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与实体经济的深度融合为中国制造业转型升级贡献力量。中国海诚的定位清晰秉持“开拓创新、精益增效、数智双驱、新质生长”的发展思路。中国海诚推进智能制造业务加速“数智双驱”战略规划的实施致力成为传统工厂智能化改造的服务提供者与智能工厂的建设者。中国海诚拥有核心工艺精准确定产品研发风向洞察客户需求秉持开放包容的态度积极携手各界共同探索智能制造之路。在 2025 世界设计之都大会上中国海诚联合多家智能制造企业、协会、高校等相关单位成立“轻工行业智能制造创新联合体生态合作圈”与“轻工行业智能制造创新联合体”旨在构建开放协同的创新生态。腾讯云在 AI 赋能产业发展与服务客户方面取得显著成效特别是在轻工领域为工业智能化提供了诸多支撑。中国海诚与腾讯云携手并进共赴智能制造之旅。未来中国海诚愿与业界同仁携手以务实的态度、专业精神拓展工程边界构建产业协同网络一同挖掘智能制造应用场景攻克关键技术难题打造标杆项目推广创新成果为中国制造业的转型升级贡献力量。腾讯云开发者业务总监 李佳忆腾讯云开发者业务总监 李佳忆表示近年来随着 AI 技术的持续发展我国工业发展迎来了新的关键节点。“十五五”规划明确提出推进新型工业化加快建设制造强国、质量强国明确以智能制造为关键驱动力推动产业数字化、智能化升级。在这个过程中腾讯云与中国轻工业共同成长并与中国海诚携手助力国家工业变革。腾讯云始终坚持以技术为驱动以客户为中心凭借扎实的技术实力与高满意度的客服务体系持续为企业数字化转型赋能成为各行业领先的数字化助手。腾讯云 TVP 平台汇聚众多数字化转型专家致力于将前沿技术与行业紧密结合为工业互联网的发展提供动力。中国海诚深厚的行业积淀与腾讯云领先的数字技术能力深度融合成为响应国家关于加快发展新质生产力的生动实践。通过此次交流双方在“十五五”的新起点上共同为轻工业高端化、智能化、绿色化发展注入新动能为构建现代化产业体系贡献力量。本次活动通过各方的交流为与会者提供多元视角和深度思考进一步推动以数字化赋能新质生产力生长。中国海诚智能制造解决方案介绍中国海诚常务副总裁、上海市智能制造产业协会副会长、保利中轻智能制造研究院副院长 张志发表《中国海诚智能制造解决方案介绍》的演讲。中国海诚常务副总裁、上海市智能制造产业协会副会长、保利中轻智能制造研究院副院长 张志张志介绍了中国海诚的发展历史20 世纪 50-70 年代其前身为轻工业部下属设计院2002 年设计院合并组建公司定位为工程公司并于 2007 年上市2017 年随中轻集团并入保利集团成为轻工行业综合性工程公司。为布局“十五五”公司加速数字化转型全力发展智能制造业务提出从传统工程服务商向“全周期生产性服务商”跃迁的目标加快向科技公司转型的步伐。为何公司大力布局智能制造业务张志表示原因包括以下几点一是传统制造业步入低增长、低利润、高竞争阶段二是“反内卷”政策下聚焦淘汰低效产能和规范市场竞争三是市场导向催生“多品种、小批量、个性化”的生产需求四是工程行业整体面临结构性调整。同时伴随一系列关于行业数字化转型与智能化升级系列政策的出台发展智能制造既是国家要求也是企业实现内生发展的要求。中国海诚打造三层智能工厂解决方案第一层为智慧管理实现营销、成本、财务、研发、风险、人资等流程的线上化和驾驶舱可视化第二层为智慧营造基于自研海诚·云工场平台实现多方在线协同为建筑设计企业提供专业的协作平台此外海诚·工程平台既支持传统 EPC设计、采购、施工安装也提供智能工厂 EPC 服务并集成自动化信息系统、智能装备、机器人、AI 等。第三层为智能制造涵盖海诚 · 数字化交付平台为工程建设项目提供系统化交付产品海诚 · 数据工场平台集成数据治理、知识图谱、数据分析等模块支持业务快速开发海诚 · 智造应用平台提供智慧产线、能碳管理、工艺优化等智能应用和 AI Agent。