《2026十大央国企AI+场景标杆案例集》发布

中国软件行业协会信息主管(CIO)分会、数字产业创新研究中心和锦囊专家联合发布《2026十大央国企AI+场景标杆案例集》，旨在系统梳理和展示中央企业与国有企业在人工智能与实体经济深度融合方面的标杆成果，为行业提供可借鉴、可复制的路径参考。案例集收录了2025-2026年度在制造、能源、金融、医疗、物流、农业、采矿等重点领域评选出的十大典型案例，每个案例均从背景、战略、实施、效果、难度和亮点等多个维度进行了详尽阐述。
以下是十大案例的核心内容总结：

案例一：鞍山钢铁集团有限公司 —— 数据+AI重新定义钢铁制造管控流程

核心目标：

解决传统钢铁制造中多基地系统异构、生产调度依赖经验、设备代际跨度大、数据应用能力不足等痛点，通过数据与AI技术融合，实现产供销深度协同，提质增效。
战略规划：以“数据驱动流程变革，AI重构管控模式”为核心，构建“三层五级、双轮驱动”的转型蓝图。建立了“底座支撑-模型开发-场景应用”的技术架构，整合DeepSeek、豆包等通用大模型和自研小模型。

关键举措：

数据筑基：整合全业务域数据，构建“数据资源一中心”，实现“一数一源、全流程溯源”。
场景化智能体：围绕业务提效、服务能力提升、制造过程管控、现场安全四大方向，规划了17类AI应用场景，如智能会议、采购营销知识官、铁前成本分析、设备故障诊断等。
数字员工：推出“数智员工”智能体集群，实现自然人与数智人协同工作。
流程重构：通过统一数智底座“鞍云智鼎”平台，破除部门壁垒，实现“AI×数据×流程”原生一体。

实施效果：

效率提升：数据查询耗时从20分钟缩至1分钟，决策周期从3天缩至4小时，行政人员效率提升12.5%。
成本降低：采购成本降低5%，资金占用成本下降6%，年降本预计超3600万元。
质量提升：全产品一次合格率提升0.5%，质量异常预警准确率达95%。

案例亮点：

首创“大模型+小模型”在钢铁核心工序的应用，实现了从经验驱动向数据驱动的管理范式变革，并为行业提供了可复制的数字化转型范式。

案例二：成都能源发展股份有限公司 —— 大模型赋能的综合能源智慧管控平台

核心目标：

响应国家“双碳”战略，从传统能源运营商向城市交通能源综合服务商转型，解决传统依赖经验调度的运营模式。
战略规划：确立“绿色低碳+数字智能”双轮驱动战略，采用“1+3+4+N”行动路线，打造“大数合一”的综合能源智慧管控平台。
关键举措：

虚拟电厂（VPP）：聚合分布式光伏、储能、充电桩等资源，实现虚拟电厂常态化参与电力市场交易。
AI预测与调度：利用大模型进行多时域负荷与电价预测、智能申报等，形成“资源可观、可测、可调、可控”的闭环管理。
AI智能体体系：构建涵盖模型、工具与编排三维能力的AI智能体配置体系，支撑复杂业务场景。

实施效果：

运营提升：员工工作效率提升40%以上，风险闭环率超90%。
社会效益：提升城市能源安全韧性，助力可再生能源消纳率提升，为行业打造可复制的样板。

案例亮点：

通过AI技术打通了“感知-预测-调度-结算”全链路，实现了能源利用效率与市场响应能力的显著提升，并构建了“短期-中期-长期”的全周期价值体系。

案例三：重庆市忠信保安服务有限公司 —— 金融综合安防AI+

核心目标：

解决传统金融安防中预警响应滞后、人力成本高企、数据孤岛及合规压力大等痛点。
战略规划：以“安全为本、智能引领”为核心战略，构建“感知智能化、决策自动化”的金融综合安防AI生态体系。
关键举措：

全栈式AI算法：集成17种自主研发的AI算法（如人脸识别、行为分析、异常事件识别），实现全场景覆盖。
“AI+人工”协同：创新采用“AI+人工”协同运营模式，AI负责7×24小时巡检预警，人工负责复杂处置。
边缘计算+云计算：采用混合架构，边缘端实时响应，云端负责全局管理与算法迭代。

实施效果：

降本增效：单网点安保人员从6-8名减至2-3名，人力成本降低约40%；应急事件处置效率提升90%以上。
满意度提升：合作金融机构对系统满意度达98%以上。

案例亮点：

突破传统安保“劳务输出”模式，打造“技术+服务+数据”的多元化增值服务模式，实现了从“被动防御”向“主动智能”的质变。

案例四：沪东中华造船(集团)有限公司 —— 全球供应链数据智能归集项目

核心目标：

解决船舶制造行业中设备箱单格式多样、语言混杂、标准不一，导致人工录入效率低、易出错的问题。
战略规划：打造政企协同的AI+工业供应链标杆项目，实现设备箱单处理的全流程自动化、标准化和可视化。

