作為社交大數(shù)據(jù)領(lǐng)域領(lǐng)跑行業(yè)發(fā)展的人工智能技術(shù)公司，慧科訊業(yè)基于累積多年的AI技術(shù)實(shí)力與27年豐富客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，落地于AI驅(qū)動的知識圖譜技術(shù)提升數(shù)據(jù)價(jià)值和效率，實(shí)現(xiàn)AI在營銷中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，充分釋放商業(yè)價(jià)值。
背靠擁有100+ AI及大數(shù)據(jù)專家的Wisers AI Lab，立足于自研四大模型和三大獨(dú)有AI技術(shù)，慧科訊業(yè)自研的行業(yè)權(quán)威媒介大數(shù)據(jù)挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)在數(shù)據(jù)處理和分析的全面性、準(zhǔn)確性、時(shí)效性等方面都在業(yè)界遙遙領(lǐng)先。準(zhǔn)確率引領(lǐng)行業(yè)最高標(biāo)準(zhǔn)，可對標(biāo)DeepSeek R1 Level；性能優(yōu)勢顯著，處理每個(gè)調(diào)用平均時(shí)長僅為通用LLM的1/20。在穩(wěn)定性方面，實(shí)現(xiàn)更高并發(fā)和高性能的同時(shí)，慧科訊業(yè)已基于火山引擎和華為云上的DeepSeek，使用雙活LLM及自由蒸餾行業(yè)化模型（2+1）的模式規(guī)?；?wù)客戶，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、速度快、情感準(zhǔn)的行業(yè)化應(yīng)用，賦能客戶最大化挖掘和商用社交媒體數(shù)據(jù)價(jià)值。
AI落地遇"基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸"，面臨四大核心挑戰(zhàn)
隨著AI技術(shù)和營銷數(shù)字化進(jìn)程的深入發(fā)展，企業(yè)將海量多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化，并在具體需求落地。然而，具體產(chǎn)業(yè)場景的復(fù)雜性和專業(yè)性為AI落地設(shè)置了"基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸"，大部分生成式AI項(xiàng)目止步于原型階段。Gartner數(shù)據(jù)顯示，平均只有48%的生成式AI項(xiàng)目進(jìn)入生產(chǎn)階段，從生成式AI原型到生產(chǎn)需要8個(gè)月。
企業(yè)在AI落地時(shí)缺乏強(qiáng)大基礎(chǔ)設(shè)施支撐時(shí)往往面臨四大核心挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)處理能力不足、模型部署和運(yùn)維困境、業(yè)務(wù)沉淀資產(chǎn)管理缺失、系統(tǒng)穩(wěn)定性與擴(kuò)展性瓶頸。
數(shù)據(jù)處理能力不足：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合困難，無法打通媒體平臺的數(shù)據(jù)孤島。圖像、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理效率低下，人工標(biāo)注成本占AI項(xiàng)目總成本60%以上。此外，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導(dǎo)致模型訓(xùn)練偏差，也為后續(xù)AI應(yīng)用帶來干擾。
模型部署與運(yùn)維困境：由于模型訓(xùn)練與實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境不一致，經(jīng)常出現(xiàn)AI模型在實(shí)際部署后性能下降的情況。此外，缺乏自動化監(jiān)控機(jī)制，也可能導(dǎo)致算力資源浪費(fèi)嚴(yán)重，峰值需求時(shí)資源不足、低谷時(shí)資源閑置。
知識資產(chǎn)管理缺失：企業(yè)知識分散存儲，無法形成結(jié)構(gòu)化知識圖譜。知識更新滯后，無法支撐實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)決策。
系統(tǒng)穩(wěn)定性與擴(kuò)展性瓶頸：單云架構(gòu)存在單點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)，如618、雙十一等大促或產(chǎn)品發(fā)售期間，系統(tǒng)承壓較大，系統(tǒng)擴(kuò)容需要數(shù)周時(shí)間，無法彈性應(yīng)對業(yè)務(wù)增長。海外數(shù)據(jù)獲取問題，部分出海品牌和海外企業(yè)均有外媒數(shù)據(jù)需求，針對此部分需要考慮海外數(shù)據(jù)獲取和處理等問題。
構(gòu)建企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施四大核心模塊，應(yīng)對四大挑戰(zhàn)
