政务与公共服务
政务领域政策文件繁多、咨询服务量大，且对数据安全与本地化管理有严格要求。
面临挑战
- 数据须在本地存储与处理
- 须满足网络安全等级保护等要求
- 内部文件分散，检索效率较低
FDE 驻场工程服务
Forward Deployed Engineering
大模型应用落地的主要障碍，往往不在模型本身，而在于技术与业务之间的距离。润泽千川 FDE 团队由算法、工程与解决方案人员组成，深入客户现场，与业务部门协同工作，将大模型能力转化为可上线、可运营的业务系统。
驻场共创
工程团队进驻客户现场，深入了解业务流程与数据现状，与业务人员共同界定问题与目标。
端到端交付
覆盖需求梳理、数据治理、模型选型与微调、系统开发及部署上线全流程，交付可直接投入使用的业务系统。
持续迭代
系统上线后持续跟踪运行效果，依据业务反馈迭代模型与功能，确保系统长期有效。
能力转移
通过文档交付、专项培训与联合开发，帮助客户团队掌握系统运维与扩展能力。
FDE 与传统项目交付的区别
FDE vs. Traditional Delivery
| 对比维度 | 传统项目交付 | FDE 驻场工程服务 |
|---|---|---|
| 需求获取 | 以需求文档为准，前期一次性确定 | 驻场观察业务流程，在实践中持续校准 |
| 团队协作 | 远程开发，阶段性沟通 | 工程人员深入一线，与业务团队日常协同 |
| 交付内容 | 交付软件或模型 | 交付可运行、可衡量的业务成果 |
| 迭代方式 | 按版本周期变更，响应较慢 | 依据业务反馈快速迭代 |
| 数据安全 | 数据常需导出至供应商环境 | 在客户现场及内网环境中实施，数据不出域 |
适用场景
When to Choose FDE
- 大模型需要嵌入核心业务流程，而非作为独立工具使用
- 数据分散于多个系统，需先行梳理与治理
- 对数据安全要求较高，须在客户现场或内网实施
- 单位内部缺乏专职的人工智能团队
实施路径
Engagement Path
- 现场调研驻场了解业务流程、数据现状与关键诉求
- 方案共创与业务部门共同确定目标场景与评估标准
- 开发部署完成数据治理、模型定制与系统集成
- 运营迭代上线后持续优化，并完成能力转移
行业解决方案
Solutions by Industry
高校与科研院所
科研经费按项目周期管理，算力需求呈现明显的阶段性特征。
面临挑战
- 校内算力资源紧张，排队时间较长
- 自购设备周期长、利用率偏低
- 科研环境配置耗费大量时间
生物医药
药物早期研发计算量大，研发数据具有高度敏感性。
面临挑战
- 分子对接与模拟计算耗时较长
- 研发数据不宜存放于公有云
- 计算团队与实验团队协同效率不高
新材料与新能源
候选材料数量庞大，实验验证成本较高。
面临挑战
- 候选空间大，单纯依赖实验效率较低
- 第一性原理计算资源消耗大
- 缺乏具备计算经验的工程人员
制造与企业
企业积累了大量业务数据与技术文档，亟需切实可行的智能化应用路径。
面临挑战
- 技术文档与工艺规范检索困难
- 大模型应用场景尚不明确
- 缺乏专业的人工智能团队
定制行业解决方案
如您所在的行业或场景未在上述范围内，欢迎与我们联系，共同探讨适用方案。