数智迁跃与AI赋能，驱动未来城市与产业新生态

作为新型生产要素，数据在社会生产力中扮演关键角色，已嵌入经济生产、分配、流通和消费各环节。随着以生成式人工智能(AI)为代表的新一代人工智能登上历史舞台，数据的价值和潜能被进一步释放，成为驱动科技革命和产业变革的关键引擎。

一方面，数字化、智能化正源源不断地为传统行业注入活力，通过打通底层数据和优化资源配置，实现降本增效和全链条的精细化管理；另一方面，AI技术催生新产业和新模式，逐步改变整个社会的生产结构和发展路径，塑造未来城市的形态。

日立在数字化领域积累了多年实践经验，能够灵活地将数字技术与各行业深度融合，并充分发挥创新优势，运用AI打破产业边界、开拓全新应用场景和范式。

数字化焕新产业生态

新的时代背景下，企业需要战略升维，其中数字化转型就是撬动增长，并辅助企业穿越周期的良药。跨越制造业、能源和医疗等领域，日立的数字化技术正助力于重塑产业结构，改善企业生产效率和资源管理，推动面向未来的产业高质量运行与发展。

在“双碳”目标的引领下，中国光伏制造业快速崛起，但随着产业规模持续增长，行业竞争压力加剧，对企业产能、技术水平和成本控制提出了更高的要求。

江苏美科太阳能科技股份有限公司(下称美科)是从事太阳能级高效单晶硅片研发制造的高新技术企业，在新能源行业的变革浪潮中寻求数字化转型方案。

经过前期详实的调研后，日立为美科量身定做了具有前瞻性的“数字化工厂战略与未来数字化远景蓝图”，囊括技术管理层面的规划与企业战略层面的布局。

其中，日立自动化智能化仓库管理系统WMS直击硅料的库存周转和管理的痛点，通过“单据流转数字化”、“数据交互标准化”、“作业流程规范化”等功能，帮助美科实现对原辅材料的精细化管理。此外，日立自动化立体仓库解决方案的导入，与WMS系统产生联动效应，提高了生产效率，并通过提高仓库周转率降低库存资金的占用。

目前，美科包头、云南工厂已完成了日立智能仓库管理系统、自动化立体仓库解决方案的导入。未来，日立还将继续与美科共同探讨和定制业务数据平台、能源计量管理、设备运维管理等数字化工厂解决方案。

生命科学作为未来产业新赛道，是发展新质生产力的重要力量，在大数据、AI和精准医疗等新兴技术的驱动下正实现跨越式发展。日立细胞治疗追溯平台（HVCT-RM）作为细胞与基因治疗行业“数字化”的典范，可以做到以业务价值为导向开展数据治理，对患者治疗全过程实施“端到端”的数据追溯，为治疗保驾护航的同时提高流程效率。

在日立细胞治疗追溯平台的基础上，今年年初，重庆精准生物技术有限公司(下称重庆精准生物)与日立携手打造的“COI/COC追溯系统”正式上线。¹

重庆精准生物以基因编辑与合成生物学技术为切入点，主营基因与细胞药物开发应用。根据企业特性和流程需求，日立的COI/COC追溯系统利用数字化技术和精准管理，连接不同利益相关方（制药企业、物流公司、医疗机构等），为细胞治疗产品打造了合规、可靠的全过程追溯平台，为患者提供了“高质量”的供应链。

AI赋能产业的智慧进化

IDC预测称，到2030年，人工智能将为全球经济贡献19.9万亿美元，推动2030年全球GDP增长3.5%。²

尽管AI热潮已至，但技术获得突破性进展并不意味着它能轻而易举地落地。日立发现，用户在使用AI技术时仍有阻碍，包括早期缺乏展示解决方案价值的演示工具、缺乏现场数据、高昂的现场开发测试成本等。

针对复杂的应用难题，日立中国研究院打造了基于数字模拟的现场场景创建技术，为AI搭建了一座通向现实的桥梁，切实发挥AI解决方案在工业数字化革新中的作用。

该技术融合了3D扫描、AI生成内容、数字孪生等尖端科技，以生成逼真的现场数据、创建合理的现场环境，为AI模型的训练和开发提供数据基础和过程模拟，解决了数据困境难题，并在可视化展示AI解决方案方面发挥作用。

比如，日立中国研究院团队通过创建低成本、高效率的模拟仓库场景，帮助非技术背景的客户直观理解解决方案的价值，这种方法不仅降低了客户的理解和接受难度，还辅助了后续的概念验证阶段的数据收集；团队还利用场景生成技术，快速生成大量逼真的样本数据，用于训练AI系统，降低收集负面样本的难度和成本，提高了产品质量检验系统的准确性和效率；此外，团队还利用基于数字模拟的场景生成技术模拟极端场景和数据，优化了工厂安全提升解决方案，这种方法使得在无法实际采集数据的情况下，依然能够精准检测安全隐患，提高了系统的全面性和有效性。

生成式AI已经成为创新所不可或缺的技术之一，并正在重新定义传统产业的边界。

日立制作所社长兼CEO小岛启二评价称，生成式AI的出现是一个影响重大的突破，甚至可以用它将IT应用史划分为公元前和公元后。

小岛启二同时表示，日立将充分运用这项为“信息”“行动”和“科学”提供强大助力的技术。

包括生成式AI在内的人工智能技术已进入下半场，多元化应用和跑通商业逻辑成为关键。作为数字化赋能各行业的先锋，日立也深入探索了大语言模型在制药行业的实际应用。

在生命科学和生物制药领域，质量管理一直是确保产品合规与安全的核心环节。为提升复宏汉霖的质量管理水平，日立与识林知识平台携手，将AI技术引入其QMS系统（TrackWise）。

该项目于2024年4月29日正式上线，应用了大语言模型，融合了专业知识，极大增强了偏差管理能力。通过分析偏差描述及根本原因，并计算相似度，系统为判断重复偏差提供了量化参考，提升了查询效率并加强了对历史偏差的关注。

此外，结合内外部知识库，模型能从大量历史数据中检索出偏差产生的可能原因，并提供官方缺陷案例作为参考，帮助制定针对性的整改措施。该系统成功上线，不仅提高了复宏汉霖的生产和质量管理合规性，还显著提升了稳定性和效率。

通过实践，项目组也认识到，制药企业对大模型的有效应用不仅依赖于模型本身或算力，更关键的是对业务场景的深入理解和专业知识的积累。这对大模型与制药行业以及其他行业深度融合具有重要的启示意义。

站在数字化和智能化的时代浪潮中，日立凭借其技术前瞻性与行业洞察，持续帮助企业开拓增长点，重塑未来发展路径。通过构建数据驱动的生态系统，日立不仅把握了时代脉搏，助力企业突破转型困局，更为全球的智慧化进程与产业升级贡献了重要力量。

从突破数据壁垒的现场场景创建技术，到赋能质量管理的AI解决方案，日立在AI领域探索和创新也持续推动各行业的智能化升级，为AI的广泛应用起到示范作用。通过数智迁跃与AI赋能，日立正引领新一轮产业变革，刷新生产方式，推动行业突破瓶颈，迈向更加高效、智能的未来。

注释：

1.COI指Chain of Identity，即个体识别，鉴别链；COC指Chain of Custody，为信息追溯，管控链。

2.https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52600524