在高端装备制造业的核心设计室内，一场关于效率与精准的静默革命正在进行。
某能源集团的工程师面对包含 80 万份资料、2000 余项标准的数据库，不再需要耗费数小时进行手工检索与核对；某造船企业的设计师也不必在浩如烟海的规范与历史图纸中大海捞针。决定项目周期与成本的关键，已从人力的简单堆砌，转向一个更深层次的能力：如何将企业数十年积累的分散知识，转化为实时、精准的决策智能。
这不仅是工具升级，而是企业认知与运营模式的根本性跨越。其背后，正是深耕制造业智能化赛道的联想诺谛智能。联想诺谛智能的设计内核是打造一套应用于制造业的 " 知识决策操作系统 "，将碎片化的数据与知识转化为可行动的洞察，服务于高度复杂、敏感的关键决策。这一转型，正精准响应国家 " 人工智能 +" 行动在制造业落地的深层要求——不仅仅是流程自动化，更是决策智能化。
知识之困：中国制造升级的隐性瓶颈
中国制造业，尤其是肩负国家战略的高端装备领域，正面临一个严峻的悖论：知识积累空前丰富，但决策效率却遭遇无形天花板。核心痛点已从 " 信息匮乏 " 彻底转向 " 知识过载与孤岛化 "。
企业的核心知识资产——包括严谨的技术标准规范、资深的专家经验、宝贵的历史项目案例——通常散落于彼此割裂的 PLM（产品生命周期管理）、MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）等系统中，甚至大量沉淀于个人硬盘、邮件与专家的头脑之中，形成一个个难以打通的 " 数据孤岛 "。与此同时，制造业需要遵循国际、国家、行业、企业乃至客户特定要求的多层级标准体系，这些规范繁杂且动态更新，依赖人工核对极易出现疏漏，可能导致严重的设计失误、生产返工，造成动辄数百万元的经济损失与工期延误。
因此，在诸如复杂故障诊断、关键工艺审核、创新方案评审等核心决策场景中，企业仍不得不高度依赖少数专家的个人经验与耗时的人工研判。现有的传统检索工具，乃至早期基于简单检索的 RAG（检索增强生成）技术，大多只能回答 " 是什么 " 的事实性问题，无法解决 " 为什么会出现此问题 "、" 此刻应该怎么办 " 等需要跨领域知识关联、逻辑推理和规则判断的复杂决策问题。这导致企业的知识储备虽丰，却无法有效转化为竞争优势。市场真正亟需的，不再是一个更快的 " 搜索引擎 "，而是一个能打破所有孤岛、使隐性知识显性化、让知识流主动驱动业务流的 "智能决策中枢"。
破局之道：混合智能与产业基因的双重壁垒
破解这一系统性难题，需要同时具备前瞻的技术架构与深厚的产业理解。联想诺谛智能提供的答案，是其独有的 "知识驱动深度智能" 全栈能力体系，这构成了其难以被简单复制的竞争壁垒。
其技术根基在于 "知识平台 + 行业模型 + 专业小模型" 的混合智能架构。这一布局极具前瞻性——在大模型引发全球热潮之前，联想诺谛智能便已确立了 " 知识平台与大模型双核驱动 " 的核心战略，其认知在于：企业级智能决策不能依赖 " 黑箱 " 式的通用大模型，而必须与结构化、可计算、可追溯的专业知识体系深度融合。在高端制造业涉及安全、质量、合规的严苛场景中，必须结合大模型的泛化理解能力、针对特定任务优化的专业小模型以及自然语言处理（NLP）等多种技术，构筑可靠、可信的决策支持系统。例如，其自研的 " 支点 " 向量模型，凭借在制造业复杂场景中积累的多样化困难样本与持续的算法创新，在业界最全面、最权威的中文语义向量评测基准 C-MTEB 中荣登榜首，这印证了其在垂直领域的技术深度。
系统工程：从知识资产化到决策场景化
