大模型技术的快速发展，正深刻改变着人工智能的研发与应用模式。作为"软硬协同、开箱即用"的智能化基础设施，大模型一体机通过整合计算硬件、部署平台和预置模型，重构了传统AI部署方式，成为推动AI普惠化和行业落地的重要载体。从政务云到智能制造，从教育科研到智能家居，大模型一体机正在各领域展现出强大的赋能价值。

在科技赋能各行业数字化转型的背景下，智能客户服务领域也迎来了业态创新。根据《信息技术服务 智能客户服务》国家标准要求，现代客户联络中心正朝着系统化、智能化方向发展，需要构建先进、灵活、可靠且易于扩展的技术体系。以客户联络中心中台能力建设为核心，融合多元化运营和多模态交互技术，形成了"信息技术服务 智能客户服务"新业态。这种新业态以客户体验为中心，通过整合组织能力，向前端输出服务能力、替代能力和经营能力，推动传统客户联络中心的转型升级。

最佳实践：华为

华为在呼叫中心领域的实践和投资，聚焦于效能提升、用户体验优化以及营销服一体化的降本增收。这些理念不仅应用于2C业务，也在ICT领域的企业客户服务中得到了充分体现，特别是成都呼叫中心的应用。

全场景GenAI：E2E全流程智能化降低AHT30%
在呼叫中心全流程中，华为认为AI大模型的应用是提升效能的关键，因此将客服视为AI大模型的第一波应用领域。从客户首次接触的自助服务开始，到进入坐席后的互动，AI技术贯穿整个客户服务流程，包括智能引导、话术推荐、自动摘要和填单等功能。此外，AI还支持快速FAQ生成、员工智能陪练以及呼叫中心管理者的运营分析和洞察辅助。我们致力于全场景AI的应用，覆盖呼叫中心的所有环节，并持续加大在算力层和大模型开放的投资，以提供更强大的能力，确保从自助服务到营销服一体化的全流程优化。

持续优化下一代媒体平台，聚焦体验提升
华为在媒体平台领域的进展，标志着从传统音频服务向下一代融合视频服务的转变。今年，华为重点推出了两大能力：

1. 全渠道视频覆盖：确保用户可以通过任何设备获得一致且高质量的服务体验。
2. 多接入端视频融合：实现单向视频、视频IVR（交互式语音应答）到坐席视频的不同接入端视频在同一会场内的无缝融合。

无论是Web端还是VoIP（互联网协议语音），这些技术确保了用户可以在任何设备上获得一致且高质量的服务体验。除了客服领域的应用，华为的媒体平台还被设计成一个开放平台，适用于多种行业需求。例如，招商银行的卡中心和总行已经采用了我们的解决方案。该平台支持人证核验、视频流推流等第三方应用，并通过呼叫中心平台的开放性，利用推拉流技术将音视频流提供给广泛的第三方应用程序。这不仅增强了下一代媒体的发展，也促进了第三方应用的多样化发展。

最佳实践：中航信

中航信开发的千穰大模型专为民航行业设计，具有以下几个特点：
1.专业理解的独特性：千穰大模型在民航专业知识的理解上展现出独特的优势，能够精准解析和处理该领域的复杂问题。
2.实时与接口衔接能力强：该模型具备强大的实时数据处理能力，能够无缝衔接信息系统接口，确保信息的及时性和准确性。
3.复杂的知识推理：采用思维链模式解构和解决民航业的问题，增强了对复杂知识体系的理解和推理能力。
4.上下文机制与个性化交互：通过构建长短记忆机制，千穰大模型能够根据上下文提供个性化的用户交互体验。

千穰大模型拥有千亿参数量，但并非单一模型，而是基于多专家（ME）架构的一组模型。不同任务类别由特定模型处理，中间设有门控模型以控制任务分流。目前，千穰大模型在图文检索精度和图像理解精度方面均表现出色。在开发过程中，中航信针对民航行业的痛点进行了专项优化，包括解决垂域知识稀缺、实时获取困难等问题。通过训练模型进行接口调用和思维链机制的构造，千穰大模型有效提升了实时性和准确性，为用户提供更加可靠的服务。
 

千穰大模型技术架构
中航信构建的千穰大模型整体架构分为三层，旨在为民航行业提供全面而深入的支持：

1. 民航通识能力层：中航信通过构建高质量的民航知识图谱、积累多模态数据、专业化文档及多年沉淀的Q&A，形成了丰富的语料库。这些资源经过领域增强和语料增强处理，重新构建了训练集，从而打造了强大的民航通识能力。这一层确保了模型对民航领域的深刻理解和广泛覆盖。
2. 接口衔接与实时处理层：在通识能力的基础上，中航信进一步增强了模型的接口衔接能力。该层支持自由文本直接翻译成SQL语句，实现与实时数仓及关系型数据库的无缝对接。此外，通过特有的图谱增强模式，中航信优化了知识图谱与大模型的结合方式，特别是基于民航场景定制的多路召回机制，显著提升了信息检索的准确性和效率。中航信在RAG（Retrieval-Augmented Generation）算法基础上进行了深度定制，以适应民航行业的特殊需求。
3. 高阶思维链能力层：顶层为高阶能力层，利用思维链模式解构问题并衔接系统。此层引入了Agent机制，通过强大的基模能力和针对民航问题的特定解决策略，实现了复杂问题的解构、思考和推理。这使得千穰大模型不仅能够理解问题，还能有效解决问题，为用户提供智能化的服务体验。
   最终，这些能力共同支撑了一系列应用场景，包括但不限于智能问答、历史数据分析等。例如，在航旅纵横的应用中，用户可以询问过去一年飞得最多的城市，千穰大模型能够自动分析并提供精准的答案，如“上海是您常去的城市”。

结语：技术驱动下的智能服务新范式

大模型技术的快速演进与行业深度结合，正在重塑客户联络中心的智能化未来。从华为全场景GenAI的全流程赋能，到中航信千穰大模型的民航垂域深化，AI技术正从通用能力向行业专精加速演进，推动客户服务从传统响应式模式向主动化、个性化、高价值化的方向升级。

技术能力的核心突破体现在三个方面：

1. 全流程智能化：AI大模型贯穿客户服务全生命周期，从自助服务到人工坐席辅助，再到运营分析，实现端到端效率提升。
2. 多模态融合：下一代媒体平台整合音视频、文本等多渠道交互，确保一致、流畅的用户体验，同时开放能力赋能第三方生态。
3. 行业深度适配：通过领域增强训练、实时接口衔接与高阶思维链推理，大模型在垂直行业（如民航）中展现出精准理解与复杂问题解决能力。

未来，随着算力优化、模型轻量化及RAG（检索增强生成）等技术的持续迭代，智能客户服务将进一步向实时化、精准化、场景化发展，成为企业数字化转型的核心引擎。而大模型一体机、行业专有大模型等创新载体，将加速AI能力的普惠落地，让智能化服务真正融入千行百业，创造更高效、更人性化的客户体验。

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