為了應(yīng)對四大核心挑戰(zhàn)，在構(gòu)建企業(yè)級AI基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)需要包含四大核心模塊，由下至上覆蓋AI落地的技術(shù)要求。
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先進(jìn)云基礎(chǔ)設(shè)施層，提供架構(gòu)、算力及合規(guī)基礎(chǔ)：作為AI設(shè)施的底層，云基礎(chǔ)設(shè)施為企業(yè)數(shù)字化提供大規(guī)?？蓴U(kuò)展的算力、存力及網(wǎng)絡(luò)等資源，基于業(yè)務(wù)需求動態(tài)擴(kuò)容或縮容。同時(shí)，多區(qū)域部署能力，滿足數(shù)據(jù)本地化合規(guī)要求。
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數(shù)據(jù)處理引擎，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理合規(guī)：數(shù)據(jù)處理引擎承擔(dān)著從原始數(shù)據(jù)到智能決策的價(jià)值轉(zhuǎn)化管道角色，打通數(shù)據(jù)應(yīng)用的全鏈路，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、去重與采樣的自動化處理。同時(shí)，兼顧數(shù)據(jù)的合規(guī)與管控，如命名規(guī)則與本地存儲路徑標(biāo)準(zhǔn)化。
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AI模型管理平臺，覆蓋全生命周期運(yùn)維：AI模型管理平臺覆蓋從AI模型訓(xùn)練、部署到監(jiān)控的全生命周期治理，并實(shí)現(xiàn)模型資產(chǎn)向業(yè)務(wù)價(jià)值的持續(xù)轉(zhuǎn)化。模型監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)模型性能可視化與日志記錄，當(dāng)檢測到數(shù)據(jù)漂移時(shí)自動觸發(fā)再訓(xùn)練流程，確保模型效果穩(wěn)定性。
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業(yè)務(wù)資產(chǎn)管理系統(tǒng)，增強(qiáng)系統(tǒng)推理與應(yīng)用：圍繞以行業(yè)知識圖譜為核心的業(yè)務(wù)資產(chǎn)，精準(zhǔn)識別話題與實(shí)體關(guān)系，同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)體、觀點(diǎn)類別、屬性維度及關(guān)系等的聯(lián)合抽取，增強(qiáng)推理及應(yīng)用能力。模型實(shí)驗(yàn)平臺支持團(tuán)隊(duì)共享實(shí)驗(yàn)對比、全周期模型訓(xùn)練追蹤（實(shí)驗(yàn)狀態(tài)/超參數(shù)/指標(biāo)可視化），實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)時(shí)同步，配合可選的模型版本控制，加速迭代效率。
慧科訊業(yè)一體化AI運(yùn)維升級，助企業(yè)將”靜態(tài)數(shù)據(jù)“變?yōu)?ldquo;動態(tài)洞察”
慧科訊業(yè)一體化AI采用雙云架構(gòu)，通過火山引擎+華為云的深度協(xié)同，構(gòu)建了慧科訊業(yè)獨(dú)有的“2+1”云服務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)安全與效率平衡，系統(tǒng)可用性達(dá)99.99%。
雙云主備機(jī)制：基于DeepSeek大模型的核心服務(wù)同時(shí)部署于兩個(gè)頂級云平臺，實(shí)現(xiàn)故障自動切換；
本地化專屬部署：為金融、政務(wù)等敏感行業(yè)客戶提供本地?cái)?shù)據(jù)中心部署選項(xiàng)；
動態(tài)資源調(diào)度：根據(jù)業(yè)務(wù)峰谷自動彈性擴(kuò)容，保障社媒數(shù)據(jù)高峰期（如618、雙11）的處理能力。
慧科訊業(yè)Wisers獨(dú)有的一體化人工智能架構(gòu)通過技術(shù)閉環(huán)，可將多模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)略性、可操作的商業(yè)洞察。在大語言模型時(shí)代運(yùn)維升級，將”靜態(tài)數(shù)據(jù)“變?yōu)?ldquo;動態(tài)洞察”的實(shí)戰(zhàn)落地方案，幫助企業(yè)理解并拆解復(fù)雜的商業(yè)分析需求，在速度、深度與可信度上重構(gòu)商業(yè)洞察的生成邏輯。
慧科訊業(yè)AI模型管理平臺采用“ MLOps+LLMOps”雙引擎模式，從全流程工程化與大模型增強(qiáng)兩個(gè)維度升級，結(jié)合獨(dú)有的微模型群+LLM混合AI架構(gòu)，全面解決企業(yè)模型部署與運(yùn)維難題。
