活动现场

本次活动以 “AI 的落地场景” 为核心研讨主题，汇聚上海地区各大头部外企、民企 CIO、信息化负责人与行业头部科技厂商专家，覆盖制造、生物医药、快消、IT 运维、工业数字化等多元赛道，围绕 AI 落地实战、风险治理、成本管控、组织变革等核心议题展开深度分享与闭门交流，为企业数字化管理者搭建高质量同行交流、经验互通的垂直对话平台。

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表示，AI 带来的焦虑和传统 IT 时代截然不同，过去信息化发展有海外成熟路线可参考，滞后一两年跟进基本不会出错;但当下 AI 应用属于全新无人区，没有现成参照物，政企只能自主摸索，过程中难免走弯路、付出试错成本。其次行业迭代速度远超预期，局势瞬息万变，传统企业 IT 负责人难免担忧，这类行业突变风险随时会波及自身。第三重焦虑来自企业高层态度转变。以往管理层对 IT 建设关注度不高，如今接触 AI 热词后就要求快速落地，但理论概念和实际落地差距巨大，所有落地重担全部压在 IT 负责人身上。

当下行业诸多难题暂无标准答案：AI 规划由 IT、业务还是管理层制定，年底验收考核权责归谁;AI 转型引发组织调整、人员优化，风险责任由谁承担;落地路线选 “业务 + AI” 还是 “AI + 业务” 等，都是大家普遍的困惑。

本次活动邀请有实战经验的甲方、厂商代表分享落地经验与踩坑教训，供大家互相参考借鉴，希望通过交流互通经验，帮助大家做好准备、从容应对行业变化。

上海发那科机器人有限公司 智能技术开发部部长 郭秦阳

当下制造业普遍面临工艺壁垒、技能人才短缺、质量管控三大难题，企业智能化核心目标并非采购高价设备，而是实现高附加值项目承接、降低技工依赖、产线快速复制、守住利润、稳定良率与追溯五大经营价值。

发那科以设备互联、数据沉淀、工艺数字化、AI融合构建智造体系，核心底座为基于工业生产的全域数字化平台，打通多品牌、多代际设备，分层覆盖边缘、雾计算、云端，统一归集设备、视觉、力觉全量数据，打破数据孤岛，解决采集难、故障溯源、非计划停机等痛点，依托全域数据实现AI智能研判、工艺沉淀、设备闭环管控，贴合车间真实场景落地工业AI。

据上海发那科机器人有限公司智能技术开发部部长郭秦阳介绍，依托积累的工业生产数据，发那科机器人落地多种深度学习应用，包括工件表面缺陷检测、混合拆垛、设备预测性维护，AI温漂补偿持续稳定加工精度。

依托最新的R-50iA开放控制器，发那科机器人可以支持ROS2、Python和Stream Motion，并能联合英伟达数字孪生平台完成仿真训练，实现物理AI加速。

ManageEngine 卓豪 上海区域负责人 刘亮

ManageEngine卓豪深耕国内全栈 IT 运维领域，拥有60余款IT运维软件，配套多款免费工具，整体产品矩阵近百款，服务全球超60%世界500强企业。

刘亮提到，当前企业IT团队普遍承担“背锅”角色：系统稳定运行时价值难以被看见，一旦出现故障则全部追责。针对补丁管理、特权账号、合规审计三大行业核心隐患及频发的各类安全事故，卓豪配套三大平台针对性解决行业痛点：终端管理平台内置补丁预验证流程，规避更新故障;特权账号管理平台统一管控高危操作，缩小权限风险边界;合规管理模块适配等保等国内外主流法规，支持数据加密并输出标准化审计报表。

卓豪自研Zia AI覆盖全运维业务场景，分为对话式、生成式、预测式三类核心能力。对话式AI可对接企业微信等主流办公软件，用户通过自然语言口述故障即可自动生成运维工单，产品内部测试意图识别准确率达95.2%;生成式AI会自动脱敏隐私敏感数据，结合知识库输出标准化故障处置方案;预测式AI能够提前预判服务器、存储资源及IT人力瓶颈。

平台智能监控模块可统一纳管服务器、ERP业务系统、工业设备，对GPU提供基础指标采集能力;AI自动聚合海量告警并定位故障根因，提前预警算力、存储过载风险，支撑低人工干预的全天候运维。终端管理覆盖工控设备、收银终端、手持移动设备，可管控拍照、USB外设等数据泄密渠道，自动统计软件授权、扫描高危漏洞，搭配勒索病毒防护与自动备份恢复机制，出现攻击后可快速还原业务数据。

