面向行业的“云+AI”应用研究报告

版权声明 本报告版权属于云计算开源产业联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：云计算开源产业联盟”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 参与编写单位 中国信息通信研究院、国药数字科技（北京）有限公司、广西电网有限责任公司、南方电网广西电动汽车服务有限公司、湘潭钢铁集团有限公司、中国移动通信集团湖南有限公司、上海中心气象台、联通（上海）产业互联网有限公司、广东电网有限责任公司韶关供电局、杭州华电能源工程有限公司、中国移动通信集团浙江有限公司DICT中心、国家能源集团山东电力有限公司、东莞市人工智能与数字经济有限公司 主要撰稿人 李哲、王向花、王雨宣、刘学森、董晓慧、权亮闻、罗皓、孔德乐、张洋、黄秋原、郭圣伟、周崇波、金天骄、陈昕宇、徐海鹏、刘光耀、曹星辉、潘广强、张宗兴、侯学森，侯双翼、刘皓天、余祥臣、翟俊杰、吴建勋、陈嘉辉、黄家嘉、刘洪政、孙颖、陈思龙、姚金泉、舒敏根、杨疆、梁宏谦、张玲艳、林然、陈霖、罗晨茜、刘斯亮、明兰、堵炜炜、朱奕健、顾剑峰、傅文琦、王欣怡 前言 行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前，人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段，随着“人工智能+”行动的深入推进，AI不再仅是实验室中的算法模型，而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力，更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此，能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下，逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎。 云计算正从资源供给平台，跃升为AI创新的核心引擎。行业大模型的发展并非孤立的技术演进，而是高度依赖于底层基础设施与生态体系的协同支撑。在此过程中云平台不仅提供弹性可扩展的算力资源，支撑大模型训练与推理的高成本、高复杂度需求；更重要的是，行业云平台天然汇聚了长期沉淀的业务数据、流程规范、知识图谱与合规框架，是行业大模型的专业化提供了不可或缺的土壤。同时，云原生架构、多租户安全隔离、数据主权保障以及与ERP、MES、CRM等企业级系统的集成能力，使得AI能力能够真正嵌入实际业务流，实现从“演示效果”到“生产可用”的跨越。 “云+AI”的融合，正在催生一种全新的产业智能范式：以AI行业云平台为底座，行业大模型作为智能引擎，通过平台化方式实现技术、数据、应用与商业价值的闭环。这种模式不仅解决了AI落地中常见的碎片化、孤岛化问题，更通过持续的数据回流、模型迭代与场景反馈，构建起可进化、可运营的智能系统，行业智能化的价值正通过“云+AI”的融合效应得以规模化释放。 本报告聚焦“云+AI”深度融合的发展趋势，系统性梳理如何以AI行业云平台作为支撑行业大模型可持续发展的核心载体。通过分析行业云在高质量数据供给、可信运行环境、生态协同机制和商业化路径等方面的独特优势，深入探讨其如何赋能行业大模型实现从技术研发到业务价值转化的全生命周期管理。同时，结合气象、制造、医疗、能源等领域的典型实践，展望“行业云+AI”协同演进的技术路径与产业图景，旨在为各行业推进智能化转型提供兼具前瞻性与实操性的参考框架。 目录 一、AI行业云平台是AI在行业侧应用的最佳载体与价值放大器........................1 （一）数据基础...................................................................................................1（二）安全可信...................................................................................................2（三）应用生态...................................................................................................3（四）能力封装...................................................................................................4（五）开发支撑...................................................................................................4 二、云+AI典型应用实践............................................................................................5 （一）智能审方助手赋能药店零售审核.........................................................5（二）基于大数据边缘云平台的多模态充电桩智能规划系统......................11（三）5G+云+AI安全在钢铁行业应用...........................................................15（四）AI赋能气象MaaS服务创新应用.......................................................23（五）电网计量问答与设备运维智能体.........................................................29（六）“本安数斯”能源生产安全卫士..............................................................36（七）基于现货市场机制智能云.....................................................................44（八）东莞市人工智能大模型中心.................................................................49 一、AI行业云平台是AI在行业侧应用的最佳载体与价值放大器 行业大模型的规模化落地，离不开与行业场景深度融合的基础设施支撑。