近日，備受矚目的2025世界人工智能大會(huì)（WAIC）在上海盛大開(kāi)幕。作為全球人工智能產(chǎn)業(yè)的頂級(jí)盛會(huì)，本屆大會(huì)匯聚全球頂尖科研機(jī)構(gòu)、領(lǐng)軍企業(yè)及專家學(xué)者，共探AI前沿思想與技術(shù)突破，共襄產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新成果。大會(huì)期間，中國(guó)電信以“開(kāi)源聚力 智啟未來(lái)”為題舉辦網(wǎng)絡(luò)大模型開(kāi)發(fā)者大會(huì)，浩鯨科技(中國(guó)) CTO 鐘健松受邀出席并發(fā)表主題演講，分享了網(wǎng)絡(luò)大模型的工程化落地思考與實(shí)踐。

鐘健松在演講中指出，網(wǎng)絡(luò)大模型從基礎(chǔ)能力到生產(chǎn)系統(tǒng)的落地，并非簡(jiǎn)單的“最后一公里”，需要構(gòu)建完備的工程化體系作為支撐，包括模型優(yōu)化、架構(gòu)、提示詞、應(yīng)用構(gòu)建等系統(tǒng)類工程能力，也涵蓋數(shù)據(jù)、評(píng)估、安全等支撐類工程能力。通過(guò)全鏈路的工程化手段，才能充分激發(fā)大模型能力，構(gòu)建高效的智能應(yīng)用。

他進(jìn)一步分析道，在大模型落地過(guò)程中，智能應(yīng)用表現(xiàn)不佳往往源于大模型的結(jié)果輸出問(wèn)題，其核心原因一是源于底層模型本身存在不足，二是缺乏恰當(dāng)?shù)奶崾驹~或上下文支撐輸出結(jié)果。

隨著技術(shù)演進(jìn)，大模型能力已能滿足多數(shù)場(chǎng)景需求，問(wèn)題更多在于與大模型的“溝通”。在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，面對(duì)復(fù)雜的任務(wù)處理述求，需要從多個(gè)來(lái)源獲取動(dòng)態(tài)內(nèi)容，并基于動(dòng)態(tài)邏輯進(jìn)行整合，再以正確的格式傳遞給大模型。這就需要利用上下文工程來(lái)構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。

鐘健松表示，根據(jù)上述經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，浩鯨科技在電信家寬裝維、資源管理場(chǎng)景實(shí)踐中取得顯著成果。

在傳統(tǒng)家寬支撐領(lǐng)域，往往存在架構(gòu)復(fù)雜、一線裝維效率低、后端調(diào)度人員冗余、業(yè)務(wù)加載周期長(zhǎng)等諸多痛點(diǎn)。基于此，浩鯨科技創(chuàng)新采用多智能體協(xié)同架構(gòu)，將多個(gè)系統(tǒng)模塊聚合重構(gòu)為一套“家寬超級(jí)大腦”，并創(chuàng)新設(shè)計(jì)社區(qū)聚合模式，在裝機(jī)維護(hù)整治等不同的場(chǎng)景下，各智能體（比如診斷智能體、設(shè)計(jì)智能體、驗(yàn)收智能體、回訪智能體）可結(jié)合上下文工程，既能遵循工作流的編排調(diào)度，又能基于場(chǎng)景變化自主協(xié)同串接。同時(shí)，各智能體共享一個(gè)全局的分布式記憶庫(kù)，沉淀客戶行為、裝維技能、網(wǎng)絡(luò)故障等長(zhǎng)短期記憶，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化，使智能體從單點(diǎn)工具升級(jí)為持續(xù)學(xué)習(xí)、跨流程協(xié)同的領(lǐng)域?qū)＜摇?/span>

在某省具體實(shí)踐中，通過(guò)“家寬超級(jí)大腦”實(shí)現(xiàn)一線裝維人員交互步驟縮減至 20 步以內(nèi)，裝機(jī)/修障時(shí)長(zhǎng)縮短 30%，后端人工派單減少 50%，新需求上線周期壓縮至1天內(nèi)，有效達(dá)成極速智裝、極簡(jiǎn)智維、極優(yōu)整治的效果。

在資源域，浩鯨科技結(jié)合網(wǎng)絡(luò)大模型圍繞資源全生命周期，從規(guī)劃設(shè)計(jì)、查勘、清查、割接、工程驗(yàn)收等多方面打造了多個(gè)智能體，較大程度改變了資源管理繁重、遲緩、專業(yè)門檻高的局面，重塑了更輕、更快、更靈的新模式。

以工程驗(yàn)收智能體為例，利用視覺(jué)大模型自動(dòng)完成圖紙識(shí)別、參數(shù)計(jì)算、數(shù)據(jù)錄入等環(huán)節(jié)，將單張圖紙?zhí)幚頃r(shí)間從 1 小時(shí)降至 10 分鐘、提升效率80%；資源查勘智能體實(shí)現(xiàn)查勘方案智能生成，資源入網(wǎng)智能體實(shí)現(xiàn)多模態(tài)智能入網(wǎng)，資源割接智能體通過(guò)歸并方案優(yōu)化，顯著提升分光器割接效率。

鐘健松表示，基于多智能體可進(jìn)一步演進(jìn)構(gòu)建完整數(shù)字員工體系。該體系以企業(yè)全場(chǎng)景流程梳理為基礎(chǔ)，覆蓋規(guī)劃、創(chuàng)建、協(xié)同、成長(zhǎng)、運(yùn)營(yíng)五大維度。通過(guò)模型能力供給、低代碼開(kāi)發(fā)、Workflow 編排等工具鏈，結(jié)合樣板數(shù)字員工的個(gè)性化知識(shí)灌入，數(shù)字員工可實(shí)現(xiàn)“零代碼”響應(yīng)新需求，成為具備自主學(xué)習(xí)、自主成長(zhǎng)、跨流程協(xié)同的領(lǐng)域?qū)＜遥鸩綄?shí)現(xiàn)從個(gè)體智能到群體智能的持續(xù)迭代和效能躍升，并最終形成AI原生的可持續(xù)運(yùn)營(yíng)能力

大會(huì)最后，浩鯨科技與中國(guó)電信及生態(tài)伙伴共同見(jiàn)證“啟明杯·AI挑戰(zhàn)賽”啟動(dòng)儀式。作為賽事聯(lián)合發(fā)起方之一，浩鯨科技始終將數(shù)字人才培養(yǎng)置于重要位置，期待以賽事為紐帶，與全球開(kāi)發(fā)者深度聯(lián)動(dòng)、協(xié)同共創(chuàng)，共促網(wǎng)絡(luò)大模型技術(shù)落地與產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

當(dāng)前，正處于智能體應(yīng)用的爆發(fā)期，技術(shù)迭代與場(chǎng)景落地的深度融合催生著無(wú)限可能。未來(lái)，浩鯨科技將持續(xù)深化大模型工程化實(shí)踐，與中國(guó)電信等伙伴共同推動(dòng) AI 技術(shù)在千行百業(yè)的深度滲透，以工程化能力筑牢產(chǎn)業(yè)智能化基石，共創(chuàng) “智啟未來(lái)” 的全新格局。