RFID\NFC 电子标签、 2G\4G · 数据分析平台 · 物联网能力服务、规则引擎、 生命周期管理 硬件、数据 安全 数据 溯源 · 基于“听说看辨想”的基础能力平台、 智 能客服云 AI · 身份认证云、知识图谱、 AI 能力开 放平台、刷脸考勤云 · 深度学习框架、超算中心 接入 & 节点管理、账本应用 数据 区块链 决策 AI 、物联网、虚拟人、区块 旅 智能安防 虚拟人 数据 决策 呼叫中心解决方案 网络版客服精灵 虚拟主持人 语音搜索 未来机场 虚拟主播 虚拟医生 虚拟助手 公共场所虚拟迎宾 语 义 知识图谱 自 然 语 言 理 解 噜 机器翻译 多渠道智能网络客服 虚拟催收员 虚拟演员 虚拟导游 IP 品牌营销 整体架构 服类，信息查询类，场景咨询类，业务执行类等各种用户 场景 ● 普通客服类问题 FAQ 库解决方案 ● 信息查询类问题 动态知识库 + 要素提取解决方案 ◎ 产品咨询类问题 资料知识库解决方案 ● 业务执行类操作 任务型场景解决方案 多渠道智能网络客服 5 移动网站 App 邮件 人工客服 轻松应对人工客服交易高峰、不在 线非工作时间等情况，实现全天

随着技术的不断进步，消费者对汽车的期望已远远超越了简单的交通工具 范畴，转而追求更加安全、高效、舒适且个性化的出行体验。在此背景下，人 工智能技术在汽车领域的广泛应用已成为必然趋势。从智能驾驶技术的逐步成 熟，到智能座舱和智能客服提供的个性化服务，再到车企内部各生产经营环节 的持续优化，AI 的应用场景在汽车行业不断拓展与深化，为汽车赋予了超越传 统的功能与价值。这不仅极大地提升了汽车的产品力和用户体验，还在提升汽 车 智能化成为汽车行业发展的核心趋势 AI助力汽车产业智能化升级 智能驾驶 AI基础设施架构：高性能算力与高效资源协同的突破 数据闭环处理：虚实融合与智能治理的能力 大模型技术：低成本与场景化落地的深化 智能座舱 智能客服 研发设计 生产制造 供应链管理 2 4 10 7 7 8 14 16 18 19 20 Contents 营销销售 经营管理 20 21 24 24 24 随着人工智能技术的迅猛发展，汽车行业正经历着前所未有的变革，AI 技术在汽车行业中的应用已经涵 盖了提升产品力、提升用户体验和提升生产力等多个场景。 从技术成熟度和产业化空间来看，智能座舱和智能客服技术成熟度较高，主要用于提升用户体验，为用 户带来更便捷、舒适的驾乘感受，从而增强汽车产品的市场竞争力，能够迅速获得市场认可，且创造出较高的 商业价值和用户价值 ；研发设计、生产制造、供应链管理

XX 部门 6XXXXX XX 部门 5XXXXX IT 专员 7XXXXX 统一接入 88888 客服 1 60001 客服 2 60002 客服 1 50001 客服 1 50002 客服 1 50003 客服 1 70001 客服 1 70002 客服 1 70003 1 2 3 4 5 6 一号接入，实现效率、满意度、成本的最佳平衡 建筑智能化 -IPTV

开源大模型的蓬勃发展极大地降低了 AI 技术的应用门槛，推动了技术普惠。在此背景下，零售 企业自有的“一方数据”价值被空前放大。这包括知识数据（商品知识库、行业报告、内部流程 文档）、内容数据（商品详情页图文、用户评论、客服对话记录、营销素材）以及结构化数据（交 易记录、会员信息、供应链数据、精准的用户行为标签）。 这些沉淀在企业内部的高质量、高相关性数据，是训练行业专属模型、构建精准推荐引擎、实现 个性化服务的 属性、实时库存可以在同一张表内写入，SQL 一次性完成“相似度+过滤+ 排序”，将传统独立部署向量数据库、特征存储、推荐服务三套系统的复杂链路简化，开发周期 从“周”缩短到“小时”。 这不仅加速了智能选品、智能客服、个性化导购等 AI 应用的落地 ，更将企业内部沉睡的数据资 产转化为驱动智能化的数据集，将 AI 团队重心从管理复杂的 AI 基础设施转移到利用数据进行创 新。 第四，多云中立灵活部署，避免单一厂商锁定。 构建企业级知识库。 这显著降低了 AI Agent 的调用门槛，加速了智能选品、智能客服、个性化导购等 AI 应用的落地。 例如，伯俊科技利用一体化云数据库的 AI 原生能力，构建统一企业级知识库，通过 SQL+AI 向 量融合查询，让导购 Agent 能理解自然语言，实时检索最相关答案，显著提升了线上客服的首 次解决率和线下导购的专业能力。 2.3 从成本优化向业务价值创造的范式转移

制造行业方案目录 智能制造解决方案全景图 10 数字化咨询服务 智能化供应 数字化研发 智能化生产 智能化销售 智能化服务 工业优化设计 产品质量管理 制造工艺优化 智慧供应链 电商平台 智能客服 SAP 实施服务 工业互联网 区块链平台 工业 AR/VR 5G 在生产制造中的应用 生产看板 数字化营销 大数据舆情 11 目录 2 企业数字化转型最佳实践 3 制造行业解决方案 客户体验与发展 • 客户价值与提升 • 用户精准营销 • 数字化资产管理 • 多渠道整合营销 • 数字化媒体分析 • 合作伙伴管理 • 产品服务化转型 • 服务数字化改进 • 智能化客服 • 反欺诈 • 数据变现 • 业务模式创新 • 价值链重构 • 构建生态体系 1 2 3 稳态 IT 系统微服务化咨询（规划、应用、与选型） 稳态 OT 系统微服务化咨询（规划、应用、与选型） 制造行业方案目录 智慧工厂解决方案 16 智慧工厂 智能化供应 数字化研发 智能化生产 智能化销售 智能化服务 工业优化设计 产品质量管理 制造工艺优化 智慧供应链 大数据舆情 智能客服 SAP 实施服务 区块链平台 工业 AR/VR 5G 在生产制造中的应 用 生产看板 数字化营销 电商平台 17 1. 数字化研发 1. 智能工业优化设计解决方案 两类核心问