在通用大模型技术日趋成熟的背景下，如何让AI真正落地到行业一线，解决实际业务问题，已成为产业智能化的核心命题。单纯的模型能力提升已不足以应对复杂的行业需求，需依托一个能够连接数据、知识、应用与用户的综合性平台。行业云平台正是在这一需求驱动下，逐渐演变为支撑行业大模型发展的关键基础设施。 AI行业云平台是实现“云+AI”赋能行业的关键载体。行业云是由行业龙头企业或区域政府单位统一建设，聚焦领先的实践经验和解决方案，以解决垂直行业或特定区域内需求的云平台，为行业内企业、集团内子单位、区域内企业提供IaaS、PaaS、SaaS等云上产品和服务。AI行业云平台是在行业云平台基础上，新增对算力、数据集、模型、开发工具链等人工智能关键要素的深度支持能力，打造面向AI应用的综合性平台。由于AI行业云平台集成了行业专属的数据资源、业务系统、安全规范与服务生态，相较于通用云平台，AI行业云平台更强调对行业特性的深度理解与支持，具备更强的专业性、合规性与集成能力。正是这些特性，使其成为行业大模型落地的理想载体。 （一）数据基础：AI行业云平台提供高质量、可治理的训练“燃料” 行业云平台的核心优势在于其沉淀了高价值、低噪声的行业特性数据。数据是大模型训练的“燃料”，行业大模型所需的并非泛化的互联网语料，而是高度专业化、结构化、场景化的行业数据。AI行业云平台建设、运营方通常是行业内头部企业或地方政府出资的专业公司，长期服务于特定行业客户，积累了大量真实、动态、闭环的业务 数据，如金融交易记录、工业设备运行日志、医疗电子病历、政务审批流程等。这些数据具有高价值、低噪声、强关联等特点，是训练具备行业理解能力模型的稀缺资源。 AI行业云平台内嵌了大量由行业专家、标准规范和历史经验凝练而成的结构化知识。例如设备维修手册、监管合规条款、药品相互作用图谱、政策法规库等。这些知识以规则引擎、知识图谱、标签体系或向量数据库等形式存在，可提升其在专业任务中的准确性、可解释性与合规性。例如，当大模型回答“某类贷款是否符合监管要求”时，若能实时检索并引用最新的银保监会文件条款，其输出将远比仅靠语言模式推测的结果更具权威性和实用性。 AI行业云平台构建的闭环数据资产体系，是行业大模型实现深度业务赋能的根本基础。行业云平台所提供的是一套完整、闭环、可治理的业务数据资产体系——它既包含“发生了什么”的事实记录，也包含“为什么这么做”“应该怎么做”的专业判断，构成了行业大模型区别于通用模型的核心竞争力，也是其实现深度业务赋能的根本基础。 （二）安全合规：AI行业云平台构筑合规可控的运行环境 AI行业云平台的安全机制确保用户在享受大模型能力的同时，满足数据不出域等核心合规需求。在金融、医疗、政务等对安全要求极高的行业，数据隐私与系统可控性是AI应用的前提。行业云平台通常遵循严格的行业监管标准，具备数据不出域、本地化部署、审计追溯等能力，为大模型的运行提供了可信环境。 通过私有化或混合部署架构，AI行业云平台为高敏行业提供符合监管要求的安全运行环境。通过构建“私有化大模型”或“混合部署”模式，企业可在保障核心数据安全的同时，享受大模型带来的智能化服务。例如，某大型金融机构采用私有化部署方式，在内部数据中心 运行专属的大模型，确保客户敏感信息不外泄，同时利用行业云提供的丰富API接口实现智能客服、风险评估等功能，满足银保监会的数据安全要求。这种“安全优先”的架构设计，是通用云服务难以替代的核心优势。 AI行业云平台支持细粒度权限控制与全链路审计，保障业务安全。AI行业云平台还支持细粒度的权限管理和动态访问控制策略，确保不同角色只能访问与其职责相关的数据和功能。结合加密技术与日志审计机制，可以全方位保障数据及应用在整个生命周期内的安全性与合规性。 （三）应用生态：AI行业云平台打通AI能力与业务系统的“最后一公里” AI行业云平台依托现有SaaS和业务系统生态，可有效嵌入业务流程。大模型的价值最终体现在业务场景的赋能上。行业云平台往往已集成大量SaaS应用与业务系统（如ERP），形成了成熟的行业应用生态。通过开放API、SDK或低代码工具，大模型的能力可以快速嵌入现有工作流，实现大模型应用落地的无缝集成。 AI行业云平台通过嵌入式AI模式，显著降低智能化应用的使用门槛。例如，在客服系统中接入智能应答引擎，不仅能够自动解答常见问题，还能根据用户行为推荐个性化解决方案；在审批流程中嵌入合规审查助手，自动识别潜在风险并提供改进建议；在生产调度中引入预测性维护建议，提前预警设备故障，减少非计划停机时间。这种“嵌入式AI”模式大幅降低了AI应用的使用门槛，加速了智能化在组织内的普及。 AI行业云平台的统一架构促进跨单位、跨部门的AI能力共享与协同，释放规模化效应。AI行业云平台通过统一的身份认证体系与 微服务架构，实现了跨系统、跨部门的高效协同。无论是集团内子单位还是区域内企业，都能基于同一套基础设施共享AI能力，形成规模化效应。 （四）能力封装：AI行业云平台的运营体系促进AI能力产品化 AI行业云平台将大模型能力产品化，形成可持续的商业模式。行业大模型的可持续发展离不开清晰的商业模式。行业云平台通常已具备成熟的用户体系、计费机制与服务体系，可将大模型能力封装为AI产品，按需订阅、按量计费，实现商业化闭环。 AI行业云平台通过用户反馈与使用数据驱动模型持续迭代，形成“使用—优化”正向循环。以某省级工业AI行业云平