在能源產(chǎn)業(yè)智能化變革的浪潮中，創(chuàng)明數(shù)字化中心正推進部署Deepseek671B滿血版等多種AI大模型，以技術(shù)底座重構(gòu)為核心，完善新能源領(lǐng)域的數(shù)字化布局。

AI賦能技術(shù)研發(fā)，驅(qū)動創(chuàng)新加速度

在研發(fā)場景中，AI大模型將發(fā)揮重要作用。其代碼輔助生成功能預(yù)計能有效降低錯誤率60%，并顯著提高研發(fā)效率。智能編碼輔助系統(tǒng)能夠?qū)崟r生成高可靠性的代碼框架，結(jié)合新能源設(shè)備控制算法的優(yōu)化需求，核心模塊的開發(fā)效率預(yù)計將提升200%。此外，AI的實時決策能力將被嵌入到MES系統(tǒng)中。通過產(chǎn)線設(shè)備數(shù)據(jù)流的分析，系統(tǒng)將能夠動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)工藝參數(shù)，使產(chǎn)線智能體實現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化。在電池管理系統(tǒng)（BMS）等核心領(lǐng)域，模型將利用歷史數(shù)據(jù)學(xué)習建立預(yù)測性調(diào)試能力，從而有效規(guī)避傳統(tǒng)開發(fā)中的隱性風險。同時，建立的全鏈路可解釋框架將在BMS故障診斷等關(guān)鍵場景中提供決策依據(jù)追溯功能，使AI判斷的可信度高達99.6%，遠超行業(yè)平均水平。制造方面構(gòu)建自己的工業(yè)大模型，如制造健康度，通過采集環(huán)境、設(shè)備、品質(zhì)、工藝等參數(shù)，實現(xiàn)設(shè)備異常智能預(yù)警并給出解決方案，杜絕異常停機，提升設(shè)備開動率10%以上；產(chǎn)品工藝預(yù)警，預(yù)測實現(xiàn)，搭建AI垂直大模型，實現(xiàn)智能分析-智能推理-智能決策-智能執(zhí)行，提升工藝改善效率。綠色能源管控上，通過智能AI大腦，依據(jù)產(chǎn)線開動能源需求，動態(tài)調(diào)整空壓、冰機等設(shè)備設(shè)置參數(shù)，每年節(jié)約超20%的能源成本。
在業(yè)務(wù)導(dǎo)航方面，AI將提供全鏈路支持。從數(shù)據(jù)洞察到策略推演，再到風險模擬預(yù)測，AI將使業(yè)務(wù)決策更加科學(xué)、準確。基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)構(gòu)建的預(yù)測模型將能夠提前14天預(yù)警供應(yīng)鏈中斷風險。而新能源產(chǎn)業(yè)動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)則將實時抓取全球技術(shù)文獻、政策法規(guī)與市場情報，通過DeepSeek的因果推理生成前瞻性分析報告。

AI全流程賦能辦公，提升知識管理效率

在辦公領(lǐng)域，AI大模型的全流程賦能將為創(chuàng)明集團帶來辦公效率的飛躍。具體來說，會議紀要將能夠自動生成，結(jié)合語音轉(zhuǎn)寫和重點提取功能，有效節(jié)省溝通成本。同時，智能助手的引入將使規(guī)則預(yù)判和風險預(yù)警成為可能，進一步提升流程處理效率。高效的賦能KPI考核，推進落實硬性指標的堅實落地。為了確保員工能夠充分利用這些AI工具，創(chuàng)明數(shù)字化中心正在提供全面專業(yè)化的培訓(xùn)，幫助員工快速掌握并提升整體工作效率。在知識管理方面，創(chuàng)明數(shù)字化中心有著明確的規(guī)劃。計劃構(gòu)建企業(yè)專屬知識庫，并利用RAG技術(shù)構(gòu)建覆蓋多領(lǐng)域的垂直知識中樞，實現(xiàn)專利文獻、實驗數(shù)據(jù)的毫秒級精準檢索。通過部署私有化知識引擎，將20余年積累的工藝know-how、設(shè)備運維日志轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識資產(chǎn)，使技術(shù)人員能夠秒級獲取特定場景解決方案。例如，在固態(tài)電池研發(fā)中，系統(tǒng)將自動關(guān)聯(lián)電解質(zhì)材料特性與熱穩(wěn)定性參數(shù)，為研發(fā)團隊提供跨學(xué)科交叉創(chuàng)新方案，從而縮短技術(shù)驗證周期。在客服場景中，創(chuàng)明集團也將充分利用AI大模型和知識庫的優(yōu)勢。通過結(jié)合這兩者，實現(xiàn)7×24小時的精準應(yīng)答，大大提升客戶滿意度。

引入AI大模型等先進技術(shù)，展示了創(chuàng)明在數(shù)字化方面的決心和創(chuàng)新性，研發(fā)端將建立跨學(xué)科平臺，突破技術(shù)瓶頸；制造端將構(gòu)建智能產(chǎn)線，提升精度與柔性；生態(tài)端將沉淀知識資產(chǎn)，鞏固技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地位。通過其強大的自然語言處理、數(shù)據(jù)分析與推理能力，顯著提升客戶體驗并創(chuàng)造提升服務(wù)效率與響應(yīng)速度、提供個性化服務(wù)、增強數(shù)據(jù)安全與隱私保護、推動創(chuàng)新服務(wù)、快速反應(yīng)，降低成本間接惠及客戶等多維價值，實現(xiàn)集團要求數(shù)據(jù)工廠目標，同時也為未來的智能化發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。