HDATF
简体中文
开始交流
菜单

AX案例

了解企业如何将AI用于实际业务。每个案例依次说明业务问题、使用的技术与数据、改变后的流程和成果，按时间从新到旧排列。

已核验依据 121待进一步核验 31行业 23调查截止日期

AX是将AI融入实际业务和服务，改变工作方式。

搜索结果 121 (30 / 121)

2026. 09

  1. 2026-09-17资料发布AX107运营中

    物流 / 供应链计划 美国

    Microsoft

    云业务供应链的计划与采购

    业务问题
    微软的云业务供应链团队处理需求计划、采购、履约与运输互相交织的工作。仅仅为了追查需求计划为何发生变化，负责人就要花五到七天。该公司写道，把AI加到原有步骤上，只能让熟悉的工作快一点完成，成效并没有改变。它解释说，在没有理顺的流程上加装智能体，仍然是一个没有理顺的流程，因为某一步变快只会让下一步排起更长的队。
    使用的技术与数据
    供应链专家与工程师并肩工作，先把端到端的业务流程画出来并加以简化。随后建立统一的事实来源，使每个智能体都依据同一份数据作出判断。在这一基础上，他们在计划、采购、履约和物流环节部署了一百多个专用智能体。这些智能体调查需求变化与产能情况，并按成本、时间和碳排放影响比较空运、陆运与海运的方案。只有在人预先设定的权限与审批阈值之内，智能体才会协助计划人员修改或取消采购订单。
    成果
    微软表示，在挑选出的部分业务中，处理周期最多缩短了75%。脚注写明，在2026年4月至8月之间测量的5个月度计划周期中，平均处理周期从约10个工作日降至不足2.5个工作日。脚注还写明，在每月20多次需求计划调查中，出具经人工核验的说明所需的平均时间从五到七天缩短到不足数小时，有的不到20分钟就完成。同一条脚注称，截至2026年9月，云业务供应链环节部署的智能体已超过111个，并说明这些数值来自微软对一支150人以上跨职能团队在2025年9月至2026年8月期间所做工作的内部分析。该公司写道，因此可以在计划周期运行的同时分析变化，推演更多情形，制定更好的应对方案，并更早发现风险，并表示这些结果仅适用于上述业务和测量周期。
    局限与待解问题
    原文未说明使用了哪些模型和数据来源，也未说明已部署的智能体各自负责什么。这些数值出自微软的内部分析，测量范围仅限于脚注写明的2026年4月至8月的5个计划周期以及每月20多次需求计划调查，因此该范围之外的成效和外部验证结果均无法确认。

    来源

  2. 2026-09-17资料发布AX103运营中

    保险 / 保险经纪 德国

    MRH Trowe

    保留访问权限的会议纪要生成与员工AI运营

    业务问题
    MRH Trowe的员工各自试用生成式AI，带来了工具分散以及敏感客户和保险数据脱离管理的风险。简单聊天难以支持基于内部资料的回答和多步骤工作。公司需要让员工自行使用AI，同时集中管理访问权限和成本。
    使用的技术与数据
    公司将LibreChat界面与Strands Agents和Amazon Bedrock AgentCore连接。首个生产代理根据员工请求，在日历中查找Microsoft Teams会议，获取转录文本，并生成包含日期、参与者、议程和后续任务的会议纪要草稿。服务器传递经Microsoft Entra ID验证的员工身份，使代理只能访问该员工的日历和转录文本。代理、模型和数据在法兰克福区域处理，并进行会话隔离。
    成果
    AWS表示，生产运行首月向约400名员工提供了访问权限，基础设施和令牌成本约为每席每月14美元。AWS说明，过去通话后手工整理的会议纪要现在可以通过简短请求生成。公司建立了共享环境，在追踪使用量和成本的同时，让员工自行创建和使用工作代理。
    局限与待解问题
    开始采用的月份、会议纪要准确性和节省的工作时间未公开。原文所述基础设施成本进一步降低约40%是未来优化的潜力，不是已经实现的成果。

    来源

  3. 2026-09-16资料发布AX105有限运营

    制造 / 整车制造 西班牙

    SEAT

    车身钣金零件的可制造性分析

    业务问题
    SEAT的车身开发原先依次进行设计、仿真，最后验证可制造性。等待专业仿真团队处理期间，几何形状和模具相关决策逐渐固定，晚发现问题会增加修改负担。设计师需要在仍可改变几何形状时提前检查可制造性。
    使用的技术与数据
    SEAT通过Synera连接CAD软件、Altair仿真工具及材料数据库。设计师上传零件并用自然语言提问后，主管代理依次调用负责几何提取、成形仿真等任务的专业代理。工程计算由既有规则流程和确定性仿真执行。LLM负责分派任务，并按照SEAT的工程方法解释仿真输出。报告代理标出问题区域后，工程师决定是否修改CAD及重新分析。
    成果
    Synera表示，在CDFAM Barcelona演示的首个基准测试中，原先需要4周的可制造性评估约30分钟即可完成。实际零件分析在2026年4月活动前已经开始，发布时正向车身开发项目扩展。设计师不必等待专业团队排期，而是在设计阶段获得结果，工程师仍保留最终判断权。
    局限与待解问题
    4周与30分钟的比较是活动演示中的首个基准测试，并非全部零件的平均结果。原文未提供首次分析的准确月份、适用零件数量或量产缺陷减少情况。

    来源

  4. 2026-09-15资料发布AX104运营中

    日用消费品 / 日用品 美国

    Procter & Gamble

    高速生产线的产品外观检测

    业务问题
    P&G的日用品生产线上，材料在高速移动时会拉伸、起皱，零部件也会重叠。低对比度缺陷和复杂包装图案同样难以检测。传统规则式视觉系统在材料、包装设计或生产环境变化时，需要大量重新配置。
    使用的技术与数据
    P&G使用Visual Inspection Cockpit，将自有深度学习模型与Siemens Industrial Edge及搭载NVIDIA GPU的工业电脑结合。系统通过实时摄像头图像检查经过产线的产品，并在设备附近处理结果。检测结果与生产控制相连，可触发警报或将不良品移出产线。工厂工程师通过Visual Inspection Engineering Tool直接配置、训练和更新检测模型。积累的质量数据用于分析工艺变化。
    成果
    Siemens表示，P&G正将系统扩展到全球生产设施，不同产品的报废率下降了10%至20%。可复用的Industrial Edge应用与既有集成流程，使新部署投入运行的速度比传统定制视觉系统快5至10倍。生产团队因此能够在保持产线速度的同时连续监控质量。
    局限与待解问题
    原文未公开应用工厂数量、开始采用的月份或效果测量期间，也未提供各产品报废率下降的比较条件及误报率。

