AI+ 应用典型企业分析 第四部分： XX 集团 AI+ 顶层战略设计方案 • AI+ 顶层战略设计框架 • AI+ 战略实施策略建议 – 建立 XX 众创研发平台策略及建议 – 建立 XX 个性化定制、智能制造平台策略及建议 – XX 统一采购平台实施策略及建议 – XX 集团 AI 销售服务统一平台实施策略及建议 – XX 集团超级汽车产品实施策略及建议 – XX 集团层面支撑实施策略及建议 建立运营、服务等以数据应用 为目的的 云平台 3 极致服务体验 共享生态 个性化产品 1 2 3 形成客户导向的、开放互联的、 AI 模式的运营机制 1 XX 集团“ AI+” 顶层战略框架 XX 集团“ AI+ 1354” 战略目标 通过 AI+ 战略的实施，形成基于客户导向的、开放互联的、 AI 模式的运营机制。为用户提供极致服务体 验、个性化方案和共享生态。 – 4 • 涵盖用户车生活的全生命周期服务： 解决用户服务所需的透明性、可比性、 专业性、便利性、无忧性、个体性和 尊重感 极致服务体验 • 提供用户个性化产品需求的全价值链 服务 — 设计上，众筹众创，与用户零距离 交互，个性化用户画像，专属订制 — 生产上，数字化、智能化、全程可 视化 — 用户信息交互即时化 个性化产品 • 整合内外部资源，提供基于共享的用 户出行服务整体解决方案、提供围绕 用户出行的扩展需求服务

.教育理论与实践,2025,45(08):27-32. 5 第 2 章 人工智能技术作为推动教育数字化转型的重要引擎，不仅有效缓解了规模化 教学与个性化培养之间的矛盾，更推动着教师教学从经验驱动、单一化、程式化 向数据驱动、多样化、个性化转变。本章聚焦人工智能赋能教师教学，深入探讨 智能技术在教学方式创新与学习评价变革中的创新应用，并分析了一系列教学实 践案例，为教师利用智能技术开展教学创新提供切实可行的应用策略。 扮演不同角色的AI与学生进行讨论，可以是专家、调停者的角色，也可以是 讨论的组织者、点子王 ③。 实践 GAI根据实践活动的标准评判内容和规则，引导与学生的对话，在实践中与 学生协同反复测试、迭代并进行个性化反馈。 合作 GAI基于特定事实（教学活动、项目中积累的过程性素材和反馈）归纳出一 般规律，或进行反事实推理，作为AI助理与学生合作，同时扮演合作同伴和 指导导师角色。 案例 2-1 清远市博爱学校利用 每个学生的独特表现生成评价报告，为教师进行针对性评价提供参考。 个性化教学以学习者个性差异为基础，强调学习过程要针对学习者个性特征 和发展潜能而采取恰当的方法、策略、内容、过程和评价，使学习者能按照自身 的节奏充分而自由地发展 ③。近年来，AI、大数据、物联网等技术的发展，为教 师在规模化教育环境中采取多元化的实施策略来实现个性化教学目标提供了强 ① 本案例资料由北京工业大学张利国、邓恒、詹璟原提供。

.........................................................................................16 2.1.1 个性化推荐................................................................................................ ..........................................................................................131 案例三：个性化营销策略.............................................................................................. 大模型凭借其强大的自然语 言处理能力、数据分析能力和个性化推荐功能，为餐饮服务提供了 创新性的解决方案。DeepSeek 大模型能够实现对顾客需求的精准 理解、用餐场景的智能分析以及个性化服务的实时推荐，从而助力 餐饮企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。 餐饮行业的核心痛点主要体现在以下几个方面： - 顾客体验不 足：传统的点餐和服务流程往往缺乏个性化，难以满足顾客的多样 化需求。 - 运

智慧教室的核心价值，在于其能够重塑教学流程、激 活课堂生态，真正实现“人机协同、教学相长”素养 成长型课堂。它不只关注前端教学场景人机协同育人 升维，更注重后端教育数据的贯通与赋能，为教师精 准施教、学生个性化成长提供新锐力量。在此进程中， 人工智能不仅是工具，更是推动教育公平、提升育人 质量的新支点。 面向未来，智慧教室承载着素养导向、育人为本时代 使命。我们应以“新质育人”为目标，融合立德树人 出打造AI教育大 模型、建立数字教育体系，以顶层设计消除技术应用 壁垒，为深度融合提供清晰方向。 在政策牵引下，AI技术从教育工具加速向生态重构迈 进。它突破千人一面模式，通过多模态分析构建个性 化学习路径；以双主体教学让AI承接基础辅导，教师 聚焦创新培养。同时依托教育新基建，AI打破资源壁 垒，实现教育普惠，既回应政策要求，也奠定未来教 育技术基础。 这种技术演进推动教育体系向灵活开放变革。AI成基 的关键力量。要构建一个人机共生的教育未来，我认 为需聚焦四大核心：一是升级教学环境，构建教师- AI-学生三元互动的新型生态。我们追求的不是技术的 简单叠加，而是人机共育的深度融合，让AI成为教师 的得力助教与学生的个性化学伴。二是升维教师角色， 推动其成为技术驾驭者与人文守护者的统一体。未来 的优秀教师既要善用AI提升教学效率，更要传递教育 的温度与智慧，在技术理性与人文关怀间找到最佳平 衡。三是筑牢安全底座，构建自主可控的教育专属大

