深耕產業全場景 新奧以產業智能激活發展新動能

2026年被業界視作人工智能應用元年，剛剛落幕的2026全球人工智能技術大會也釋放出清晰的行業信號：AI發展正在告別單純追求算法迭代、模型升級的技術競賽階段，轉向深入實體產業場景的務實路徑，成為推動實體經濟提質、降本、減碳的真正驅動力。

產業智能化的真正難點，並不在於概念與模型層面，而在於複雜場景中的長期運營，對精準度與行業專業知識提出更高要求。深耕清潔能源36年，新奧集團以能源為出發點，依託“感知-認知-行為”一體化智能能力，從長期積累的產業數據與場景認知生長出智能能力，深入工業製造、紡織產業鏈、產業園區、城市生命線等關鍵產業場景，賦能千行百業智能轉型的“最後一公里”。

新奧的實踐，是人工智能從“實驗室”到走向“車間”等產業末端，從技術突破到價值重構的創新樣本，為中國實體產業邁向智能化、綠色化提供了可參考的實踐路徑。

以全域感知技術，讓AI輔助決策更可靠

“AI幻覺”是當前製約產業智能化落地的難題之一。而幻覺產生的根源，核心在於缺少真實、精準、全面的產業數據和大模型支撐。傳統實體企業的數據採集方式較粗放，設備運行狀態、現場工況等核心數據難以完整沉澱，加之各個系統獨立運行導致數據割裂，AI智能控製、風險預判、優化決策等核心價值難以充分發揮。

針對行業共性的數據難題，新奧依託全域感知技術打破“數據孤島”，打通數據採集、傳輸、整合、應用全鏈路，為實體產業搭建起靈敏的“數字神經觸角”。通過佈局多維度智能感知網絡，將設備運行、場景環境等物理狀態轉化為數據信號，推動產業運營模式從“經驗驅動”邁向“數據驅動、智能驅動”。

鄭州U穀宇巡辦公樓的智能化改造，正是新奧感知能力落地場景的典型縮影。該樓宇採用“樓下生產、樓上辦公”的復合運營模式，用能需求多元。改造前，統一粗放式管理難以兼顧辦公舒適度與生產穩定性，節能降耗依然有很大空間。新奧通過布設濕度、光照度、風管壓力等全場景高精度傳感設備，實時捕捉每一處環境的細微信號，為後續的自動化控製與系統優化採集海量數據，支撐智能決策。改造後，樓宇從“被動耗能”轉向“主動調控”，年度能耗降低15%。實打實的落地成效，印證了真實全面的底層數據，是 AI 輔助決策高效可靠的關鍵。

深度產智融合，讓AI真正紮根產業

實體產業業態複雜、專業壁壘更高，唯有深度的產業理解，才能讓AI真正適配多元場景、賦能產業升級。脫離行業生產工藝、業務規則與真實場景，盲目套用AI通用大模型極易“水土不服”，無法解決企業個性化經營難題。懂行業、懂場景、懂業務……來自36年的產業全場景深度理解與認知，形成了新奧產業智能獨一無二的壁壘。

以紡織印染產業為例，染色、定型是兼具高能耗與高精度要求的核心工序，溫度的細微波動會直接影響良品率。新奧基於對產業鏈用能需求和生產工藝的深度理解，為郎溪遠華紡織創新打造“染缸智控”模式，通過AI預測調節替代依賴反饋調節的溫控方式，顯著提升了染色工藝穩定性，一次成品率提升5%。這一模式目前已應用至批量紡織企業，助力達成降本、減碳、提質等多重目標，夯實整體產業鏈韌性。

新奧泛能網的染缸智控系統

從產業鏈的工序優化，拓展到產業園區的生態升級，新奧的產業智能能力正在規模化複用。產業園區業態繁雜、企業用能需求多樣、能源調度難度大，對智能方案的適配性和協同性要求更高。新奧基於對不同企業運營模式的理解，和對園區集約化管理痛點的認知，推動園區能源生態重構，同步實現降碳降本、增效增收，進而帶動產業集群核心競爭力。

新奧的“四網融合”泛能體系已經在安徽宣城經開區見效。通過“荷源網儲一體化”模式，園區實現了多能互補、儲能調峰、精準調度；同時創新“園中園”用能共享模式，通過數智調度實現園區能源高效配置、互利共享。目前，該園區企業綜合用能成本下降超5%，成為國家級工業園區綠色轉型標杆。

荷園網儲一體化平台

人工智能和產業雙向賦能的價值，從不在於炫酷的技術與算法，而是貼合產業需求、解決實際問題。唯有產智深度融合，才能讓AI真正紮根實業、服務實體。依託長期場景實踐沉澱，新奧已成功孵化天然氣能力認知大模型、能碳大模型、安全大模型等多個垂直大模型。未來，新奧將持續深耕實體產業場景，用行業認知賦能產業升級、以海量數據反哺模型迭代，讓智能技術真正落地見效，為實體經濟高質量發展持續輸出數智動能。