联想诺谛智能为企业构建的知识管理体系，本质上不是一个简单的 IT 项目，而是一个融合了战略咨询、平台工具与持续运营的系统性工程。其标准化的实施方法论被总结为 "1+3+N" 体系：即为企业构建1 个统一的知识中枢，提供知识体系治理、知识服务、知识赋能3 项核心服务，最终将能力嵌入研发、生产、供应链、售后服务等N 个具体业务场景。
当统一的知识中枢构筑完成后，企业的知识才真正被 " 盘活 "。基于此，可以开发各类智能应用，以 " 浮窗助手 " 的轻量级方式或与业务系统深度集成的方式，无缝嵌入日常业务流。联想诺谛智能解决方案总监徐国贤强调，知识管理绝非一次性项目，而是一个持续进化的过程。其帮助企业构建的，本质上是一个 " 将行业 Know-How 转化为可计算模型，并通过平台化、产品化、运营化，使其成为主动赋能业务的智能决策引擎 " ，这实现了从静态被动的 " 信息仓库 " 到动态主动的 " 业务决策引擎 " 的根本性跨越。
价值验证：深耕场景的知识决策实践
这套方法论与能力体系，已在众多中国制造业领军企业的复杂场景中得到深入验证，并展现出清晰、可衡量的价值路径。
在联想集团内部，联想诺谛智能为其全球笔记本售后服务体系构建了智能故障诊断系统。当客户报修时，AI 助手并非机械地罗列维修手册，而是依据基于历史数据构建的 " 故障决策树 " 进行引导式、交互式提问，精准定位问题，并可将完整的线上诊断记录实时同步给线下工程师，实现了服务闭环的智能化与高效化。
在华东某大型造船集团，联想诺谛智能打造了 "1 个企业级统一知识平台 + 3 个通用智能应用 + 13 个场景化智能应用 " 的完整体系。该平台整合了从销售、研发到生产、交付的全流程知识，将分散在各孤岛系统中的知识进行结构化治理，并通过 " 供应链风险智能体 " 等应用主动服务业务，实现了知识从 " 被动检索 " 到 " 主动预警与赋能决策 " 的质变。
在某国家级石化集团工程院，面对约 180 万份标准、规范、图纸等海量文档的管理与调用痛点，联想诺谛智能为其打造了设计知识管理平台。该平台覆盖六大核心设计科室，构建了统一的结构化知识体系，将设计人员查找标准规范的时间从 " 几十分钟乃至几小时 " 缩短至 " 几分钟 "，并能智能关联历史相似案例，提示潜在风险。
以知识为支点，撬动 " 人工智能 + 制造 " 的真正落地
联想诺谛智能在高端制造业的深耕实践揭示了一个关键洞察：推动 " 人工智能 + 制造 " 从概念走向深度融合，其核心支点在于实现企业核心知识的管理化、资产化与决策化。这完美契合了工信部等八部门《" 人工智能 + 制造 " 专项行动实施意见》中，对推动 AI 在研发、设计、管理等关键环节深度应用的本质要求。
国家发展 " 新质生产力 " 的战略号召，在制造业语境下，意味着必须解放被低效信息处理所束缚的工程师与专家的创造力。联想诺谛智能的探索，正是将自身作为全球制造业标杆的转型实践，转化为一套可复制、可运营的 " 知识决策 " 赋能体系。其实践验证了一条清晰的路径：即以混合智能技术为引擎，以深刻的产业认知为基石，通过系统性的工程方法，将分散的知识转化为可持续的竞争力和新质生产力。
这不仅定义了一家高价值 AI 企业的商业赛道，更为中国制造业在智能化 " 深水区 " 提供了关键的跃迁思路。其价值不止于帮助单个企业节省数亿元成本、提升数倍效率，更在于通过赋能一个个 " 国之重器 " 的制造者，系统性提升中国高端制造业在全球产业链中的决策智慧与核心竞争力。这场始于 " 知识管理 " 的静默革命，最终书写的将是中国制造业面向未来的全新叙事。
