2026十大央国企AI+场景标杆案例集-中国软件行业协会CIO分会

2026十大央国企 AI+ 场景标杆案例集·002··003·人工智能正深度融入实体经济，成为央国企数智化转型、培育新质生产力的核心引擎。作为国民经济的压舱石与主力军，中央企业与国有企业在 AI 技术规模化落地、场景化创新中肩负示范引领使命，其实践成果既是自身高质量发展的关键支撑，也是推动全行业 AI 应用走向标准化、规范化、可复制的重要力量。为系统梳理央国企 AI 融合创新的标杆成果，凝聚转型共识、搭建交流桥梁、赋能产业升级，中国软件行业协会信息主管（CIO）分会、数字产业创新研究中心、锦囊专家联合发起 2026 十大央国企 AI + 场景标杆案例征集活动，面向制造、能源、金融、医疗、物流、农业、采矿等重点领域，遴选技术领先、成效显著、具备推广价值的 AI 应用典范。同时，本次案例集择优收录 2025 第八届数智化转型与创新评选中的央国企优秀获奖案例，汇聚两大权威评选的精品实践，形成兼具代表性、创新性与实操性的成果汇编。本案例集所录项目，均经严格评审与专业遴选，聚焦 AI 与核心业务深度融合的真实场景，覆盖智能生产、智慧营销、智能风控、智慧供应链、智能办公等关键环节，既展现技术突破，更凸显产业价值。希望通过这些可借鉴、可复制、可推广的标杆实践，为更多央国企及行业伙伴提供路径参考，助力 AI 技术与实体经济深度融合，以数智力量推动我国数字经济高质量发展。前言2026十大央国企 AI+ 场景标杆案例集·004··004··005·前言案例一 鞍山钢铁集团有限公司：数据 +AI 重新定义钢铁制造管控流程 案例二 成都能源发展股份有限公司：大模型赋能的综合能源智慧管控平台 案例三 重庆市忠信保安服务有限公司：金融综合安防 AI+ 案例四 沪东中华造船（集团）有限公司：全球供应链数据智能归集项目 案例五 厦门国贸控股集团财务有限公司：国贸财务公司智能报告平台——大模型赋能授信全流程案例六 上海电气风电集团股份有限公司：风电行业多源异构语料驱动的 AI 智能构建与应用 案例七 无锡市国联发展（集团）有限公司：国联集团‘智擎中枢’AI 赋能平台——央国企一体化 智能办公与知识管理标杆实践 案例八 越创智数信息科技有限公司：悦智检——智慧品质管理平台案例九 中国联合网络通信有限公司上海市分公司：“通通慧评”——基于大小模型融合的 AI 智能 评标系统案例十 中信消费金融有限公司：中信消金风控灯塔 附录 评委会专家 003006016020029034042053062070079085·005·目录CONTENTS2026十大央国企 AI+ 场景标杆案例集·006·案例简介该案例坚持以数据治理为基础，以人工智能技术为手段，实现 AI 深入嵌入业务信息系统，覆盖建设全流程、全产业链、全生命周期的工业数据链，集成产品研发、生产制造、物流协同、销售工贸等工业应用场景，建立面向制造环节全过程的工业大数据资源聚合和大模型应用平台，挖掘数据的深层次价值，开展产品研发、智能制造、生产管控、客户服务、供应链协同、产品销售预测等业务场景的应用分析潜能，实现产供销深度协同，提高生产质量、效率和资产运营水平，赋能企业提质增效。·006·鞍山钢铁集团有限公司：数据 +AI 重新定义钢铁制造管控流程案例一·007·案例一　鞍山钢铁集团有限公司：数据 +AI 重新定义钢铁制造管控流程变革背景：传统钢铁制造管控痛点与转型驱动力（一）传统管控模式主要痛点在“十四五”期间，鞍山钢铁加速推进智慧制造和数字化转型，围绕“基础设施、平台、新兴模式”三个层面及“一横一纵”T 型策略与转型架构，整体取得一定突破和效果。