完整報告獲取：三個皮匠報告

這份由云計算開源產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟于2026年1月發(fā)布的《面向行業(yè)的“云+AI”應用研究報告》（共63頁），系統(tǒng)梳理了“云+AI”如何在醫(yī)療、能源、制造等產(chǎn)業(yè)中真正落地。報告指出，行業(yè)云平臺正成為AI賦能千行百業(yè)的“價值放大器”，不再是單純的算力供給，而是融合數(shù)據(jù)、安全、生態(tài)、應用的全生命周期智能底座。

AI行業(yè)云：不只是“云+AI”，而是“行業(yè)智能操作系統(tǒng)”

• 市場現(xiàn)狀：AI正從通用走向垂直，行業(yè)大模型成為新趨勢。
• 核心重點：行業(yè)云提供高質量數(shù)據(jù)、安全合規(guī)環(huán)境、應用生態(tài)閉環(huán)、能力產(chǎn)品化、開發(fā)工具鏈五大支撐。
• 行業(yè)態(tài)度：從“要不要上云”到“如何用好云上AI”，企業(yè)更關注落地效果與業(yè)務融合。

醫(yī)療：AI審方，藥師從“審核員”變“顧問”

• 場景：國藥數(shù)科推出“AI審方助手”，在四川試點藥房應用。
• 效果：審方時間從10分鐘→3分鐘，準確率超90%，攔截違規(guī)報銷，守護醫(yī)?；?。
• 背后邏輯：依托國藥云平臺，數(shù)據(jù)不出域、安全可控，AI能力嵌入現(xiàn)有業(yè)務流程。

?? 能源：充電樁也能“智能選址”，告別盲目建設

• 場景：廣西電網(wǎng)+移動打造“充電樁智能規(guī)劃系統(tǒng)”。
• 效果：選址時間從30天→3天，充電站利用率提升18%，用戶排隊時間降23%。
• 背后邏輯：大數(shù)據(jù)邊緣云平臺整合“人-車-樁-網(wǎng)”數(shù)據(jù)，AI模型實時預測需求，實現(xiàn)“規(guī)-建-運”一體化。

制造：東莞AI大模型中心，讓中小企業(yè)也用得起AI

• 場景：東莞建設城市級AI大模型中心，提供普惠算力與行業(yè)模型。
• 效果：企業(yè)可用“少數(shù)據(jù)、低成本”訓練高精度模型，已在鋰電池質檢、藥物研發(fā)等領域見效。
• 背后邏輯：依托華為昇騰算力底座，提供制造視覺、知識大模型，降低AI使用門檻。

? 安全：鋼鐵廠也用上“AI安全管家”，7×24小時無人值守

• 場景：湖南移動+湘鋼打造“5G+云+AI安全”體系。
• 效果：安全事件處置時間從10分鐘→3分鐘，誤報率從30%降至10%。
• 背后邏輯：云邊協(xié)同，AI模型實時解析工業(yè)協(xié)議，實現(xiàn)智能預警與自動化響應。

? 氣象：AI預報不再“看天吃飯”，分分鐘更新天氣

• 場景：上海聯(lián)通+氣象局打造氣象AI-MaaS平臺。
• 效果：強對流預報提前4小時，暴雨預警準確率達89.7%。
• 背后邏輯：融合衛(wèi)星、雷達等多源數(shù)據(jù)，AI模型實現(xiàn)端到端推理，支持高頻更新。

電力：電網(wǎng)也有“AI指揮官”，故障診斷全自動

• 場景：廣東電網(wǎng)打造“計量問答與運維智能體”。
• 效果：故障診斷準確率提升至91.2%，知識復用率達98.5%。
• 背后邏輯：垂直大模型+多模態(tài)知識庫，實現(xiàn)自然語言交互與智能決策。

【報告總結與啟示】
這份報告清晰地揭示了一個趨勢：AI正在從“技術炫技”走向“業(yè)務賦能”，而行業(yè)云平臺是讓AI“聽懂行業(yè)語言、融入行業(yè)流程”的關鍵載體。無論是醫(yī)療審方、電網(wǎng)運維，還是氣象預報、充電規(guī)劃，AI不再是一個外掛工具，而是嵌入業(yè)務系統(tǒng)的“智能引擎”。

未來，企業(yè)若想實現(xiàn)智能化轉型，不應只關注“大模型有多強”，更要思考“如何構建適合自身的云上AI生態(tài)”。行業(yè)云平臺提供的不只是算力，更是數(shù)據(jù)、安全、應用、運營的一體化支撐。AI+行業(yè)的深度融合，正推動一場從“經(jīng)驗驅動”到“智能驅動”的產(chǎn)業(yè)革命。

報告節(jié)選