企业案例 / 智能体产业
哈尔滨电机厂有限责任公司：视觉识别与智能体辅助定子冲片生产
哈尔滨电机厂有限责任公司基于人工智能技术与数字孪生管理平台，集成制造执行系统(MES)、 高级计划排程系统(APS)、数据采集与分析平台(IOT)等生产管控系统，打造由定子冲片生产线、自动喷漆生产线2条自动化产线以及400T自动化改造单元、去毛刺自动化改造单元、自动磨抛单元等10个智能化生产单元组成的全新生产域。打造全方位智能仓储物流中心，实现“5G+智能仓储物流”应用，提高输送效率。
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# 智能体
持续关注这一领域的实践与变化。
企业案例 / 企业 AI 转型
中信戴卡股份有限公司：制造大模型驱动工艺调优与质量控制
中信戴卡积极落实“人工智能+”行动，通过应用人工智能、大数据等先进技术，驱动“灯塔工厂”持续升级。基于公司多年的轻量化铝制汽车零部件工艺、制造知识积累，打造制造垂直大模型，结合大模型在知识推理、检索增强等方面能力，打造高效问答、文档翻译、智能问数等应用，实现对公司制造和经营管理业务的支持。
企业案例 / 企业 AI 转型
视源股份：从全民开发到AI助理
视源股份围绕企业级智能体平台开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：广州视源电子科技股份有限公司成立于2005年，以交互显示、人工智能为核心，2025年营业收入达243亿元，拥有6个国家级研发平台和资质认证，是中国制造业500强企业和两个省级链主企业。方案侧的关键做法是：智能客服与知识库解答效率提升 90%。当前材料可确认的结果为：原本需要数周甚至数月的应用，被缩短至1—2天，部分场景半天即可上线。
企业案例 / 智能体产业
光本位科技：打造面向光电芯片研发的全栈AI Agent Lightmate
光本位科技围绕研发设计与工程智能开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：针对工具多、切换频繁的问题， Lightmate基于文心快码的定制化MCP能力，把光电芯片研发里要用到的工具统一接了进来。方案侧的关键做法是：针对工具多、切换频繁的问题， Lightmate基于文心快码的定制化MCP能力，把光电芯片研发里要用到的工具统一接了进来。当前材料可确认的结果为：迭代优化以往需要反复尝试、修改模型，现在也能够从两三天时间缩短到一两个小时。
企业案例 / 智能体产业
亚马逊三项AI创新：从需求预测模型到生成式AI地图与具身智能体
亚马逊围绕供应链与库存优化开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：企业：亚马逊（Amazon.com），2025 年运输成本 1,027 亿美元 + 履约成本 1,091 亿美元。方案侧的关键做法是：场景：需求预测基础模型 · 生成式 AI 配送地图 · 仓储机器人具身智能体。当前材料可确认的结果为：成果：大促活动（deal events）长期全国预测改善 10%。
企业案例 / 企业 AI 转型
百胜集团KFC三支柱、同一底座的AI战略
百胜集团围绕企业级智能体平台开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：查询信息，效率、质量与可复制性受限。方案侧的关键做法是：共同底座：把所有数据放到一处，并且让同一个数据在所有系统、所有市场里含义一致（统一数据模型）。当前材料可确认的结果为：材料尚未披露可独立核验的量化结果。
企业案例 / 智能体产业
沃尔玛（Walmart） 210 万员工全员配 AI：从"数十个烟囱"到"面向4类人的四个智能体前门"
Walmart围绕企业级智能体平台开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：创意中位耗时 -80%。方案侧的关键做法是：把分散的数十个智能体收敛为四个按人群（persona）划分的超级智能体，。当前材料可确认的结果为：材料尚未披露可独立核验的量化结果。
企业案例 / 智能体产业
泰国家用空调"智能体工厂”：VOC（客户声音）→ VOP（过程声音）品质七步法
美的集团围绕市场洞察与智能营销开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：核心部件仍需从中国供应，链条横跨上万公里、几十个核心节点，海运异常、台风等风险不可控——该厂此前曾因海运异常造成 80 个班次停产（李鹏，证券时报）。
企业案例 / 智能体产业
Glean #help-agents 频道的 AI 运维服务闭环
Glean围绕设备运维与预测性维护开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：这 3 分钟里 OnCall 完成了：读日志 → 查服务端数据 → 排除"权限问题"假设 → 把故障定性为前端渲染 → 提出一个鉴别性问题（刷新后是否显示，直接区分"数据问题"与"渲染时序问题"）。方案侧的关键做法是：服务对象：Glean 的企业客户（本案例涉及 snowball、Bright Harbor、acme 三家客户）所部署的 AI Agent。
企业案例 / 智能体产业
亚马逊 IA 的层级化多智能体：建立" BERT小模型分诊+大模型生成"的混合架构
亚马逊围绕企业级智能体平台开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：IA 的评估结果说：90% 的业务问题能被它精准拆解。方案侧的关键做法是：亚马逊通过分层智能体架构，用33M小模型做路由、API确定性替代SQL灵活性，将电商BI从"认知霸凌的数据坟墓"重构为"秒级响应的决策助手"，在牺牲27.1%覆盖率的前提下实现96.9%精确率与15秒P90延迟，标志着BI行业从"人找…。
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美的集团的AI智能体推进思路：从全员试试看到认真找场景到全面AI化
美的集团围绕企业级智能体平台开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：作为数字化转型的行业标杆，美的在2023年面临新的战略问题：。方案侧的关键做法是：到： 构建系统化的AI应用体系，从13000个场景中提炼40个可复制的解决方案，实现从单点应用到多智能体协同的智能体工厂。当前材料可确认的结果为：AI应用不应满足于"单点优化"（如某个环节效率提升20%）。
企业案例 / 智能体产业
江山变压器——装备生产全价值链协同智能体
江山变压器围绕研发设计与工程智能开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：基于工业智能体实时同步供应商铜价/汇率数据，借助成本仿真大模型预测订单毛利，借助风险预警模型评估现金流压力，借助采购决策系统将采购策略输出至ERP系统，经由智能合约自动执行低价铜材的锁仓操作，使采购成本波动率压缩10%。