面开展了一系列前沿研究。其计算机科学与技术系等院系汇聚了众多顶尖学者，承担了多项国家级科研项目。

研究成果：发表了大量高水平学术论文，在模型轻量化技术上取得了创新成果，例如提出的新型神经网络剪枝算法，有效减少了模型参数量，同时保持了较高的性能，为本地化部署提供了技术支持。

北京大学

研究实力：北京大学信息科学技术学院等在人工智能和大模型研究方面实力强劲。学校注重跨学科研究，将计算机科学、数学、统计学等多学科知识融合应用于大模型研究中。

研究成果：在大模型的语义理解和知识推理方面有深入研究，相关成果有助于提升本地化部署大模型在复杂业务场景中的应用能力。例如，其研发的基于大模型的知识图谱构建方法，能够更好地整合和利用本地数据中的知识。

中国科学院自动化研究所

研究实力：作为国内顶尖的科研机构，在人工智能领域处于领先地位。拥有先进的实验设备和丰富的科研资源，专注于大模型的基础理论和应用技术研究。

研究成果：在大模型的强化学习与自适应技术方面取得重要突破，开发的大模型自适应部署框架能够根据不同的硬件环境和业务需求，自动调整模型参数和计算策略，提高本地化部署的效率和性能。

专业研究机构

中国信息通信研究院

研究实力：在信息通信领域具有权威性和专业性，开展了大模型本地化部署相关的标准制定、技术评估和研究工作。与众多企业和科研机构保持密切合作，对行业发展趋势有深入的了解。

研究成果：发布了一系列关于大模型本地化部署的技术白皮书和行业报告，为企业的数智化转型提供了参考和指导。例如，其制定的《大模型本地化部署技术要求与测试方法》标准，规范了本地化部署的技术指标和测试流程。

之江实验室

研究实力：聚焦智能计算、人工智能等前沿领域，汇聚了国内外优秀科研人才。实验室拥有强大的科研基础设施，致力于大模型的创新研究和应用示范。

研究成果：在大模型的边缘计算与本地化融合方面开展了深入研究，提出了一种基于边缘智能的大模型本地化部署方案，将大模型的部分计算任务卸载到边缘设备上，降低了对中心服务器的依赖，提高了系统的响应速度和可靠性。

企业品牌科技巨头

百度

技术实力：百度在人工智能领域布局多年，拥有自主研发的大模型文心一言。在大模型本地化部署方面，百度提供了完整的解决方案，包括模型压缩、硬件适配、分布式训练等技术。

应用案例：百度飞桨平台为企业提供了大模型本地化部署的工具和框架，支持在多种硬件平台上进行部署。例如，在金融行业，帮助银行实现了智能客服系统的本地化部署，提高了客户服务的效率和质量。

阿里巴巴

技术实力：阿里巴巴达摩院在大模型研究方面投入巨大，研发了通义千问等大模型。针对本地化部署需求，阿里巴巴提供了云原生的大模型部署方案，支持弹性扩展和高效运维。

应用案例：在制造业领域，阿里巴巴利用本地化部署的大模型为企业提供生产优化和质量控制解决方案。例如，帮助汽车制造企业实现了生产设备的故障预测和智能维护，降低了生产成本。

腾讯

技术实力：腾讯在人工智能和云计算领域具有强大的技术实力，其混元大模型在多个领域表现出色。腾讯云提供了大模型本地化部署的服务，支持企业将大模型部署到私有云或本地数据中心。

应用案例：在医疗行业，腾讯与医院合作，将大模型本地化部署在医院的服务器上，用于疾病诊断和辅助决策。例如，辅助医生快速准确地分析医学影像，提高诊断效率。

初创企业

第四范式

技术实力：专注于企业级人工智能解决方案，在大模型本地化部署方面有独特的技术优势。其自主研发的大模型平台支持一键式部署和自动化调优，降低了企业部署大模型的门槛。

应用案例：在零售行业，第四范式为多家企业提供了基于大模型本地化部署的精准营销解决方案。例如，帮助零售企业分析消费者行为数据，实现个性化的商品推荐，提高了销售额。

深言科技

技术实力：作为一家专注于自然语言处理技术的初创企业，深言科技在大模型研发和本地化部署方面积累了丰富的经验。其大模型产品具有高效、精准的特点，能够满足企业不同场景的需求。

应用案例：在教育行业，深言科技的大模型本地化部署方案为学校和培训机构提供了智能教学辅助工具。例如，自动批改作业、生成个性化的学习报告等，提升了教学效率和质量。

基于大模型本地化部署的数智化转型领域有哪些招聘岗位或就业机会

技术研发类

大模型算法工程师

岗位职责：负责大模型的算法研发、优化与改进，针对本地化部署需求进行模型压缩、量化、剪枝等操作，以提升模型在本地硬件上的运行效率和性能；参与大模型的架构设计与创新，探索新的算法和技术，解决本地化部署过程中的技术难题。