关键举措：

VLM+LLM多模态协同：采用视觉语言模型（如DeepSeek-OCR）与大语言模型协同技术，实现对多源异构表单的智能识别和关键字段抽取。
分阶段开发：采用“无训练版先行，训练版迭代”的策略，先快速上线满足基本需求，再通过真实业务数据微调模型提升准确率。
国产信创全栈适配：项目全栈采用国产算力（910B推理卡）、服务器和操作系统。

实施效果：

效率与准确率：减少90%以上的人工录入，数据提取准确率>90%，关键信息提取准确率≥86%。
数据贯通：打通了设计、采购、仓储等环节的数据孤岛。

案例亮点：

成功将大模型多模态技术应用于船舶制造的复杂供应链物料管理，为高端装备制造业的供应链智能化转型提供了可借鉴的标杆范本。

案例五：厦门国贸控股集团财务有限公司 —— 国贸财务公司智能报告平台——大模型赋能授信全流程

核心目标：

解决授信报告撰写中监管合规要求高、人工操作效率低、风险识别滞后等问题。
战略规划：构建“合规为基、智能驱动、全链赋能”的数智化报告体系，实现“数据整合-智能分析-自动生成-合规校验”全流程闭环。

关键举措：

大模型智能撰写：基于本地部署的DeepSeek大模型，开发智能撰写、模板管理、智能问答等核心功能。
结构化Prompt：将笼统的报告要求拆解为目标、模块、标准、格式等结构化Prompt，解决大模型输出专业度不足的问题。
本地部署+权限管控：满足金融数据“不出域”的监管要求，并建立完善的权限管理体系。

实施效果：

降本增效：单份报告撰写时间从5天压缩至2天内，人工填报量减少70%，年节约约60万元人力成本。
决策提速：跨部门审核周期从3天缩短至1天，协作效率提升67%。

案例亮点：

聚焦“垂直场景深透”，将AI技术深度嵌入金融核心业务场景，重构了“人机协同”的信贷运营流程，为中小金融机构的数智化转型提供了“低成本、高效效”的战略参考。

案例六：上海电气风电集团股份有限公司 —— 风电行业多源异构语料驱动的AI智能构建与应用

核心目标：

针对风电行业设计验证周期短、运维效率低等挑战，构建覆盖设计、制造、运维全生命周期的AI智能应用矩阵。
战略规划：打造“风枢”全过程协同平台，训练“风智”垂类大模型，构建“风库”高质量语料集，形成覆盖全生命周期的智能技术矩阵。

关键举措：

多智能体集群：开发了“风知”（研发问答）、“风顺”（运维问答）、“风鉴”（标准审核）、“风译”（多语言翻译）、“风察”（叶片缺陷识别）等多个智能体。
垂类大模型“风智”：整合多源异构语料，构建跨域知识图谱，实现行业知识的深度理解和应用。
国产化全栈适配：平台从底层算力到上层应用均采用国产化技术栈。

实施效果：

效率提升：研发与运维资料查找效率提升80%以上，技术文档翻译效率提升90%以上。
成本节约：预计全年节省设计制造费用数百万元，预测性维护可降低大部件更换率10%。

案例亮点：

首创基于智能机器人的叶片内部巡检模式，打造了国际领先的风电行业垂类多模态大模型与智能体集群应用平台。

案例七：无锡市国联发展(集团)有限公司 —— 国联集团“智擎中枢”AI赋能平台

核心目标：

解决集团内部信息孤岛严重、办公效率瓶颈、合规风控压力大及安全合规约束严格等问题。
战略规划：构建“算力-模型-平台-应用-知识”五位一体的AI资源服务体系，实现从“单点工具”向“体系化智能”的战略跃迁。

关键举措：

五位一体平台：建成30P高性能私有化智算集群，完成10余款前沿大模型本地化部署，打造“国联AI助手”统一门户。
三级知识库体系：创新构建“集团-子企业/部门-个人”三级知识库体系，实现知识的分层开放与共享。
人机协同的智能评审：首创“AI预审+专家复核”的双轨评审模式，AI处理90%的确定性工作。
主动式风控：将风控模式从“事后追查”升级为“事中拦截”，实时监测与预警围串标、资质异常等风险。

实施效果：

降本增效：单项目评审费从2.3万元降至0.4万元，降幅82%；评审时长从6小时压缩至0.5小时。
风险防控：围串标识别率达100%，综合准确率超95%。

案例亮点：

建立了行业内首个数字员工，创新了“AI+招投标”的商业模式，从内部成本中心转变为外部创收中心，并构建了动态供应商知识图谱。

案例八：越创智数信息科技有限公司 —— 悦智检——智慧品质管理平台

核心目标：

解决传统物业管理中依赖人工巡检导致的成本高、效率低、存在盲区、突发响应慢等问题。
战略规划：以AI视觉算法为核心，驱动物业管理数字化转型，实现从“单点试跑”向“规模化实效”的跨越。

