北电数智推动面向不同场景的AI行业解决方案落地，深耕产业创造价值

（来源：六安新闻网）

转自：六安新闻网

　　在2025企业家博鳌论坛“人工智能+”生态范式论坛上，北电数智相关负责人以“不能造好锤子再去找钉子，而要根据钉子的形状来制造锤子”生动比喻揭示了当前AI与产业融合的核心逻辑：人工智能虽已具备较强的技术基础，但在落地过程中仍面临“型号不符”的现实困境——尤其是在数据流通难、技术割裂、能耗突出等卡点制约下，AI从“能用”到“好用”的跨越仍充满挑战。

　　这一矛盾在医疗、工业等对数据敏感、场景复杂的领域尤为凸显。这些行业虽积累了大量高价值数据，却因缺乏可信、安全的技术支撑而难以有效利用。同时，算力、算法与应用场景之间往往彼此脱节，难以形成闭环迭代的系统能力。那么，面对如此深度且差异化的产业需求，哪些企业能够真正提供面向不同场景的AI行业解决方案，推动技术扎根产业、转化为实实在在的生产力？

　　作为北京电控重点布局的AI产业载体，北电数智以“数算模用”全栈布局推进产业AI化。其在医疗与工业领域所展开的针对性突破，为行业提供了可参照的系统化落地路径。

“数据－模型－应用”三大维度驱动，打造新一代医疗数智化范式

　　在医疗领域，北电数智以“星火·医疗底座”为核心载体，构建了从数据到应用的全链条医疗数智化体系，通过整合全栈AI能力、多模态大模型及智能体开发支持，与大型三甲医院等优质资源紧密协作，推动该体系全面落地并加速覆盖基层医疗。

　　数据层面，北电数智协同生态伙伴构建“通识+专病”双轮驱动的数据体系，依托红湖·可信数据空间确保数据在“可用不可见”的前提下安全流转，从而持续为模型训练输送“养分”，推动AI从“通用辅助”向“专科专家”升级。模型层面，北电数智专注于开发AI专病大模型及专科医生助手，力争贴合临床实际需求，提升诊疗效率。通过进一步部署AI全科医生助手等智能应用，北电数智将优质医疗资源的应用边界延伸至基层与院外健康管理场景，促进了医疗资源的普惠化。智能体应用层面，AI全科医生助手等应用凭借临床辅助与流程优化能力，切实推动了优质资源向基层医疗机构和民生健康场景下沉。

　　北电数智与中日友好医院的合作堪称AI医疗的标杆客户案例，为行业提供了从技术到场景、从数据到应用的落地范式。北电数智基于“星火·医疗底座”为中日友好医院打造从基础设施到应用落地的一站式医疗赋能体系：医疗可信数据空间有效解决数据流通的安全信任问题，为AI医疗落地提供可靠支撑；樱智·a专病大模型具备可靠专业的医学能力，覆盖理解、诊断和生成等诊疗全流程，落地应用后相应科室诊疗时间缩短20%，病例书写效率提升75%，病历质量提升45%；樱智Agent开发平台深度集成国内主流通用大模型，支持院内现有业务系统的智能化升级，更有全科辅诊助手、医纠风控助手、病案智检助手等多款高价值AI应用，协同提升诊疗过程的效率与质量。

实践落地成效凸显，领跑行业权威榜单

　　在工业领域，北电数智依托“星火·工业底座”，打造骄阳・工业大模型。该模型具备工业行业认知能力，可理解工业领域的专业术语与复杂流程。尤其是在工业文档问答方面，面对工艺手册、设备运维指南等技术资料，其能定位问题核心内容，结合上下文完成逻辑梳理，输出符合工业行业表述标准的回答；还能对工业数据进行解析并挖掘数据背后的价值，输出具备生产指导意义的深度洞察，助力企业掌握生产态势、优化工艺流程、提升经营效益。

　　骄阳·工业大模型搭载的工业智能体在任务执行过程中展现出智能性与灵活性，能够根据实际生产场景做出有效决策，并可与其他系统协同运作，进一步推动工业流程的智能化发展。得益于北京电控深厚的工业积淀，骄阳·工业大模型沉淀了丰富的工业场景数据与实践经验，在设备故障诊断、工艺参数优化、供应链预测等工业高频应用场景中形成了契合行业实际需求的理解与响应机制，从而解决场景适配性难题；同时，借助全方位的可信数据产品服务确保数据要素安全可信。骄阳·工业大模型还通过标准化的信息采集与知识核验流程，搭建高质量训练数据集，将多元异构的工业数据转化为支持模型高效训练与推理的可用资源，为模型在实际工业环境中的稳定运行筑牢基础。

　　在具体实践中，北电数智AI智能故障预测运维系统助力某大型制造企业实现对故障的提前预知和主动运维，使得维护成本降低10％~40％、计划外停机减少50％、设备寿命延长5％～20％、备件库存资金占用节约15％～30％。此外，骄阳·工业大模型还在国内权威第三方评测机构SuperCLUE发布的中文原生工业大模型测评基准SC-Industry（SuperCLUE-Industry）2025榜单中，以83.44的总分综合排名第一，充分印证了其在中文原生工业大模型领域的技术落地能力与行业实用价值。

　　从医疗场景的效率提升到工业领域的价值挖掘，北电数智以全栈能力回应产业真实需求，扎根具体场景打磨解决方案，让技术真正转化为看得见的生产力。未来，随着技术与场景的持续磨合、生态伙伴的深度协同，这样的务实路径或许能为更多细分行业提供参考，让AI在产业落地中走得更稳、更实，让新质生产力创造真价值。

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