    来源

  5. 2026-09-08资料发布AX106运营中

    金融 / 银行 中国

    China Merchants Bank

    AI训练与推理的加速卡统一运营

    业务问题
    招商银行在把AI推广到更多金融业务的过程中，需要在约一万张异构加速卡上同时运行大模型训练、微调和在线推理。仅靠增加卡片无法解决问题。训练任务必须等所需的工作节点和卡片全部就绪才能开始有效工作，因此需要稳定的容量；而在线推理必须随请求量快速扩缩。每当多个租户微调同一个基础模型时，还会为每个租户分别加载一份相同的基础模型，造成浪费。
    使用的技术与数据
    该行在Kubernetes之上建立统一的控制平面，同时把训练与推理的执行路径分开。训练请求先由Kueue根据队列和配额决定是否准入。随后由Kubernetes调度器和HAMi分配加速卡，Fluid则加快数据集与模型权重的读取。训练由自研的Twinkle在Ray上运行，在线推理由vLLM或SGLang提供服务。推理侧由Prometheus收集每秒请求数、队列深度和响应延迟，KEDA据此增减副本。为训练和推理设置不同的准入策略，由平台负责人决定。
    成果
    该行表示，已把99%的加速算力资源纳入该框架统一管理。平均加速卡算力利用率从35%提升到60%以上；在可比的模型与服务条件下，处理一百万个词元的推理成本下降超过60%。使用Twinkle后，五个采用LoRA方式微调的租户共享一个基础模型实例。基础模型副本从五个减少到一个，加速卡资源占用下降80%，可同时训练的租户数量提高到五倍。该行写道，生产环境默认使用五个租户，并已验证到八个。
    局限与待解问题
    原文未说明该平台从何时开始运行，也未说明各项数据的测量周期。这些数字来自该行平台团队在改造前后采用同一套内部测量方法所做的比较。

    来源

  6. 2026-09-02资料发布AX102运营中

    医疗 / 医院 荷兰

    OLVG

    根据儿科诊疗对话撰写病历

    业务问题
    阿姆斯特丹OLVG医院的一名儿科医生过去在晚上和周末补写记录，面临忘记对话内容的风险。诊疗时在电脑上记录也可能打断与患者的交谈。医院需要一种既能让医务人员专注交谈，又能减轻文书负担的方法。
    使用的技术与数据
    医院在荷兰语诊疗中使用Epic的Chart with Art。AI根据诊疗对话在后台撰写记录，并将处方等医嘱排入待办，帮助医务人员衔接后续工作。OLVG医务人员与Epic开发者合作调整荷兰语应用。原文还介绍了一名医生的经历：在噪声和口译交织的诊疗环境中，系统仍捕捉到了对话要点。
    成果
    Epic表示，OLVG儿科每次预约的记录撰写时间减少了31%。医务人员每次预约的整体病历操作时间也从接近17分钟降至略高于12分钟，减少了27%。医院负责人表示，初步观察显示，使用工具的医务人员在精神压力、身体负担和挫败感方面似乎有所减轻。
    局限与待解问题
    原文未提供开始采用的月份、效果测量期间或参与医务人员人数。记录和医嘱的最终审批流程以及临床准确性数据也未得到确认。

    来源

2026. 08

  1. 2026-08-27资料发布AX111运营中

    教育 / 在线学习服务 美国

    Khan Academy

    面向学生的AI辅导与面向教师的练习题编制

    业务问题
    Khan Academy表示，其AI辅导工具Khanmigo在早期的使用情况并不一致，有些对话比另一些更能推动学生前进。该机构表示，在可以使用Khanmigo的学生中，只有约15%真正在使用，并写道自己还有更多工作要做。此前的Khanmigo只能以文字作答，无法把数学与科学中的难懂概念直观呈现出来。在教师一侧，教师虽然可以用Khanmigo生成练习题，却没有办法筛选或打磨最终发给学生的题目。
    使用的技术与数据
    通过Google.org的研究员计划，六名Google工程师自2026年3月起与Khan Academy的产品和工程团队共同工作六个月，这项工作把Gemini模型接入了Khanmigo。Khanmigo会判断视觉材料何时对学生有帮助，并借助Gemini生成图表、几何图形与平行坐标图等可交互材料。当学生拖动图中的顶点或线段时，Khanmigo会识别其新位置，并据此调整讲解。Google工程师先确定了衡量图示质量的指标，再从相关性、帮助程度与清晰度三方面评估图示，使其只在对学生最有帮助的时刻出现，并在Khanmigo中加入了收集用户反馈的功能。团队还把Gemini直接接入面向教师的Practice My Knowledge工具。教师可以在几秒内生成多项选择题，也可以上传自己的材料供Gemini参考。题目只有在教师审阅、修改或否决之后才会发给学生，教师还可决定练习是否计分，并收到结果报告。Khan Academy提出的原则是：由Gemini起草材料，而学生最终看到什么由教师决定。
    成果
    Khan Academy在2026年4月的资料中表示，本学年工作日平均有269,000次与Khanmigo的交互，自2023年推出以来累计超过1.08亿次。同一份资料还表示，在可以使用Khanmigo的学生中只有约15%在使用。关于新功能，该机构表示已看到学生参与度提升以及next item correctness改善的初步迹象。next item correctness衡量的是学生能否在同一次学习中、在没有Khanmigo帮助的情况下答对同一技能的下一道题，该机构说明这衡量的是学生是否迁移到独立学习，而不是借助AI取得的成绩。Google在2026年8月27日的资料中表示，这些工具已从早期试点进入真实课堂，使用Khanmigo的学区可以立即启用新功能。教师与管理者向Khan Academy反馈，这些改动让他们能够把题目难度调到适合自己学生的水平。
    局限与待解问题
    学生参与度提升与next item correctness改善仅被描述为初步迹象，原文没有给出测量数值。原文也没有给出使用新功能的学区数量与学生人数，以及教师修改或否决生成题目的比例。