在高端装备制造业的核心设计室内，一场关于效率与精准的静默革命正在进行。
某能源集团的工程师面对包含 80 万份资料、2000 余项标准的数据库，不再需要耗费数小时进行手工检索与核对；某造船企业的设计师也不必在浩如烟海的规范与历史图纸中大海捞针。决定项目周期与成本的关键，已从人力的简单堆砌，转向一个更深层次的能力：如何将企业数十年积累的分散知识，转化为实时、精准的决策智能。
这不仅是工具升级，而是企业认知与运营模式的根本性跨越。其背后，正是深耕制造业智能化赛道的联想诺谛智能。联想诺谛智能的设计内核是打造一套应用于制造业的 " 知识决策操作系统 "，将碎片化的数据与知识转化为可行动的洞察，服务于高度复杂、敏感的关键决策。这一转型，正精准响应国家 " 人工智能 +" 行动在制造业落地的深层要求——不仅仅是流程自动化，更是决策智能化。
知识之困：中国制造升级的隐性瓶颈
中国制造业，尤其是肩负国家战略的高端装备领域，正面临一个严峻的悖论：知识积累空前丰富，但决策效率却遭遇无形天花板。核心痛点已从 " 信息匮乏 " 彻底转向 " 知识过载与孤岛化 "。
企业的核心知识资产——包括严谨的技术标准规范、资深的专家经验、宝贵的历史项目案例——通常散落于彼此割裂的 PLM（产品生命周期管理）、MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）等系统中，甚至大量沉淀于个人硬盘、邮件与专家的头脑之中，形成一个个难以打通的 " 数据孤岛 "。与此同时，制造业需要遵循国际、国家、行业、企业乃至客户特定要求的多层级标准体系，这些规范繁杂且动态更新，依赖人工核对极易出现疏漏，可能导致严重的设计失误、生产返工，造成动辄数百万元的经济损失与工期延误。
因此，在诸如复杂故障诊断、关键工艺审核、创新方案评审等核心决策场景中，企业仍不得不高度依赖少数专家的个人经验与耗时的人工研判。现有的传统检索工具，乃至早期基于简单检索的 RAG（检索增强生成）技术，大多只能回答 " 是什么 " 的事实性问题，无法解决 " 为什么会出现此问题 "、" 此刻应该怎么办 " 等需要跨领域知识关联、逻辑推理和规则判断的复杂决策问题。这导致企业的知识储备虽丰，却无法有效转化为竞争优势。市场真正亟需的，不再是一个更快的 " 搜索引擎 "，而是一个能打破所有孤岛、使隐性知识显性化、让知识流主动驱动业务流的 "智能决策中枢"。
破局之道：混合智能与产业基因的双重壁垒
破解这一系统性难题，需要同时具备前瞻的技术架构与深厚的产业理解。联想诺谛智能提供的答案，是其独有的 "知识驱动深度智能" 全栈能力体系，这构成了其难以被简单复制的竞争壁垒。
其技术根基在于 "知识平台 + 行业模型 + 专业小模型" 的混合智能架构。这一布局极具前瞻性——在大模型引发全球热潮之前，联想诺谛智能便已确立了 " 知识平台与大模型双核驱动 " 的核心战略，其认知在于：企业级智能决策不能依赖 " 黑箱 " 式的通用大模型，而必须与结构化、可计算、可追溯的专业知识体系深度融合。在高端制造业涉及安全、质量、合规的严苛场景中，必须结合大模型的泛化理解能力、针对特定任务优化的专业小模型以及自然语言处理（NLP）等多种技术，构筑可靠、可信的决策支持系统。例如，其自研的 " 支点 " 向量模型，凭借在制造业复杂场景中积累的多样化困难样本与持续的算法创新，在业界最全面、最权威的中文语义向量评测基准 C-MTEB 中荣登榜首，这印证了其在垂直领域的技术深度。
系统工程：从知识资产化到决策场景化
