技术在生产过程管控方面还可用于排产与调度 优化、资源与物料管理、能耗与排放管理等环节，推动 制造业向更高效、智能的方向发展。 经营管理优化 • 库存管理：利用深度学习和大数据分析，分析历史销 售数据、季节性变化、市场趋势等因素，预测库存 需求、实时监控库存水平、自动调整补货策略、精准 管理库存品类、优化库存地域布局等，提高库存周 转率，降低库存成本。AI 聊天机器人可以随时了解 ERP 库存系统、跟踪订单和其他更新。 腐性、耐久性 等问题。漆面喷涂环节工艺繁多复杂，易出现颗粒、缩孔、焊渣、脏污等各类缺陷，进而影响整车外观甚至漆面的 耐久性。 传统的人工漆面缺陷检测方法，受检测人员自身状态及长时间工作易疲劳等因素的影响，无法精确检出各类缺陷， 很难满足现代汽车生产需求。 在 AI 算法赋能下的 3D 成像技术，与机器人手臂协同作业，能够在线采集整车漆面数据进行并行计算，实现车身 漆面缺陷的精准检测与定位，缺陷测量精度需达 计/生产软件能基于历 史数据和现有数据加速新产品设计，优化生产管理流程，快速上市新产品。 更加个性化、智能化、功能强大的手机、PC 等消费电子产品，是驱动消费电子产品更新换代和市场复苏的关键 因素。 消费电子产品将是大模型部署的新阵地。围绕用户的个性化需求，包括不同的使用场景和使用习惯等，大模型的部 署需要根据用户特征对模型进行差异化增强。为了保护数据隐私，与用户隐私相关的应用模型的训练，将在端侧而

势 和 适 用 场 景 RAG 和 AI Agent 都有各自的优势和适 用场景。对于企业用户来说 ，在选择时 需要根据自身的业务需求、 数据资源、 技术实力和预算等因素进行综合考虑。 如果企业只是需要解决一些简单的知 识 检索和生成问题 ，那么 RAG 可能是 一个 不错的选择； 如果企业希望实现 业务流 程 的 全 面 自 动 化