    来源

  2. 2026-08-19资料发布AX113运营中

    游戏 / 在线游戏平台 美国

    Roblox

    儿童风险苗头的早期筛查与审核优先级排序

    业务问题
    Roblox上有多人共用的聊天，其中会出现试图把儿童置于风险之中的行为。难点在于，这类对话一开始并不露骨。只有等到措辞变得明确，其他检测机制才会发现，而那时情况可能已经发展下去了。公司写到，安全是一项没有任何一家公司能够独自解决的共同责任。
    使用的技术与数据
    Roblox Sentinel是一个为捕捉儿童风险早期信号而构建的模型。它基于contrastive learning构建，并同时学习了未出问题的对话与后来变得有害的对话这两类模式。系统把新进入的对话与这些模式相比对，在事态升级之前把细微的预警信号标记出来供人工审核。Sentinel本身不对账号作出处置，而是让人工审核者优先查看最需要关注的聊天。审核者随后对确认有问题的账号采取措施，必要时向有关机构举报。第2版把分数组合方式从两种增加到六种，每一种对应不同性质的数据。由于不再需要为每一组设定重新计算评估数据，一次扫描324种配置可在三分钟内完成，而同样的工作过去需要将近一小时。
    成果
    公司表示，在截至2026年8月7日的12个月里，其检测到的案件中有接近70%来自Sentinel的早期检测，并且往往比其他方法更早发现。在改进配置搜索之后，衡量排序质量的ROC-AUC从默认设定的0.894提升到所找到的最佳配置的0.996。公司表示，这些模型的版本已经在Roblox上运行，用于检测索取或分享个人信息的行为、标记儿童风险的早期迹象，并实时审核语音聊天。在同一份资料中，公司宣布把包括Sentinel在内的三个安全模型以及一套评估数据集发布到ROOST Model Community。
    局限与待解问题
    70%指的是已检测案件中由Sentinel率先发现的比例。原文没有说明在全部儿童风险案件中漏掉了多少。ROC-AUC的0.894与0.996是用于挑选模型配置的评估数值，并非实际运营成效。原文同样没有给出误报数量、人工审核团队规模，以及Sentinel首次启用的时间。

    来源

2026. 07

  1. 2026-07-22资料发布AX082运营中

    信息技术 / 企业级软件 美国

    Salesforce

    员工IT咨询与丢失设备处理

    业务问题
    Salesforce的内部IT支持组织TechForce负责75,000名员工的IT咨询。设备丢失和被盗的报案，人工审阅和处理每件要花一个多小时。另一个障碍是员工用各自的自然语言来写设备名称，有人写phone，有人写iPhone，有人写Pixel。
    使用的技术与数据
    Salesforce先在公司内部运行用Agentforce构建的TechForce Agent，最初从回答知识类咨询这种最简单的业务入手。把丢失和被盗报案交给它之后，出现了对话表述无法与公司资产数据库准确对应的问题，可能锁错设备或把替换机寄到错误地址。作为解决方案，团队构建了按序列号和设备记录进行比对的确定性匹配层，这一做法后来作为Agentforce Graph功能落进产品。负责团队用Agentforce Observability查看员工问了什么、智能体返回了什么、对话在哪里中断，并据此进行下一轮改进。推广到全体员工的门槛是准确率70%。
    成果
    Salesforce表示，无需人工介入即由智能体完成的咨询比例很快升到30%出头。在18个月的打磨中，TechForce Agent的客户满意度从76%升到90%，年底目标为95%。公司说明，原本要一个多小时的丢失和被盗处理，现在约15分钟即可完成。
    局限与待解问题
    原文未披露TechForce Agent的处理数量或成本效果。95%的满意度是目标，不是已达成的实绩。

    来源

  2. 2026-07-08资料发布AX032运营中

    建筑与房地产 / 水泥 瑞士

    Holcim

    改进生产工艺与设备运行

    业务问题
    水泥厂的设备一旦突然停机，整个生产计划都会被打乱。需求预测一旦失准，库存和流通成本就会一起上升。Holcim表示，要用AI同时处理生产和物流两端。
    使用的技术与数据
    Plants of Tomorrow是把从AI到机器人的各类技术打包起来、对全球工厂进行现代化改造的Industry 4.0项目。设备侧的工具是Holcim M-Predict，通过智能传感器和机器学习实时观察设备性能。物流与销售侧的工具是Holcim Foresight，它引入天气、GDP预测、市场走势等数千项外部数据来预测销售和库存，并优化车辆与网络利用。在西班牙，公司运营着通过即时通讯接单的AI助手Holcim+。
    成果
    Holcim表示，其AI模型可提前最多90天预测设备故障和需要维修的时点。公司说明，已在100多家工厂应用AI，并在生产、物流、商务和管理四个领域推进38个大规模AI项目。Holcim Foresight已在30多个市场使用，计划到2026年底覆盖全部市场。公司表示，在西班牙有89%的客户通过AI助手下单。
    局限与待解问题
    到2028年靠AI实现每年CHF 200 M的经常性EBIT效益只是目标，不是实绩。故障预测准确度和各工厂的效果，这份资料中没有。

    来源

2026. 06

  1. 2026-06-25资料发布AX025试点验证

    制造 / 整车制造 德国

    BMW

    生产现场的人形机器人

    业务问题
    BMW Group的生产现场仍有单调、对人体负担大或安全要求高的作业。在车身车间把焊接工序所用的钣金件放到指定位置就是一例。这类作业既要求速度和精度，也对身体造成负担。
    使用的技术与数据
    BMW Group与Figure AI合作，在美国斯帕坦堡工厂投入人形机器人Figure 02，在车身车间定位焊接用钣金件。公司表示，下一步将把后续机型Figure 03投入物流的排序作业。在排序作业中，机器人从混装的大料箱中取出零件，整理到排序台车上。台车被送到指定集结点，由自动牵引车或Smart Transport Robot运到装配工位，装配员工按顺序取用零件。Figure 03配备了为安全考虑的柔性部件、无线充电、speech-to-speech语音功能，以及掌心装有触觉传感器和摄像头的手部。
    成果
    BMW Group表示，2025年在斯帕坦堡，Figure 02在十个月里协助生产了超过30,000辆BMW X3。公司说明，这次合作确认了人形机器人能够在真实生产条件下安全完成精密且重复的作业。Figure AI创始人Brett Adcock表示，十一个月的Figure 02运行证明了人形机器人不再只是实验室里的试验。
    局限与待解问题
    Figure 03的排序作业才刚刚起步。原文中没有排序作业的处理量或质量数字。