关键举措：

“边缘+云端”双重验证：边缘侧进行轻量级实时首检，云端大模型进行二次复验，有效降低误报率。
全流程自动化闭环：首创“AI自动巡检-自动告警派单-AI复核关单”全流程自动化闭环，实现零人工干预。
异构算力智能调度：自研边缘盒子搭载调度引擎，兼容原有老旧监控设备（利旧率高达85%），最大化利用算力资源。

实施效果：

降本增效：有效替代约20%的人工巡检工作量，年规模化替代人工成本约300万元。异常事件处理耗时从60分钟缩短至10分钟。
满意度提升：标杆项目业主满意度从84.22分提升至91.37分，安全类投诉工单清零。

案例亮点：成功解决了物业管理的“形式主义”问题，跑通了隐患治理的“最后一公里”，并在技术上实现了低成本硬件利旧与高精度算法验证的平衡。

案例九：中国联合网络通信有限公司上海市分公司 —— “通通慧评”——基于大小模型融合的AI智能评标系统

核心目标：

解决传统评标“效率低、质量差、风险高”三大顽疾。
战略规划：构建“1+4+6”全栈智能评标体系（1个智能底座，4大专业能力，6大应用场景），实现评审全流程智能化。
关键举措：

全场景智能评审：覆盖标前寻源、招标解读、投标评审、资质校验、围串标识别、报告生成六大场景。
“AI双引擎”协同：小模型负责快速信息抽取，大模型（DeepSeek）负责复杂语义理解与逻辑运算。
人机协同的智能评审：首创“AI预审+专家复核”的双轨评审模式，AI处理90%的确定性工作。
主动式风控：将风控模式从“事后追查”升级为“事中拦截”，实时监测与预警围串标、资质异常等风险。

实施效果：

降本增效：单项目评审费从2.3万元降至0.4万元，降幅82%；评审时长从6小时压缩至0.5小时。
风险防控：围串标识别率达100%，综合准确率超95%。

案例亮点：

建立了行业内首个数字员工，创新了“AI+招投标”的商业模式，从内部成本中心转变为外部创收中心，并构建了动态供应商知识图谱。

案例十：中信消费金融有限公司 —— 中信消金风控灯塔

核心目标：

解决传统金融行业流量转化效率低、风险识别滞后、数据能力不足等痛点，提升营销获客与风控能力。
战略规划：启动“灯塔计划”，聚焦“全场景模型能力强核建设”、“行业级前筛能力建设”、“智能化风险巡检归因”三个方面。

关键举措：

全场景模型迭代：基于AUTO_ML等技术，实现模型产能的高速增长，覆盖反欺诈、授信、用信等全场景。预计全年模型产能相对2024年增长400%。
行业级前筛模型：联合多家征信机构，构建行业级客户风险前筛能力，通过金融大模型知识蒸馏技术融合跨机构数据，精准识别与分发客群。
智能风险巡检归因：建立多维度监控指标体系和基于时间序列分析、因果推断的异常检测与归因模型，能够快速定位风险波动源头。

实施效果：

风控跃升：通过跨机构合作与技术自研，突破了单一机构的数据局限，显著提升了模型精度与稳定性。
效率提升：打造了高效的数字化建模体系，大幅缩短了模型开发上线周期。

案例亮点：

参与了《IEEE3410-2025金融风控大模型国际标准》的制定，利用知识蒸馏技术撬动了行业级风控能力杠杆，并首创了基于双塔-因果推断的风险巡检归因模型。

总体评述与共性亮点

这十大案例共同展现了当前央国企AI+场景应用的几个显著特征和发展趋势：

战略引领，系统布局：几乎所有案例都并非单点应用，而是从企业战略高度出发，进行系统性、平台化的规划与建设。
深度融合核心业务：AI不再是“锦上添花”，而是深度嵌入到制造、能源、金融、安防、供应链等核心业务场景中，解决了实际的效率和风险问题。
技术成熟，多元融合：应用技术非常成熟，不仅包括通用大模型，还巧妙结合了视觉、语音、知识图谱、边缘计算、小模型等多种技术，形成了“大小模型协同”、“云边端一体”等创新技术架构。
强调安全可控与国产化：在金融、能源、重工等高敏感领域，“数据安全”和“国产化替代”是核心考量，多个案例采用了本地化私有部署和国产信创软硬件。
人机协同，效能最优：普遍采用了“AI预审+人工复核”、“AI做基础工作+人工做决策”等协同模式，既发挥了AI的效率优势，又保留了人类专家的专业判断和兜底能力。
模式创新，价值外溢：案例不仅注重内部降本增效，还开始探索商业模式的创新，将内部沉淀的能力标准化、产品化，向行业输出解决方案，实现价值外溢。

这份案例集为其他央国企乃至整个行业的数字化转型提供了宝贵的经验，展示了AI技术如何成为驱动高质量发展的新质生产力。