创明数字化中心部署AI大模型，完善企业未来数智化能力底座

在能源产业智能化变革的浪潮中，创明数字化中心正推进部署Deepseek671B满血版等多种AI大模型，以技术底座重构为核心，完善新能源领域的数字化布局。

AI赋能技术研发，驱动创新加速度

在研发场景中，AI大模型将发挥重要作用。其代码辅助生成功能预计能有效降低错误率60%，并显著提高研发效率。智能编码辅助系统能够实时生成高可靠性的代码框架，结合新能源设备控制算法的优化需求，核心模块的开发效率预计将提升200%。此外，AI的实时决策能力将被嵌入到MES系统中。通过产线设备数据流的分析，系统将能够动态调整生产工艺参数，使产线智能体实现动态优化。在电池管理系统（BMS）等核心领域，模型将利用历史数据学习建立预测性调试能力，从而有效规避传统开发中的隐性风险。同时，建立的全链路可解释框架将在BMS故障诊断等关键场景中提供决策依据追溯功能，使AI判断的可信度高达99.6%，远超行业平均水平。制造方面构建自己的工业大模型，如制造健康度，通过采集环境、设备、品质、工艺等参数，实现设备异常智能预警并给出解决方案，杜绝异常停机，提升设备开动率10%以上；产品工艺预警，预测实现，搭建AI垂直大模型，实现智能分析-智能推理-智能决策-智能执行，提升工艺改善效率。绿色能源管控上，通过智能AI大脑，依据产线开动能源需求，动态调整空压、冰机等设备设置参数，每年节约超20%的能源成本。
在业务导航方面，AI将提供全链路支持。从数据洞察到策略推演，再到风险模拟预测，AI将使业务决策更加科学、准确。基于多源异构数据构建的预测模型将能够提前14天预警供应链中断风险。而新能源产业动态监测系统则将实时抓取全球技术文献、政策法规与市场情报，通过DeepSeek的因果推理生成前瞻性分析报告。

AI全流程赋能办公，提升知识管理效率

在办公领域，AI大模型的全流程赋能将为创明集团带来办公效率的飞跃。具体来说，会议纪要将能够自动生成，结合语音转写和重点提取功能，有效节省沟通成本。同时，智能助手的引入将使规则预判和风险预警成为可能，进一步提升流程处理效率。高效的赋能KPI考核，推进落实硬性指标的坚实落地。为了确保员工能够充分利用这些AI工具，创明数字化中心正在提供全面专业化的培训，帮助员工快速掌握并提升整体工作效率。在知识管理方面，创明数字化中心有着明确的规划。计划构建企业专属知识库，并利用RAG技术构建覆盖多领域的垂直知识中枢，实现专利文献、实验数据的毫秒级精准检索。通过部署私有化知识引擎，将20余年积累的工艺know-how、设备运维日志转化为结构化知识资产，使技术人员能够秒级获取特定场景解决方案。例如，在固态电池研发中，系统将自动关联电解质材料特性与热稳定性参数，为研发团队提供跨学科交叉创新方案，从而缩短技术验证周期。在客服场景中，创明集团也将充分利用AI大模型和知识库的优势。通过结合这两者，实现7×24小时的精准应答，大大提升客户满意度。

引入AI大模型等先进技术，展示了创明在数字化方面的决心和创新性，研发端将建立跨学科平台，突破技术瓶颈；制造端将构建智能产线，提升精度与柔性；生态端将沉淀知识资产，巩固技术领导地位。通过其强大的自然语言处理、数据分析与推理能力，显著提升客户体验并创造提升服务效率与响应速度、提供个性化服务、增强数据安全与隐私保护、推动创新服务、快速反应，降低成本间接惠及客户等多维价值，实现集团要求数据工厂目标，同时也为未来的智能化发展奠定坚实基础。