一、案例企业简介
宁德新能源科技有限公司（简称“ATL”）成立于2008年，注册资金15920万美元，由1999年在香港设立的新能源科技有限公司100%控股。公司核心业务聚焦于锂离子电池的研发、生产与销售，产品应用场景广泛，涵盖智能手机、平板电脑、笔记本电脑、可穿戴电子产品等多个领域。
二、案例介绍
（一）案例核心定位
ATL锂电知识大脑深度融合基于大语言模型的人工智能技术，构建了集锂电知识管理、智能分析、办公提效与决策支持于一体的智能化平台。该平台核心目标是通过四大特色应用场景的落地，实现企业运营效率的大幅提升，赋能锂电业务的创新发展与流程优化。需说明的是，平台应用界面将根据员工岗位差异呈现个性化内容，确保功能适配性。数字化转型网www.szhzxw.cn
（二）四大特色应用场景
1. 个人助手场景
该场景依托大语言模型的原生能力，可精准理解并执行复杂自然语言指令。通过配置不同提示词（Prompt）、调用各类工具及MCP技术，打造多功能助手矩阵，支持快速切换工作模式、扮演多元角色，具体包括报告撰写助手、邮件编辑专家、代码编写助手、会议纪要整理员、论文速读器、多语言翻译官等，全面覆盖日常办公核心需求。图2为使用ATL知识大脑快速阅读论文的示例。
2. 虚拟员工场景
场景通过链接或API方式与大语言模型无缝对接，为内外部用户提供高效精准的咨询服务。借助Prompt Engineering（提示词工程）与Embedding（嵌入）技术，系统可深度解析用户问题与需求，输出个性化解答与建议，显著提升用户体验与问题解决效率。典型应用模块包括招聘智能助手、MES智能助手、培训课程助手等，其中图3为ATL知识大脑招聘智能助手（微信公众号端）的使用示例。
3. 专业知识问答场景
该场景深度融合大模型通用智能与锂电业务领域专业知识，实现锂电专业知识的智能检索与精准问答。通过应用Prompt Engineering、Embedding、RAG（检索增强生成）、Function Call（函数调用）等核心技术，系统可高效处理复杂专业问题，输出全面准确的答案，大幅提升锂电知识获取与应用效率。典型应用模块涵盖设备智能运维助手、研发知识问答、专利问答等。
此外，依托大语言模型的智能推送能力，平台实现了锂电专业知识的定向主动推送。当数据库中新增特定领域专业知识时，系统会自动推送至相关岗位人员，成功实现知识管理模式从“人找知识”到“知识找人”的转变，加速知识传播与共享，进一步提升知识获取效率。数字化转型网www.szhzxw.cn
4. 先进数据分析场景
场景融合Text to SQL、Text to Code等前沿技术，创新采用自然语言驱动的数据分析模式。用户只需以自然语言提出需求，系统即可智能解析意图、自动执行数据分析任务，覆盖从基础数据查询到复杂业务洞察的全维度需求。该模式无需用户具备SQL编程或其他编程知识，大幅降低数据分析门槛，将复杂分析流程简化为直观的对话交互，有效提升数据分析效率与用户体验，成为企业数据驱动决策的核心支撑工具。
（三）核心技术方案
ATL锂电知识大脑以本地部署的大语言模型为核心基座，整合应用Prompt Engineering、Embedding、RAG、Function Call、MCP等关键技术，结合自主研发的多种算法与功能模块，精准匹配四大应用场景的需求。同时，平台深化前沿AI核心技术的落地应用，创新场景化解决方案，最终构建形成高度智能化、集成化的知识管理与决策支持平台，全面赋能锂电业务的创新与优化。具体技术实施要点包括：
- 采用本地部署大语言模型的模式，为企业内部应用提供专属赋能，保障核心信息安全，提升系统响应速率，同时降低长期使用成本；