中国海诚积极探索 AI 的落地实践在 AI工程方面公司自研“春秋 · 杏坛”工程知识问答系统帮助工程师规范设计与使用相关技术文件在 AI制造方面结合生产运维数据使用 AI 优化运营效率在 AI装备方面基于视觉识别、机器人等技术提升生产制造水平。未来公司将携手合作伙伴合力共建智能工厂系统解决方案生态助力制造业发展。流数融合的AI飞轮实践立邦中国流程 IT 总部高级副总裁、腾讯云TVP 谢寳財分享《流数融合的 AI 飞轮实践》的演讲。立邦中国流程 IT 总部高级副总裁、腾讯云TVP 谢寳財立邦中国以用户价值为中心通过用户、流程、系统、数据、物联网和 AI 协同构建涂装数字经济集成解决方案。自 2017 年起公司系统推进数字化转型第一阶段强化业务协同及数智化基础技术从“IT”走向“IT”, 设立 IT BP 机制推动 IT 人员深入理解业务第二阶段加速数智化转型打造内部数字化品牌“iSMART”推进中台化、移动化、体系化建设第三阶段整合流程、应用、数据形成价值链加速流数融合收获数智化价值第四阶段进行流数融合及 AI 飞轮驱动变革构建流程、系统、数据、AI 的集成解决方案实现变革价值化、精实协同化、竞争差异化。流数融合价值体系的核心在于拉通运作机制、信息系统和对数据进行拉通实现涂装生态的全场景流数融合。其背后技术基础支撑包括主数据管理及流程优化数据服务门户也至关重要需建立统一数据字典并搭建数仓引入流程挖掘平台。随着 AI 时代的来临公司制定 AI 愿景让每个立邦员工和生态伙伴都有助手并以算法和 RPA 赋能。在此愿景下公司构建立邦 AI 飞轮即通过知识驱动业务增长并利用 AI 技术加速反馈循环的运营模式。其核心逻辑是知识积累一智能体设计一价值场景一更多知识生成形成自我强化的正向循环。AI 飞轮的价值在获客/获项目、风险管控、降本增效、研发创新等方面。立邦 AI 飞轮架构围绕 17 类知识领域将知识接入流数融合业务系统实现业务流程数据入仓及知识向量化聚合领域知识及数据利用算法中台按各业务应用场景进行算法模型调优结合业务场景特征统一提供智能助手、AI 应用、算法能力。如今公司以流数融合和 AI 能力模型为双轮驱动核心逐步推进愿景的实现从启航共创开始让业务人员了解 AI 工具和应用场景再到独立探索鼓励业务人员独立完成基础功能的开发再到深度共创阶段让业务人员和流程 IT 人员合作开发复杂应用随后来到自主开发阶段业务人员能独立完成复杂应用的开发最终实现业务创新业务人员能够通过 AI 工具来主动发现和解决业务新问题实现 AI 飞轮愿景。展望 2026 年公司的发展重点AI 飞轮基于流数融合增强业务及流程 IT 双轮驱动的 AI 人才培养和飞轮邦运作机制让业务方自主构建 AI 助手实现端到端业务流程拉通的 AI 智能体。从 AI 助手到 AI 同事目标在 2026 年实现“AI 员工”在一些流程的自主工作赋能业务发展。价值落地智能体与大模型的企业级实践与思考支点互动消费零售行业总经理、前杨国福 CTO、腾讯云TVP 陆琦川带来《价值落地智能体与大模型的企业级实践与思考》的主题演讲。支点互动消费零售行业总经理、前杨国福 CTO、腾讯云TVP 陆琦川陆琦川观察到企业在落地 AI 过程中存在以下痛点一是传统数字化聚焦解决单一或具体的业务问题难以实现市场反馈全链路协同与细节管理的灵活衔接。例如当客户在线上投诉时往往需跨多个业务域来分析原因。二是业财数据协同不足导致钱效感知滞后。如在营销活动中企业希望基于相关数据来调整策略但数据分散在 CDP、ERP 等多个系统中无法实现同频反馈。三是全价值链协同不足C2B、B2B、B2S 没有贯通。陆琦川表示多数企业的数字化转型解决了“有无”问题却深陷于“好用”与“价值”的泥潭。数据、流程与决策的严重割裂已成为阻碍企业迈向未来发展的核心枷锁。真正的数字化转型不是简单地购买软件或上云而是要打通企业的“神经系统”让数据、流程和决策形成有机整体。企业级 AI Agent 将扮演组织的“数字中枢神经系统”连接所有数据、流程与人员将企业从机械集合体升级为能自我进化、敏捷响应的“数字生命体”。