在生產過程控制應用中，AI 可以用于優(yōu)化生產流程、提升產品質量、預測 設備維護需求以及實現(xiàn)個性化定制生產，從而提高整體制造效率和競爭力。例 如：寧波中控自動化技術有限公司提出了石化化工大模型賦能化工裝置自主運 行的新模式，萬華化學（寧波）有限公司和中控寧波合作，選擇了萬華（寧 波）氯堿作為大模型落地的試點單位，通過歷史生產數據的分析學習，實時生產數據的采集，模擬數據的契合以及專業(yè)知識和經驗的支撐，基于中控石化化 工大模型創(chuàng)建“超級大腦”，實現(xiàn)了“智能分析、智能控制、智能決策”三大 目標，有效提升了裝置的風險識別與處置能力，降低了設備損失，并實現(xiàn)了一 系列精準預測和優(yōu)化。結合大模型，萬華在離子膜壽命預測上，能夠制定出最 佳更換策略，實現(xiàn)了 32%的堿濃度精準預測及質量優(yōu)化。這種與 AI 的深度融 合，有效提升了運行的效率與決策能力。

在研發(fā)設計應用中，AI 可以用于加速創(chuàng)新過程、自動化設計任務、優(yōu)化設 計方案以及個性化定制，通過分析大量數據來提升設計效率和產品性能。例 如：春禾時裝依托浙江移動“5G+算網能力”和九天大模型、領航（浙江）工 業(yè)互聯(lián)有限公司研發(fā)的 LINKHAND AI 平臺，實現(xiàn)了設計能力與設計效率的躍 升�；�于 AIGC 的創(chuàng)意設計能力以及大數據的分析能力，用戶可以獲得“面料 試衣”“線稿成款”“款式拓展”“靈感創(chuàng)作”“圖案創(chuàng)意”“智能版庫”等 一系列功能應用；對企業(yè)來說，大大縮短服裝產品研發(fā)周期，降低研發(fā)成本， 制衣研發(fā)工作多數由 AI 自動完成，制衣設計師只需要投入少量的人工參與即可完成整體設計工作，研發(fā)周期縮短 80%以上。