1. 背景介绍

随着能源需求的不断增长和环保意识的提高，新能源的发展呈现出日益增长的势头。而传统能源仍然是当今经济稳定和发展的重要支撑，两种能源的协同发展成为了发展能源产业的必然趋势。

皖能电力是安徽省**大发电企业，具有传统能源强大的技术经验和市场优势，但新能源方面还存在欠缺。重组是一种有效的手段，既可以实现企业的资源整合，又可以实现传统能源与新能源的协同发展。

2. 重组背景

2018年8月，安徽省能源集团与皖能电力进行了重组，此次重组的目的是将两家企业的资源进行合理整合，形成具有**影响力的能源企业集团。其中，皖能电力的核心资源和能力将得到更好的释放。

3. 重组意义

3.1 实现技术协同发展

安徽省能源集团具有新能源、清洁能源技术方面的优势，而皖能电力在传统能源领域具有较为深厚且独特的技术经验。通过重组，两家企业可以充分发挥各自的技术优势，实现技术协同发展，为实现清洁能源的可持续发展提供应用场景和技术支持。

3.2 促进企业规模扩大

重组后，新生的能源企业集团不仅可以利用两大企业的市场资源和品牌优势，更可以通过充分利用各自的专业和技术实力，逐步提升自身整体竞争力，促进企业规模的扩大。

3.3 优化发展结构

通过资源的整合和市场的优化配置，能够推动企业优化发展结构，以及实现资源的**化价值，还能够逐步减少企业之间的竞争并实现内外部的合作发展。

4. 未来展望

未来，在发展层面，集团将发挥新能源和传统能源的优势，加强协同发展，不断加强产品创新和技术投入，促进能源产业的可持续发展。在市场层面，集团将通过规模优势和品牌效应在安徽省内外不断拓展市场，并积极推行“互联网 ”等新型营销模式，实现与新市场的对接。集团还将大力实施**项目建设，推进先进产能装备的升级，提高能源生产效率，造福社会，推动**能源事业的可持续发展。

1. 皖通科技——科技领域的行业龙头

作为**知名的3D打印 智能制造解决方案提供商，皖通科技拥有强大的自主研发能力和**的技术优势。公司的产品主要涵盖3D打印设备、3D打印材料、3D打印工程、工业设计等领域，广泛应用于机械、汽车、医疗、航空航天、文化创意等多个行业。

2. 业绩快速增长，业务逐步精细化

2019年公司实现营业收入8.94亿元，同比增长了30.14%，净利润1.03亿元，同比增长了46.24%。公司的核心业务在不断拓展，同时也在逐步精细化，推出了针对不同领域和不同客户的专业化解决方案，提供更为**、个性化的服务。

3. 技术**、研发投入持续加大

公司一直注重技术研发，不断提升自己的技术实力和市场竞争力。截至2019年末，公司拥有专利申请12件、授权273件。同时，公司的研发力度也在持续加大，研发人员数量已经超过800人，研发投入也不断增加，为公司未来的发展提供强**的支撑。

4. 市场机会仍在，前景广阔

随着智能制造、工业4.0等概念的深入推广，3D打印技术也逐步应用于更多领域。作为****的3D打印企业，皖通科技在技术、经验、资源等方面具备强大的竞争力和市场优势，未来前景广阔。

总之，作为科技领域的行业龙头，皖通科技在不断拓展业务领域、加大研发投入、优化服务体系等方面不断取得新的成果，已经成为了**3D打印行业的一匹黑马。同时，市场机会仍在，未来发展前景可观。

随着AI技术的迅猛发展，越来越多的企业开始尝试在日常业务中应用AI，虽然有一些成功案例，但更多的企业在使用过程中却遇到了困难，比如难以找到应用场景、算法效果不佳等。皖通科技在深度挖掘AI技术应用场景的过程中，总结出了三个关键要素，将这些要素纳入应用策略中，可以帮助企业更好地应用AI技术。

一、了解业务场景

寻找适合应用AI技术的场景，必须充分了解业务场景，只有观察到业务场景中存在的痛点与难点，并选择适合解决这些痛点与难点的AI技术，才有可能获得优异的效果。为此，企业可以借助AI模型对业务场景进行深入的分析，例如，应用监督学习技术，对数据进行分类、识别和预测，以及应用增强学习技术，实现方案智能优化。

二、重视模型培训数据

模型培训数据关系到AI算法的训练效果以及实际效果的可观性。只有具备足够多、质量高的数据，才能拟合真实的场景，准确地表达潜在的关系。相反，如果模型的培训数据质量不高，将会严重影响模型的训练效果和实际应用效果。在处理海量数据时，应该制定专门的数据管理规划和策略，避免数据质量下降及因硬件配置不足导致的算法运行时间过长等问题。

三、融合人工智能与人力智能

AI技术只是人力智能的一种补充，人工智能还有许多应用场景需要人力智能的介入，比如数据前处理、模型训练数据的选择、结果分析等环节，这些都需要人类的独特智慧进行指引和决策。AI与人的协调配合，不仅可以减轻人的工作量，而且也可以掌握模型的精度和可解释性等重要性质，针对不可预见的情况灵活调整算法训练与结果分析过程，实现**的业务效果。

总之，在实际应用AI技术的过程中，应充分考虑业务场景以及模型培训数据的质量，通过充分发挥人工智能和人力智能的优势，构建完善的应用策略，才能实现**的业务转化和经济效益。