企业智脑
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山东移动日照分公司:以“产业大脑能力中心”筑数智生态新底座
齐鲁晚报· 2025-12-29 22:13
核心观点 - 山东移动日照分公司以“产业大脑能力中心”为核心,通过整合5G、AI、区块链等技术,构建了从赋能单个企业到激活产业链,再到跨产业复制推广的清晰数智转型路径,成功从传统通信服务商升级为区域产业数字化转型的核心赋能者[1][8] 技术架构与赋能模式 - 公司以“产业大脑能力中心”为统一技术底座,打造了可插拔、可定制的“企业智脑”智能赋能引擎,旨在解决中小企业转型门槛高、数据孤岛等共性难题[2] - 该模式是“连接+算力+能力”技术组合的落地实践,深度植入5G专网、物联网卡、云电脑等移动自有业务,实现从“项目合作”到“生态共生”的跨越[1][3] 企业级应用与成效 - 在海洋食品产业龙头万泽丰集团,“企业智脑”实现了CRM、MES、供应链等系统的模块化拼装与数据贯通,内嵌AI智能体推动管理升级,助力企业综合管理效率提升超60%,实施成本降低逾60%[2] - 赋能过程深度融合移动的5G专网(保障生产数据毫秒级回传)、物联网卡(设备全量接入)和云电脑(移动办公全覆盖)等硬核支撑[3] 产业链协同与拓展 - 在日照绿茶产业,深度融合10年气候数据预测产量,联动“文旅热力图”分析客流,发送315万条营销短信,为“核心产区商城”引流促成600余笔交易[5] - 助力政府通过产业驾驶舱防范仿冒风险,依托区块链溯源秤完成5.7万次赋码,提升品牌溢价[5] - 突破性实现供应链金融协同:以“数据资产质押”模式重构信用体系,基于企业真实业务数据搭建风控模型,吸引多类金融机构战略合作,为公司开辟全新营收赛道[5] 跨产业复制与规模化推广 - 公司将在精制茶加工产业沉淀的“产业大数据+行业大模型”核心架构与运营经验,快速复制推广至海洋食品、绿色建筑(智能建造)等领域[6] - 在海洋食品赛道落地升级版“企业智脑”,在绿色建筑领域规划覆盖“建造-管理-服务”的全链条产品矩阵,形成“打造一个标杆,复制一个产业”的规模化赋能格局[6][7] - “能力复用、横向贯通”的模式有效规避重复建设,大幅降低新赛道进入成本与风险[7] 战略价值与行业认可 - 该模式推动日照绿茶、海洋食品等特色产业向数字化、高端化跃升,助力岚山区入选“全国绿茶重点产区”[8] - 公司将中国移动5G、算力网络、大数据等核心技术优势转化为服务地方经济发展的成果[8] - 该“产业大脑能力中心”先后获评山东省示范型产业大脑、山东省数字经济创新服务机构(人工智能方向)、“卓越级产业大脑”,并被授予“省级工业互联网平台”[8] 未来发展规划 - 公司将持续深化“产业大脑能力中心”建设,聚焦钢铁、低空经济等本地优势产业,丰富“企业智脑”产品矩阵[8] - 致力于放大AI智能体与数据要素的乘数效应,深耕“技术赋能产业升级、生态反哺业务增长”的可持续发展之路[8]
小易智联董事长杨振:XYZ模型可帮助企业摆脱对高性能显卡的依赖
搜狐财经· 2025-09-19 14:13
公司核心产品与技术 - 小易智联研发了全自研、全正向、全国产的XYZ端侧模型,旨在帮助企业摆脱对高性能显卡的依赖 [1][4] - XYZ模型整体大小仅10MB,比传统AI模型缩小99%以上,耗电量仅0.008度/小时,部署成本降低99%以上 [4] - 模型实现从芯片到算法的全链条国产化,所有数据处理100%本地化运行,国产化自研率已达到99.66% [4][5] - 该模型仅靠CPU即可完成推理,兼容x86、ARM、RISC-V等多种芯片,具备低资源需求和低成本部署特性 [4][5] 公司商业模式与市场定位 - 公司以端侧紧凑型大模型+主动预测AI+AI Agent为核心驱动力,围绕核心产品"企业智脑"打造端到端全栈式服务体系 [5] - 竞争力构建集中于ToB领域,聚焦销售环节的价值创造,提供以销售为导向的解决方案,帮助客户低成本获客和销售赋能 [6] - 服务模式上,大企业更关注"提效降本",公司通过项目制提供服务,总体聚焦销售赋能和降本增效 [7] 行业应用与发展战略 - XYZ模型可广泛应用于商贸、物流、零售、海关、新能源汽车、无人机、农业、工业等多场景,帮助企业以低成本实现智能化改造 [5][7] - 针对必须端侧处理的场景,如心理咨询、无人机操控等,公司后续将加大投入 [5] - 公司采取开放合作策略,推动XYZ模型作为"工业母机"在不同行业衍生更多应用,并即将启动模型应用侧的单独融资以构建更丰富的模型生态 [7]
AI核心营销词库管理指南
搜狐财经· 2025-08-23 17:30
