持续关注这一领域的实践与变化。
潍柴作为全球领先的动力系统制造商，实施高端动力系统全产业链数字化协同工程，通过构建一体化数据赋能平台，解决了研发数据孤岛、供应链响应滞后、生产管理粗放、服务生态割裂四大关键痛点， 实现了研产供销服全链条数字化贯通。该工程显著提升企业运营效能，带动产业链500余家上下游企业实现协同升级，推动高端装备制造业形成柔性生产、智慧服务、绿色低碳的生态级创新模式，为制造业数字化转型提供可复制的“链主引领”范式。
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。
咨询里同时包含学习目标、基础、预算和时间限制。顾问匹配课程、回应异议后，还要把报名信息重新交给服务人员，容易遗漏已确认的细节。
TAP 团队同时管理大量达人、上万个商品和持续增加的履约任务，信息散落在平台、Excel、飞书和不同岗位手中。项目重新梳理达人建联、选品、履约和数据管理链路，让 AI 承担筛选、匹配、内容生成、提醒和数据整理，试运行后平均履约周期由约一个月缩短到约 18 天。
跨境快消企业依赖当地经销商完成销售，总部却难以及时掌握终端动销，信息滞后、数据失真和人工审核成本长期存在。项目重新梳理总部、经销商和终端之间的数据链路，用 AI 完成数据抽取、清洗、校验和风险识别，形成机器辅助处理、业务人员最终决策的流程。
鞋服电商每天为大量 SKU 生产商品主图、详情素材和带货视频，单纯给每位员工开设 AI 账号并未改变生产方式。项目从素材生产、审核到沉淀的全流程切入，建设公司级资产，并围绕人物、服饰和场景一致性设置 AI 初检与人工复核；目前处于 POC 测试和内部试用阶段。
一家生物科技上市公司的信息化基础明显落后于业务，IT 团队仅 4 人，部门数据散落在纸质材料、个人电脑和各自系统中。项目从 CRM 统一客户、订单和提成数据，再打通 ERP、建设数仓，以 AI 加 BI 支持经营决策，并上线销售与面试助手；销售人效提高 15%—18%，核心销售及主管月均释放约 4 个工作日。
跨境电商的订单、库存、新品、物流、补货和广告数据分布在多个平台、聚合 SaaS 与飞书中。项目先打通数据，再用 AI 处理物流照片和回填、生成补货预警，并联动库存与广告投放；每天 4—5 小时的图片和数据处理被压缩到 1 小时以内，2—3 小时的补货流程变为 AI 生成、人工确认。
线下零售门店需要在商场系统与自有收银系统之间逐项核对纸质单据，一个周期通常消耗 1—2 个人天。项目用 OCR 和视觉能力自动完成第一轮核对，并让员工只处理差异与例外，对账时间缩短到数小时，也开始识别过去因处理成本过高而被忽略的收入差异。
跨境物流企业过去主要依靠装车人员经验安排货物摆放，复杂车型和货物组合下难以快速找到更优方案。项目把大模型调度能力与三维装箱算法结合，将经验型装车转化为可计算、可执行的规划，单车装载时间由约 5 小时压缩到约 2 小时。
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%。