    来源

  2. 2026-06-03资料发布AX023试点验证

    采矿 / 铜 澳大利亚

    BHP

    筛选用于铜浸出的物质

    业务问题
    铜浸出是复杂的工艺。BHP说明，寻找更好地从矿石中回收铜的方法，一直依赖缓慢的人工试错。可能改善浸出效果的分子，已知的加上尚未发现的共有数百万种。若在实验室逐一试验，要花数年甚至数十年。
    使用的技术与数据
    BHP与Microsoft和计算化学公司Prescience Insilico一起使用了Microsoft Discovery。这是一个用高性能计算和专用AI智能体加速科学研发的平台。团队筛过了超过五十万种可能更高效提取铜的分子，运行数万次量子化学计算和仿真来缩小候选范围。模型按BHP铜矿场地矿石的真实条件进行了适配。筛选出的分子由科学家在澳大利亚的实验室亲自试验。
    成果
    BHP表示，已把几乎无限的候选范围缩小到将来可能在全球铜矿场地使用的少数选项。候选会按自家矿体和运营约束条件进行试验。公司说明，这意味着求解真正行得通的方案。除了速度和效率之外，公司还同时追求降低毒性、减少环境影响，以及提高回收率、降低成本。创新事务副总裁Jessica Farrell表示，这项合作有望为长期的铜产量增长目标作出贡献。
    局限与待解问题
    目前仍处于实验室试验阶段。原文中没有商业生产中铜回收率提高的结果，也未公开选中了哪些分子。

    来源

2026. 05

  1. 2026-05-28资料发布AX096宣布采用

    制造 / 航空航天 多个国家

    Airbus

    扩大AI在技术文档与设计工作中的应用

    业务问题
    Airbus希望把AI的使用扩展到民用飞机、直升机、防务和航天各项业务。但这是保密程度高、还涉及军用的领域，安全和主权要求十分严格。像编制技术文档这类费人力的工作也依然存在。
    使用的技术与数据
    Airbus与Mistral AI签署了合作协议。协议为其取得Mistral AI全系产品的授权，可把模型部署到公司自有设施或可信云等所需之处。合作领域梳理为四条线。在工业运营方面，涵盖民用飞机和直升机技术文档编制的自动化。在工程与设计方面，通过飞机零部件优化之类基于AI的仿真提前开发周期，并支持开发、测试和认证阶段的工程师。在下一代产品方面，探索把模型装载到飞机和航天器上的edge AI以实现自动物体识别；在防务领域，通过本地部署支持网络调查和编码辅助。
    成果
    Airbus表示，所列合作领域中的一部分已经启动。公司说明，该协议让它得以接触Mistral AI的核心研究团队，并对AI产品路线图具有影响力。Airbus数字化事务副总裁表示，目前处于打造支撑当下与未来产品和服务之基础的阶段。
    局限与待解问题
    哪些业务已进入正式运行、用户数量和成效如何，发布内容中都没有，也没有公布所选用的Mistral模型名称。

    来源

2026. 04

  1. 2026-04-23资料发布AX093有限运营

    制造 / 钢铁 韩国

    浦项制铁

    炼铁设备异常报警

    业务问题
    钢厂因高温热气和复杂的设备结构，存在肉眼难以确认的细微异常征兆。加热炉内部温度极高，操作人员很难靠近查看阀门是否正常工作。油罐的细微漏油，操作人员也不容易立刻察觉。
    使用的技术与数据
    浦项制铁厂EIC技术部的现场工程师自行开发了预知维修逻辑。针对3号高炉炉体设备的风口，他们编写了实时分析电磁流量计和温度数据、异常数值持续一定时间即立刻报警的逻辑。在加热炉，把阀门开度与实际流过的气体量作比较并以图表呈现。图表斜率与平时不同时，就能立刻判断是阀门内部件损坏还是空气不足，并进行维修。油罐用移位寄存器技术实现24小时自动监控。若油量相比前一天异常下降，系统会立即感知，工程师随即前往现场检查。
    成果
    浦项制铁厂表示，截至发布时，去年5月仅凭两次传感器报警就提前发现潜在故障因素并完成了检修。在加热炉阀门监控方面，被认为同时兼顾了安全和作业效率。负责开发的EIC技术部人员表示，关键在于把复杂的现场数据转换成人人都能看懂的图表和报警体系。公司表示，计划把自研的智能维修逻辑继续推广到其他设备，传播预防性维修的文化。
    局限与待解问题
    公司称其基于AI，但原文所述逻辑被解释为异常数值的持续时间、开度对应气量的比较、相比前一天下降的检测。训练模型发挥了什么作用，无法确认。

    来源

  2. 2026-04-22资料发布AX095有限运营

    食品与饮料 / 咖啡原料供应链 多个国家

    JDE Peet’s 与 Airbus

    用卫星影像掌握咖啡农场与森林风险

    业务问题
    在咖啡供应链中阻止森林破坏的尝试，各公司各自为战。只盯着单条供应链，无法守住整个咖啡种植区域。也没有一份广泛记录哪些土地是咖啡农场的公开地图。
    使用的技术与数据
    Airbus Defence and Space被选为Coffee Canopy Partnership的技术伙伴。这一合作由JDE Peet’s牵头，Louis Dreyfus Company、Sucden、Neumann Kaffee Gruppe、Touton、Sucafina、Tchibo共同参与，并获得英国FCDO和联合国粮农组织支持。Airbus使用分辨率50cm的Pléiades卫星和30cm的Pléiades Neo卫星影像，并配合用海量数据训练的AI模型，从太空识别并观察咖啡农场。生成的地图供政府、当地社区和咖啡行业用于发现森林破坏风险、支持景观修复、保障小农生计。
    成果
    Airbus表示，已把该模型应用于东非多个国家。覆盖面积包括遮荫种植区和林农复合地带，超过120万平方公里。公司说明，初期结果展现出可能成为农业观测新标准的精度和可扩展性。
    局限与待解问题
    到2027年覆盖全球所有咖啡产区只是目标，且以行业和机构追加共同投资为前提。发布内容中没有森林破坏实际减少多少的数字。

