活动现场

本次活动汇集了广汽集团、中兴、安世半导体、大族激光、深联电路等制造业的大中型企业CIO、信息主管、数字化一线厂商高管，以“AI落地&出海”为主题，分享AI 技术落地与收益转化的前沿实践，破解行业转型痛点，探索技术赋能、成本管控与价值增长并行的产业发展新路径。

企业网D1net CEO、中国企业数字化联盟秘书长 范脡

企业网D1net CEO、中国企业数字化联盟秘书长范脡在开场致辞中首先抛出几个现实问题：今年企业 AI 指标是否落地?指标由谁制定、项目能否立项，AI 项目 KPI 验收由谁主导?AI 变革冲击组织架构，伴随人员调整与架构重组，转型压力该由谁承担?大家目前处于+AI工具叠加阶段，还是已经布局AI+业务重构?

他指出，AI 和传统信息化最大区别在于需要在无人区探索。以往 IT 建设有海外成熟路径参照，但 AI 没有标准答案。国内与海外技术差距有所缩小，试错挑战却显著增大，不少前期硬件、大模型投入未能持续产生价值。行业迭代飞快，机遇与焦虑并存。对于在座制造业同仁，AI 为产业重构带来重大机会，也是大家干事创业的窗口期，但试错成本高，年末还要论证 AI 投入价值，如何向管理层交差是普遍难题。

这类问题没有统一答案，今天的活动将邀请头部企业分享实战经验，希望为大家提供启发、减少试错成本。

广汽集团数字化部专业总师 江泽鑫

广汽集团数字化部专业总师江泽鑫的分享围绕企业数字化到 AI 转型实践展开。传统数字化的核心，一是为业务提供数字化工具提效，二是实现经营全链路可视化;过去数十年数字化建设均以流程为核心，将员工个人业务经验沉淀为企业标准化组织能力。大模型浪潮下，AI 正在重构企业生产力与生产关系，企业 AI 落地可分为工具直接使用、人机协同增效、AI 原生业务重构三个阶段，企业治理的核心也从流程管控，转向业务能力资产与企业语义本体体系建设。

江泽鑫指出，AI 落地存在四大核心难题：一是语义鸿沟，行业术语碎片化导致 AI 无法读懂业务，可通过领域级本体建模缓解;二是算力可信矛盾，公有云算力快但涉密风险高，机密 TEE 计算可平衡安全与成本;三是数据权限失效，AI 智能体打破传统三层安全防线，需重构 Agent 动态授权体系;四是组织架构变革，传统流程管理逻辑失效，人机重新分工，人承担全部业务与法律责任。

企业智能化需在原有数字化底座之上，新增可信 AI 算力底座与企业认知语义底座，打通物理业务、企业认知、AI 语言三层世界，实现 AI 深度嵌入业务闭环，完成从记录业务到智能驱动业务的转型。

易立德PLM解决方案总监 张震威

易立德 2010 年成立，2018 年后自研 PLM 工业软件，现有千余名技术人员，推出 ETRX-PLM 一体机与 PLM+AI 解决方案，服务高端制造、军工、半导体头部客户。

易立德PLM解决方案总监张震威指出，当前行业普遍采用 PLM 叠加 AI 插件的短期模式，落地存在三大痛点：企业研发图纸、BOM 等数据质量差;通用大模型无法自主理解研发业务逻辑，需人工搭建知识图谱调教;超大模型私有化部署算力成本高、响应慢，存在数据安全隐患。

张震威表示， 预计2-3 年内行业将转向 AI 原生 PLM 架构，依托多轻量化智能体分工协作降低算力成本，以自然语言对话驱动全研发流程，售前即可交付原型，项目风险可控。易立德PLM现有成熟落地场景覆盖：AI 智能生成、裁剪项目 WBS、复用历史需求;自然语言检索相似零部件、前置预判变更全链路影响;对话式生成标准化工艺路线;自动校验需求冲突、生成会议与汇报文档。

张震威指出，AI落地需甲乙双方配合，甲方梳理业务场景，乙方搭建业务知识体系，区分轻量化、完整三维模型平衡解析效率。易立德下月将发布 PLM+AI 成套工具，已在多家制造企业完成试点验证。

戴尔科技售前系统工程部总监 马龙

戴尔科技售前系统工程部总监马龙的分享围绕戴尔智能全栈智能方案，解读制造业智能落地路径。他指出，行业智能已从模型比拼转向工程化落地，戴尔 2024 年推出端到端智能框架，全球落地 5000 + 企业，是覆盖服务器、存储、网络最全的智能基础设施厂商。

制造转型必须先完成数字化打底，数据标准化、流程线上化是智能落地前置条件，有调研显示 60% 企业持续加码数字化投入。戴尔自有产线已落地视觉检测、AGV 等感知应用，实现百万级物料快速交付。

当前行业核心发力智能体，依托戴尔智能数据平台搭建企业语义层，跨系统联邦查询无需迁移数据，支撑供应链风险研判、智能排产、研发代码生成、智能售后四大核心场景。

智能全栈框架由数据平面、计算执行平面双底座构成，形成数字孪生数据迭代飞轮;安全原生嵌入架构，覆盖模型校验、细粒度数据权限、智能行为护栏、全链路审计四层防护。

最后，马龙表示，制造业即将迈入智能密集时代。短期企业多采用现有系统叠加智能的改造方式，远期则需搭建智能原生的智能体系并配套调整组织架构;依托统一混合模型管理平台打通全业务链路，实现全产业链人机协同，最终完成降本增效。