随着智能养老产品的普及，老年群体的接受程 度显著提高。调查显示，43.08%的用户每日使用 时长达到1-3小时，日常生活服务类产品拥有率 最高。值得注意的是，居住模式深刻影响需求 特征，与子女同住的老年群体对个性化休闲娱 乐需求可达独居老人的2.27-3.13倍，表明多代 共居家庭对智慧养老产品有着更强烈的功能期 待。 ◼ 核心观点三：智慧养老产品持续升级，构建 全周期健康管理生态 智慧养老产品正经历从单一功能向系统解决方 “预防-诊断-康复”的全周期健康管理闭环；养老 机器人向技术融合与产品分化方向发展；互联 网医疗则通过适老化改造、数据互联、AI融合等 路径，构建“设备-平台-服务”一体化生态。这些 创新正推动养老服务从基础照护向个性化、普 惠化的健康管理解决方案演进，为应对老龄化 挑战提供技术支撑。 中国智慧养老产业 白皮书 | 2025/09 www.leadleo.com 400-072-5588 3 目录 ◆中国智慧养老产业综述 养老监护类产品 智能摄像头 智能看护设备 家庭服务机器人 康养机器人 陪伴机器人 适老改造智能产品 智能照明系统 智能卫浴设备 中医数字化产品 中医体质辨识设备 中医理疗设备 智慧健康服务 个性化健康管理 互联网+健康咨询 / 科普 智慧养老服务 互联网+居家养老生活照料 线上老年教育/购物 智慧养老产品核心要素及核心技术  传感技术  芯片技术  续航技术  无线通信

contents PART ON 眶 技术方案介绍 补货调度与监控 通过如下三层路径实现调度与监控： 1 ）基于需求预测的库存补足； 2 ）货架智能调拨补货； 3 ）补货结束确认和异常监控。 个性化推荐与营销 基于消费习惯和购买意向，将相关商品 打折信息和商店活动消息通过手机短信 和 APP 消息通知等手段推送给消费者； 货架商品数量识别 利用摄像头对货架进行俯拍和侧拍； ↑ ↓ <--- 数据回流（销售、库存、在 途） 个性化推荐 + 营销自动化 = “ 在 对的时间，把对的内容，推给对 的人”。 个性化推荐与营销 Personalized Recommendation And Marketing AI 智能体工作流 - 本方案 AI Agent 目标：满足购买需求，提高销 量； 成果：库存流转几乎无 误。 成果：库存缺货可能为零； 成果：缺货率几乎为零； 确认与监控 Confirmation And Monitoring 个性化推荐 Personalized Recommendation ① 基于机器学习算法得出的顾客商品需求， 对货架进行补货。 ① 基于机器学习算法得出的商品需求，对库 存进行补货。

信用历史、财务状况和行 为模式 ，大模型可以生 成个性化的营销策略 ，提 高贷款产品的吸引力。 2 、 大模型可以分析对 话记录 ， 帮助销售人员 生成客户画像 ，通过定期 的跟进和个性化的服务 ， 增强客户忠诚度。 理财客户经营 1 、 大模型能够提供定 制化的建议和解决方案 ， 根据客户的历史交互、偏 好和上下文对话信息 ， 实现个性化服务。 2 、 大模型具备持续学 习能力 通过实时理解对话情境和向量化的知识库， 利用检索增强生成技术（ RAG ） ，实时推 荐合适的话术 ，大幅提升了客服的效率和 服务质量。话术推荐助手还可以根据客户 的历史交互和偏好 ，推荐个性化的话术， 增强了客户服务的个性化程度 ，提升了客 户满意度 从通话过程中自动提取客户的诉求和关键 信息 ， 自动生成规范化的工单减少客服 手动填写和校对工单所耗费的时间和精力 ，提高工单处理效率 ，避免因信息不完整 ，包括网站、 App 、 社 交媒体等 在全渠道集成和个性化服务过程中 ，必 须遵循数据隐私和安全法规 ，确保客 户数据的安全。 同时 ，确保服务内容 和价值观与公司政策和社会规范对齐 ， 避免可能的偏见和歧视 识别营销机会 ，预测客户行为 ，制定和优化营 销策略 ，提前响应客户需求 通过分析对话数据 ，深入了解客户特征和需求 , 支持个性化服务 利用云计算资源 ，实现算力资源的弹性扩展和