    来源

  3. 2026-04-17资料发布AX109运营中

    零售 / 珠宝零售 多个国家

    Chow Tai Fook

    面向门店员工与管理者的业务智能体

    业务问题
    Chow Tai Fook表示，在黄金与珠宝零售中，商品高度非标准化，服务模式依赖精细工艺、客户信任以及数十年的一线经验，因此大规模数字化转型长期以来极为困难。横跨多个市场的庞大实体门店网络，也让同一套做法难以一次性推广。门店员工必须在库存系统、定价规则、实时金价和复杂的合规手册之间来回切换，切换过程中随时可能打断顾客转瞬即逝的购买意愿。
    使用的技术与数据
    该公司与Microsoft合作，先以Microsoft 365 E5把办公环境统一起来，再用Microsoft Purview管理谁可以看到哪些信息以及敏感资料的流向，随后在此基础上扩大AI的使用。面向门店，公司在Microsoft Foundry之上构建了名为AI Fook的超级智能体生态。员工在Microsoft Teams中用日常语言提问，就能在不打断对话的情况下，立即获得商品的工艺故事、实时库存情况和个性化的搭配建议。面向管理者的AI Insights Platform把消费者行为、所在商场的动态和波动的金价实时整合起来，用自然语言回答提问。审批工作分为两条路径，常规交易由AI在几秒内完成，复杂案件则触发自动风险扫描，交由人来判断。在设计环节，公司用Azure OpenAI生成三维概念方案，让工艺大师专注于艺术判断。
    成果
    Chow Tai Fook表示，公司已部署超过400个定制的AI智能体，供24,000多名员工使用。公司说明，每月产生数以百万计的AI交互，核心业务流程的效率提升超过70%。公司还表示，一线员工通过沉浸式AI角色扮演预先演练各种客户场景，门店智能设备则采集优秀的销售行为，提炼为全公司通用的标准流程。公司称，把数字化演练与门店实际执行结合起来之后，销售转化最高提升了57%。
    局限与待解问题
    原文没有说明该体系从何时开始运行，也没有说明70%的效率提升和57%的转化提升是在哪一段时间、与什么基准相比测得的。原文同样没有说明这400多个智能体分别负责哪些业务。

    来源

  4. 2026-04-14资料发布C036运营中

    配送与出行 / 网约车与配送 美国

    Uber

    外卖搜索能力升级

    业务问题
    在Uber Eats上，搜索是通往下单的主要通路。仅靠字符匹配的传统做法，在同义表达、拼写错误、缩写、多语言混杂的查询以及一词多义的情况下都会失效。原文写到，基于词面的方法只看到字符串，看不到含义。因此需要一种把查询与文档转成向量、按含义检索的结构。
    使用的技术与数据
    该设计是把查询与文档分别编码的two tower结构。查询向量由在线服务实时生成，文档向量则由排定的batch作业预先生成。底座模型属于Qwen系列，并用Uber Eats的内部数据做了微调，一个模型同时覆盖所有业务线与市场。训练采用基于MRL的infoNCE损失，因此单个模型可输出多种尺寸的向量。索引是Apache Lucene Plus中的HNSW图，同时保存float32与int8向量。系统先按区域、城市、文档类型、履约方式等条件过滤，再运行近似最近邻检索。每两周重新训练并重建索引，不另建索引，而是在同一个索引内按列切换blue与green。上线前必须通过文档数量核对、不应变动的列的逐字节一致性检查，以及回放真实查询得到的召回率比对。运行中通过抽样请求核验查询模型与索引列的模型编号是否一致，若持续不匹配则自动回滚模型发布。
    成果
    原文表示，把分片层面的候选数从1,200降到约200，使延迟下降34%，节省17%的CPU，而对召回率几乎没有影响。int7标量量化相比fp32把延迟降低超过50%，同时把召回率保持在0.95以上。把向量截取到256维时，英语和西班牙语的质量损失低于0.3%，存储占用减少约50%。公司表示，该结构同时支撑餐厅、生鲜与零售的搜索，排定的刷新可以在不打断线上流量的情况下运行。
    局限与待解问题
    原文没有给出划分真实用户进行比较的实验结果，也没有公布下单转化或点击变化等业务指标。所列数值均为离线评估与基础设施性能测量值。原文同样没有说明启用的时间。

    来源

2026. 03

  1. 2026-03-26启用时间AX041运营中

    零售 / 食品零售 法国

    Carrefour

    对话式买菜购物

    业务问题
    Carrefour自2023年起在自家电商网站上运行名为Hopla的对话式聊天机器人。它能按饮食限制或预算帮用户组好购物车。不过客户必须进入Carrefour的页面才能使用。
    使用的技术与数据
    2025年，Hopla+取代了Hopla。Hopla+会参考客户的购买历史来推荐购物车。从新闻稿发布当天起，客户不必离开ChatGPT就能直接接触Carrefour的商品和服务。用户在与ChatGPT对话中获取食谱灵感、查看门店在售商品的库存、按需组装购物车并选择配送方式。订单确认和付款在Carrefour.fr完成。在ChatGPT首页的应用列表中找到Carrefour即可。2026年初，公司表示支持Google的Universal Commerce Protocol。
    成果
    Carrefour宣布，它是欧洲首家在ChatGPT中提供买菜购物的零售商。公司表示，此次上线的目标是触达法国数千万ChatGPT用户。集团供应链、电商、数据与数字化转型负责人Emmanuel Grenier表示，这为ChatGPT用户提供了新的购物方式和简单顺畅的购买旅程。
    局限与待解问题
    原文说明的范围是法国用户和在Carrefour.fr付款，没有说其他国家也能使用同样功能。用户数量和销售成果也尚未公开。

