烟草行业人工智能基础设施
面向省级烟草公司、中烟工业公司及卷烟厂，建设统一的人工智能基础设施和工具链，打通算力、数据、模型、服务和应用开发能力，帮助烟草行业在生产制造、质量管控、市场营销、智能办公、经营决策等场景快速落地 AI 应用
面临的现状及痛点
AI 能力缺少统一底座
烟草行业已建设业务中台、数据中台和工业互联网平台，但人工智能能力仍缺少统一承载和管理平台
应用建设容易重复
各业务部门单独引入 AI 能力，容易出现重复建设、能力割裂、资源浪费等问题
模型与业务系统耦合高
传统 AI 应用往往和单个业务系统深度绑定，模型能力难以复用，后续扩展和运营成本高
方案架构
方案优势
统一纳管
对算力、数据、模型、服务和应用进行统一管理，避免重复建设和能力分散
全链路工具链
覆盖数据管理、数据标注、模型训练、模型评估、推理部署、应用开发和运维监控
大小模型协同
支持大模型与小模型结合，既能满足知识问答、内容生成等通用任务，也能支撑质检识别、预测分析等专业场景
私有化部署
支持平台和大模型私有化部署，满足烟草行业对数据安全、生产数据不出域和自主可控的要求
低门槛开发
通过 AppBuilder、Agent 编排、组件库、知识库和 RAG 能力，降低 AI 应用开发和效果调优门槛
应用场景
智能办公
支持公文写作、政策咨询、知识问答、办公助手等场景，提升日常办公效率
经营决策分析
通过智能问数、数据分析、驾驶舱辅助等能力，支撑经营管理和决策分析
市场营销识别
支持卷烟包陈列识别、烟草专卖证识别、订单小票识别、零售终端店名识别等图像识别场景
生产质量管控
支持烟丝水分预测、烟叶质量控制、工艺参数优化、质量异常分析等生产制造场景
设备运维管理
支持设备知识管理、设备状态监测、故障分析和运维辅助，提高设备管理效率
客户案例
某中烟一体化人工智能平台
建设统一的人工智能开发、部署、运营与管控平台，支撑市场营销、技术研发、生产制造、物资采购、综合管理等业务统一调用 AI 能力，并落地卷烟包陈列识别、烟草专卖证识别、订单小票识别等多个营销识别模型
某卷烟厂
基于大数据中台、时序预测和智能优化算法，打通生产数据，构建叶丝段跨工序水分预测与优化模型，实现水分预测精度超过 98%，提升工艺质量稳定性