作為新型生產要素，數據在社會生產力中扮演關鍵角色，已嵌入經濟生產、分配、流通和消費各環節。隨著以生成式人工智能(AI)為代表的新一代人工智能登上歷史舞臺，數據的價值和潛能被進一步釋放，成為驅動科技革命和產業變革的關鍵引擎。

一方面，數字化、智能化正源源不斷地為傳統行業注入活力，通過打通底層數據和優化資源配置，實現降本增效和全鏈條的精細化管理；另一方面，AI技術催生新產業和新模式，逐步改變整個社會的生產結構和發展路徑，塑造未來城市的形態。

日立在數字化領域積累了多年實踐經驗，能夠靈活地將數字技術與各行業深度融合，并充分發揮創新優勢，運用AI打破產業邊界、開拓全新應用場景和范式。

數字化煥新產業生態

新的時代背景下，企業需要戰略升維，其中數字化轉型就是撬動增長，并輔助企業穿越周期的良藥。跨越制造業、能源和醫療等領域，日立的數字化技術正助力于重塑產業結構，改善企業生產效率和資源管理，推動面向未來的產業高質量運行與發展。

在“雙碳”目標的引領下，中國光伏制造業快速崛起，但隨著產業規模持續增長，行業競爭壓力加劇，對企業產能、技術水平和成本控制提出了更高的要求。

江蘇美科太陽能科技股份有限公司(下稱美科)是從事太陽能級高效單晶硅片研發制造的高新技術企業，在新能源行業的變革浪潮中尋求數字化轉型方案。

經過前期詳實的調研后，日立為美科量身定做了具有前瞻性的“數字化工廠戰略與未來數字化遠景藍圖”，囊括技術管理層面的規劃與企業戰略層面的布局。

其中，日立自動化智能化倉庫管理系統WMS直擊硅料的庫存周轉和管理的痛點，通過“單據流轉數字化”、“數據交互標準化”、“作業流程規范化”等功能，幫助美科實現對原輔材料的精細化管理。此外，日立自動化立體倉庫解決方案的導入，與WMS系統產生聯動效應，提高了生產效率，并通過提高倉庫周轉率降低庫存資金的占用。

目前，美科包頭、云南工廠已完成了日立智能倉庫管理系統、自動化立體倉庫解決方案的導入。未來，日立還將繼續與美科共同探討和定制業務數據平臺、能源計量管理、設備運維管理等數字化工廠解決方案。

生命科學作為未來產業新賽道，是發展新質生產力的重要力量，在大數據、AI和精準醫療等新興技術的驅動下正實現跨越式發展。日立細胞治療追溯平臺（HVCT-RM）作為細胞與基因治療行業“數字化”的典范，可以做到以業務價值為導向開展數據治理，對患者治療全過程實施“端到端”的數據追溯，為治療保駕護航的同時提高流程效率。

在日立細胞治療追溯平臺的基礎上，今年年初，重慶精準生物技術有限公司(下稱重慶精準生物)與日立攜手打造的“COI/COC追溯系統”正式上線。1

重慶精準生物以基因編輯與合成生物學技術為切入點，主營基因與細胞藥物開發應用。根據企業特性和流程需求，日立的COI/COC追溯系統利用數字化技術和精準管理，連接不同利益相關方（制藥企業、物流公司、醫療機構等），為細胞治療產品打造了合規、可靠的全過程追溯平臺，為患者提供了“高質量”的供應鏈。

AI賦能產業的智慧進化

IDC預測稱，到2030年，人工智能將為全球經濟貢獻19.9萬億美元，推動2030年全球GDP增長3.5%。2

盡管AI熱潮已至，但技術獲得突破性進展并不意味著它能輕而易舉地落地。日立發現，用戶在使用AI技術時仍有阻礙，包括早期缺乏展示解決方案價值的演示工具、缺乏現場數據、高昂的現場開發測試成本等。

針對復雜的應用難題，日立中國研究院打造了基于數字模擬的現場場景創建技術，為AI搭建了一座通向現實的橋梁，切實發揮AI解決方案在工業數字化革新中的作用。

該技術融合了3D掃描、AI生成內容、數字孿生等尖端科技，以生成逼真的現場數據、創建合理的現場環境，為AI模型的訓練和開發提供數據基礎和過程模擬，解決了數據困境難題，并在可視化展示AI解決方案方面發揮作用。

比如，日立中國研究院團隊通過創建低成本、高效率的模擬倉庫場景，幫助非技術背景的客戶直觀理解解決方案的價值，這種方法不僅降低了客戶的理解和接受難度，還輔助了后續的概念驗證階段的數據收集；團隊還利用場景生成技術，快速生成大量逼真的樣本數據，用于訓練AI系統，降低收集負面樣本的難度和成本，提高了產品質量檢驗系統的準確性和效率；此外，團隊還利用基于數字模擬的場景生成技術模擬極端場景和數據，優化了工廠安全提升解決方案，這種方法使得在無法實際采集數據的情況下，依然能夠精準檢測安全隱患，提高了系統的全面性和有效性。

生成式AI已經成為創新所不可或缺的技術之一，并正在重新定義傳統產業的邊界。

日立制作所社長兼CEO小島啟二評價稱，生成式AI的出現是一個影響重大的突破，甚至可以用它將IT應用史劃分為公元前和公元后。

小島啟二同時表示，日立將充分運用這項為“信息”“行動”和“科學”提供強大助力的技術。

包括生成式AI在內的人工智能技術已進入下半場，多元化應用和跑通商業邏輯成為關鍵。作為數字化賦能各行業的先鋒，日立也深入探索了大語言模型在制藥行業的實際應用。

在生命科學和生物制藥領域，質量管理一直是確保產品合規與安全的核心環節。為提升復宏漢霖的質量管理水平，日立與識林知識平臺攜手，將AI技術引入其QMS系統（TrackWise）。

該項目于2024年4月29日正式上線，應用了大語言模型，融合了專業知識，極大增強了偏差管理能力。通過分析偏差描述及根本原因，并計算相似度，系統為判斷重復偏差提供了量化參考，提升了查詢效率并加強了對歷史偏差的關注。

此外，結合內外部知識庫，模型能從大量歷史數據中檢索出偏差產生的可能原因，并提供官方缺陷案例作為參考，幫助制定針對性的整改措施。該系統成功上線，不僅提高了復宏漢霖的生產和質量管理合規性，還顯著提升了穩定性和效率。

通過實踐，項目組也認識到，制藥企業對大模型的有效應用不僅依賴于模型本身或算力，更關鍵的是對業務場景的深入理解和專業知識的積累。這對大模型與制藥行業以及其他行業深度融合具有重要的啟示意義。

站在數字化和智能化的時代浪潮中，日立憑借其技術前瞻性與行業洞察，持續幫助企業開拓增長點，重塑未來發展路徑。通過構建數據驅動的生態系統，日立不僅把握了時代脈搏，助力企業突破轉型困局，更為全球的智慧化進程與產業升級貢獻了重要力量。

從突破數據壁壘的現場場景創建技術，到賦能質量管理的AI解決方案，日立在AI領域探索和創新也持續推動各行業的智能化升級，為AI的廣泛應用起到示范作用。通過數智遷躍與AI賦能，日立正引領新一輪產業變革，刷新生產方式，推動行業突破瓶頸，邁向更加高效、智能的未來。

注釋：

1.COI指Chain of Identity，即個體識別，鑒別鏈；COC指Chain of Custody，為信息追溯，管控鏈。

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