    来源

  2. 2026-03-10资料发布AX053运营中

    能源 / 石油与天然气 沙特阿拉伯

    Aramco

    基于AI的运营改进组合

    业务问题
    Aramco运营着覆盖勘探、钻井、生产和炼化的大型设施。在这类业务中，很难判断新引入的技术是否真的带来了收益。公司决定单独衡量自家技术在投入运营后创造的价值，并把这一指标称为Technology Realized Value，简称TRV。
    使用的技术与数据
    TRV按照规避的资本或运营成本，或者由已部署技术带来的收入增量，相对业务基线计算得出。该指标由外部机构验证。使用AI的代表性案例是Aramco Intelligent Live Earth Model。该模型优化井位，并在地质导向作业中扩大储层接触。PE.AI是生成合成测井资料的AI平台。公司说明，它还大幅扩充了AI算力，用于运行实时顾问系统和高级分析。
    成果
    Aramco披露，2025年创造TRV 53亿美元。其中来自AI方案的部分为26亿美元，来自非AI技术的部分为27亿美元。公司表示，2023年以来的累计TRV为113亿美元。Aramco Intelligent Live Earth Model把储层接触提高了约10%，单井平均钻井周期缩短两天。公司还表示，AI半精度算力超过570 PetaFLOPs，是上一年的十倍。
    局限与待解问题
    TRV是公司自行测算、由外部机构验证的价值，与会计上的净利润不同。把53亿美元整体读作AI的成果是错误的。

    来源

  3. 2026-03-10资料发布AX112运营中

    医疗 / 医疗网络 美国

    Summit Health

    药品事前授权材料的撰写与提交

    业务问题
    Epic的资料表示，事前授权历来是一项对患者和临床医生都很耗时的流程。要开出药品，工作人员必须填好保险公司要求的材料、寄送出去并等待回复。这项工作打断了诊疗流程，也给临床医生留下行政负担。Epic说明，为减少该流程的复杂度，它构建了一套让面向临床医生的AI（Art）与面向收入周期和运营的AI（Penny）相互配合的做法。
    使用的技术与数据
    Art负责临床医生一侧的工作，Penny负责收入周期与运营一侧的工作。两者协同运转，收集事前授权所需的内容，并为提交材料生成回复草稿。工作人员查看草稿后，或按原样提交，或修改后提交。Summit Health把这套做法用在了药品事前授权的提交上。Epic表示，Penny今后将在各机构设定的管控范围内，自行完成编码作业与申诉材料的提交。
    成果
    Epic表示，在Summit Health，Penny把药品事前授权的提交时间缩短了42%。AI生成的回复中有92%未经修改即被采用。在最积极使用Penny的机构中，与编码相关的拒付减少超过20%，针对拒付的申诉函撰写速度加快了23%。Epic总结说，患者能更快得到答复，临床医生面对的行政摩擦也减少了。
    局限与待解问题
    原文没有说明Summit Health何时启用该功能，覆盖的药品与保险公司范围到哪里，以及处理了多少件。42%与92%是Epic给出的数字。编码拒付减少超过20%与申诉函加快23%，是把最积极使用Penny的多家机构合并统计的结果，不能视为Summit Health一家的成效。

    来源

  4. 2026-03-10资料发布AX110运营中

    医疗 / 医疗网络 美国

    The Christ Hospital

    发现并追踪埋藏在影像报告中的肺结节

    业务问题
    Epic的资料表示，肺癌是全球癌症死亡的首要原因，2020年美国仅有16%的肺癌在局限期被发现。肺结节常常是在因外伤或心脏症状等其他原因拍摄的影像中偶然显现的，放射科医生会把这类偶发所见写在读片报告的自由文字里。由于所见被埋在长篇叙述之中，很难辨别哪些患者需要纳入随访观察，后续处置也参差不齐。同一份资料引用的研究发现，在四期肺癌患者中，有36%的人虽然读片报告里写有结节，却没有得到恰当的随访。The Christ Hospital的首席信息与数字化转型官Joy Oh表示，过去的做法依赖放射科医生在特定栏目填入特定表述，而每位医生的书写习惯不同，因而出现了遗漏。
    使用的技术与数据
    放射科医生确认读片后，所见与叙述会送入Epic的AI提取所见模型。模型从报告中抽出对肺结节与肺部肿块的提及，并以每日一次的报表返回。报表中包含所见的上下文、放射科医生给出的随访建议，例如加拍影像、组织取样或转诊，以及放射科医生记录的期限。三名护理导航员阅读抽出的所见与建议，核对其是否与放射科医生的判读一致，然后打开患者病历，判断这些建议是否恰当。导航员完成核对后，该所见就转为病历中的结构化数据。导航员依据这些数据，在同一个看板上查看肺结节项目的现有登记与待登记对象、尚未查看的结果、已安排的就诊以及自己待办的事项。患者无需转诊即可到肺结节门诊就医，因此大多数人在出现于每日报表后三天内就能就诊。执业护士Ashley Campbell可以开具进一步检查，或把患者转给每周轮流出诊的十位呼吸科医生之一。团队首次启用该功能时，把此前90天的报告全部送入模型，找出了2,000多个此前没有以结构化数据留存的结节。此后团队发现，由肿瘤科或呼吸科开具的检查已有既定随访安排，于是不再把那些报告送入模型，把人力集中到更容易被遗漏的基层门诊与急诊开具的检查上。
    成果
    The Christ Hospital表示，其追踪的肺结节数量增加到六倍，项目开始后的头六个月诊断出23例肺癌，用一半的时间就追平了2023年全年的诊断数量。院方说明，头八个月里另有64名患者开始接受癌症治疗。Ashley Campbell表示，借助这项功能，团队得以把接近70%的肺癌诊断在一期或二期，远高于约50%的全国平均水平。该院首席医疗官Marcus Romanello表示，这项工作正在影响死亡率。Epic在2026年3月的资料中给出该院肺癌早期发现率为69%，全国平均为46%。Epic在同一份资料的摘要中表示，导航员额外核查了约5,000个肺结节，由此在该院network范围内额外发现了116例癌症。
    局限与待解问题
    原文没有说明模型抽取结节提及的准确程度，也没有给出抽取错误的数量。项目启动的月份同样不见于原文。早期发现率在不同资料中并不一致：2025年6月的资料给出接近70%与约50%的全国平均值，2026年3月的资料给出69%与46%。

