在能源產業智能化變革的浪潮中，創明數字化中心正推進部署Deepseek671B滿血版等多種AI大模型，以技術底座重構為核心，完善新能源領域的數字化布局。

AI賦能技術研發，驅動創新加速度

在研發場景中，AI大模型將發揮重要作用。其代碼輔助生成功能預計能有效降低錯誤率60%，并顯著提高研發效率。智能編碼輔助系統能夠實時生成高可靠性的代碼框架，結合新能源設備控制算法的優化需求，核心模塊的開發效率預計將提升200%。此外，AI的實時決策能力將被嵌入到MES系統中。通過產線設備數據流的分析，系統將能夠動態調整生產工藝參數，使產線智能體實現動態優化。在電池管理系統（BMS）等核心領域，模型將利用歷史數據學習建立預測性調試能力，從而有效規避傳統開發中的隱性風險。同時，建立的全鏈路可解釋框架將在BMS故障診斷等關鍵場景中提供決策依據追溯功能，使AI判斷的可信度高達99.6%，遠超行業平均水平。制造方面構建自己的工業大模型，如制造健康度，通過采集環境、設備、品質、工藝等參數，實現設備異常智能預警并給出解決方案，杜絕異常停機，提升設備開動率10%以上；產品工藝預警，預測實現，搭建AI垂直大模型，實現智能分析-智能推理-智能決策-智能執行，提升工藝改善效率。綠色能源管控上，通過智能AI大腦，依據產線開動能源需求，動態調整空壓、冰機等設備設置參數，每年節約超20%的能源成本。
在業務導航方面，AI將提供全鏈路支持。從數據洞察到策略推演，再到風險模擬預測，AI將使業務決策更加科學、準確?；诙嘣串悩嫈祿嫿ǖ念A測模型將能夠提前14天預警供應鏈中斷風險。而新能源產業動態監測系統則將實時抓取全球技術文獻、政策法規與市場情報，通過DeepSeek的因果推理生成前瞻性分析報告。

AI全流程賦能辦公，提升知識管理效率

在辦公領域，AI大模型的全流程賦能將為創明集團帶來辦公效率的飛躍。具體來說，會議紀要將能夠自動生成，結合語音轉寫和重點提取功能，有效節省溝通成本。同時，智能助手的引入將使規則預判和風險預警成為可能，進一步提升流程處理效率。高效的賦能KPI考核，推進落實硬性指標的堅實落地。為了確保員工能夠充分利用這些AI工具，創明數字化中心正在提供全面專業化的培訓，幫助員工快速掌握并提升整體工作效率。在知識管理方面，創明數字化中心有著明確的規劃。計劃構建企業專屬知識庫，并利用RAG技術構建覆蓋多領域的垂直知識中樞，實現專利文獻、實驗數據的毫秒級精準檢索。通過部署私有化知識引擎，將20余年積累的工藝know-how、設備運維日志轉化為結構化知識資產，使技術人員能夠秒級獲取特定場景解決方案。例如，在固態電池研發中，系統將自動關聯電解質材料特性與熱穩定性參數，為研發團隊提供跨學科交叉創新方案，從而縮短技術驗證周期。在客服場景中，創明集團也將充分利用AI大模型和知識庫的優勢。通過結合這兩者，實現7×24小時的精準應答，大大提升客戶滿意度。

引入AI大模型等先進技術，展示了創明在數字化方面的決心和創新性，研發端將建立跨學科平臺，突破技術瓶頸；制造端將構建智能產線，提升精度與柔性；生態端將沉淀知識資產，鞏固技術領導地位。通過其強大的自然語言處理、數據分析與推理能力，顯著提升客戶體驗并創造提升服務效率與響應速度、提供個性化服務、增強數據安全與隱私保護、推動創新服務、快速反應，降低成本間接惠及客戶等多維價值，實現集團要求數據工廠目標，同時也為未來的智能化發展奠定堅實基礎。