AIGC系列4：传统行业企业级人工智能应用案例解读，附报告

在企业推进人工智能应用的过程中，一个日益清晰的事实正在显现：真正的挑战并不在于技术是否先进，而在于人工智能如何在复杂业务环境中持续发挥价值。随着应用探索不断深入，企业普遍面临场景分散、能力割裂、投入难以沉淀等问题，单点推进、零散试点的方式已难以支撑长期发展。

从大量实践看，人工智能应用要真正形成生产力，必须通过一批高价值、可复制的 AI+ 场景进行验证，并在此基础上逐步沉淀方法与能力。

一、AI+ 典型场景及其核心指向

不同行业在人工智能应用中的侧重点各不相同，但其价值场景均指向业务体系中的关键位置。

AI + 金融：统一智能能力，支撑复杂业务运行

金融行业业务链条长、风险高度集中、合规要求严格，人工智能应用的核心不在“多做场景”，而在于避免碎片化：

• 面向风控、信贷、运营、客户服务等核心业务，统一建设模型能力

• 通过标准化方式实现智能能力在不同业务线之间复用

• 将人工智能嵌入主业务流程，确保一致性与可控性

该类场景验证了，在高度复杂行业中，人工智能必须以体系化方式推进，才能实现规模化应用。

AI + 钢铁：进入生产主回路，优化工艺过程

流程型工业对实时性、稳定性和专业经验依赖极强，人工智能只有进入生产核心环节，才能体现价值：

• 围绕关键工艺参数和生产状态开展实时预测与优化

• 将工程师经验结构化、模型化，形成可复制能力

• 实现人工智能与生产控制系统的深度协同

该类场景表明，工业领域的高价值 AI 应用，必须嵌入生产过程本身，而非停留在外围分析。

AI + 医疗：聚焦辅助决策，放大专业能力

医疗行业风险高、责任重，人工智能应用的前提是明确边界：

• 聚焦医生负担重、重复性高的诊疗辅助环节

• 为专业人员提供决策支持，而非替代最终判断

• 将数据安全、隐私保护和合规要求前置考虑

该类场景说明，在高风险行业中，清晰的角色定位是人工智能落地的基础。

AI + 化工：通过联合创新推动场景成熟

部分化工场景存在数据分散、样本不足、试错成本高等特点，单一主体难以独立推进：

• 通过企业、科研机构和技术方协同开展模型训练与验证

• 逐步提升场景成熟度，降低单点探索风险

• 将成果沉淀为可复用的行业能力

该类场景表明，部分人工智能应用天然需要通过生态协作来完成。

AI + 新药研发：缩短探索路径，加速创新进程

新药研发周期长、不确定性高，人工智能的价值集中体现在研发早期：

• 利用大模型进行分子结构生成、筛选与优化

• 显著压缩候选路径，降低研发成本

• 支撑长期探索型研发活动持续推进

该类场景体现了，人工智能在创新型行业中的核心作用，是提升探索效率，而非替代科研决策。

二、从 AI+ 场景中沉淀的共性认知

综合上述行业实践，可以提炼出一组具有高度一致性的共性认知，这些认知构成了企业级人工智能应用可持续落地的基础。

• 高价值场景普遍位于核心业务或关键环节真正产生长期价值的应用，往往直接作用于核心业务链条、关键生产过程或研发源头，而非业务边缘。

• 场景能否成功，取决于业务体系是否主动调整人工智能并非简单叠加工具，其有效落地通常伴随着业务流程重构、决策方式变化和组织分工调整。

• 技术体系的关键价值在于承载变化成熟实践更强调架构稳定性与开放性，以应对模型能力和业务需求的持续演进，而非追逐单一技术指标。

• 数据价值释放必须与安全与合规同步设计数据治理不是应用障碍，而是人工智能能够长期运行的前提条件，需在场景设计阶段即被纳入整体考虑。

• 部分高复杂度场景依赖跨主体协同推进在数据、样本或能力不足的情况下，通过生态协作推进联合创新，是复杂场景成熟的重要路径。

• 人工智能价值来自持续运营而非一次性交付应用效果通常在长期运行中逐步显现，通过数据反馈、模型优化和流程调整形成正向循环。

三、人工智能赋能行业发展案例集（信通院）