中兴供应链总监 李志权

中兴供应链总监李志权指出，企业转型分为三个递进阶段：数字化打底阶段;当下 AI 辅助智能化阶段;远期碳硅共生自主化阶段。整体落地遵循由浅入深的节奏，先落地零散点状 AI 场景，再串联形成端到端流程智能体，最终实现全域领域级多智能体协同。

产业链端，中兴搭建协同平台打通内外数据，客户端完成与云平台的全链路业务对接，供应商侧依托 ISP 平台联动 60 家核心厂商实现数据互通。目前企业累计上线 570 余个供应链 AI 应用，提炼十大标杆场景，覆盖供应链风险感知、合同智能解析、资源运筹优化、SMT 无人产线、黑灯智能仓储五大核心板块;自研 Co-Claw 智能体实现全员规模化使用。落地成效遵循 “省时、省人、省钱” 的递进价值逻辑，产线人力大幅精简，仓储入库效率提升超 65%，生产与运营成本持续优化。

面向中长期，中兴规划三大落地方向：把业务流程标准化封装为可复用组件、为标准化岗位打造专属数字员工、实现实物仓储物流全自动化，并同步调整组织架构适配 AI 协同模式。长期目标建成全自治供应链，依靠五自智能体重塑业务模式，让供应链成为企业差异化致胜竞争力。

安世半导体IT高级经理朱志昆

安世半导体IT高级经理朱志昆回顾了人类技术浪潮，并分享了公司现阶段的 AI 落地实践。

AI 深刻影响着个人、企业和国家。对个人，它重构就业结构，催生新岗位，也要求终身学习;对企业，它带来效率革命和商业模式重构。对于中小企业，AI 落地不必追求一步到位，应从高价值场景切入，小步快跑，快速迭代。

安世半导体的 AI 建设尚在起步阶段。安世半导体今年 2 月导入企业协同办公平台后，公司基于此开发了 IT 智能服务台、轻量级业务应用和大量业务智能体，成功用几千元AI成本替代了年费近10万元的老旧系统，并快速上线。公司成立了 AI 效能小组，联动业务与技术，梳理真实需求。针对 AI 编码的幻觉、失控等问题，建立了标准化开发流程，确保代码可信、可维护。

朱志昆表示，AI 落地没有标准答案。关键在于行动，从适合自身的单点场景开始，沉淀数据，向上汇报价值，循序渐进地推进智能化建设。

腾讯云企业数字化及AI首席专家 马徐

腾讯云企业数字化及AI首席专家马徐的分享从行业趋势、落地场景、AI 原生组织建设三方面展开。当前企业 AI 已进入深水区，核心有三大趋势：一是选型不盲目追逐超大模型，腾讯混元 Hy3 兼顾轻量化、高性能与低成本，单台机器即可部署，实用性优先;二是 Harness 工程化体系日趋成熟，是搭建 AI 平台的关键底座;三是行业点状落地只是过渡，AI 转型最终指向 AI 原生组织重构。

依托大模型、视觉算法、智能体三类技术，腾讯全产业链形成成熟落地场景：研发端依靠混元 3D 实现带物理属性仿真建模，大模型自动解析 PCB 图纸、打通企业知识管理全链路;生产端以 CV 视觉完成零部件质检、厂区安环、设备监测;经营端依托数字智能体赋能销售商机管理、非标合同全流程自动化、客服故障应答;风电光伏场站依靠机器狗、无人机实现无人巡检，财务报销、人证核验均可智能处理。

据马徐介绍，落地 AI 原生组织核心依托 WorkBuddy 企业 AI 工作台，平台封装各领域数字专家，支持人机协同作业。企业落地可分步推进：先用平台落地易见效的核心场景，配套全员 AI 使用激励机制，再逐步拓展全业务线。

最后，马徐提到，腾讯提供完整 AI 产品矩阵，包括WorkBuddy/CodeBuddy的 AI 原生工具，高可用高性价比模型服务、一体化算力服务HAI，覆盖企业AI落地全链路。

大族激光 CIO 谌洪惠

据大族激光 CIO 谌洪惠介绍，大族 2023-2024 年重心仍在传统数字化升级，AI 布局起步较晚。2025 年大模型热潮后，高层希望借 AI 削减重复研发人力，中基层需要项目、现场运维管控工具，但一线研发人员普遍抵触 AI 工具，财务、行政虽需求旺盛却不受重视，海量业务需求难以全部落地。

前期大族尝试各类厂商单点 AI 插件、自研平台均踩坑：单点工具无法跨系统打通，自建平台人力成本过高，最终确定“先轻量化工具试点、规模化再搭建统一平台、厂商共创分摊投入”的落地路线，搭建六层企业 AI 架构，以 AI 网关统一管控多模型调用、成本与权限。

大族的AI应用落地五大核心场景并优化方案：自建知识库使用门槛高，切换企业协同办公平台作为统一协作底座，设立业务效率先锋自主搭建轻量化应用;合同审查见效快但受众窄;AI 代码工具打通内部代码库，缓解研发抵触;售后联动 IoT 设备搭建智能问诊;图纸插件准确率不足，升级行业 AI 平台，绘图工作量缩减三分之一。

谌洪惠指出，制造业 AI 核心瓶颈不在大模型，而在于企业自有数据资产。推行核心逻辑是机器替代重复工作而非裁员，引导员工聚焦创新;IT 搭建底层算力与系统底座，业务自主孵化场景，分层向管理层汇报落地价值，循序渐进构建企业 AI 生态。

与此同时，戴尔科技集团、腾讯云、易立德等IT厂商也在大会期间展出了各自优秀的产品及解决方案。

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