当 DeepSeek 掀起全球智能化风暴,
工业与能源行业的你
是否正被这些难题困扰?
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✅ 信息孤岛林立:不同部门和系统各自为政,跨部门协作依赖人工,设备图纸、技术手册、维修记录散落在各个系统,工程师查找一份操作手册要翻3个文件夹、问5个人,耽误半天生产进度……
✅ AI大模型落地难:通用大模型不懂工业场景语言,垂类数据质量差、标注成本高,AI训练数据质量差、成本高,算法与业务需求不匹配……
✅ 算力成本高企:进口GPU采购受限,国产算力适配耗时耗力,算力不足拖慢AI项目进度……
✅ 安全合规风险:大模型时代,直接调用通用大模型存在数据泄露风险,当网络攻防升级,企业如何筑牢防线?
✅ 投入产出失衡:AI项目ROE算不清,你还在“试点-推翻-再试点”的循环,同行已“弯道超车”,靠AI优化排产周期、预测设备故障,成本低30%,订单却多接50%……
“知识管理”
工业与能源企业的AI破局关键
如今,工业企业追逐大模型的浪潮已从“技术尝鲜”转向“价值落地”。然而,许多企业发现,大模型的表现并不如预期,问题的核心症结往往不是模型本身,而是在于数据沉睡、知识断层、场景割裂。
知识经济和AI时代,企业竞争优势越来越取决于智力资本,知识的价值不言而喻。无论是开展RAG(检索增强生成)工作,还是推进领域大模型的应用落地,都离不开知识的支撑。尤其是,没有企业知识库的支撑,大模型的应用难免出现幻觉和错误。另一方面,通用大模型不懂“工业语言”,需结合企业数据精调,但数据标注成本高、模型训练易过拟合,在准确性和信息安全性等层面,也无法满足企业的个性化需求。
只有将“企业专属知识”与“大模型”结合起来,将企业工艺经验、故障案例等知识转化为可管理、可复用的数字资产,让大模型基于企业知识提供精准建议,避免通用模型幻觉,才能真正为企业AI应用打造“知识中心”与“智慧大脑”。也因此,知识管理正成为工业与能源企业AI落地的破局关键。
AI重构知识管理
让工业与能源行业知识活起来
工业企业在知识能力建设与管理的过程中,往往会面临诸多困难。工业场景的知识具有多模态、长周期、强关联等特点,不少行业存在着大量隐性知识,尤其是工业与能源行业等知识密集型企业,海量工业知识沉淀在静态文档、老师傅经验和孤立系统中,跨部门、跨系统协同困难,难以转化为驱动业务的智能动力。
传统的知识管理模式下,企业通常依赖手动整理和维护知识库,或通过规则驱动的搜索引擎来查找信息。随着企业数据量的爆发式增长,传统方法越来越难以满足高效、准确的知识获取需求。
以生成式预训练模型为代表的大模型技术的兴起为企业知识管理带来了新的可能性。它具备了强大的自然语言理解与生成能力,知识图谱打破数据孤岛,RAG技术实现精准检索,多模态大模型让非结构化数据“开口说话”。不仅解决了传统知识管理中“检索难”、“提取慢”的问题,还能精准破解“知识碎片化”难题,实现企业知识管理从静态到动态、从被动到主动的智能化转型。
AI技术的迅猛发展,推动了知识管理从依赖人工维护的“工具化”阶段,走向基于AI驱动的“智能化”阶段。它让散落的数据从“被动囤积”走向“主动赋能”,将个人经验转化为集体智慧,不仅成为撬动设备运维、工艺优化、供应链协同等核心场景的智能支点,更是成为企业智慧的“超级大脑”。
搭建企业知识大脑的智能解法
为了进一步帮助工业与能源企业搭建企业知识引擎与AI智能体,实现企业知识的高效利用,腾讯云联合e-works重磅推出《企业大模型知识管理实战训练营》,助力传统制造与能源企业从0到1搭建企业级AI知识中枢,基于服务300+头部企业的实战经验,从知识管理、算力优化到安全合规,首次系统性拆解AI知识引擎的构建路径,助力企业实现从“文档仓库”到“智慧大脑”的跨越式升级。
课程专为工业与能源企业定制:
✅ 6次课程系统拆解:知识管理→算力优化→安全合规→生态共建,覆盖AI落地全流程。
✅ 全面操作指南:手把手教您搭建知识管理应用中台,构建企业AI知识库。
✅ 12+行业场景覆盖:设备维修、智能排产、能源调度……搭建多场景智能大脑,满足不同角色知识应用需求。
✅ 领域典型案例直击:看工业与能源企业如何通过知识引擎提升客服响应效率、降低算力成本,看三一重工如何打通PLM系统,实现设计知识自动推送。

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