免费下载！《杉数科技AI决策典型案例集》发布，破解AI落地的实战宝典！
随着“人工智能+”首次被写入《政府工作报告》，产业智能化升级已正式上升为国家战略。当前，AI发展正从技术攻坚迈向产业融合的深水区，但企业在落地过程中仍面临诸多挑战：技术与业务场景脱节、决策效率低下、ROI难以量化，“为智能化而智能化”的误区普遍存在。如何突破场景化落地难题？AI决策技术成为打通技术赋能与业务价值的关键突破口。
让AI更落地，让决策更智能。杉数科技重磅推出《AI赋能千行百业产业创新——杉数科技AI决策典型案例集》，深度剖析能源电力、交通物流、工业制造、零售连锁、日用消费、服饰鞋帽、金融投资、高校教育等8大行业、50+成功实践，为企业提供从理论到实践的完整AI决策解决方案。
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这本案例集不仅是杉数科技九年技术沉淀的缩影，更是中国企业智能化转型的“方法论指南”—— 通过 “业务问题数学化、数学模型算法化、算法决策智能化”的完整链路，为各行业提供可复制、可验证的AI决策落地成功路径。
无论您是正在规划AI转型的企业决策者，还是致力于人工智能技术落地的负责人，这本案例集都将为您提供有价值的参考和启发。
AI决策落地实践精选
能源电力行业：高效求解，全局优化
某大型知名石油企业使用高性能国产求解器COPT助力炼化计划优化建模求解，在物料混合、装置负荷等调度场景中，能够在明确的操作目标和安全生产约束条件下，为调度决策提供量化数据支持，求解速度提升20%，优化目标偏差控制在1%以内，为企业制定经营策略、提高管理效率、优化生产过程等提供有力支撑，全面提升企业竞争力。
交通物流行业：路径优化，降本提效
某大型知名综合物流企业通过部署AI决策解决方案，使得调度人工成本降低50%，用车成本降低6%，车辆行驶里程降低5%，成功打破原有配送业务的诸多瓶颈，以智能化手段重构业务流程，为企业的物流配送环节带来显著变革。
工业制造行业：协同排产，扩大营收
某大型知名ICT企业重新梳理业务需求，重构多工厂协同排产引擎，并优化库存管理策略，提升整体运营效率，在提升客户水平的同时大幅降低库存成本，增加供应链柔性。整体订单满足率提升约20%，产能损失降低30%；降低人工干预排产约70%的同时，提升1.5倍仿真速度，拉动每年约上亿美元的收益。
高校教育行业：智能决策，产教融合
杉数科技为某高校打造大模型驱动的物流智能决策教学与实训中心，结合先进的大模型技术与智能决策算法，提供从理论到实践的全方位教学支持，彻底打破传统教学的局限，打造理论与实践深度融合的创新教学模式。通过参与实训中心的实践项目，学生在面对复杂物流问题时，能够运用所学的大模型技术和智能决策算法，快速准确地进行问题诊断、数据分析以及方案制定。
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