持续关注这一领域的实践与变化。
某软件与IT服务企业（原材料未明确披露名称）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：痛点：大客户合同金额高、审核周期长（最长5个月），需法务、财务、信控等多方审核。方案侧的关键做法是：面对业务期待高而IT交付难的普遍矛盾，通过RIDE方法论（重组组织、识别机会、定义指标、高效执行），成功将28个“数字人员工”投入真实业务场景，如智能翻译、合同审核、电销外呼与员工服务。
美菱围绕工艺优化与能源管理开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：在AI赋能家电制造的道路上，美菱股份的实践“用户投诉”倒推真实痛点，在四大方向实现突破：通过AI视觉实现质量检测秒级响应与零漏判。方案侧的关键做法是：采用LSTM、声纹识别等技术实现工艺参数自优化,用Deepseek进行吸塑设备运营报告自动生成，报告耗时5小时→1分钟，效率提升99.7%。
东风汽车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：面对夹具设计历史数据复用率低、设计周期长的核心痛点，东风汽车通过数据智能标注与管理、设计知识复用、3D模型自动生成等关键技术，成功盘活了沉淀的历史设计数据。方案侧的关键做法是：该方案实现了设计效率提升5倍以上，显著缩短了项目交付周期，是人工智能赋能传统汽车研发流程的一个典型案例。
影石影翎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：本案例的核心在于将人工智能深度融入产品研发的全链路，构建了一个“数据感知、智能分析、机器生成”的研发新范式，具体体现在以下4个层面：。方案侧的关键做法是：竞品动向提前3—5年预判： AI系统通过分析影石创新的专利布局（如2020年的首件无人机专利、2022年关于“隐形”和“轻巧”结构的专利），自动识别出其技术发展路径和核心功能构思。
海尔重庆人才灯塔工厂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：AI文档智能问答机器人：自动回答工作相关问题。方案侧的关键做法是：它通过35项AI人才赋能方案，构建了“AI赋能人、组织自演化”的新型人机共进体系。当前材料可确认的结果为：造”虚拟训练舱”，员工可在数字环境中反复演 数字李生培训、AI教练、技能提升。
印孚瑟斯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：人工审核与匹配，效率、质量与可复制性受限。方案侧的关键做法是：印孚瑟斯（Infosys）通过“数字商数 DQ”打造系统化的人才数字化成长体系，用可量化的指标衡量员工的技能水平、项目影响与价值创造。
中国一汽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：从问题到解决（ITR）战队。方案侧的关键做法是：通过角色能力模型与业务-IT一体化组织建设，中国一汽实现了从“以系统支撑流程”到“以角色驱动价值”的深层转变。当前材料可确认的结果为：这种机制极大提升了协同效率，也强化了“业务懂技术、技术懂业务”的一体化能力。
森马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：对于森马这样拥有庞大销售网络的服装零售企业，消费者真实反馈无法快速、准确传递一直是最大的运营痛点之1、问题可总结为：消费者声音传不到、传不准、传太慢。方案侧的关键做法是：她的目标是：筛选出每一季度最关键的10%S款服装，通过公司员工试穿收集反馈，优化产品设计。当前材料可确认的结果为：这一实践展现了传统服饰企业以AI多维表格这类工具重塑流程、激活人才、提升响应力的示范。
维达纸业围绕生产计划与智能调度开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：干燥部能耗的成本占纸页总成本的60%左右，其中干燥纸页的蒸汽能耗占比较大。方案侧的关键做法是：在不改变设备、不增加人手的前提下，维达实现了制浆段加权电价下降约8%的实际成效，展现了流程工业AI在能源管理上的务实价值，也为造纸行业的智能制造转型提供了可复制路径。
一汽丰田围绕智能客服与售后服务开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：面对C端服务量大、问题复杂、人工成本高的痛点，其依托智能体平台，将车型手册、维修指南、保修政策等专属知识与LLM深度融合，打造“专家级汽车智能客服”。方案侧的关键做法是：腾讯云智能体开发平台助力一汽丰田知识解析及知识库运营，打造大模型汽车智能客服，优化用户体验和服务效率，实现企业全域降本增效。
某食品与消费品企业（原材料未明确披露名称）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：AI智能体组 V5人工专家组，关键指标决胜数据。方案侧的关键做法是：在绝味食品和腾讯智慧零售的AI共创中，双方通过多次“红蓝军”营销实战进行测试发现，升级后的AI会员智体在核心活动指标上优于专家组：在数百万的测试用户中，AI会员智能体实现营销效率达到人工组的2～3倍，带来的销售业绩是人工组的3.1倍，…。
中广核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：传统堆芯照相大概要花费4个小时，而且存在操作难度和风险。方案侧的关键做法是：在这个里程碑式的成就背后，是中广核已经实现的大模型本地化部署，以及在此基础上开发上线的 大修关键路径分析 等AI智能体应用。当前材料可确认的结果为：知识助手智能体能够精准解答运维人员的专业问题，将运维人员从大量的低脑力知识检索工作中解放出来，提升设备知识利用效率30%。