产业级AI应用发展趋势 - AI应用正从通用大模型向全产业大模型转化 产业级AI应用成为重构产业互联网生态的新基础设施 推动产业生产运营方式从经验依赖转向数据驱动[1] - 产业级AI应用是以人工智能技术为核心的行业定制化解决方案 旨在解决行业痛点并推动产业数字化升级[1] 全产业大模型的核心价值 - 全产业大模型通过整合公开数据并依托产业互联网生态系统清洗行业数据 可真正理解产业链每个环节 帮助产业链相关方从经验驱动转向数据驱动[1] - 核心在于打破传统产业信息壁垒并提升协作效率 通过数据贯通和智能决策提供跨产业、企业、场景的解决方案[1] 实际应用案例与功能 - 以钢铁企业为例 大模型通过产业数据问答和价格趋势预测等功能 帮助企业监控实时价格、指导生产计划、优化供应链决策并输出最优采销策略[2] - 全产业大模型提供产业知识问答、企业深度观察、行业研报创作、行业资讯推荐等多元功能 为企业经营从业者提供系统性服务[2] 技术实施与行业覆盖 - 公司分批次推进大模型建设 通过集成行业逻辑和数据提升产业问题回应准确率 让模型读懂行业语言并进行结构化思考[2] - 全产业大模型涉及国民经济90多个行业 并非锚定特定行业问题 目前同步开发智能定价、智能风控、物流调度等垂域AI大模型[2] 生态协同与效率提升 - 通过产业互联网生态系统实现数据贯通与知识共享 推动行业企业从单点优化转向全链条智能协同[2] - 大模型通过知识库构建打破供应商、贸易商、物流商、金融机构之间的数据孤岛 降低产业链整体成本并提升运营效率[2] 未来发展规划 - 公司将持续投入产业级AI应用研发 打造先进产业互联网AI引擎 赋能产业生态在规划设计、生产制造、物流服务、数智金融等领域的数智化升级[3]