技能要求：精通深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），熟悉常见的大模型架构（如Transformer、BERT等）；掌握模型压缩和优化技术，有相关项目经验者优先；具备良好的数学基础和编程能力。

分布式计算工程师

岗位职责：设计和实现大模型本地化部署的分布式计算架构，确保模型能够在多台服务器或设备上高效并行运行；优化分布式计算系统的性能，解决数据传输、负载均衡等问题，提高系统的稳定性和可扩展性。

技能要求：熟悉分布式计算框架（如Spark、Hadoop等），了解分布式系统的原理和设计模式；掌握网络编程和多线程编程技术，能够进行分布式系统的开发和调试；有大规模数据处理和分布式计算项目经验者优先。

硬件适配工程师

岗位职责：将大模型适配到不同的本地硬件平台上，如GPU、TPU、FPGA等，优化模型在硬件上的运行效率；与硬件厂商合作，参与硬件选型和评估，为硬件的设计和优化提供建议。

技能要求：熟悉主流硬件平台的架构和编程接口，如CUDA、OpenCL等；掌握硬件加速技术，能够对模型进行硬件相关的优化；有硬件与软件协同开发经验者优先。

应用落地类

行业解决方案架构师

岗位职责：深入了解不同行业（如金融、医疗、制造等）的业务需求和痛点，结合大模型本地化部署技术，设计针对性的行业解决方案；与客户沟通，了解客户需求，提供技术咨询和方案讲解，推动项目的落地实施。

技能要求：具备丰富的行业知识和业务经验，熟悉相关行业的业务流程和数据特点；掌握大模型技术和本地化部署方案，能够进行解决方案的设计和规划；具备良好的沟通能力和项目协调能力。

大模型应用开发工程师

岗位职责：基于本地化部署的大模型，开发各类行业应用，如智能客服、智能风控、智能质检等；与算法工程师和解决方案架构师合作，将大模型的能力集成到应用系统中，实现应用的快速开发和迭代。

技能要求：熟练掌握至少一种编程语言（如Python、Java等），熟悉Web开发框架（如Django、Flask等）；了解大模型的应用场景和开发流程，有相关项目开发经验者优先；具备良好的问题解决能力和团队协作精神。

运维管理类

大模型运维工程师

岗位职责：负责大模型本地化部署系统的日常运维工作，包括服务器的监控、故障排查与修复、性能优化等；制定和执行运维流程和规范，确保系统的稳定运行和数据安全。

技能要求：熟悉Linux操作系统和常见的服务器管理工具，如Docker、Kubernetes等；掌握网络知识和安全技术，能够进行系统的安全防护和漏洞修复；具备良好的问题应急处理能力和文档编写能力。

数据安全工程师

岗位职责：保障大模型本地化部署过程中数据的安全和隐私，制定和实施数据安全策略和措施；对数据进行加密、脱敏处理，防止数据泄露和滥用；定期进行安全审计和风险评估，及时发现和解决安全隐患。

技能要求：熟悉数据安全相关的法律法规和标准，如GDPR、网络安全法等；掌握数据加密、访问控制、安全审计等技术手段；有数据安全项目经验者优先。

产品与项目管理类

大模型产品经理

岗位职责：负责大模型本地化部署相关产品的规划、设计和推广；深入了解市场需求和用户反馈，制定产品路线图和发展策略；与研发、销售、市场等部门合作，推动产品的研发和上市。

技能要求：具备敏锐的市场洞察力和产品规划能力，熟悉人工智能产品的发展趋势；掌握产品管理的方法和流程，能够进行产品的需求分析、设计和迭代；具备良好的沟通协调能力和团队管理能力。

大模型项目经理

岗位职责：负责大模型本地化部署项目的整体规划、组织、协调和控制，确保项目按时、按质量要求完成；制定项目计划和进度安排，合理分配资源，监控项目进度和质量；与客户、团队成员和相关方保持良好的沟通，及时解决项目中出现的问题。

技能要求：具备丰富的项目管理经验，熟悉项目管理的流程和方法，如PMP、敏捷开发等；掌握人工智能和大数据相关技术，能够理解项目的技术需求和难点；具备良好的沟通协调能力和问题解决能力。

数据相关类

数据标注工程师

岗位职责：对用于大模型训练的数据进行标注，如文本标注、图像标注、语音标注等，确保标注数据的准确性和质量；参与标注工具的开发和优化，提高标注效率和质量。

技能要求：具备良好的耐心和细心，能够准确理解标注规范和要求；掌握常用的标注工具和软件，如LabelImg、Prodigy等；有数据标注项目经验者优先。

数据分析师

岗位职责：对本地化部署过程中产生的数据进行分析和挖掘，为模型的优化和业务决策提供支持；建立数据指标体系和数据分析模型，监测模型的性能和业务效果；与算法工程师和业务部门合作，推动数据的合理利用和价值挖掘。

技能要求：熟练掌握数据分析工具和方法，如SQL、Python、Excel等，熟悉数据可视化技术；具备良好的逻辑思维能力和数据分析能力，能够从数据中发现问题和规律；有大数据分析项目经验者优先。