上周五我在上海和一家制造业的老板喝茶。

他捧着茶杯叹气：

“曼姐，我们现在有点拧巴。员工偷偷用公网大模型干活，效率高得吓人；可老板又拍桌子骂“数据全裸奔”；

我们咬咬牙买了服务器部署开源大模型，结果半年了，连条像样的工艺优化建议都没捞着……

这大模型，到底咋用才不踩坑？”

这场景让我想起去年做企业调研时的发现。现在企业对大模型的态度，像极了对“网红餐厅”的评价。

要么觉得 “网上都说好吃，咱直接去就行”；

要么觉得 “别人学不会的‘秘方’，我们自己盘个店总行”。

可真到落地时，往往都比想象中更复杂。

过去大半年，我遇到N次这样的问题，今天索性公开聊一聊：

公网大模型的“爽”与“险”

本地部署的“重”与“痛”

以及我们正在做的事——

让制造企业用得上、用得起、用得安全的

“工业智能体”

01 公网大模型，个人的"效率外挂"，企业的"数据裸奔"

先说说公网大模型。

上个月帮朋友的公司做咨询，他们市场部的小姑娘用某头部公网大模型写营销方案，三天搞定过去一周的工作量，直喊“这钱花得值”。

确实，对学习能力强的个体来说，公网大模型就像个“24小时在线的聪明同事”，能快速梳理文档、生成初稿、甚至模拟客户对话，个人效率提升肉眼可见。

但换个视角，如果是企业用呢？

前几天和某工业设计公司的CTO喝茶，他拍着桌子跟我说：“我们工程师前阵子用公模优化图纸，结果上周竞品公司推出了类似方案！你说这算不算数据泄露？”

这就是公网大模型的“罗生门”。

对个人来说，它是“万能助手”，能快速解决信息整理、文案生成、基础分析等问题；

但对企业而言，它是个“透明保险柜”，你上传的每一份文档、每一段对话，都可能成为下一个用户的“参考案例”。

尤其是制造业，图纸、BOM表、工艺参数、质检报告，哪一份泄露不是开闸放水？

更扎心的是，公网大模型的“通用能力”和企业的“垂直需求”之间，隔着一道“理解鸿沟”。

个人用公模是“能用”，企业用公模是“够用”，但想“好用”？难。

02  开源大模型本地部署：以为“搭个炉子就能做饭”，结果发现“食材、刀工、火候全得重练”

另一拨客户的思路更“实在”：“既然公网不安全，那咱们自己搭服务器，装开源大模型！”

开篇提到的企业老板花近百万买了4张A100 GPU，在工厂机房搭了个本地大模型。

结果呢？

研发部的李工吐槽：“我们把过去10年的模具设计文档、20万条工艺参数全导进去，模型训练了三个月，现在我输入‘如何优化某精密齿轮的齿面粗糙度’，它回我‘建议参考ISO 1328标准’！”

这不是个例。

我接触过的制造企业里，至少80%踩过类似的坑。

部署了大模型≠拥有了AI能力

这三个关键门槛不容忽视。

第一是“数据整理”。

公网大模型能“吃”互联网的海量数据，是因为互联网的数据是“半结构化”的（比如新闻、评论），但企业的业务数据往往是“碎片化”的：生产系统的Excel表、ERP里的审批流、客服对话的语音转文字……

这些数据可能格式混乱、标准不一，甚至夹杂着大量“无效信息”（比如销售聊天里的“哈哈”“好的”）。

要把这些数据“洗”成模型能用的“精粮”，没个半年到一年的数据工程团队，根本搞不定。

第二是“模型适配”。

开源大模型就像“毛坯房”，能住人但需要装修。

比如制造业需要模型懂“工艺参数”，这些垂直知识得靠“微调”或“提示工程”灌输。

但怎么灌输？灌多少？会不会“冲淡”模型的通用能力？

这些问题没有标准答案，只能靠企业自己“试错”。

第三是“算力成本”。

本地部署不是“一锤子买卖”，而是“持续烧钱的马拉松”。

算力扩容，电费，运维成本，不同场景对于并发及响应速度都有不同的要求。靠一味的堆算力，对于很多企业是难以持续的，而且是巨大的成本浪费。

03  海岸线科技：把大模型"压"进车间的消费级显卡里

这两年和客户聊多了，我们更加明白：

大模型的价值不在“模型本身”

而在“能不能解决企业的具体问题”

公网大模型像“外卖”，方便但不够“定制”；

本地部署像“自建厨房”，自由度高但门槛也高。

有没有中间路线？

海岸线科技的尝试是：用“模型蒸馏”技术，把大模型的“知识精华”提炼出来，再结合对企业业务的深度理解，把数据“重新烹饪”——该去噪的去噪，该打标签的打标签，最后做成“轻量级的智能体”。

更关键的是，这个智能体能跑在消费级GPU上，成本直接降到企业能持续接受的区间。

某百亿级汽车Tier 1供应商的真实成本

DFMEA文档：年输出100份，需400名工程师，累计投入400人月（人均月薪2万+）
→ 单份成本≈8万元（总成本800万）

PFMEA文档：年输出100份，需50名工程师，累计投入50人月（人均月薪1.5万+）
→ 单份成本≈7500元（总成本75万）

而海岸线科技的DFMEA Agent、PFMEA Agent不仅在FMEA文档的输出效率上更高，软硬件的投入更是远低于800W。

这不是“颠覆式创新”，而是“务实型落地”。

大模型不是要取代人，而是要“放大”人的能力；企业不需要“万能模型”，需要的是“能解决具体问题的工具”。

大模型应用的“深水区”，才是企业的“护城河”

现在的大模型圈，有点像早年的电商。

大家都在喊“全网最低价”、“全场景覆盖”，但真正能把“供应链”、“品控”、“用户需求”等摸透的，反而是那些愿意沉下心做“脏活累活”的人。

公网大模型的“好用”，是“个人的效率外挂”；

本地部署的“难用”，恰恰是“企业的护城河”。

当你的智能体能精准对接业务流程、保护核心数据、跑在可控的算力成本上时，那些“随便搭个公模就想降本增效”的对手，迟早会被甩在身后。

下次再和客户喝茶，我希望听到的是：“我们的工业智能体帮销售部把成单率提了15%”、“质检部的错误率降了30%”，而不是纠结“公网安全不安全”、“本地部署贵不贵”。

毕竟，大模型的终极价值，从来不是“模型有多强”，而是“企业用得有多顺”。

这大概就是制造业大模型该有的样子。

不是炫耀参数的"技术秀"，而是弯下腰，把车间的油污、老师的经验、设备的脾气，都揉进智能体里，让它真正成为产线上的"老伙计"。