随着数字化转型的浪潮席卷全球，数据已成为推动创新和经济增长的关键力量。为持续深化数据要素价值挖掘与应用实践，推动打造行业交流平台，驱动产业创新共荣，2024 年 12 月 18 日 -19 日，由中国通信标准化协会主办的“2024 数据资产管理大会”在京隆重召开。

本次大会以“数据重塑价值·智能链接未来”为主题，汇聚了来自金融、能源、制造等多个行业领军企业与技术专家，深度探讨数据如何驱动产业升级与社会发展，并在大会现场发布了多项重磅成果。

由中国信息通信研究院与中国通信标准化协会共同组织的第八届大数据“星河（Galaxy）”案例评选结果也在本届大会正式揭晓，中化信息联合枫清科技申报的“基于知识引擎和智能体引擎的大模型应用支撑中心落地实践”项目，入选“行业数据智能应用典型案例”，成为行业智能化应用的标杆之作。

今年 2 月，国务院国资委召开了“AI 赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会。会议认为，加快推动人工智能发展，是国资央企发挥功能使命，抢抓战略机遇，培育新质生产力，推进高质量发展的必然要求。在此背景下，中化信息与枫清科技（Fabarta）达成深度合作，以人工智能技术赋能传统行业，共同推动智能经济新纪元的到来。

据介绍，中国中化控股有限责任公司（以下简称“中国中化”）作为化工和农业领域的领军央企，积极响应国家政策导向与企业数字化、智能化转型战略，积极推动人工智能在行业中的深度应用，在关键业务环节中探索应用新一代人工智能技术，为公司业务卓越运营和提质增效提供有力支持，助力实现产业升级和高质量发展。

中化信息作为中国中化的直属数科公司，积极响应集团战略部署成立数智创新研究中心，聚焦于人工智能、数字化研发和先进计算等前沿技术的探索与研究。经过逐步发展与探索，已经在智能制造、综合办公、大模型应用等领域取得了一系列阶段性成果。通过引入大模型，实现了企业资源中心、大模型开发工具链到工业模型应用的统一管理。

值得一提的是，在此过程中，中化信息与枫清科技的合作起到了重要作用。枫清科技提供了领先的多模态知识引擎技术，将行业及企业的多模态数据转化为大模型可用的知识，结合企业知识与大模型技术构建智能应用，利用智能体能力串联业务场景。此举不仅有效减少了大模型在实际应用中的幻觉现象，还显著提升了大模型的可解释性与逻辑推理能力，加速了人工智能技术在企业精准场景中的落地，实现了从实验阶段到生产应用的跨越。

本次入选“星河（Galaxy）”典型案例，标志着双方在人工智能技术赋能传统行业、推动产业智能化转型方面取得了重要突破，为行业“AI+”战略的落地提供了标杆示范。

对此，中化信息数智创新研究中心总经理姚逵表示：“在智能化高速发展的阶段，我们需要能够共同成长、共研共创的合作伙伴。枫清科技（Fabarta）在合作中展现了灵活的运营机制和强大的创新活力。枫清科技不仅能够快速响应并提供高质量交付，同时其与中化信息的技术共创也可实现人工智能技术赋能高价值场景。中化信息对于产业行业、实际工业场景、集团级 IT 技术具有深厚积累，结合枫清科技的人工智能技术，可以一起为我们的智能化创新提供坚实的保障。”

中化信息技术有限公司数智创新研究中心总经理 姚逵

具体而言，中化信息通过引入枫清科技的“枫清·瑶光企业知识中台”，构建了企业知识引擎与智能体引擎，实现了业务流程的智能化升级，展示了智能技术在传统企业中广阔的应用前景，可以为研发设计、采购、生产、HSE、运营管理等业务领域的创新提供应用支撑。

在移动办公领域，枫清科技（Fabarta）的技术创新为中化信息带来了显著的效能提升。“化小易”作为中化信息的移动办公平台，通过智能化升级，可大幅改善员工在获取公司政策、新闻动态等信息时的交互体验。

在 AI 科技情报分析领域，枫清科技“一体两翼”的产品为智能分析提供了技术支撑。通过处理文本、图像等多模态数据，企业能够从更广泛的数据源中提取有价值的信息。基于枫清科技提供的知识引擎与大模型双轮驱动的智能体应用支撑平台，中化信息可以实现对论文、专利、情报等信息的总结、综述、问答和翻译，构建科技图谱，提升企业知识管理的智能化水平，显著提升情报分析效率，提高企业决策的实时性与准确性。

在复杂的供应链系统中，枫清科技和中化信息共创的智能化解决方案让用户能够更便捷地查询所需的运营数据，并产生各类表格和图表。系统也能更迅速地响应客户需求和问题，从而提升客户服务质量，增强客户满意度。

中化信息相关负责人称，目前企业已经在多个场景中验证了这些技术的有效性，并计划将其逐步推广至更多业务领域。

枫清科技（Fabarta）创始人兼 CEO 高雪峰

展望未来，枫清科技（Fabarta）创始人兼 CEO 高雪峰谈到，未来在中国，建设行业领域的大模型以实现行业智能化赋能，必然要从头部的央国企着手。央国企具备需求规模大、产业配套全、应用场景多的显著优势，拥有丰富的场景资源和多模态数据积累，也有实力在创新领域投入并获取未来回报。实现具体的智能化场景后，可凭借其在产业链中的影响力推动行业智能化，从而真正落地具有丰富业务场景价值的行业大模型。期待将来同中化信息一道，实现智能科技赋能实体行业的典范，推动化工与农业大模型的行业落地。

高雪峰进一步表示：“在 B 端企业市场中，AI 技术需要在实际场景中不断打磨并实现复制，才能真正提升企业的生产力。我们将通过不断地技术创新和产品优化，打造创新与高质量相结合的新质生产力工具，持续助力更多企业实现智能化转型，将 AI 技术高效地应用于行业智能化，为中国经济高质量发展贡献力量。”