Wisers MLOps（機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維）全流程AI模型工程化體系，構(gòu)建"訓(xùn)練-部署-監(jiān)控-優(yōu)化"閉環(huán)：
混合模型架構(gòu)：微型模型群負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)推理，大模型提供戰(zhàn)略指導(dǎo)；
自動化流水線：從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型發(fā)布的全流程CI/CD；
多模態(tài)模型管理：支持NLP、CV及跨模態(tài)模型統(tǒng)一調(diào)度；
模型效果監(jiān)控：性能衰減預(yù)警與自動重訓(xùn)練觸發(fā)機(jī)制。
同時(shí)，針對大語言模型的特性，慧科訊業(yè)構(gòu)建了增強(qiáng)版LLMOps（大語言模型運(yùn)維） 體系，在傳統(tǒng)MLOps基礎(chǔ)上新增五大關(guān)鍵能力：
提示工程管理：建立提示模板庫與版本控制，支持A/B測試與效果追蹤，解決提示詞碎片化問題；
向量數(shù)據(jù)庫集成：深度整合向量存儲引擎，實(shí)現(xiàn)企業(yè)知識庫的高效檢索與上下文注入，響應(yīng)延遲降低60%；
模型微調(diào)流水線：支持低代碼微調(diào)與增量訓(xùn)練，客戶專屬領(lǐng)域模型訓(xùn)練周期從2周壓縮至3天；
多模態(tài)輸入處理：擴(kuò)展傳統(tǒng)MLOps的數(shù)據(jù)處理能力，支持文本、圖像、音頻的統(tǒng)一接入與轉(zhuǎn)換；
生成質(zhì)量監(jiān)控：實(shí)時(shí)檢測模型輸出的事實(shí)一致性、偏見風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)性，確保企業(yè)級應(yīng)用安全。
慧科訊業(yè)獨(dú)創(chuàng)的"微型模型群+大模型指導(dǎo)"混合式AI架構(gòu)，內(nèi)置全流程MLOps體系確保模型持續(xù)進(jìn)化。MLOps體系實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到部署的全生命周期管理，對應(yīng)行業(yè)成熟度的三個(gè)階段。基礎(chǔ)自動化階段，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練與評估的自動化流程，解決人工操作效率低的問題。持續(xù)訓(xùn)練階段，建立實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道，模型可根據(jù)新數(shù)據(jù)自動觸發(fā)再訓(xùn)練。全流程智能化階段，結(jié)合LLMOps實(shí)現(xiàn)大模型特有的提示工程管理、向量數(shù)據(jù)庫集成和多模態(tài)輸入處理。
此外，在MLOps之上的DAE深度融合，通過DAE（數(shù)據(jù)增強(qiáng)引擎）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到商業(yè)洞察的全流程自動化處理，將靜態(tài)數(shù)據(jù)升級為生生不息的動態(tài)洞察引擎。
DAE作為數(shù)據(jù)處理核心引擎，提供四大關(guān)鍵能力：
1. 多維度數(shù)據(jù)清洗：智能識別并處理廢文，通過ETL擴(kuò)展條件實(shí)現(xiàn)自動化過濾；
2. 標(biāo)準(zhǔn)化處理：統(tǒng)一1200+媒體平臺數(shù)據(jù)格式，按媒體類型和媒體ID、媒體等級等標(biāo)準(zhǔn)化字段，支持微博、微信、抖音等30+平臺類型自適應(yīng)調(diào)取不同模型；
3. 智能打標(biāo)系統(tǒng)：結(jié)合KG實(shí)現(xiàn)主體維度標(biāo)簽自動化打標(biāo)，支持復(fù)雜規(guī)則配置，替代傳統(tǒng)人工改標(biāo)模式；
4. 多客戶定制化：為不同行業(yè)客戶提供專屬數(shù)據(jù)處理模板，包含媒體分類整理、互動量計(jì)算、區(qū)域劃分等個(gè)性化功能。
當(dāng)您的企業(yè)面臨以下挑戰(zhàn)時(shí)，正是啟用慧科訊業(yè)產(chǎn)品為您的品牌賦能的最佳時(shí)機(jī)：
現(xiàn)有系統(tǒng)無法支撐全渠道數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)分析；
AI模型部署因算力波動導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)定；
數(shù)據(jù)處理團(tuán)隊(duì)重復(fù)勞動，缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化方案。
慧科訊業(yè)公眾號
慧科訊業(yè)視頻號
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