隨著“人工智能+”首次被寫入《政府工作報告》，產業智能化升級已正式上升為國家戰略。當前，AI發展正從技術攻堅邁向產業融合的深水區，但企業在落地過程中仍面臨諸多挑戰：技術與業務場景脫節、決策效率低下、ROI難以量化，“為智能化而智能化”的誤區普遍存在。

如何突破場景化落地難題？AI決策技術成為打通技術賦能與業務價值的關鍵突破口。

讓AI更落地，讓決策更智能。杉數科技重磅推出《AI賦能千行百業產業創新——杉數科技AI決策典型案例集》，深度剖析能源電力、交通物流、工業制造、零售連鎖、日用消費、服飾鞋帽、金融投資、高校教育等8大行業、50+成功實踐，為企業提供從理論到實踐的完整AI決策解決方案。

市場競爭日趨激烈，企業需要的不是更多技術概念，而是將前沿AI技術轉化為切實可行的決策優化方案。在此背景下，AI決策技術的深度應用與場景化落地成為企業突破瓶頸的關鍵所在。這本案例集不僅是杉數科技九年技術沉淀的縮影，更是中國企業智能化轉型的“方法論指南”—— 通過 “業務問題數學化、數學模型算法化、算法決策智能化”的完整鏈路，為各行業提供可復制、可驗證的AI決策落地成功路徑。

無論您是正在規劃AI轉型的企業決策者，還是致力于人工智能技術落地的負責人，這本案例集都將為您提供有價值的參考和啟發。

AI決策落地實踐精選

能源電力行業：高效求解，全局優化

某大型知名石油企業使用高性能國產求解器COPT助力煉化計劃優化建模求解，在物料混合、裝置負荷等調度場景中，能夠在明確的操作目標和安全生產約束條件下，為調度決策提供量化數據支持，求解速度提升20%，優化目標偏差控制在1%以內，為企業制定經營策略、提高管理效率、優化生產過程等提供有力支撐，全面提升企業競爭力。

交通物流行業：路徑優化，降本提效

某大型知名綜合物流企業通過部署AI決策解決方案，使得調度人工成本降低50%，用車成本降低6%，車輛行駛里程降低5%，成功打破原有配送業務的諸多瓶頸，以智能化手段重構業務流程，為企業的物流配送環節帶來顯著變革。

工業制造行業：協同排產，擴大營收

某大型知名ICT企業重新梳理業務需求，重構多工廠協同排產引擎，并優化庫存管理策略，提升整體運營效率，在提升客戶水平的同時大幅降低庫存成本，增加供應鏈柔性。整體訂單滿足率提升約20%，產能損失降低30%；降低人工干預排產約70%的同時，提升1.5倍仿真速度，拉動每年約上億美元的收益。

高校教育行業：智能決策，產教融合

杉數科技為某高校打造大模型驅動的物流智能決策教學與實訓中心，結合先進的大模型技術與智能決策算法，提供從理論到實踐的全方位教學支持，徹底打破傳統教學的局限，打造理論與實踐深度融合的創新教學模式。通過參與實訓中心的實踐項目，學生在面對復雜物流問題時，能夠運用所學的大模型技術和智能決策算法，快速準確地進行問題診斷、數據分析以及方案制定。

以運籌優化、人工智能為核心的新一代AI決策平臺，正通過精準建模、智能求解、高效計算、實時優化等先進能力，實現從傳統經驗決策向算法驅動智能決策的躍升。不僅大幅提升了決策效率和質量，更通過場景化、定制性的設計，讓業務人員能夠輕松駕馭復雜的優化模型，真正將AI技術轉化為企業核心競爭力，讓AI更落地，讓決策更智能。

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