但是也面临着诸多挑战，同时也揭示了传统钢铁企业转型的共性难题。特别聚焦在效率提升、成本降低、质量提升存在瓶颈。具体原因表现为，一是多基地系统异构化突出，四大生产基地的信息系统难以协同，数据共享存在壁垒；二是多产线多品种生产组织复杂，调度规划与质量控制依赖经验驱动，难以实现精准优化；三是设备代际跨度大，从 20 世纪 80 年代设备到现代智能装备并存，数据采集与标准化难度显著；四是工业大数据的深入挖掘应用能力不强，系统的自感知、自决策、自执行、自学习能力仍有待加强，管理、决策层的数据应用支持不足。这些挑战导致传统数字化手段难以穿透生产全流程，亟需用技术实现突破。（二）转型核心驱动力政策导向强化转型刚性要求不断加强，国务院于 8 月 27 日印发《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》，提出“人工智能 + 产业发展”重点行动，明确要求钢铁等传统制造业 " 加速智能化改造与数字化转型，实现全业务域穿透式管理 "。公司作为中央企业标杆，亟需通过数字化转型推进绿色化、智能化升级，切实履行社会责任。同时，行业竞争驱动发展模式变革，钢铁行业进入减量提质发展阶段，企业竞争焦点由产能规模转向成本管控、质量提升与绿色生产。传统管控模式下，鞍山钢铁吨钢成本较行业先进水平高出 15 元，亟待通过数据驱动与人工智能技术融合优化流程，全面提升核心竞争力。（三）技术演进提供转型支撑条件近年来，AI 技术特别是大模型技术取得了飞速发展，大模型企业部署门槛逐渐降低，为钢铁企业实现精益数智化转型提供了技术支撑。通过引入 AI 技术，构建企业级大模型平台，能够实现对生产经营过程中海量数据的深度分析和挖掘，为企业生产调度、成本管控、质量控制等提供智能化决策支持。背景和主要驱动力鞍山钢铁聚焦效率、成本、质量解决企业最迫切的痛点问题，利用 AI 嵌入核心业务，通过数据、算法、算力、模型、能力五要素同时发力，推出从平台底座、领域应用到生态服务三层一体化架构，真正实现横向到边、纵向到底、斜向到链。基于统一的数智底座，构建起覆盖企业业务与管理领域端到端一体化的云服务群，全面满足企业一体化应用拉通需求、实现端到端深度融合，利用新一代信息技术驱动管理变革、产业变革，实现制造、运营、营销和服务全面的数字化，实现业务更加多元、技术更加适配、组织更加灵巧、文化更加和谐。（一）规划路线鞍山钢铁以“数据驱动流程变革，AI 重构管控模式”为核心战略，制定“三层五级、双轮驱动”的转型蓝图，明确“从数据治理到智能应用，从单点优化到全流程变革”的路径。集成产品研发、生产制造、物流协同、销售工贸等工业应用场景，建立面向制造环节全过程的工业大数据资源聚合和 AI分析应用平台，以大数据、人工智能为手段，挖掘数据的深层次价值，开展产品研发、智能制造、生产管控、客户服务、供应链协同、产品销售预测等业务场景的应用分析潜能，实现产供销深度协同，提高生产质量、效率和资产运营水平，赋能企业提质增效。战略规划和行动路线图2026十大央国企 AI+ 场景标杆案例集·008·鞍山钢铁“数据 +AI”钢铁制造管控蓝图（二）实施内容1. 平台构架：筑牢管控变革的技术底座构建了“底座支撑 - 模型开发 - 场景应用”的技术架构平台。底座支撑层集成 DeepSeek、豆包、文心一言等开源模型，形成低成本推理能力体系；模型应用层具备大数据对接、领域知识增强、安全拒识、长文本生成等核心功能，提供 Prompt 工程、模型精调等开发工具；场景应用层则聚焦钢