人工智能行业AI与工业融合实践：加速迈入工业智能新世界

加速迈入工业智能新世界赛意信息 AI 与工业融合实践构建更美好的数智企业新未来Build a Better Digital and Intelligent Future for EnterpriseAccelerate into the New Era of Industrial IntelligenceSIE AI and Industry: Integrate and Practice当前，我们正身处一个由智能技术重新定义制造业的时代。人工智能（AI）的浪潮，不再仅仅停留于概念与讨论，正以前所未有的深度和广度，渗透到研发、生产、供应链与管理的每一个环节，成为驱动产业价值重塑、构建面向未来核心竞争力的关键力量。对于每一位企业决策者而言，这既意味着巨大的战略机遇，也伴随着现实的挑战。市场需求的快速迭代、全球供应链的复杂重构、持续的成本优化压力，都在考验着企业的应变与生存能力。与此同时，AI 技术所展现出的在效率提升、序 言加速迈入工业智能新世界张成康赛意信息董事长兼 CEO质量革新、模式创新等方面的潜能，又为突破这些瓶颈打开了全新的空间。问题的核心已然清晰：如何跨越从技术概念到商业价值的鸿沟，将这场深刻的智能化变革，转化为企业可衡量、可持续的增长动能？国家战略层面已为此指明了方向。《“人工智能 + 制造”专项行动实施意见》等一系列政策的出台，标志着“AI+ 工业”已从企业自发的探索，升级为国家推动新型工业化、发展新质生产力的系统性工程。这不仅是方向的引领，更是行动的信号：深化AI 融合应用，已成为关乎企业长远发展的必然选择。在此背景下，我们尤其强调：生产性服务业是工业的“聪明的大脑”，为工业“插上飞翔的翅膀”。然而，蓝图绘就，前路仍需踏实开拓。当前，AI 与工业的深度融合仍面临诸多现实挑战：通用技术模型与工业现场对高精度、高可靠性、强实时性的严苛要求存在落差；数据基础薄弱、知识难以沉淀，阻碍了价值的高效转化；转型路径模糊与价值难以量化，导致部分投入陷入“试点困境”。此外，复合型人才短缺与组织协同机制不畅，也使得许多有益的尝试难以规模复制。要将政策的“势能”切实转化为企业发展的“动能”，迫切需要既深谙工业制造内在逻辑，又具备技术落地与工程化能力的伙伴，共同搭建一座坚实的桥梁。赛意信息，作为深耕制造业二十年的数智化转型服务商，我们的发展脉络与中国工业的数字化、智能化进程同频共振。从信息化到数智化，我们不仅是见证者，更是深度参与者，累计服务了超 3000 家制造企业。基于对行业的深刻洞察，我们创新性构建了“中国算力 + 中国模型 + 中国 AI 工具链 + 中国制造 AI 积木应用”的全栈自主服务体系，致力于将 AI 能力深度融合进从生产制造到运营管理的全业务链条。我们自主研发的“善谋 AI 中台”及智能体应用，将多年的行业知识（Know-How）沉淀为可复用的智能资产，精准应对从 CEO 的战略决策到 CIO 的落地实施中所面临的核心挑战。2025 年，赛意信息凭借前瞻的布局与扎实的实践，入选 IDC MarketScape《中国工业大模型及智能体解决方案 2025 年厂商评估》报告“领导者”类别，这份认可是对我们坚持“扎根制造、赋能产业”初心的最好印证，也鞭策我们持续助力中国智造迈向高端、智能与绿色的未来。我们深信，工业智能的真正价值在于“普惠化”。它应当让不同规模、不同领域的工业企业，都能以可行的成本，分享技术演进带来的切实红利。基于这一信念，我们系统梳理了过往二十年的实践沉淀、标杆案例与前沿思考，精心编撰了这份《赛意信息 AI 与工业融合实践》。本指南旨在为制造企业提供契合政策导向、贴合行业实际的战略参考，帮助其理清转型思路、把握发展机遇，降低转型风险、提升转型效能。未来已来，唯行致远。赛意信息愿与您携手同行，共同探索，稳健前行，将技术的无限潜能，转化为企业高质量发展的强大动能，加速迈入一个更加高效、灵动、可持续的工业智能新世界。目 录Contents序言一、AI 与工业融合：时代必然与转型之路1.1 政策导向：国家战略引领融合浪潮1.2 价值跃迁：从效率提升到范式重构1.3 技术演进：从工具辅助到自主协同1.4 企业 AI 融合的三种应用方式：规则 AI、过程 AI 与认知 AI 1.4.1 规则 AI（确定性 AI）：数字化管理的“自动执行层” 1.4.2 过程 AI（动态学习型 AI）：数字化管理的“智能优化层” 1.4.3 认知 AI（大模型驱动）：数字化管理的“智慧决策层”与“对象觉醒” 1.4.4 三者协同关系1.5 核心洞察：成功融合的三大关键前提二、典型行业融合场景：从场景突破到价值落地2.1 政务与公共服务：AI 赋能高效协同与智能决策 2.1.1 典型案例：赋能某地区政数局，以 AI 开发平台助力政务智慧化2.2 电子制造行业：AI 破解“效率—成本—质量”三角难题 2.2.1 典型案例：为某跨国电子制造商，打造财务决裁系统智能填单系统 2.2.2 典型案例：基于善谋 GPT 的 PCB 行业大模型 2.2.3 典型案例：打造智能售前客服系统 2.2.4 典型案例：AI 驱动智能售后体系升级 2.2.5 典型案例：共建 LED 行业智能制造新标杆2.3 能源行业：AI 驱动精益运营与降本增效 2.3.1 典型案例：氧化铝蒸发预测 & 反控大模型16789101010101 112131 61 61 81 8202 1222325252.4 医药行业：AI 优化供应链协同与需求响应 2.4.1 典型案例：AI 实现需求预测与集成计划协同2.5 家电制造行业：AI 赋能质检升级与效率提升 2.5.1 典型案例：全流程 AI 质检方案2.6 光伏行业：AI 优化工艺参数与降本增效 2.6.1 典型案例：XXTopCon 丝网印刷工艺优化三、落地方法论：赛意信息 “一体两翼三阶五步” 融合路径3.1 核心引擎：“一体两翼”驱动融合价值闭环3.2 演进阶段：三阶递进，实现智能跃升3.3 执行步骤：五步法，闭环落地四、赛意信息支撑平台：从工具到生态，加速融合落地4.1 技术支撑：全栈自主 AI 技术体系，适配工业场景需求4.2 产品支撑：“AI+ 场景”深度融合，覆盖全业务链路4.3 生态支撑：开放协同，共建工业智能新生态五、未来展望与行业倡议5.1 未来趋势：迈向“新六化”工业智能体系5.2 赛意信息倡议：协同共筑工业 AI 融合新生态结语272729293 13 1333435353738404 142434446AI 与工业融合：时代必然与转型之路第 一 章赛意信息 AI 与工业融合实践7加速迈入工业智能新世界在国家全力推进新型工业化、加快发展新质生产力的宏观背景下，AI 与工业融合已成为推动产业升级、保障供应链安全、实现高质量发展的战略核心。我国已构建起 “顶层设计引领、专项政策赋能、安全合规护航、地方特色落