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凌华峰开启AI新尝试,用好DeepSeek,解决连锁企业实际问题

1年前 (2025-04-18)Deepseek应用场景614

“怎么以最快速度用上DeepSeek?”在这场狂热的AI浪潮中,各行各业都像参加赛跑一样急迫——接入DeepSeek,越快越好!而身处北京的凌华峰通信技术有限公司(以下简称:“凌华峰”)却在思考一件实际的事情:怎么通过AI技术解决客户真正遇到的问题?

凌华峰是为连锁及分支企业提供一站式数字化服务的企业,旗下拥有“连锁峰”品牌,并服务了理想汽车、便利蜂、米村拌饭、嗨特购等知名连锁企业,多分支连锁行业在数字化时代遇到的挑战,他们最为清楚:转型方案难规划,效果和成本难兼顾;IT基础设施庞大、分支设备多、建设复杂;门店分散,管理难度大、运维效率低;数据治理、创新应用难度高。

要解决连锁行业的实际问题,兼顾效率、效果和成本,北京凌华峰总经理王小玲认为:“AI一定是最佳路径。”但是,怎么搭上DeepSeek这班车,让AI真正服务于连锁行业用户?他们不希望对AI技术的运用只是一场“赶时髦”。

凌华峰和深信服的合作,就是始于这样的共识:技术能力要转化为用户的业务价值。基于一朵云,凌华峰通过深信服AICP算力平台部署DeepSeek等大模型,并完成多个大模型的异构部署。不仅稳定承载,更对底层性能进行优化。相比Ollama方案部署DeepSeek,深信服AICP算力平台的部署方案在多实例、并发推理场景中可实现5-10倍的性能提升。

通过深信服AICP算力平台的搭载,凌华峰将DeepSeek这个“最强大脑”的作用充分发挥出来,为多分支连锁行业用户成功落实「四大场景」的实践效果。

01 企业智慧库 实时更新的「AI知识库」

在深信服AICP算力平台对DeepSeek的高效承载下,凌华峰运用AI技术将连锁峰品牌下的知识资产信息进行整合,构建企业智慧库。这个「AI知识库」已融合生成式AI,可自动创建知识材料,并结合NLP实时解析各类知识,进行解答。有融合了历史工单、产品手册、行业标准等数据而创建的服务知识库;有覆盖75%常见问题场景的智能排障指南;也有可以实时解析用户咨询的问答机器人。

通过多级优化技术,深信服AICP算力平台实现推理并发性能的优化,让用户在同样的硬件下实现性能的大幅提升。在这样的高性能支撑下,凌华峰搭建的各类AI知识库都可以在保证效果的同时,提升并发。这些企业智慧库不再是摆设,也不是机械的“你问我答”,而是可以真正让所服务的连锁行业用户,都获得更好的使用效果。

02 智能解决方案 深入业务的「AI专家」

通过部署DeepSeek,大模型可实时调取用户业务信息,如门店规模、区域分布、历史痛点等,再结合行业知识图谱,即可根据用户需求生成一站式、全方位的解决方案建议。

例如,当用户面临门店网络稳定性差从而影响收银系统运行的情况,大模型可通过行业知识图谱匹配出连锁行业的共性问题,并提供详细可落地的解决方案及效果判断。

在深信服AICP算力平台的算力保障及性能支持下,DeepSeek可发挥出像“业务专家”一样的能力,让凌华峰的各类方案更高效地传递到连锁用户侧,更让凌华峰的服务可以及时抵达。

03 智能监督体系 24小时「AI管家」

基于深信服AICP算力平台的承载,凌华峰将DeepSeek与连锁峰品牌内部平台进行深度融合,打造智能监督体系,为用户提供24小时的「AI管家」能力。

在这个智能监督体系下,平台可针对各个业务流程的进度,识别当前的风险点,并对违规行为进行预警提醒。如智能检查采购、审批等流程是否存在错误,或通过接入摄像头和传感器实时提醒施工、运维过程中的违规操作,及时提示风险并进行防范。

04 故障预测平台 能预测懂运维的「AI大脑」

零售门店的各类设备,如POS机、监控设备等,该如何管理及运维,是很多连锁门店会遇到的问题。通过部署DeepSeek,凌华峰将预测系统与设备监控系统集成,让大模型变成一个能预测、懂运维「AI大脑」,可以通过分析设备运行数据、故障历史记录,实现设备故障预测,为连锁行业用户打造量身定做的故障预测平台,实时检测设备状态,并在预测到故障风险时,提前安排维修人员上门,帮助连锁门店用户保障门店正常运营,提升门店运营效率。

从企业智慧库、智能解决方案,到智能监督体系、故障预测及远程运维,在深信服AICP算力平台的支撑下,凌华峰从连锁行业用户实际运营的痛点出发,以AI技术为用户提供落到实处的能力及方案,在DeepSeek的加持下打造能力丰富的实用平台,让AI不是一座空中楼阁,而是可以实现业务价值的能力。

深信服坚持创新,在AI领域进行探索,基于一朵云打造AICP算力平台,为各行业用户提供更丰富的能力及更适配的承载方案,也是希望运用先进技术实现数字化升级的用户,可以将创新能力应用至实际业务中,创造出更多的价值。正如连锁峰品牌负责人所言:“我们选择先进的技术手段,最终是要帮助用户解决实际的问题,协助他们在数字化转型的道路上走得更远、更稳。”


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