......................................................................................125 15.3 教训与启示................................................................................................... 汽车制造商：库存周转率提高 30%，生产效率提升 15%。 这些案例充分证明了 AI 智能体在不同行业中的广泛应用和显 著成效，为其他企业提供了宝贵的经验和参考。 15.3 教训与启示 在商务 AI 智能体应用的实践中，我们总结出了几点关键的教 训与启示，这些经验对于未来项目的成功实施至关重要。首先，明 确的需求定义是项目成功的基石。在多个案例中，我们发现，缺乏 清晰定义的需求往往导致项目目标模糊，进而影响了

速度与广度差异显著，这为根据其独特 需求和运营现状制定针对性的战略举 措带来了机遇。 • 汽车行业已成为数字化供应链转型的 标杆，正迅速从当前主要由人工驱动的 运营模式转向增强型人工决策模式，这 对整个行业具有深远的启示意义。 • 流程导向型行业（如石油天然气、化工） 目前相对滞后。然而，其未来可观的成 熟度增长（如油气行业，预计增长超过 21%）预示着这些行业的应用势头日益 增强，有望缩小与离散制造业的差距。

用展现出了强大的潜力和灵活性，为各个领域提供了切实可行的解 决方案。在未来，我们可以期待更多基于 AI 的创新，助力轨道交 通向更高效、更智能的方向发展。这也为其他城市轨道交通系统的 数字化转型提供了有益的借鉴与启示。 6.1.1 案例一：智能调度系统 在城市轨道交通行业中，智能调度系统的应用已经取得了显著 成效。通过整合人工智能大模型与现有调度系统，能够在复杂的运 营环境中实现对列车的实时监控、预测与调度，提高整体运行效

术要点和注意事项，为行业同仁提供理论指导和操作建议。除此之外，成功的落地应用需要 保险公司和科技公司紧密合作，共同构建开放、共享、协同的创新生态。这些内容为保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和显著价值。这些案例涵盖了客户服务、理赔定损、营销推广、 承保核保等多个方面，它们充分证