人工智能引领的“第四次工业革命”正在到来，算力、算法和数据已经变成了新的生产要素。在这重要的变革时期，制造与能源企业均做出快速响应，纷纷采用大模型、AIGC等先进数智技术，驱动业务创新，塑造自身的第二增长曲线。

2024年4月18-19日，DSMC 2024第三届中国制造业&新能源数智峰会在杭州成功举办。会议由中国通信工业协会指导，信息侠主办，浙江省数字经济联合会、中科聚力联合支持，围绕“智造新篇章·绿能新征程”会议主题，350余位政府、行业和学术界的代表和数字化企业齐聚一堂，共同探讨智能制造与新能源产业的未来发展方向、技术创新以及市场机遇。

火山引擎通用行业解决方案高级总监高俊杰受邀参会，并以《大模型时代，制造与能源的发展新动能》为主题，分享了火山引擎数智化方案在制造与能源行业的应用场景探索和落地实践。

在与客户的共同实践中，火山引擎将数智化技术与制造能源行业的业务场景有机结合，推动企业信息化基础设施的云原生化建设，打造数据、AI、基础资源等中台化服务能力，实现“研、产、供、销、服”全业务价值链路的智慧化应用，助力企业转型升级。

AI应用在“研、产、供、销、服”业务环节落地

AI时代，制造与能源企业要保持竞争优势，需要不断地在研发、生产、供应、销售和服务各个环节应用AI创新技术，充分挖掘数据价值，以满足需求预测、辅助设计、供应链优化、智能决策、产品质检、营销增长等多方面要求。

在研发场景，企业可以借助AI技术建立决策信息中心，聚合内外部信息，及时跟进市场和竞争对手动态，实现科学决策，在起点就能获得有利的信息先机。在仿真、设计、渲染等制造研发环节，火山引擎自研的高性能计算方案VECTOR，集成计算、存储、网络和作业管理调度软件等资源，提供弹性灵活的计算服务。

产品生产是制造和能源行业的生命线，企业可利用AI算法完成AI质检和环境安全检测，从而降低生产不良率，提升生产效率，如利用多模态大模型帮助煤炭运输企业实现集装箱破损分析和煤炭残余分析。

而在供应链管理方面，企业必须整合多业务源数据，建立信息一体化的供应链，确保采购、销售和库存都达到最优标准，同时还可结合用户行为偏好和企业的库存、物流等公私域数据，进行供应链预测优化，实现以销定产。

在营销环节，火山引擎为企业提供了营销增长解决方案，将大模型能力结合具体的营销行业、营销场景进行营销模型的精调和定制，来提高营销短视频和文案创作效率和质量。

从服务角度看，对外的智能导购、智能客服，对内的协同办公、员工培训、智能编程都是常用场景，还能通过AI管理助手来落实数据驱动管理，实现辅助决策。

从云基础底座到中台能力，支撑大模型价值实现

在为AI应用场景匹配完善的工具链的同时，火山引擎也提供了高稳定性和高性价比的AI基础设施，包括关键的算力支持和技术中台能力。在技术中台建设上，整合了数据中台、机器学习、大模型服务与应用以及高性能计算等能力。

● 数据中台—— 帮助企业收获从数据基础建设、数据引擎升级到数据智能应用的全链路数智能力，提供运维降本、运营提效和业务增长的行业数智解决方案；

● 机器学习平台—— 提供从训练到推理、部署的全流程工具，实现高效低成本的AI算法开发和迭代，千卡任务稳定运行数百小时，GPU利用率大幅提升；

● 火山方舟——火山引擎推出的一站式大模型服务平台，提供模型训练、推理、评测、精调等全方位功能，助力模型提供方和使用者实现商业新增长；

● Coze扣子—— 基于可视化、低门槛、可扩展的大模型应用开发平台，开发者无需关注基础设施的底层原理，快速搭建智能体，将大模型变成像云服务一样开箱即用。

在基础设施层，火山引擎veStack混合云平台包含了计算、存储、网络、安全、数据库、容器、大数据等产品能力，帮助制造和能源企业建设简单轻量、智能高效和全栈式云平台，更好支撑AI应用落地。

积极拥抱AI已经成为各行业共识。火山引擎作为字节跳动旗下的云服务平台，正在通过不断优化的数智技术，帮助制造与能源企业在时代洪流与AI红利中探寻前行方向，实现业务可持续增长。

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