人工智能的落地应用，不仅可以实现制造业智能转型的加速，同时也为传统企业“破圈”提供了强大引擎。这个过程将催生一系列代表性创新场景。

AI推动制造行业数智化转型，真正提升产品核心竞争力。

大模型将柔性融入工业制造流程，成为工厂智能中枢。大模型的出现为工业智能注入了更为强大的认知能力，将能够深入理解适应不同的生产环境和工厂特点，实现 AI 与传统工业设备的高度契合。通过全面理解从生产流程到设备状态的各类工业应用场景，提供智能化的监控和调度能力。柔性融合更加突显了大模型对原有工业流程的适应性和灵活性，并为工业制造的持续创新提供了可能。

AI 将与工业大数据深度融合，成为工业智能化的关键推动力。AI 通过挖掘分析工业大数据中的潜在关联和模式，将数据转化为实质性的智能决策和洞察，提供更准确实时的数据分析、决策支持、需求预测等关键能力，帮助企业更好地规划生产计划、优化库存管理等，实现降本增效，提升工业智能化水平。

生成式 AI 的应用将为工业知识的沉淀和传承提供强力支持。生成式 AI 通过将大量的工业数据、技术文档和专家经验整合，可构建更为智能高效的知识体系，这将支持企业有效沉淀和传承核心领域的工业知识，不仅能为工厂提供实时指导和支持，还有助于应对人才流失和知识断层问题。

AI 工业大脑赋能智能制造全链场景，实现对工业业领域的群体智能决策。

大连接：通过建设面向工业的现代物联栈，支持多种方式全面连接工业设备及企业数据源，畅通企业协作。

大数据：基于现代数据堆栈将数据持续汇聚、工业知识持续沉淀，并整合工业数据算法分析优化，利用 AI 挖掘数据隐含关系、隐性知识，广泛应用于供应链优化、工业控制、产能分析等场景。

大模型：通过建设面向工业的现代模型栈，在开源基础大模型基础上自主研发工业大模型，提升了大模型在工业场景下的精度,在工业设计与研发、柔性装配与数字孪生等细分场景落地应用。

AI 质检实现生产质量管控智能化。

针对传统工业质检场景下准确率低、开发难、运维难等问题， AI 质检可以基于 AI、大数据、云计算等能力打造工业 AI 视觉质检平台，实现生产质量管控的自动化、智能化，助力持续提质降本增效。

企业营销服务环节 AI 应用智能，助力精准决策。

智能交互优化推荐逻辑，生成个性化营销内容资源。通过智能交互洞察匹配客户个性化需求，生成海量定制化的营销内容，并通过智能交互分析反馈数据，推动企业营销策略优化创新。

构建全面的数字化知识体系，助力科学决策通过自动化数据收集、处理和分析，帮助企业有效管理大量营销数据，构建全面的数字化知识体系，提供决策洞察。

智能驱动提升跨渠道一体化营销效果。对多渠道数据进行智能整合，识别不同渠道和触点的用户行为模式，帮助提供跨渠道管理方案，提升品牌一体化的营销效果。

AI智能办公助手促进组织高效运营

Al助力个人生产力大幅提升以生成公文、报告等文档内容，还能够通过智能问答方式高效应用于各类下游办公场景，真正成为员工生产力工具。

智能协同工具助力团队协作沟通。利用 AI 技术实现自动化任务分配、实时通讯和协同编辑等功能，降低沟通和管理成本，促进跨部门和跨团队的协作创新。

多模态能力深度挖掘数据，推动组织高效运营。多模态能力可有效识别管理非结构化文档，帮助组织深度挖掘数据价值，提供个性化、智能化学习支持，加速知识传承，推动组织整体高效运营。