    来源

  5. 2026-03-09资料发布AX055运营中

    金融 / 企业金融 新加坡

    DBS

    企业客户咨询

    业务问题
    DBS运营着接收企业客户和中小企业客户咨询的窗口。银行为自己设定了成为大规模使用AI的银行这一目标。为此需要一套共同标准，让多个团队能够负责任地构建并推广生成式AI应用。
    使用的技术与数据
    底座是全行数据分析平台ADA。该平台提供具备管控和安全的数据使用环境。银行在其上叠加了生成式AI框架，把可复用组件、管控装置、工作流功能和prompt撰写规范定为标准。在这一标准之上，银行构建了企业金融聊天机器人DBS Joy。DBS Joy面向企业和中小企业客户提供24小时应答。
    成果
    DBS表示，DBS Joy为企业和中小企业客户提供24小时咨询。在同一封信函中，银行表示已通过ADA把超过2,000个AI模型应用到超过430个课题上。信中写到，2025年数据分析与AI活动创造的经济价值约为10亿新加坡元。这一金额是全行活动的总和，不是某一个聊天机器人的成果。
    局限与待解问题
    原文只用一句话描述DBS Joy，没有应答准确度、处理数量以及转给人工的比例。

    来源

  6. 2026-03-09资料发布AX056运营中

    金融 / 银行 新加坡

    DBS

    负面新闻审查

    业务问题
    DBS运营着排查与客户相关负面新闻的审查业务。银行把这项工作列为用生成式AI提升效率的对象。在此之前，需要一套标准来统一各团队各不相同的开发方式。
    使用的技术与数据
    银行先构建了生成式AI框架，把可复用组件、管控装置、工作流功能和prompt撰写规范定为标准。在这一标准之上，用生成式AI做出了负面新闻审查工具。数据由全行数据分析平台ADA处理。银行表示，借助该平台，代码部署时间减少25%，模型部署周期缩短到10周以内。
    成果
    DBS表示，该工具提升了负面新闻审查的效率。它被写入涵盖2025年业绩的CIO信函，列为正在运行的生成式AI案例。同一封信函表示，已通过ADA把超过2,000个AI模型应用到超过430个课题上。信中没有单独列出审查业务的成效数字。
    局限与待解问题
    原文只用一句话提到这个工具，没有审查准确度、处理时间以及由人复核的比例。

    来源

2026. 02

  1. 2026-02-26资料发布AX061运营中

    电信 / 固定与移动通信 德国

    Deutsche Telekom

    客户咨询与安装预约

    业务问题
    电信客服中心涌向坐席的来电很多。没有现成脚本的咨询，或者表述含糊、语法不通的咨询，很难用自动应答处理。
    使用的技术与数据
    Deutsche Telekom为Frag Magenta聊天机器人接入了生成式AI，使其也能处理没有既定脚本、表述含糊或语法不通的咨询。语音和聊天两条通道同时使用。在坐席一侧，公司正在推广把自动预先简报、坐席用聊天机器人askT和通话摘要打包在一起的AI工具。在德国，光纤安装预约也由语音机器人受理。
    成果
    Deutsche Telekom表示，2025年Frag Magenta的语音和聊天代替坐席处理了340万通电话，比第三季度累计多出90万通。公司写到，在德国，面向客户的聊天机器人已完全转为基于LLM，解决率达到55%，服务接触量减少10%。第四季度，语音机器人受理了40%的光纤安装预约。截至12月，有1,400名以上坐席在使用AI工具。
    局限与待解问题
    340万通是未转到坐席的通话数量，并不代表解决质量或客户满意度。

    来源

  2. 2026-02-26资料发布AX045运营中

    旅行与住宿 / 酒店 英国

    IHG

    酒店收益与客房需求管理

    业务问题
    IHG认为必须在客户体验、客户获取和酒店业绩三处提升成效。酒店业绩取决于对客房需求读得有多准、定价有多合理。这份报告没有单独说明引入之前的收益管理是怎样运作的。
    使用的技术与数据
    公司在收益管理系统中引入了数据科学、机器学习和预测工具。该系统产出高级分析结果和建议。IHG把它作为全公司范围内使用AI的一个例子，同类例子还有IHG One Rewards手机应用的改进。报告没有披露系统名称、接入的数据种类，也没有说明酒店运营者如何采纳这些建议。
    成果
    IHG表示，这项技术加深了品牌忠诚度，也磨利了竞争优势。在酒店业主部分，报告写到为抓住需求、提高收入并优化运营而扩大了技术的适用范围。在住客部分，报告写到用基于AI的技术提升了客户体验。收益管理系统对每间客房收入贡献了多少，并未单独披露。
    局限与待解问题
    没有把AI贡献单独拆分出来的数字。引入时间和覆盖酒店数量，这份文件中也没有。

    来源

  3. 2026-02-19资料发布AX002运营中

    制造 / 半导体 韩国

    SK海力士

    工序虚拟量测与异常原因分析

    业务问题
    半导体工序要经过量测环节，通过测量结果确认工序是否正常。量测率一旦偏低，就很难分辨跑同一工序的设备之间的性能差异。光刻工序的套刻预测模型也只专注于提高准确度，难以说明各输入变量如何影响结果。
    使用的技术与数据
    SK海力士与工业AI初创公司Gauss Labs合作，使用基于AI的虚拟量测方案Panoptes VM，自2022年起用于生产现场。虚拟量测是预测未直接测量的工序结果的方法。两家公司利用Panoptes VM的运行数据构建了设备间性能匹配框架，共同提出早期检测设备异常并快速诊断原因的方案。在套刻方面，他们加入了基于梯度下降法的框架GRACE。GRACE量化输入变量对预测结果的影响，提供能解释模型性能的指标。SK海力士自发布前一年起把GRACE应用到生产现场，用于及时掌握工序异常并查找原因。
    成果
    两家公司在SPIE Advanced Lithography + Patterning 2026上提交两篇论文，口头报告和海报环节各一篇。论文收录了基于SK海力士实际生产现场运行Panoptes VM的数据所得的共同研究成果。他们表示，数据证明了可以有效识别因量测率低而难以分析的设备间性能差异。Gauss Labs代表金永汉表示，这是方案落地之后仍持续在制造现场挖掘应用场景才取得的成果。
    局限与待解问题
    原文中没有良率或量测成本改善的数字，也未公开表示GRACE现场应用范围与效果的指标。

