持续关注这一领域的实践与变化。
淮钢特钢围绕组织与人才智能开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：案例通过烧结工序自动化改造和五轧MES系统自主开发两个具体场景，展示了企业如何通过“技术人员下沉车间”和“自主攻关”解决高昂外委成本与生产实际脱节的问题。方案侧的关键做法是：核心观点在于，传统制造业的数字化转型不能仅靠买装备，必须通过组织创新（自营室）和人才机制（项目激励），构建企业自身的数字造血能力，实现技术与业务的深度融合及成本的大幅降低。
中国石油勘探开发研究院围绕安全生产与智能巡检开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：安全不再只是“是否防得住”，而是变成了一个是否能长期、稳定、低成本运行的问题。方案侧的关键做法是：中国石油勘探开发研究院携手火山引擎，构建行业领先的AI安全运营智能体，实现能源数据安全分钟级响应。
云南白药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：👉 结果：无法形成用户洞察，更谈不上生命周期管理。方案侧的关键做法是：构建了一个可感知、可运营、可进化的智能营销生态，实现数智化跃迁。当前材料可确认的结果为：消费者从“基础治疗”转向“个性化健康管理”，对产品、服务、专业指导的要求显著提升。
东阳光集团围绕流程自动化开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：研发数据平台与内部协作工具未实现自动化对接,知识获取依赖"人工中转",形成信息流断点。方案侧的关键做法是：东阳光：财务回单解析智能体，数据查询效能提升600%。当前材料可确认的结果为：核心成效:财务部门约300人实现RPA全覆盖,6大部门上线100+自动化应用,数据查询效能提升600%,月节省工时超108小时。
上海船舶研究设计院围绕流程自动化开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：传统人工方式难以支撑如此密集的跨时区协同，但通过对数字员工进行定时触发时间间隔设置，稳定夜间邮件转发频率，确保了全程邮件实时同步，成功保障了次日交付。方案侧的关键做法是：然而数字员工接管后，系统实现了半小时级的高频自动同步，。当前材料可确认的结果为：单这一项能力就让设计院每天节省约15个工时，一年累积近万小时。
某装备制造企业（原材料未明确披露名称）围绕智能报价与成本分析开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：技术风险AI输出质量不达预期,销售不信任中高• 前3个月强制人工审核。方案侧的关键做法是：业绩增量毛利：+3840万 × 50%（部分实现）= +1920万。当前材料可确认的结果为：客户体验改善带来的商务价值（25%价值）主动式服务使客户满意度提升20%。
迪安诊断围绕流程自动化开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：时间成本高：单个实验室10个科室每年需手工填写约5,000份受控表格，单份耗时约15分钟，全年累计超1,250小时，严重挤占技术人员核心业务时间。方案侧的关键做法是：通过将RPA、办公自动化与即时通讯平台深度融合，成功打造了 低成本、高效益、强落地 的数字化质控范式，为医学实验室在合规前提下实现高质量、高效率运营提供了可复制的实践路径。
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%。
双汇围绕流程自动化开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：定位问题 AI自动分析差评。方案侧的关键做法是：当 RPA的多系统对接能力、多维表格的数据组织与逻辑能力、以及协同工具的即时触达能力三者结合，便能构建出一个 “24小时自动运转、数据流主动找人” 的智能运营体系，这才是AI转型在运营层面真正落地的核心形态。当前材料可确认的结果为：数天→10分钟 排查效率提升。
中航工业某企业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：面向航空制造业主机厂与上游供应商的复杂协作场景，本案例通过构建供应商采购风险管理智能体，重塑供应链管理模式。方案侧的关键做法是：面向航空制造业主机厂与上游供应商的复杂协作场景，本案例通过构建供应商采购风险管理智能体，重塑供应链管理模式。
某家电制造企业（原材料未披露名称）围绕通用AI能力建设开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：时间成本高：家电行业的产品线繁多，手动查询和逐条查看产品详情非常费时。方案侧的关键做法是：用户友好界面：通过对话形式的人机交互界面，合作伙伴打开飞书/钉钉/企微/网页即可使用，无需操作繁琐的传统产品库系统。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。
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：代替人工夜巡，如注塑机油夜巡查。方案侧的关键做法是：是 美的集团最早部署人形机器人的三个制造基地之一。当前材料可确认的结果为：精确重复每一个动作，减少培训误差。