随着国家“人工智能+”政策的发布，赋能应用正成为人工智能技术落地和创造价值的关键。在人工智能与应用场景的深度融合过程中，应用方如何将人工智能从战略制定落实到项目实施，如何兼顾企业的长期发展和短期收益，正成为应用方面临的难题，系统化的人工智能能力建设与应用正成为用户方把握行业智能化升级的核心要义与发展方向。

　　近日，中国人工智能产业发展联盟基础平台工作组成员单位华为技术有限公司、广州汽车集团股份有限公司、国网陕西省电力有限公司信息通信公司、交通银行股份有限公司、南京钢铁股份有限公司、武汉市城市运行管理中心、云南建投物流有限公司等应用方联合编著了《人工智能赋能应用实践指南》（以下简称“《指南》”）。《指南》于中国人工智能产业发展联盟第十六次全会上发布，中国信息通信研究院、华为技术有限公司、武汉市城市运行管理中心、南京钢铁集团等工作组成员单位作为代表出席发布会议。

　　《指南》对多个行业用户的人工智能应用落地案例进行了深度剖析，阐述了现阶段人工智能的应用现状，提炼了应用方智能化建设面临的挑战，根据各行业的人工智能落地案例，总结了企业智能化建设落地路径，旨在为人工智能的应用提供全面系统、切实可行的实践指引。

　　挑战方面，《指南》系统性分析行业应用所面临的六大挑战：一是面向人工智能应用的多重困难，需要坚定战略决心，明确战略规划；二是应用场景繁多，需要选择科学方法进行场景评估；三是高质量数据缺乏，隐性知识难以显性化，无法构建数据和知识之间的“事理”逻辑。四是“新旧”业务流程融合带来的适配问题。五是技术深入生产系统，安全成为严峻挑战。六是跨学科知识成为刚需，复合型人才缺口较大。

　　落地路径方面，《指南》提出人工智能落地应用可遵循“ACT三步走”，即高价值场景遴选，结合垂直行业数据对模型进行校准，规模化部署AI智能体。一是场景选择，建议从商业价值、场景成熟度，双维度进行综合评估，选取高价值应用场景，构建人工智能场景地图，并规划如何将场景与技术结合。二是高质量数据集建设，用户方需将原始数据转化为知识，再将知识转化为模型，执行层面可通过统一的“湖仓一体”平台，将海量原始数据导入“数据湖”，再转换为结构化的“数据仓库”资产。三是智能应用开发，建议业务人员深度参与AI项目的设计、开发、部署与运营，同时建议用户方通过一站式的智能体开发平台自动生成包含多个步骤的智能体与业务流程，大幅加快应用开发和部署速度。

　　典型解决方案方面，《指南》详细梳理了多个领域应用案例。政务领域，武汉市城市运行管理中心通过城市智能体建设，实现了实时精准检测、远程事件预警、自动处置等功能。钢铁领域，南京钢铁股份有限公司打造的“元冶钢铁大模型”，深度融合了多种形态的AI模型及行业机理模型，赋能研发设计、生产制造、营销服务、经营管理四大业务方向。制造领域，广州汽车集团股份有限公司利用AI赋能汽车智能制造，在研发设计、仿真、生产制造等多个领域助力生产效率提升；交通领域，云南建投物流有限公司建设了从战略到运营的实践路径，打造了可以不断进化的“智慧商业体”。电力领域，国网陕西省电力有限公司通过建设云管边端架构实现配网台区全面感知与精益管理。金融领域，交通银行股份有限公司以一套企业级AI能力平台和一套AI治理机制，实现N个金融场景的端到端、规模化应用。通过上述详实的行业实践案例，证明了人工智能的应用提升企业生产效率，增加业务价值，助力应用方实际项目中充分释放智能化优势。