- 运用Embedding与RAG技术，构建专业知识检索与问答体系，实现锂电领域专业知识的精准匹配与智能解答；
- 融入Function Call与MCP技术，搭建灵活的工具调用框架，支撑复杂任务的自动化执行；
- 针对不同应用模块开展专项知识调优，持续提升答案生成的准确性与专业性；
- 推动锂电知识大脑与企业现有IT系统深度集成，简化用户操作流程，提升使用便捷性。图4为ATL知识大脑系统架构示意图。
（四）案例亮点
- 技术与业务深度融合：精准锚定锂电行业业务痛点，将通用AI技术与锂电专业知识、业务流程深度结合，避免技术与业务“两张皮”；数字化转型网www.szhzxw.cn
- 场景覆盖全面多元：四大应用场景覆盖个人办公、客户服务、专业研发、数据决策全链条，实现企业运营核心环节的全面赋能；
- 知识管理模式创新：突破传统知识管理瓶颈，实现“人找知识”到“知识找人”的转变，提升知识传播效率与应用价值；
- 落地实用性强：平台与现有IT系统集成，支持个性化界面配置，同时降低用户使用门槛，确保技术方案快速落地见效。
三、案例点评
（一）应用成效显著，实现多维价值提升
ATL锂电知识大脑的落地应用，为企业带来成本节约、效率提升、模式创新及经济社会效益等多维度的价值增长，成效显著：
- 成本节约层面：一方面，显著降低特定岗位的人力需求，以招聘助手为例，该模块于2023年8月上线后，累计解答应聘者问题超4万条，其中约13%的提问集中在夜间22:00-次日8:00的非工作时段，招聘季日均解答量达100条以上，有效减少HR团队的重复性工作，降低人力成本；其他虚拟员工类应用也均实现不同程度的人力成本优化。另一方面，本地部署的大语言模型减少了企业对外部云服务的依赖，降低了技术使用的边际成本。
- 效率提升层面：全方位提升企业运营与员工办公效率，例如研发人员借助平台解读专业文献可节约75%的时间；设备出现故障时，员工通过平台直接提问即可获取解决方案，无需人工翻阅设备手册，提升故障解决效率的同时，减少设备宕机时间；此外，平台支持代码编写、会议纪要整理、邮件撰写、总结编制、多语言翻译等日常办公功能，全面提升员工工作效率；招聘助手的应用也同步提升了应聘者问题答复效率与HR招聘流程推进效率。
- 模式创新层面：颠覆传统知识管理模式，通过专业知识主动推送机制，实现“人找知识”到“知识找人”的跨越，让前沿行业信息与专业知识第一时间触达相关人员，解决了传统模式下知识传播滞后的问题，大幅提升研发效率，进而加速产品更新迭代与上市进程。
- 经济社会效益层面：内部而言，平台提升了各部门工作效率与协同能力，增强了企业在锂电行业的市场竞争力，为企业创造更大经济价值；同时，减少了员工的繁琐重复性工作，提升了员工满意度与工作成就感，助力企业可持续发展。外部而言，该案例为锂电行业及其他制造业企业的智能化转型提供了可借鉴的实践经验，推动行业向智能化、高效化方向升级发展，对行业技术进步与经济发展产生积极带动作用。
（二）行业借鉴意义与推广价值
ATL锂电知识大脑案例的成功，为制造业尤其是新能源行业的智能化转型提供了重要参考。其核心借鉴价值在于：一是立足行业特性，将通用AI技术与专业业务场景深度融合，解决实际业务痛点；二是构建全链条赋能体系，覆盖个人、团队、企业多个层面的需求，提升智能化转型的全面性；三是注重技术落地可行性，通过与现有系统集成、降低使用门槛等方式，保障技术方案的快速推广与成效转化。该案例的实践经验可被同行业其他企业借鉴，助力推动整个新能源行业的智能化升级，具有较强的行业推广价值。
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