12 月 19 日晚，在央视财经频道《经济半小时》“启航 2026・软实力‘提质’” 专题节目上，吉利汽车研究院、永钢集团凭借用飞书AI提质增效的亮眼实践，被列为标杆案例重点报道。
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孙梦伟是吉利汽车研究院的一名质量工程师，日常需要检测汽车不同部位的尺寸，但是这次他并未携带笔和纸张，而是在检测后说出数据，就前往下一个检测点。只用了 5 分 10 秒，孙梦伟就完成了这台车共 100 多个数据的检测。
这都源于孙梦伟手中的“神器”：“我只要打开这个小程序的会议功能，并且进行测量，它就会把我说的话进行记录归纳，并且形成表格，非常的方便，我只需要动嘴，不需要动手记录。”
这个小程序就是吉利在今年9月底启用的一个基于飞书AI 开发的“尺寸检测智能化”，只需简单操作手机，软件便会自动记录语音、播报并整理成表格。
短短90秒后，主任工程师徐来来就在电脑上看到了孙梦伟的检测数据。系统还给出了智能分析，指出部分数据有可优化的空间，并给出了如何监控、抽检和预防的建议。
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徐来来表示：“它也是基于我们这些经验比较足的工程师，把他们的经验形成专家知识库投喂给它，再结合 AI 的逻辑组合能力，它能够快速给足我们准确的信息。”
正是因为该“尺寸检测智能化”收录了大量工程知识，所以被他们戏称为“尺寸老师傅”。徐来来表示，这样一款智能体极大降低了质量工程师的工作强度。他们所在部门是汽车企业的研发机构，这里小批量试制的新车，每一台都要经过人工细致的检测，确保汽车符合设计要求。这里的质量工程师每天要检测十几二十台车辆，这在过去每天耗费的时间在 4 小时以上。
过去，他们需要把全车 50 多个点，用两种工具采集共 100 多种数据，全部都写在车身上。再拿出纸质测量表，将这些值誊写到纸上。此后，他们会回到工位，将这些值录到电脑中。徐来来表示，“整个过程步骤繁琐，在人工抄写的时候还容易抄错格、抄漏、抄错，还要反复在现场核对，整体来说效率很慢。”
尺寸匹配验证是新车研发设计中的关键环节，过去的检测方式高度依赖经验丰富的工程师，分析数据不仅费时费力。一旦记录出错，又没能及时发现，会拖慢新车的研发进度。
因此，徐来来他们一直希望探索出新的检测方法。他们考虑过采购专用设备以及使用拍照 AI 识别技术，但都因为不适用而放弃：专用的拍照设备需要30万元，无法采购太多，只能专人专用。
就在徐来来犯难的时候，他们无意间从他们的企业协作与管理平台上飞书找到了解决问题的灵感。
日常办公中，飞书就被用于会议记录，其中飞书多维表格还能够分析数据、进行AI总结。在闲聊中，他们突然想到，除了日常办公，一线尺寸检测似乎也能用上。
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然而，一线车间噪音大、杂音多，一线工程师口音还各不相同，如何保证录音能转录成正确的数据成了难题。
李莉银和陈馨康是飞书客户成功团队的工作人员，专门服务汽车产业链客户，他们从今年4月起，就频频来到吉利。
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今年7月，得知客户尝试在尺寸检测中使用人工智能后，李莉银更是加强了支持力度。她表示，“飞书最开始确实是一款办公软件，但现在应用场景已经从办公室延伸到生产一线了。”
一线车间声音嘈杂，需要清洗音频数据，洗掉多余部分并提纯。飞书的工作人员和吉利的工作人员一起设计了一套思维链，并不断优化 AI 推理的提示词。经过两个月的时间， 47 轮的反复调整，这一款尺寸检测智能化 AI 工具终于投入使用，将传统的“手写录入测量值+人工数据分析”的模式转化为“语音生成测量值+智能决策分析“的新路径。
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相比于购买专用设备， AI 工具为企业节省了上千万元投入。这样的成功经验给了吉利汽车研究院更大的信心，未来要与更多生产务性服务业企业合作，全场景应用人工智能。
吉利汽车研究院试制中心副主任宋伟表示，他们也会借助外部的一些场景，很好的算法、很好的智能制造的一些场景，让人从繁重的工作重新解脱出来，把精力更多的聚焦在创新上。
