AI场景案例

AI实际落地应用场景，解放生产力

AI领域的技术生态

AI技术的落地需要综合考虑数据、人才、技术和高层支持等多方面因素。目前相关AI技术领域，已经有了比较完整的生态，足以为企业构建完整的AI应用提供支撑。

在国内外，基于开源或商业形态的AI技术产品、框架、工具已经涌现了非常多的玩家，共同构建了丰富的AI技术生态：

AI技术发展迅速，目前大多仍然以尝试为主，因此从逐步熟悉AI工具平台，再利用AI重塑工作流程发挥价值，最后才能实现全面落地。

三要素：数据、人才和技术、高层支持

七步法：定目标、找场景、实验和价值评估、数据处理、应用开发、应用发布、运营与优化

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打造一个基于AI知识库的内部数字员工平台，提升企业内部知识管理和应用效率。

围绕企业全面AI转型开展，使用TorchV KBS + DeepSeek-R1。

1.知识来源整理：结合企业原有知识和数据系统进入知识数据接入与管理；

2.生产和消费分离：将带有组织属性的知识生产过程和更加面向应用的知识消费过程分离。进行知识重构、知识解耦，为企业服务侧和特定业务的A转型打好基础。知识颗粒度和权限控制，页面级别的切分、关联、数据清洗和素材解析。

3.海量Agents管理：通过知识同步自动化、颗粒度控制和重构，可以有效管理成百上千个数字员工、具身智能机器人，让Agent实质性深入企业业务。

1. 提升企业内部知识管理效率，减少重复劳动。

2. 实现知识的智能化应用，提升员工工作效率。

3. 通过数字员工平台，降低企业运营成本。

某大型集团公司希望通过AI技术提升决策效率，构建智能决策平台。

该集团公司是一家集产品设计、制造、外贸业务于一体的大型企业，经过多年的IT建设，具备了较好的信息化基础，但对于如何全线拉通集团业务的数据流，实现企业数字化转型仍面临挑战。

1. 数据整合：将各业务系统数据进行整合，构建统一的数据平台；

2. 产品部署：部署DataFocus智能决策系统，提供实时数据分析和决策支持。

3. 系统集成：将智能决策系统与现有业务系统进行集成，确保顺利落地。

1. 搜索式分析，实现全员使用BI：即时是普通员工，也可以在没有任何数据分析经验的情况下，轻松获取所需信息，实现BI的深度可用。

2. 打造业务系统数据流，统一数据平台：运营DFC数仓整合供应链、生产、运营等全集团业务系统，形成数字化资产池，通过DataSpring流批议题数据ETL平台，实现即时的数据加工和同步，为业务分析提供即时的数据更新。

3. 可视化大屏，动态实时展示：全面综合地分析生产、质量、销售、运营以及库存情况，帮助集团实现数字化精细运营。