没有算法团队，怎么搭出30+智能体？年收百亿的制造企业的AI转型实践

深信服科技

2026年10月23日 16:51
广东

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一家深耕能源计量的制造业单项冠军，没有自建大模型团队，却让工艺工程师亲手搭出了 30 多个智能体 —— 他们到底做对了什么？

制造业谈 AI 转型，绕不开三座大山：高度依赖AI专家团队、落地周期漫长、AI 成效难以量化。不少企业刚起步就被高门槛、高投入卡住，最后打造的 AI 能力，业务一线根本用不起来。

但这家深耕能源计量与能效管理 20 余年的制造企业，走出了一条更 “轻” 的路：不养算法团队，依托「深信服 AI 混合算力调度优化平台 + FastGPT 深信服商业版」一体化方案，直接把 AI 应用开发门槛，从 “算法专家” 降到 “懂业务的普通员工”。仅用半年多时间，30 多个智能体陆续落地跑通。

该企业的 AI 转型不是一步到位，而是稳步推进：

从 2025 年 2 月 AI 工作组正式成立，到 4 月确立架构、6 月启动建设，再到 10 月 FastGPT 深信服商业版部署上线 —— 不到一年时间，跑通了从 0 到 1 的全链路构建。

能实现快速落地，核心在于这套开箱即用的一体化架构。深信服把 “算力 + 模型 + 平台” 打包交付，企业不用耗费精力纠结底层技术调优，全身心聚焦怎么用 AI 解决真实业务问题。

算力层，搭建高可用、易运维的算力底座

依托深信服 AI 混合算力调度优化平台，基于高性能算力集群与 Kubernetes 统一调度，构建了一套高可用、易运维的 GPU 算力池。几十个智能体同时运行、处理大批量并发数据游刃有余，业务始终稳定在线。

模型层，“通用 + 专用”双轮驱动

Qwen 等主流大模型，负责处理日常办公与通用事务；针对 SMT 贴片、工艺诊断这类核心生产场景，叠加了 DeepAnalyze 专用分析模型，让 AI 从简单的“对话工具”，进化为能给出专家级诊断建议的“业务助手”。

业务层，把能力直接赋能给员工

部署了FastGPT 深信服商业版，提供智能问答、代码辅助、文档解析等场景化能力，接入日常办公流，让AI成为员工随手可用的“超级助手”。

得益于 FastGPT 深信服商业版的低代码能力，该企业业务人员可自主搭建 AI 应用，大幅压缩从需求到上线的周期；可视化编排、模块化组件，无需深度编码，就能把重复、规则明确的业务流程自动化。

更关键的是，平台支持调用第三方接口、Function Calling、MCP Server，对接企业已有的 MES、ERP 等业务系统，让 AI 长在既有的业务流里，让每位员工都能成为 AI 创造者。

平台搭好后，一个个真实应用场景就这样跑起来了——

知识库问答和智能客服

该企业把质量管控、财务管理、体系文件、日常办公等资料上传到 FastGPT深信服商业版上，构建统一知识检索库。员工有疑问直接提问：\"最新版的出厂检验标准是什么?\"、\" 差旅报销的审批流程怎么走? \"，几秒就能出答案，不用反复翻网盘、问前辈，响应效率显著提升。

同时采用本地化部署，核心业务知识库保存在该企业私有环境，减少敏感信息外泄风险，守护生产工艺与数据资产安全。

工艺部门SOP智能体

以前一个新订单进来，工艺工程师要登录 MES 系统抄参数，对照技术规格书，再编写 SOP 文档。一份标准作业程序，快则半天、慢则一两天，不仅效率低，人工操作还容易出错，埋下合规隐患。

现在，工艺部门借助 FastGPT深信服商业版搭建了专属的“SOP 智能体”：

API 直连，告别数据孤岛：通过平台 API 连接器，实时联动 MES 生产数据，自动抓取订单参数保证数据精准，从源头规避人工录入的错误；

可视化工作流编排，上手门槛低：把 SOP 编制拆解成「拉取参数→匹配模板→内容填充→生成文档→归档」可视化节点，每个节点可设置条件判断、人工审核和异常分支，全程可追溯、可把关。

故障诊断 AI 助手

制造业工控场景里，设备运维长期面临痛点：技术资料散落在各处，导致新人上手难、资料检索耗时；排查高度依赖个人经验，缺乏统一标准，极易错判漏检，造成停机时长激增。

为了破解这一难题，该企业依托FastGPT 深信服商业版强大的文档解析与知识库能力，构建了智能故障诊断助手。以「AI 知识库 + 智能问答」为核心范式，深度解析设计文档、故障案例库及标准维修SOP，将散乱的非结构化资料转化为企业核心资产。

设备出故障时，技术人员只需用自然语言描述或上传异常现象，AI助手即可基于平台先进的文档解析引擎，实时匹配历史相似故障案例，并直接输出维修建议：不仅会给出标准排查步骤，还会自动指明对应的维修手册页码、所需工具清单以及注意事项。

即便是经验尚浅的维修人员，也能在AI指引下像专家一样完成诊断与修复，这显著提升了现场处理的准确度与响应速度；还将原本散落在资深专家脑海中的隐性经验被彻底挖掘，转化为企业永续传承的数字化资产。

此外，该企业还将AI能力延展到了数据分析与科研场景：借助 DeepAnalyze 专用模型，自主编排完成工艺诊断、根因分析、设备健康评估，读取SMT 贴片机生产数据并给出建议；研发团队则依靠论文助手快速追踪学术前沿、提炼技术要点，加快产品更新迭代。

随着 30 多个智能体的全面铺开，AI 对集团业务的赋能效应迎来了爆发式显现。

数据显示，AI 使用量从 2025 年 12 月的 6K次跃升至 2026 年 5 月的500万次。这组数据生动地印证了 AI 已成为员工手中的“超级助手”。

此外，该企业还通过举办 AI 创新大赛，构建起从业务需求到项目落地的闭环。以高额激励驱动一线员工参与，将业务难题转化为智能化方案，自上而下系统性地推动企业的数智化转型。

从“用好AI”迈向“开发AI”~这家企业下一阶段的 AI 规划很清晰：缺料智能识别、合同条款驱动的质量自动检测、设备预测性维护、工艺参数自动生成等复杂业务场景，都已纳入重点方向。

深信服也将继续夯实底座与平台能力，助力更多用户以“更低门槛、更快速度、更高安全性”，从容跑通从AI”试点到规模化应用”的完整路径。

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