成本，这些企业能够迅速响应市场变化，满足定制化、个性化的 产品需求。与此同时，部分中小企业也在逐步向品牌化方向发展， 借助电商平台和社交媒体开展市场拓展，已经形成了一定的市场 影响力。行业当前呈现出三个显著发展趋势：首先是功能性与时 尚化融合，要求产品既具备吸湿排汗、抗菌等科技功能，又符合 时尚审美需求；其次是柔性快反制造，订单向小批量、多款式、 快交付转变，要求企业建立敏捷制造体系；第三是个性化定制， - 2 - 同痛点。小批量、多批次的订单模式要求企业具备快速响应能力， 但传统生产计划方式难以应对频繁的订单变更。面料采购、生产 排期与销售需求之间存在信息壁垒，导致库存周转效率低，快速 交货能力不足。 在个性化定制趋势下，中小企业面临数据打通与精准转化痛 点。C2M 模式需要快速将消费者需求转化为生产数据，但企业前 端订单管理系统与后端生产系统往往数据隔离，定制需求靠人工 传递易出错，难以实现设计数据到生产数据的自动转化，影响定 更精确的设 计，减少手工失误和资源浪费，同时优化生产流程，提高生产效 率和产品质量。数字化转型有助于提升柔性化生产能力，推动产 线的柔性升级以及一次成型加工技术的发展，增强小批量、多品 种、个性化、大规模定制化的加工能力。 其二，数字化转型使得库存管理更加精准与高效。该行业中 - 4 - 小企业通常面临库存积压或缺货的困境，而通过引入智能化库存 管理系统，企业能够实时监控库存情况，精准预测需求波动。大

效处理。 大模型强大的语义理解、信息抽取、逻辑推理 和知识关联能力,为精准感知城市态势、智能研判风 险、科学辅助决策提供了前所未有的技术支撑。 2. 2 提升公共服务效能与体验 公众对便捷、高效、个性化的公共服务需求日益增 长 [8]。 大模型驱动的智能客服、政策解读、办事引导、个 性化信息推送等应用,能够提供 7×24 h、自然语言交互 的“有温度”服务,显著提升公众满意度和获得感。 显著提升公众满意度和获得感。 2. 3 驱动产业智能化升级 大模型作为强大的“生产力工具”,可广泛应用于 智能制造(如工艺优化、故障预测)、智慧金融(如风险 评估、智能投顾)、智慧文旅( 如内容创作、个性化推 荐)等领域,赋能企业研发、生产、营销、服务全链条,提 升产业效率和创新能力。 2. 4 释放数据要素价值 城市积累了海量但利用率不高的数据资源。 大模 型具备强大的非结构化数据处理和理解能力 大模型+智慧经济与产业 大模型是驱动产业智能化升级的核心引擎 [11-12], 为智慧经济注入强劲动能,具体表现在以下 4 方面。 企业智能服务与赋能:面向企业提供基于大模型 的智能营销(如生成个性化营销文案、广告创意)、智 能客服(如处理复杂咨询、提升转化率)、智能办公(如 文档处 理、 会 议 纪 要、 知 识 管 理) 等 软 件 运 营 服 务 (Software as

。中 小企业通过快速响应市场需求、提供个性化产品以及高效的售后 服务，满足了消费者对小家电产品的多样化需求。行业当前呈现 出三个重要发展趋势：首先是智能化与物联网融合，产品从单一 功能向智能互联演进，通过 AIoT 技术实现设备联动和场景化应 用；其次是健康化与功能升级，消费者对杀菌、净化等健康功能 需求提升，产品向多功能集成方向发展；第三是个性化与柔性生 产，小批量定制需求增长，推动企业建立敏捷制造体系。 传统的手工记录方式难以满足合规要求中的全程可追溯性。随着 市场上小家电产品同质化现象严重，中小企业承受着较大的创新 压力。由于技术研发投入不足且创新能力有限，许多中小企业在 推出新产品时，难以契合市场需求的多样化与个性化。 在个性化与柔性生产趋势下，中小企业面临生产组织与供应 链协同痛点。多品种小批量生产模式要求快速换线和灵活排产， 但企业生产计划依赖人工经验，难以精准评估订单交期。同时， 与供应商之间缺乏数据协同，无法实时掌握物料库存和产能情况， 节 点均需要大量的数据管理、信息协同以及流程管控。在企业的精 益化管理方面，离不开借助信息共享和数据驱动的特性，为现代 化管理提供有力支撑。 其二，小家电行业亟需从传统的批量化生产向定制化、个性 化的智能生产转型，具备进行数字化改造的迫切需求和重要价值。 小家电行业产品呈现出“智能化、定制化”的发展趋势，这要求 新产品的研发周期越来越短，生产质量持续提高，销售规模不断扩 - 4 -