AI核心营销词库定义 - 基于人工智能技术构建的营销关键词管理系统 通过智能算法自动收集、分析和优化关键词数据 帮助企业精准定位目标受众[4] - 系统存储海量搜索词 实时分析用户意图和竞争环境 为提升营销精准度和转化效率奠定基础[4] - 通过深度学习持续更新词库 确保营销策略与市场动态同步 支持数据驱动决策[4] 词库构建方法 - 通过多渠道进行海量数据抓取 包括社交媒体、搜索引擎、电商平台、客服对话 确保基础语料的广泛性与实时性[5] - 利用语义分析技术对原始数据进行深度清洗与聚类 识别核心主题与用户真实意图[5] - 结合搜索量、竞争度、商业价值及用户转化路径等多维度指标 筛选最具潜力的目标词汇[5] - 智能生成语义相关的长尾词簇 形成结构清晰、层次分明的词库体系[5] - 设定规则自动追踪市场趋势与用户行为变化 确保词库始终反映最新需求[5] 词库优化策略 - 借助语义分析技术深入挖掘用户搜索意图 识别并整合新兴的高潜力长尾关键词[6] - 动态更新机制根据市场趋势、竞争格局及用户行为数据实时变化 自动调整词库权重与优先级 淘汰低效词汇[6] - 一键成文工具内置反馈分析功能捕捉内容表现数据 如点击率、停留时间 反向指导词库精准优化[6] - AI直播平台实时分析观众互动中的高频词汇和提问 补充极具转化价值的实时语境关键词[6] - 优化策略能将关键词库迭代优化周期缩短40%以上 显著提升词库营销价值[6] 工具应用技巧 - 一键成文工具通过输入预先优化的关键词库数据 在数秒内自动产出定制化营销文案 大幅缩短创作周期[7] - 优先选用高转化潜力词汇确保生成内容与品牌调性一致 针对产品推广活动生成社交媒体推文或邮件营销素材[7] - AI直播系统监测观众评论和提问 识别高频关键词如产品特性或痛点需求[8] - 企业智脑作为智能中枢驱动互动策略 自动生成个性化回应或推荐内容 确保互动贴合用户意图[8] - 通过A/B测试分析关键词效果 持续迭代落地页设计 减少跳出率并提高购买转化[11] 实战应用效果 - 分析词库中的关键词数据优化广告投放策略 确保内容精准匹配用户搜索意图 提升营销精准度[7] - 实时监控关键词表现调整营销资源分配 显著提高转化效率 降低营销成本[7] - 电商企业通过实施AI核心营销词库管理系统 使广告投放点击率提高30% 转化效率提升25%[13] - 精准词库驱动AI直播等工具实现个性化互动 引导用户完成转化 并通过数据反馈持续优化策略[15] 技术发展趋势 - 跨模态语义分析技术成熟 使系统能解析图像、视频和语音中的核心营销意图 实现全渠道关键词自动抓取与智能归并[14] - 企业智脑将驱动词库实现实时动态优化 依据市场反馈、竞品动况及消费者情绪变化毫秒级调整关键词策略[14] - 预测性词库扩展功能基于行业大数据和用户行为模式 主动推荐高潜力的新兴关键词组合[14] - 到2027年 具备自学习闭环能力的智能词库管理系统将成为75%头部企业的营销基础设施核心[14] - 零售巨头AI词库系统对季节性爆款关键词预测准确率提升40% 显著降低营销试错成本[14] 系统核心价值 - 智能工具简化数据采集与分析流程 支持个性化互动 确保营销活动精准触达目标受众[15] - 数据驱动决策让企业从海量信息中提炼可行动洞察 持续优化资源分配和战略方向[15] - 企业智脑作为集成人工智能的企业级智能平台 通过分析大数据优化决策 支持词库构建与应用[15] - 词库管理深度融入企业日常运营 为营销创新开辟新路径 最终推动业务增长[15]
金城银行“企业智脑”荣获中国最佳生成式人工智能应用项目奖
清华金融评论· 2025-07-12 18:18
金城银行"企业智脑"大模型应用项目获奖 - 金城银行"企业智脑"大模型应用项目荣获2025年度"中国最佳生成式人工智能应用项目"奖项 被评审认定为彻底革新银行后台运营 是人工智能技术与金融场景深度融合的最佳实践表现[1] - 该奖项由国际权威财经机构《亚洲银行家》主办 是国内最严格的金融服务行业年度奖项计划 被誉为亚太金融界的"奥斯卡" 2025年从中国机构近600份申请中脱颖而出 经过研究分析 数据核实和深度访谈等立体化评审 历时三个多月[3] 项目技术细节与实施效果 - 项目从合规管理到文档处理等传统低效环节入手 构建了企业知识库 智能客服助手 智能代码辅助插件和智能合规驾驶舱[3] - 呼叫中心质量检测流程从原先5%人工审核提升至最高100%自动化 AI辅助编码使开发效率提升40%[3] - 采用轻量级检索增强生成(RAG)方案 规避高额模型再训练成本 保障输出精准度 结合智能体与指标平台 员工通过自然语言交互即可完成数据查询与分析 全面降低用数门槛[3] 未来发展规划 - 当前技术方案基于平台构建Agentic AI能力 对模型进行解耦 未来有望实现更大参数规模 多模态能力升级以及推理模型逻辑能力强化[4] - 项目可灵活适应更多复杂业务场景 与新兴技术深度融合 持续为数字化金融创新注入动力 创造可观长期效益[4] - 作为数字科技银行 公司将继续深化AI技术应用 探索大模型在金融领域的深度应用 为行业持续创新发展贡献力量[4]