联想诺谛智能为企业构建的知识管理体系，本质上不是一个简单的 IT 项目，而是一个融合了战略咨询、平台工具与持续运营的系统性工程。其标准化的实施方法论被总结为 "1+3+N" 体系：即为企业构建1 个统一的知识中枢，提供知识体系治理、知识服务、知识赋能3 项核心服务，最终将能力嵌入研发、生产、供应链、售后服务等N 个具体业务场景。
当统一的知识中枢构筑完成后，企业的知识才真正被 " 盘活 "。基于此，可以开发各类智能应用，以 " 浮窗助手 " 的轻量级方式或与业务系统深度集成的方式，无缝嵌入日常业务流。联想诺谛智能解决方案总监徐国贤强调，知识管理绝非一次性项目，而是一个持续进化的过程。其帮助企业构建的，本质上是一个 " 将行业 Know-How 转化为可计算模型，并通过平台化、产品化、运营化，使其成为主动赋能业务的智能决策引擎 " ，这实现了从静态被动的 " 信息仓库 " 到动态主动的 " 业务决策引擎 " 的根本性跨越。
价值验证：深耕场景的知识决策实践
这套方法论与能力体系，已在众多中国制造业领军企业的复杂场景中得到深入验证，并展现出清晰、可衡量的价值路径。
在联想集团内部，联想诺谛智能为其全球笔记本售后服务体系构建了智能故障诊断系统。当客户报修时，AI 助手并非机械地罗列维修手册，而是依据基于历史数据构建的 " 故障决策树 " 进行引导式、交互式提问，精准定位问题，并可将完整的线上诊断记录实时同步给线下工程师，实现了服务闭环的智能化与高效化。
在华东某大型造船集团，联想诺谛智能打造了 "1 个企业级统一知识平台 + 3 个通用智能应用 + 13 个场景化智能应用 " 的完整体系。该平台整合了从销售、研发到生产、交付的全流程知识，将分散在各孤岛系统中的知识进行结构化治理，并通过 " 供应链风险智能体 " 等应用主动服务业务，实现了知识从 " 被动检索 " 到 " 主动预警与赋能决策 " 的质变。
在某国家级石化集团工程院，面对约 180 万份标准、规范、图纸等海量文档的管理与调用痛点，联想诺谛智能为其打造了设计知识管理平台。该平台覆盖六大核心设计科室，构建了统一的结构化知识体系，将设计人员查找标准规范的时间从 " 几十分钟乃至几小时 " 缩短至 " 几分钟 "，并能智能关联历史相似案例，提示潜在风险。
以知识为支点，撬动 " 人工智能 + 制造 " 的真正落地
联想诺谛智能在高端制造业的深耕实践揭示了一个关键洞察：推动 " 人工智能 + 制造 " 从概念走向深度融合，其核心支点在于实现企业核心知识的管理化、资产化与决策化。这完美契合了工信部等八部门《" 人工智能 + 制造 " 专项行动实施意见》中，对推动 AI 在研发、设计、管理等关键环节深度应用的本质要求。
国家发展 " 新质生产力 " 的战略号召，在制造业语境下，意味着必须解放被低效信息处理所束缚的工程师与专家的创造力。联想诺谛智能的探索，正是将自身作为全球制造业标杆的转型实践，转化为一套可复制、可运营的 " 知识决策 " 赋能体系。其实践验证了一条清晰的路径：即以混合智能技术为引擎，以深刻的产业认知为基石，通过系统性的工程方法，将分散的知识转化为可持续的竞争力和新质生产力。
这不仅定义了一家高价值 AI 企业的商业赛道，更为中国制造业在智能化 " 深水区 " 提供了关键的跃迁思路。其价值不止于帮助单个企业节省数亿元成本、提升数倍效率，更在于通过赋能一个个 " 国之重器 " 的制造者，系统性提升中国高端制造业在全球产业链中的决策智慧与核心竞争力。这场始于 " 知识管理 " 的静默革命，最终书写的将是中国制造业面向未来的全新叙事。