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李莉银还在进一步提升 AI 的数据清洗能力，使其能更好识别外语音频。与此同时， 200 公里外的张家港，她的同事周璟维正在为一家钢铁企业永钢集团提供 AI 工具平台。
今年5月，永钢集团利用飞书aily智能体开发出了高炉专家助手。这个 AI 新员工能够让高炉工长的换班交接时间从过去的半小时压缩至 5 分钟。
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永钢集团炼铁厂一分厂的高炉工长项南表示，“高炉从加料到出铁水需要 6 个小时，所以我们班如果有什么炉况波动，一定是上个班造成的‘病根’。所以交接班一定要交接清楚，需要将近 30 分钟。”
作为高炉工长项南负责操作高炉生产，在接受央视记者采访时，他指出：“这个 AI 新同事能实时采集高炉的海量数据，并提取出重点数据、异常数据，让他们实现高效交接班。”
高炉炼铁占据了钢铁生产 70% 的成本与能耗。在传统的工作模式下，虽然生产执行系统能自动采集高炉的异常数据，但具体原因还需要工作人员自己分析。加之高炉反应存在 6 小时的滞后性，使得加料、控温等操作全凭经验，感觉如同在开一个巨大的“盲盒”，决策偏差高达 20% 以上。
永钢集团的炼铁厂一分厂厂长张东表示，“工长的操作完全是凭经验，这里面就存在炉况的波动。光去年的损失就有 400 多万块钱，平均每一天要有 1 万多块钱，为此我们觉得还是非常心疼的。”
400 多万元因为操作误差在炉中蒸发，这对企业来说就是真金白银的损失。今年年初，永钢数字化团队负责人周斌尝试用人工智能大模型来破解高炉操作的痛点。他们迅速部署了本地大模型，但发现并不实用。他们发现，部署的单机版AI并不具备对外去接收数据的能力，但工作人员本身并不是专门的AI开发人员，实际操作上还需要开发数据。
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需求迫切，但实施能力不足，这正是许多传统企业在数智化转型中面临的共性难题。就在周斌犯难的时候，专注服务冶金钢铁行业的周璟维向他提供了一套成熟的飞书 AI 工具。
利用这套飞书 AI 工具开发高炉专家助手时，可以调用成熟的通信工具、工作流，与钢铁厂的生产执行系统实时对接。周斌他们仅仅用了 3 天时间，就开发出第一版高炉专家助手。
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周斌表示，“相当于我们以前剪羊毛，我们还得自己去做一把剪子，现在给我一个特别又快又好的剪子，我直接可以用来剪羊毛。”
眼下经过数次迭代的飞书AI 高炉智析专家系统，在采集高炉实时数据后，还能够利用结构性的知识推理趋势，给工长提供后续操作建议。工长的操作不再盲人摸象，而是有据可依，告别了经验依赖，变成了科学决策。
不仅如此，飞书AI 高炉智析专家系统还能利用实时数据每天生成高炉日报，推送给厂长。而过去人工整理数据要花费 8 小时，只能向厂长提供周报。
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张东表示：“及时发现了问题，可以及时的解决问题，减少炉况的波动，避免了小问题变成了大问题。“今年5月飞书高炉专家助手上线以来，高炉的稳定性提升约15%，全部达到健康状态。通过减少异常检修、提升高炉利用系数及降低人工成本，每年相当于为企业节省了 256 万元开支。
飞书企业效能顾问周璟维认为，飞书AI 高炉智析专家系统取得如此好的效果，得益于该行业较高的数字化水平：“现在的钢铁企业，整体的数字化水平是比较高的。生产的数据已经目前被结构化了，那 AI 就可以更好地读取这些结构化的数据得出一些趋势的预判。而这些预判可以指导生产效率得到进一步的提升。”
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2025 年前三季度，我国服务业增加值同比增长5.4%，其中信息传输、软件和信息技术服务业、租赁和商务服务业增加值同比分别增长 11.2% 和9.2%。这些快速增长的现代服务业正通过专业化的解决方案和数字化的高效工具深度赋能千行百业。
吉利汽车研究院、永钢集团案例均来自飞书主办的“2025飞书AI效率先锋全国大赛”，该赛事是国内首个聚焦“AI + 业务实效”的企业级实战赛事，今年有130家企业、超900位一线“效率先锋”带着230个真实业务场景案例参赛。