    来源

  4. 2026-02-17资料发布AX059运营中

    制药与生物技术 / 制药 法国

    Sanofi

    支持经营与研究决策

    业务问题
    在Sanofi，研发、生产与供应、商务各部门的数据彼此分割。像临床试验设计或产品组合判断这类跨部门决策，需要集中在一处的资料。
    使用的技术与数据
    Sanofi与Aily Labs GmbH合作引入了内部应用Plai。Plai汇集各部门的内部数据，使其可实时查询，并在一个界面上呈现公司的整体活动。它用AI生成及时的洞察和个性化的what if开发情景，辅助判断。临床运营团队在试验招募阶段用Plai确认受试者构成是否足够多样。产品组合战略团队在决定聚焦哪些治疗药物时，使用Plai的预测和建议。生产与供应团队也用Plai做库存规划。
    成果
    Sanofi在官方页面上表示，每天有20,000名员工使用plai。在2025年Form 20-F中，公司写到超过22,000名员工在日常决策中使用Plai。公司说明，在生产与供应部门，基于概率的计划可预测80%的库存中断，并把65%的风险与根本原因关联起来。
    局限与待解问题
    两份资料给出的用户数不同，分别是20,000人和22,000人。官方页面没有发布日期，无法确认所依据的时间点。

    来源

  5. 2026-02-12资料发布AX097运营中

    能源 / 电力与燃气供应 美国

    Duke Energy

    识别冒充公司的广告诈骗

    业务问题
    针对Duke Energy客户的诈骗持续不断。公司表示，2025年在整个服务区域收到了数千起诈骗举报。在寻求账单补助的客户集中的2月，举报尤其增多。诈骗者用虚假广告和冒充的客服电话接近客户。
    使用的技术与数据
    Duke Energy用人工智能扫描网站、社交网络和付费广告，目的是找出公开资料中显露的社会工程威胁。虚假广告和冒充的客服电话是主要检测对象。发现的条目会向相应平台提出下架请求。公司还运行自有的诈骗举报工具，让客户直接报告可疑情形。公司提醒客户，如果付款要求显得紧急或带有威胁，就要放慢节奏，并只通过账单上印的官方电话或网站核实。
    成果
    公司举出的近期下架案例，是一条冒充Duke Energy、标注虚假客服电话的付费搜索广告。公司还表示，11月与Piedmont Natural Gas、Better Business Bureau等其他公用事业公司一起参加了第十届Utility Scam Awareness Day。客户服务运营高级副总裁Jessica Bishop表示，诈骗者手法越精细，公司就越要主动保护客户。公司同时告知，它不接受预付卡或加密货币付款，也不会以立即停电相威胁。
    局限与待解问题
    用于检测的模型、误报比例和下架请求数量，原文中没有，也没有说明人在哪个环节复核和批准。

    来源

  6. 2026-02-12资料发布AX049运营中

    农林渔业 / 森林管理 芬兰

    Stora Enso

    森林经营与生物多样性预测

    业务问题
    森林经营必须同时兼顾木材生产和生物多样性保护。某项管理行为会对稀有物种产生什么影响，很难提前知晓。在众多保护措施中先做哪一项，也需要判断依据。
    使用的技术与数据
    Stora Enso把北欧的全部森林做成数字孪生，用于数据分析。借助这一数字森林孪生，公司模拟森林管理行为并预测对稀有物种的影响。2024年初启动的与世界自然保护联盟（IUCN）的合作项目于2025年结束。在该项目中，公司做了把IUCN制定的STAR生物多样性指标接入Stora Enso森林规划系统的概念验证。这一框架用来决定在整个森林景观中优先采取哪些保护措施。
    成果
    Stora Enso在2025年年报中表示，借助AI和其他技术，公司在把生物多样性与木材生产更好地结合方面取得了进展。公司说明，这一框架让最紧迫的威胁得到最有效的处理，同时把对木材生产的负面影响降到最低。研究结果以在学术期刊发表为目标进行了整理，并在2025年IUCN世界自然保护大会上作了发布。
    局限与待解问题
    接入STAR指标是概念验证阶段的成果。原文中没有预测准确度或适用面积之类的数字。

    来源

  7. 2026-02-03资料发布AX092有限运营

    制造 / 钢铁 韩国

    浦项制铁

    控制铁矿石烧结工序

    业务问题
    烧结工序是把粉状铁矿石制成便于装入高炉的块状物的关键环节。烧结机的操作一直是现场工人必须以简单重复方式处理的工作。浦项制铁厂把超越单台设备自动化、把各项控制技术编织为一体作为课题。
    使用的技术与数据
    浦项制铁厂在烧结工序中引入了基于AI的智能控制系统。系统利用传感器对原料堆积的布料线进行精细控制，并自动调节台车速度以跟随废气温度设定值。该技术由浦项制铁厂炼铁部与技术研究院工艺DX研究所共同开发。主导开发的炼铁部次长金永贤表示，希望用AI把浦项制铁厂熟练工人的经验转化为逻辑，形成任何人都能产出最佳质量的标准。
    成果
    浦项制铁厂表示，此次改进实现作业开动率99%、命中率97%，大幅减少了作业偏差。公司说明，高质量烧结矿的稳定供应也有助于后工序高炉的炉况稳定。在3号烧结验证过的模型，正在向2号烧结、4号烧结等其他工序扩大应用。公司同时指出，烧结机操作自动化让现场工人得以摆脱简单重复作业，专注于高附加值工作。
    局限与待解问题
    原文没有说明命中率的定义和比较基准，也没有给出改进前的开动率，因此无法得知提升幅度。

    来源

下载全部资料 (JSON)