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2026-08-21 17:55:54
从 2023 年首次技术调研，到 2026 年 AI 全场景落地生产，某新能源制造龙头与深信服的携手实践，恰好回答了当下全行业共同的核心命题：当 AI 从 “试点尝鲜” 变为 “生产必需”，企业究竟需要怎样的AI 构建平台和基础设施，才能支撑 AI 规模化落地生金？
作为新能源赛道 AI 建设的先行者，该企业依托 FastGPT深信服商业版（SANGFOR Agent Builder）平台，成功落地 60+AI Agent，实现 AI 应用开发周期缩短 20%、EHS 安全管理人效提升 50%、设备非计划停机时间减少 10%、AI 质检带动产品品质提升 3%-5% 的亮眼成果，走出了一条可复制的制造业 AI 规模化落地之路。
深入企业“研产供销服”，AI 重塑全链条
通过 FastGPT 深信服商业版的低代码、可视化的构建模式，该企业将 AI 能力深度植入研发、生产、供应链、销售、服务全业务环节，形成了一套完整的 AI 生产力系统。
质量管控
依托平台多模态与编排能力，快速落地 AI 质检，品质提升3%-5%
AI 质检是该企业最早落地、成效最突出的标杆Agent。锂电池高端制造对品控精度、一致性要求严苛，传统的“人工盯”不仅效率低、易疲劳，而且难以保证一致性，无法匹配大规模量产的品控需求。
依托 FastGPT 商业版内置的可视化流程编排引擎，企业无需从零搭建算法模型与业务流程，仅需结合自身品控规则完成配置，便快速在涂覆工序首检、来料 IQC 检测等核心环节落地 AI 质检应用，替代人工完成高频检测工作。累计节约检测工时超 2000 分钟，整体产品品质提升 3%-5%，同时大幅降低人工检测的误差率与人力成本，实现品控效率与质量双提升。
设备运维
凭借平台集成能力，打造预测式运维体系，设备停机时间减少10%
过去，设备什么时候该保养、什么时候会出故障，全靠老师傅的经验，预判精度与及时性难以标准化复制。
现在，基于 FastGPT深信服商业版强大的工具集成与全链路 API 调用能力，无需复杂的接口定制开发，运维 Agent 即可无缝对接 MES 和设备物联网数据，将“事后抢修”升级为“主动预警”，实现设备非计划停机时间减少 10%，有效保障了产线稳定运行。
生产安全
低代码快速搭建巡检应用，升级厂区安全管控
依托 FastGPT 深信服商业版的低代码构建能力与多模态感知组件，企业快速搭建了 AI 烟火识别与安全巡检Agent，实时识别异常行为、自动推送预警信息，替代传统人工巡检模式，厂区安全管理人效提升 50%，大幅降低火灾、违规作业等安全风险。
快速规模化落地
60+AI Agent，开发周期缩短20%
财务核算、合同审核、数据分析、职能问答……企业各业务部门的 AI 需求多样。传统定制开发模式，不仅高度依赖AI专家团队，试错成本高、落地周期长，效果还难以保障。
而FastGPT 深信服商业版则践行“0专家+好效果”的理念，将 AI 专家的调优经验内化为最佳实践并预置在产品中，业务人员无需从零摸索复杂的模型调优，只需专注于业务逻辑的编排，即可实现从需求到Agent的高效转化，并且上手即好用，让职能部门也能成为“AI 开发员”。
截至目前，该企业已快速跑通了 60+ AI Agent，整体开发周期缩短 20%，不仅大幅解放了技术与业务人力，更构建了跨部门 AI 应用快速复用、持续迭代的能力，让 AI 真正从单点试点走向全场景生产。
AI 规模化部署后，算力如何管控？
然而，随着 AI Agent 数量从零星试点迅速扩展至 60 多个，场景从单点扩展至跨部门协同，该企业也遭遇了所有 AI 规模化落地后都会面临的阵痛——
○ 落地初期，企业无法精准统计各部门 Agent 开发数量与落地进度，Token 的实际消耗看不清；
○ 多部门同时启动使用Agent后，管理缺位、算力+Token 资源不足，业务连续性与数据安全面临双重隐患；
○ 深度应用期，“一刀切”式使用高配模型，导致 Token 与硬件运维费用指数级攀升，远超初期预算。
围绕这些实际问题，深信服AI算力网关从Token治理和成本治理两个方面，让该企业的每一份算力都看得清、管得住、用得稳、省得下、更安全——
看得清 算力花在哪儿？全公司都有数
对管理者来说，AI算力网关统一接入云端、本地、租赁等各类算力与模型，一套全局可视化管理界面就能实时掌握：各部门 Agent 落地进度、Token 消耗明细，精准挖掘高价值 AI 场景；
对业务部门来说，可按业务组、应用维度查看调用量、配额、成功率等数据，为全公司 AI 转型和明星应用推广提供清晰的数据依据。
管得住 优先保障核心AI业务，省下一半Token消耗
不用所有部门 “抢算力”，建立API Key资源配额与限流机制，按业务优先级分配资源配额、设置限流规则，优先保障生产核心环节、关键岗位的 AI 使用体验。
通过精细化的 Token 管控策略，可让全局 Token 消耗整体下降 50%，与此同时核心业务的算力保障能力反而提升了 2-3 倍。
用得稳 高峰不卡顿，生产运行有底气
再也不用怕业务高峰时段模型服务过载、响应卡顿。AI 算力网关通过模型聚合路由能力，可配置跨本地资源池、跨模型供应商的轮询调度策略，避免单点故障拖垮业务；还能设置本地算力 + 云端模型的优先级规则，云上云下弹性切换，自动分流高峰压力。
加上网关本身低时延、多实例热备的高可靠底座，全程保障 AI 业务 7×24 小时流畅运行，产线、管理端都不掉链子。
省得下 本地算力ROI提升2-5倍，成本大幅优化
不用为 “所有任务都用高配模型” 花冤枉钱。创新自研智能路由引擎，简单任务交给更经济的模型完成，复杂任务调用更强的模型保障效果；再配合vGPU切分技术，单卡可承载模型数量提升8倍以上；智能融合架构SFA，提升并发性能和端到端承载效率。最终企业本地算力ROI提升2-5倍，成本大幅优化。
此外，深信服AI算力网关继承了深信服安全基因，对接大模型安全护栏，应用端无需改造即可灵活配置安全策略，按路由细粒度管控，从源头防止核心资产泄露，让业务运行安心无忧。
AI 已从概念验证真正走进业务现场。从低代码快速构建60+AIAgent，到大规模AIAgent下的稳定承载与算力精准调度，这条围绕Agent开发、模型与成本的运营等关键阶段的AI落地路径，不仅助力这家新能源龙头跑出了 AI 规模化落地的加速度，更为全行业提供了一套可复制、可沉淀、可持续创效的生产级 AI 建设范式。
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