云计算、大数据、物联网、移动互联网、AI和边缘计算等大数字科技共同构成了推动制造业智能转型的重要支柱，特别是人工智能一定会重塑千行万业，已从点级走向应用与系统级。新数字技术在逐步推动工业智能转型加速的同时，还将衍生大量的业务价值场景。
在工业生产、运营、供应链、使用者真实的体验等多个环节，AI等新数字技术的落地都将产生非常具像可观的价值。
云计算和边缘计算使得制造企业可以在一定程度上完成资源的按需使用和快速扩展。这在某种程度上预示着公司能够根据市场需求的变化迅速调整生产规模，避免资源浪费。
大数据分析和物联网技术使得企业能够实时监控和分析供应链所有的环节的数据，优化供应链管理，减少资源浪费和物流成本。
人工智能和大数据分析技术能够实时监测生产的全部过程中的各项参数，自动检验测试和纠正质量上的问题，确定保证产品的一致性和高质量。
人工智能和大数据分析可以辅助产品设计和研发。通过对市场数据和用户反馈的分析，公司能够更好地理解市场需求，进行产品创新。
物联网和人工智能的结合，使得企业可以在一定程度上完成智能制造和个性化定制，满足多种客户的需求。
大数据和物联网技术能帮助企业优化资源使用，减少能源消耗和环境污染，推动绿色制造和可持续发展。
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。
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 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 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。
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施及企业数据源，畅通企业协作。
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
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。
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。
，助力科学决策通过自动化数据收集、处理和分析，帮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。
对多渠道数据来进行智能整合，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。
，还可以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。
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。
