领先的制造集团构建自主可控的AI智能体平台，驱动企业智能化升级与核心业务自动化转型
背景
企业在迈向智能化转型过程中，面临双重挑战：
一方面，技术平台层面存在问题：
1. 技术依赖高、自主性弱：AI平台过度依赖外部技术，工具链整合差，缺乏开箱即用的智能体能力，难以支撑AI智能体时代的规模化发展。
2. 平台能力不足，制约智能化升级：现有AI平台无法满足业务快速迭代需求，严重限制办公效率提升与流程自动化转型。
另一方面，核心业务场景中也存在问题：
1. 工艺设计效率低下：每年需人工制定数千项零部件工艺流程，依赖目视解读CAD图纸，耗时且劳动强度大，容易出现人为错误和不一致性，导致生产延误。
2. 知识传承危机：资深工程师退休导致宝贵经验知识面临流失风险。
通过构建自主可控的集团级AI平台，并聚焦高价值业务场景实现智能体落地，成功打通了从AI基础设施建设到核心业务智能化升级的全链路。
解决方案
我们通过“平台+场景”双轮驱动策略，打造一体化AI智能体解决方案：
1. 构建领先的制造集团新版本的生成式AI平台，夯实集团级AI技术底座：
1) 采用多租户架构与统一权限管理，集成SSO和标准化API，实现安全可控、高效协同的AI能力管理；
2) 预置智能数字顾问、自动化数据分析、跨语言翻译助手等通用智能体，支持“开箱即用”；
3) 融合低代码与高代码开发模式，建设“智能集市”，促进AI能力共享与生态协同；
4) 推动分散系统分阶段迁移，统一接入新应用，形成可持续演进的技术底座。
2. 落地端到端智能工艺规划系统，实现关键业务自动化突破：
1) 利用计算机视觉与多模态大模型解析图纸，精准识别折弯、钻孔、铣削等工艺特征；
2) 自主生成标准化工艺路线，并直连生产车间执行，实现全流程闭环自动化。
通过构建自主可控的集团级AI平台，并聚焦高价值业务场景实现智能体落地，成功提高技术自主与组织规模的效率，以及业务流程的重塑与质量的跃升，对知识沉淀和人才释放也起到了关键作用。
影响
1. 自主可控性提升：领先的制造集团新版本的生成式AI平台显著提升集团AI自主可控水平与技术复用效率，增强对多元业务场景的灵活响应与深度支持能力，推动AI技术广泛普及与深度融合。
2. 规模化应用加速：支撑超千名员工参与AI创新大赛，孵化数十个POC项目，覆盖制造优化、智能物流、能源管理等核心领域，加速AI在实际场景的探索与落地，为数字化转型注入持续动力。
3. 研发效率跃升：统一架构与开放生态提升组织级研发效率与创新能力，促进跨部门协同与知识共享。工艺设计处理时间缩短至一半，消除人为错误，提升生产质量与排程可靠性。
4. 知识资产化：保留并扩展了专家经验，将宝贵的工程知识编码到可扩展的数字系统中，降低了人员流动带来的风险。
5. 人才价值释放：使高技能人员从重复性任务中解放出来，创造了更高的业务价值。
