长期以来，工业与能源行业面临着效率提升慢、成本控制压力大、绿色转型任务艰巨等诸多挑战，数字化、智能化转型已成为行业发展的必然趋势。人工智能技术的崛起，尤其是大模型的快速迭代，为工业与能源行业开启了转型的新路径，推动行业在关键窗口期实现新的突破。
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工业能源企业对于大模型新的能力抱有极大的期待：
✅ 业务端，期待大模型凭借强大的数据分析与流程理解能力，精准映射业务逻辑。小到生产计划制定，大到动态优化采购策略与物流路径，企业希望大模型对核心业务流程的深度赋能。
✅ 管理端，期待大模型成为智能决策中枢，打通财务、生产、市场等多源数据壁垒，构建各类分析模型，为管理决策提供全面、准确的支撑一句，确保企业稳定发展。
✅ 能力端，期待大模型成为智能化能力的孵化器，依托自然语言处理、图像识别、语音识别等天赋，快速为企业构建智能化应用，为企业创造新的价值增长点。
✅ 产业端，期待大模型成为产业链的“连接器”，打破一切数字孤岛，实现数据跨系统、跨平台、跨企业的流通，推动企业间的合作与协同创新。
最终，期待大模型在企业深度落地应用，能形成“数据-智能-价值”的正向循环，达成全员普惠赋能、精准战略决策、高效业务执行、全面智能管理、灵活产品服务、前瞻产业拓展的六大目标，建立以数据资产为核心的新型竞争力体系。
大模型要兑现工业能源企业的转型期待，仅依赖通用知识库远远不够。通用大模型不懂行业、不熟企业、存在幻觉，在面对行业细分场景下应用需求时，常因缺乏工艺细节、设备参数、操作规范等专属知识而水土不服，是大模型在行业落地的重要阻碍。
要打破这一瓶颈，大模型必须完成从“通用大脑”到“专属助手”的关键进化，核心在于与企业专属知识的深度融合。
工业能源企业的核心竞争力，藏在生产线上的工艺参数、设备里的故障图谱、专家手中的操作经验等隐性知识中，在传统知识管理模式下，这些知识分散在企业各部门形成数据孤岛，更因专业性强、格式多样的特性，高效利用这些知识更是难上加难。
腾讯云智能体开发平台为工业能源行业提供了专属解决方案。基于RAG检索增强技术，腾讯云智能体开发平台针对文本与图像两种模态进行检索优化与能力打磨，将知识管理、检索和对话编排集成于一体，企业长期囤积的专属知识终于得以挣脱束缚，从静态的"囤积"状态转变为动态的"流动"共享，充分释放知识的价值。
在实际应用中，腾讯云智能体开发平台提供三大应用模式，满足企业标准化问答场景、复杂化工作流定制、智能化灵活应用的不同需求。
从企业的实际反馈来看，腾讯云智能体开发平台带来了显著的效益：AI智能问答系统能够快速解答员工的技术问题，快速响应员工在工作中遇到的技术问题，极大地减少了员工在资料查找和问题解决上耗费的时间，显著提升了工作效率；同时，企业得以更高效地管理和利用现有的技术知识，避免了知识资源的闲置与浪费，让知识真正成为推动企业发展的动力；在员工培训领域，AI智能问答系统作为辅助工具帮助员工更好地理解和掌握复杂的工业能源知识，培训效果得到了提升。
腾讯云已为工业能源行业规划出清晰的大模型应用路径——
AI知识库实现隐性知识显性化、显性知识结构化，让工艺参数、故障图谱等核心资产在流动中持续增值；员工通过持续学习不断提升，提供新的知识。AI应用则将静态知识转化为实时响应的智能服务，让知识真正成为嵌入业务肌理的“活资产”，形成“知识生产-应用转化-能力反哺”生态闭环，打造知识型企业，推动企业从“经验驱动”，迈向全员参与的“知识驱动”。
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