整套智能运维体系形成业务自动化闭环：业务人员可通过自然语言生成运维脚本，工单自动分发、软件批量部署、普通账号开通等标准化流程大幅减少人工操作，高危操作保留人工审批节点，有效释放IT团队人力，使其聚焦核心数字化业务，真正实现企业IT降本增效。

水木分子 COO 邢杰

水木分子COO邢杰从企业管理者视角解读了 AI 产业变革与落地逻辑：前几次工业革命迭代跨度百年，AI 革命仅数年就完成单智能体、AI 流水线成熟落地，智能化创造的业务价值远超互联网时代。当前企业智能化转型失败率超八成，仅 10% 问题来自技术，组织、战略、文化、数据才是核心卡点，企业需找准自身赛道，依托流程模型匹配理念对齐大模型与业务场景。

企业级智能体依靠长记忆、自主规划、标准化接口、分层执行、全链路校验五大体系运行，搭建数据闭环持续迭代，真实业务正负反馈是模型优化核心，劣质 AI 生成数据会严重限制模型能力。

生物医药行业监管严苛、新药研发成本极高，公司落地 240 余个行业智能体，靶点筛选、蛋白分析、临床文书等重复性科研工作效率提升数倍至数十倍，可一键转化海外药品申报资料，全链路数据留痕满足 GMP、FDA 可追溯要求。

最后邢杰表示，AI 不会取代科学家、业务人员，但未来每个从业者都会拥有专属 AI 智能分身;各行业落地核心是搭建真实业务干湿数据闭环，依托真实反馈持续迭代，同时对齐企业战略与组织文化，做好流程与模型匹配，才能真正释放 AI 降本增效的长期价值。

某国际知名消费健康公司中国区 首席信息安全官 格睿博士

某国际知名消费健康公司中国区首席信息安全官格睿博士在分享中首先指出，中外 AI 治理逻辑截然不同：欧美以人权为核心划定 AI 禁令，我国以事前评估、备案为核心管控，配套算法备案、安全评估、内容审核、数据标注、伦理审查五大落地规范。当下多数企业缺少 AI 顶层制度，盲目自研模型却安全裸奔，药企因生物样本、医患数据等高敏感场景，更需搭建 “政策 + 指导文件” 治理底座。

如今 AI 已进入业务执行阶段，AI Agent、多模态广泛应用，但提示词注入、数据投毒等风险突出，仅内嵌业务流程的 AI 才能提效。落地需测算完整 ROI，兼顾业务、风控、体验、成本收益;医疗行业要先分级用例、划定数据边界、坚持人在回路，优先布局问诊、文献检索、研发辅助、内部流程自动化四类高价值场景，且必须设立跨部门 AI 治理委员会把控上线风险。

AI 存在内容、数据、模型、供应链、智能体行为五大风险，国内大模型、算法、应用三类备案需完整证据包落地。静态问卷不足以控险，必须常态化开展 AI 红队攻防检测，用六问法将技术风险转化为管理层可理解的业务损失评估，作为项目上线决策依据。

公司搭建三层治理架构与 AI 全生命周期分级管控，配套百分制 China RAI 合规问卷，按 90 天搭底座、半年跑样板、全年全覆盖分阶段落地。一套治理闭环可解答 AI 应用价值、数据合规、责任归属、应急关停四大核心问题，告别简单清单式合规，实现可控、合规、高价值的 AI 规模化落地。

在精彩的企业实战演讲之后，活动进入全员闭门圆桌讨论环节，本次研讨议题聚焦 “AI 落地的各类现实痛点与踩坑经验”。现场参会 CIO、信息化负责人围绕 AI 落地普遍推进阻力;成本、预算与资源管控痛点;合规、数据安全与跨国企业特殊约束;各行业差异化落地现状;通用落地方法论等议题充分交流，不同赛道从业者结合自身企业真实案例交换踩坑经历、可行解决方案，互通避坑思路，现场交流氛围热烈，诸多行业共性困惑在深度沟通中获得多元参考思路。

与此同时，企业微信、OceanBase、易立德、卓豪科技等IT厂商也在活动期间展出了各自优秀的产品及解决方案。

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