智慧工厂整体解决方案目录 智慧工厂 2. 智能化供应 1. 数字化研发 3. 智能化生产 4. 智能化销售 5. 智能化服务 工业优化设计 产品质量管理 制造工艺优化 智慧供应链 大数据舆情 智能客服 SAP 实施服务 区块链平台 工业 AR/VR 5G 在生产制造中的应用 MES 制造执行系统 智慧仓储、生产看板 数字化营销 电商平台 数字化研发 01 1. 智能工业优化设计解决方案 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智能客服 实现和真实客服代表，以及企业现有系统的无缝集成，提供自学习机制以及知识维 护系统升级机制，做到可以云部署也可以本地部署。 MOLI 多媒体 / 多模态 智能客服机器人 企业知识 图谱 知识库管理平台 真实客服代表 丰富仪表盘 众包平台 脸谱 微信 APP 网页 人机协助 客户 企业 IT 系 统服务池 用户画像 自学习系统 智能客服：智能机器人

问题 统 数 公 生 管理系统拓扑图 >>> 视化运行管理 第 尝试 综 据 统巡 频监控 实 然独立 巡 进行视频联 按运 统 的 规定 实现 问题 统 数 公 生 客服宿称 货物名称 货物教量 配送时限 2 货物宫称 货物数量 受理 模型 发货订单 ( 普 通 ) 单 发货订单对接系统 打印 货物名称、编号、类别、重 量、数量、 目的地、客 户 车辆标识 RFID 卡 库位标识 条码 / 电子标签 多对一、一对多的关联 绑定 库区编号 货物类别 客服名称 车牌号 驾驶信息 车型。 。 。。 RFID 卡 人员标识 姓名 工种 编号 运单系统 称重系统 二维码生成系统 货物标识

智能化运维、快速定位网络故障源、网络资源智能化管理等解决方案。 消费电子：面向彩电、个人计算机、手机、虚拟现实、智能可穿戴设备、 智慧家庭等细分领域，培育推广自动化装配组装、AOI 质检、基于渲染技术的 沉浸式体验、精准主动客服、用户体验优化等解决方案。 新型显示：研发推广面板生产主计划、光电设计仿真一体化平台、面板实 时排程管理系统、设备综合效率管理平台、工艺设备参数自动调优系统、制造 执行系统、高效良率管理系统、品质管理系统、基于人工智能的视觉外观缺陷 典型场景 10：产品运维服务 痛点：电子信息制造业产品数据没有得到有效分析利 用，无法动态跟踪用户服务需求，缺乏产品主动运维意识， 多处于问题发生后才去解决的被动服务阶段。 改造目标：数据驱动的精准客服 实现方式和需要条件：建设服务大数据平台，整合和集 成产品运行工况、维修保养、故障缺陷等数据，为用户提供 自助服务和智能服务等多种方案，如产品使用技巧和产品诊 断排障自助服务、基于数据的远程运维服务、基于模型和产

制造行业 IT 基础架构转型方案与实践 32 五大典型场景与丰富案例实践 国内某动力锂电池领军制造商原采用 VMware 虚拟化+集中式 SAN 存 储的 IT 基础架构，但该架构在面对电池网私有云、客服、HR 以及大数 据等新业务系统的上线需求时，存在基础架构整体资源利用率低下、分 支机构平台和硬件设备运维复杂、设备老旧稳定性差、扩展性有限等问 题，难以跟上企业业务快速发展的步伐。 国内某动力锂电池领军制 用户将 ELF 平台确立为未来新建集群的唯一虚拟化平台，并陆续部署 100+ 超融合节点，全面承载总部及多地分支工厂的核心业务系统，包括 MOM（AI-MES）、大数据平台、电池网私有云、客服、HR 等多种生产系 统与数据库。 收益 • 按需灵活扩展，业务上线快，加速业务发展。 • 稳步推进 VMware 虚拟化国产替代，降低订阅成本。 • 提升核心业务系统性能与可靠性，助力企业未来探索敏态业务。

通过智能调度系统、质量控制机制及预测性维护等 技术实现生产效率,并提升安全生产标准;在运营管理 中,通过智能化供应链管理和智能运营数据分析等工 具实现成本降低和决策智能化;在产品服务环节,通过 用户数据挖掘、智能营销及智能客服系统实现个性化 服务,并提升售后效率。 2. 1 研发设计环节 AI 赋能制造业研发设计环节,帮助优化产品设 计、缩短研发周期。 首先是智能原型设计。 基于大模型技术的计算机 辅助设计工具(Computer-Aided 提高客户转化率和满意度。 在产品售 后环节,AI 技术可以通过自然语言处理技术,提供不 间断的客户服务支持,快速响应客户的咨询和问题。 这种智能化的售后服务不仅提高了客户体验,还减轻 了人工客服的负担。 6 结束语 在制造业智能化转型日益深化的当下,AI 技术正 在深入渗透制造业全流程应用中,通过赋能研发设计、 生产制造、运营管理和产品服务等环节,帮助制造业实 现降本增效、提质创新。