赛意信息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 Accelerate into the New Era of Industrial IntelligenceSIE AI and Industry: Integrate and Practice 构建更美好的数智企业新未来Build a Better Digital and Intelligent Future for Enterprise 序 言 加速迈入工业智能新世界 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、 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1 一、AI 与工业融合：时代必然与转型之路6 1.1 政策导向：国家战略引领融合浪潮7 1.2 价值跃迁：从效率提升到范式重构 1.4 企业 AI 融合的三种应用方式：规则 AI、过程 AI 与认知 AI10 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1010101 1 1.5 核心洞察：成功融合的三大关键前提12 二、典型行业融合场景：从场景突破到价值落地13 2.1 政务与公共服务：AI 赋能高效协同与智能决策1 6 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1 6 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1 8 2.2.2 典型案例：基于善谋 GPT 的 PCB 行业大模型20 2.2.3 典型案例：打造智能售前客服系统2 1 2.2.4 典型案例：AI 驱动智能售后体系升级22 2.2.5 典型案例：共建 LED 行业智能制造新标杆23 2.3 能源行业：AI 驱动精益运营与降本增效25 2.3.1 典型案例：氧化铝蒸发预测 & 反控大模型25 2.4 医药行业：AI 优化供应链协同与需求响应27 2.4.1 典型案例：AI 实现需求预测与集成计划协同27 2.5 家电制造行业：AI 赋能质检升级与效率提升29 2.5.1 典型案例：全流程 AI 质检方案29 2.6 光伏行业：AI 优化工艺参数与降本增效3 1 2.6.1 典型案例：XXTopCon 丝网印刷工艺优化3 1 三、落地方法论：赛意信息 “一体两翼三阶五步” 融合路径33 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343535 四、赛意信息支撑平台：从工具到生态，加速融合落地37 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38404 1 五、未来展望与行业倡议42 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4344 结语46 第 一 章 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 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、地方特色落地” 的完整政策支持体系： 顶层设计定调：以《新一代人工智能发展规划》及“十五五”时期“全面实施‘人工智能 +’行动”等国家战略为引领，明确将“人工智能与制造业深度融合”置于国家战略核心，旨在以 AI 技术驱动全价值链变革，实现产业发展模式从“规模驱动”向“创新驱动”的根本转型。 专项政策赋能：工信部等部委相继出台《“人工智能 + 制造”专项行动实施意见》等政策，聚焦研发、生产、供应链等关键环节，明确设定数百个场景推广、标杆企业培育等具体目标，并通过资金、人才等多元措施，加速 AI 在工业领域的规模化落地与价值深化。 合规安全筑基：在《数据安全法》、《个人信息保护法》及工业数据安全系列规范的框架下，政策明确要求建立工业数据分类分级管理制度，筑牢安全屏障。同时，信创政策强力推动工业 AI 底层技术、核心算法与平台工具的自主可控与国产化替代，为融合创新划定了合规底线，奠定了安全可信的发展基础。 地方落地推进：各省市结合区域产业特色，出台配套方案，通过设立专项补贴、建设示范园区与创新中心等方式，推动国家红利直达企业，形成了 “全国统筹、地方特色、集群突破” 的协同推进格局。 在此背景下，产业界的关注点正从“是否要做”转向“如何做好”。 为更精准地聚焦讨论、避免概念泛化，我们首先厘清本指南的立论边界：我们所探讨的“AI+ 工业”，是指人工智能技术面向工业领域全价值链（研发、生产、供应链、销售、服务 + 管理）的融合应用与系统性升级，是一个宏观的产业概念。而政策文件中高频出现的“AI+ 制造”，则更侧重于其中生产制造环节的智能化改造，是“AI+ 工业”落地的核心与基石。本指南后续的场景、路径与方法论，均立足于广义的“AI+ 工业”视角，旨在为企业提供一张覆盖智能转型全景的实践地图。 立足于此视角，我们可以清晰地看到，AI 驱动的价值跃迁远不止于生产环节的效率提升。 1.2价值跃迁：从效率提升到范式重构 AI 与工业的融合，本质是驱动“数据、算力、算法”的协同共振，充分激活工业数据这一核心生产要素的潜能。它正推动产业发展范式从依赖“规模红利”向“效率红利”与“创新红利”双轮驱动深刻转型，其核心价值聚焦于三大可量化维度： 提质增效，精益运营：通过智能质检、预测性维护、智能排程等场景应用，精准降低缺陷率、减少非计划停机、优化资源调配，推动生产从“粗放式”向“精益化”跃迁，实现全流程成本优化与效率倍增。 创新突破，重塑竞争力：依托生成式设计、工艺参数优化、AI 辅助研发等应用，打破传统研发与工艺瓶颈，大幅缩短产品上市周期，催生差异化产品与高附加值服务，构建企业可持续的创新护城河。 风险可控，稳健发展：通过智能风控、合规审计、安全监测等能力，构建“事前预警、事中干预、事后追溯”的全链路风险防御体系，实现对运营、合规、生产安全的主动式管理，保障企业行稳致远。 1.3技术演进：从工具辅助到自主协同 AI 技术的阶梯式演进，为工业场景的深度融合提供了持续动力。其发展路径与工业应用形态深度绑定，正经历从“辅助人”到“增强人”再到“自主协同”的深刻变革，赛意信息已完成全周期技术布局与实践落地。 当前，AI 技术在工业场景的融合正沿着 “辅助人 - 增强人 - 自主协同” 的路径阶梯式深入。同时，“小模型稳基、大模型赋能”的双轨并行格局为不同阶段的智能应用提供了坚实基础。小模型凭借高精度、高稳定性，在生产控制端已规模落地；大模型依托强大泛化与推理能力，在研发、营销、服务等环节快速渗透。二者长期共存、相互增强，共同驱动工业 AI 应用走向更深、更广。 1.4企业 AI 融合的三种应用方式：规则 AI、过程 AI 与认知 AI AI 与工业的融合，本质上是企业数字化进程的深化。从管理视角看，AI 在企业的落地可归纳为三种应用方式，对应不同的智能化阶段与价值定位，这三种应用方式构成了企业从“数字化管理”走向“智能化运营”的完整能力栈： 1.4.1 规则 AI（确定性 AI）：数字化管理的“自动执行层” 核心特征：基于预设规则、固定逻辑、结构化数据运行，无自主学习能力，输入输出可精准预测。 价值定位：标准化、自动化、降本提效，替代重复人工操作，是数字化管理的基础设施。 适用边界：流程固定、判断标准清晰、无复杂模糊决策的环节。典型如 ERP 系统中的审批流、财务对账、权限管理等。 1.4.2 过程 AI（动态学习型 AI）：数字化管理的“智能优化层” 核心特征：基于机器学习、深度学习、时序数据，从业务过程数据中自主迭代优化，适配动态变化的业务场景。 价值定位：预测、优化、自适应调控，解决非标准化、动态波动的管理问题。 适用边界：业务变量多、规律复杂、需要持续调优的环节。典型如需求预测、设备维护、工艺参数优化等。 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” 核心特征：融合大模型、NLP、知识图谱，具备理解、总结、推理、创作能力，处理非结构化数据（文本、语音、图像）。 价值定位：理解复杂语境、生成决策内容、