这个问题，我借用下前两年，观察者网记者“专访悠桦林CEO肖芳芳：“人工智能+运筹优化”的商业化路径”这篇文章中，肖总的回答。【时间虽然过去了两年，但观点仍然适用于当下】
人工智能在城市数字化转型应用领域有哪些？
我们可以看到人工智能正在经历历史性时刻，当今时代进入了人工智能与传统产业广泛融合的前夜，它已经走出实验室进入了产业应用阶段，推动传统行业启动效率变革、动能转换之路，人工智能也正在催生新技术、新产品、新业态，实现社会生产力的整体跃升。
人工智能已经在教育、医疗、工业、交通、办公、生活等各领域推动城市数字化转型。
一、如，以人工智能为代表的数字技术在数据分析和决策效率上有显著优势。以前，企业的决策管理一直都是高度依赖管理者或行业“老司机”积累的主观经验，决策节奏也只能是一次次离散行为，如果人工依靠过去的行业经验做决策，企业优化成本空间小、效率也低，而以机器学习、运筹学和深度学习的人工智能技术辅助和增强人工决策，立刻能够为企业实现提质、降本、增效的效果。
二、如，在生产制造领域，大部分制造企业还使用人工方式制定生产计划与排程，计划、排程、下达、报工、调度基本通过会议沟通和协调，这不仅效率低，而且排出的计划可执行率低，即使再聪明有经验的“老司机”也无法计算出精确到工序的工作时间。
我们看到行业普遍面临这样的痛点，通过借助于我们自身核心技术优势运筹优化算法和人工智能技术研发了智能供应链计划系统，能够帮助企业在满足各种生产资源约束的基础上，实时、同步地给不同生产阶段的生产排程计划，最大化优化业务目标，帮助企业优化生产管理及作业流程，降低生产成本，提高整个生产及管理效率，缩短生产周期，加快市场响应速度。
在实际落地案例中，我们服务世界领先的汽车零部件制造公司，通过我们的系统将原来花费数小时的排产工作缩短至分钟级，降低了11%单SKU（Stock Keeping Unit，库存量单位）备库量，提升了15%交付及时率。
应该说，现在基于AI用模型和算法做出的智能决策，充分展示出比人工经验决策更高的精准度，商业决策正在从基于主观经验的滞后离散决策转向基于数据的智能实时决策，数字化时代的企业决策必需向智能化转型，完成由经验决策向机器决策演进。
从我自身的角度来讲，我们悠桦林一直在积极探索AI赋能城市数字化转型，我们通过人工智能+运筹优化算法，让企业具备商业智能决策能力，在工业领域，通过智能APS（Advanced Planning and Scheduling，高级计划与排程）让企业更科学地规划生产计划，降低生产资源浪费，提升生产效率；在物流领域，通过智能调度帮助企业找到性价比最高的运输路线，降低运输成本，保障送达时效；在交通运输领域，通过完整的产品体系和智能决策产品矩阵，实现交通运输业的战略规划、精细化运营和实时调度。
人工智能实现赋能行业的关键和核心是什么？
从商业角度来看，人工智能赋能行业的核心关键在于能否给使用者带来价值，是否有商业化的市场需求；人工智能是一种技术能力，最后是要变现成场景应用，帮助企业、消费者去解决问题，或带来新的“刚需”。人工智能要实现行业赋能，推动行业数字化升级，前提是能给行业带来实际的效率提升或者降本增效等价值，如果没有商业化的市场需求，便无法推动人工智能技术，在过程中便被市场淘汰。
放眼中国和全球的人工智能实践，人工智能与工业的结合成为全球瞩目的焦点，工业智能的核心在于决策和执行，但是目前工业界大都以人的决策和反馈为核心，而人工智能为工业带来的革命性的改变是摆脱人类认知和知识边界，为决策支持和协同优化提供可量化的依据，人工智能非常重要的一个价值在于实现知识的沉淀，把工业的技术、经验、知识复用和重构，从而降低成本，降低风险，提高生产服务效率。
可以说在海量数据和算法革命的双向加持下，人工智能正在以史无前例的广度、深度和速度逐渐为不同行业赋能，并在席卷更多商业资源的同时，为公众创造价值。
至于核心竞争力，我们是算法加行业know how。我们就是以算法为核心技术，在保障技术领先的前提下，深刻理解行业和认知行业痛点，用新的技术解决行业内长久存在的老问题，为企业构建智能决策的神经系统，希望能够影响整个行业乃至更大范围的商业决策。通过将场景作为关键驱动力，我们的智能决策解决方案覆盖航空、智能制造、供应链等领域，帮助企业解决了在业务场景中的一系列决策优化难题，为企业各级决策者获得知识和洞察力，提高了决策的科学性。