智能体在企业可靠落地的本质是“用标准化流程驯服大模型”而领域知识的质量与密度、可靠工程化、人机协同架构是三大不可忽视的“地基工程”。AI Agent 的落地可分三步走首先构建统一的企业知识库与认知体系其次推动从“人找流程”向“流程找人”转变最后实现经验依赖到人机协同通过持续反馈机制使智能体随企业发展而不断演进。“他强调企业不应仅将 AI 视为工具而应当作“数字员工”或“数字伙伴”用 AI 重塑企业生产模式。他指出企业在 AI 应用中的常见误解一是将大模型的通用能力等同于领域专长忽视嵌于业务流程的领域知识需依赖精密的知识工程。二是将概率性输出等同于确定性答案应为高价值决策保留人工审核为低风险场景授权自动执行。三是将技术进步等同于商业价值但二者之间存在边际效益递减的关系。他从实践中总结了 AI 智能体交付心得用“管理闭环”对冲“技术波动”用“确定性”约束“概率性”通过规范工作流、作业流将模糊概率输出框定在标准化流程让智能体从“专家”变“熟手”需企业专属技能培训接受大模型“不完美”的本质超出边界会产生“幻觉”与传统信息化的“规则固化”存在更强调“灵活适配”。陆琦川还分享了智能体 AI 落地案例包括智能点单助手、VoC 数据智能分析助手、销售市场分析助手、企业质量助手、研发文档技术洞察助手、企业生产效率智能体、客户服务助手等。CMMM破解智能工厂建设难题中国电子技术标准化研究院两化融合研究室主任 张巍发表《CMMM 破解智能工厂建设难题》的主题演讲。中国电子技术标准化研究院两化融合研究室主任 张巍智能制造作为“中国制造 2025”战略的核心方向十年来已从试点示范走向普及。智能工厂作为智能制造的重要载体也是先进制造技术、先进管理理念及 AI、数字孪生等新兴技术应用的主战场。目前企业在推进新一代智能工厂建设过程中面临“不会建、不敢建、不能建”的困境根源之一在于标准体系缺失只有基于标准才能科学合理地推进智能化转型升级。标准化遵循“统一、简化、优选、协调”为原则“统一”是通过制定术语、参考架构等标准支撑产业界形成统一的认识和方法论“简化”是通过成熟度模型等标准突出重点、删繁就简提供简洁有效的转型流程“优选”是发布相关指南、选型要求等标准支撑企业的最佳实践“协调”是构建全面标准体系加强各标准之间的协同。2020 年首批国家智能制造标准正式发布包括《智能制造能力成熟度模型》China Manufacturing Maturity Model, CMMM标准号GB/T 39116-2020和《智能制造能力成熟度评估方法》Maturity Assessment Method of Intelligent Manufacturing Capability标准号GB/T 39117-2020。这两项标准旨在解决制造企业智能化改造和建设的问题指导企业分步建立核心能力。通过以上标准首次将“能力成熟度”引入制造业明确智能制造五个阶梯式提升路径一级为流程化管理二级为数字化改造三级为网络化集成四级为智能化生产五级为产业链创新。该标准细化了 228 项具体能力要求为企业智能制造建设提供了清晰的路径图。自这两项标准发布以来截至目前全国有 15 万家企业参考标准通过线上平台进行自评1500 家企业进行现场评估。CMMM 标准支撑八个重点行业的数字化转型实施引导国内外制造企业运用标准来解决智能工厂建设难题加速企业转型步伐。目前智能制造能力成熟度模型标准为主管部门开展智能工厂分级评价与优中选优提供了统一的衡量标尺为制造企业提供方法论和路径指引指导企业有序开展智能工厂建设。AI技术赋能MOM运营精准管控中国海诚智能制造事业部总工程师 朱剑青分享《AI 技术赋能 MOM 运营精准管控》的演讲。中国海诚智能制造事业部总工程师 朱剑青在政策推动、市场竞争、企业内生需求、技术发展等多重因素驱动下人工智能正成为制造业转型升级的核心动力。AI 为工业智造带来诸多助力优秀算法降低算力需求未来智能工厂可通过端侧分布式架构和小模型部署来实现 AI 落地提升感知能力借助生成式 AI 技术来解决稀疏样本下数据合成有利于补全数据维度实现感知硬件识别决策能力的提升智造新范式传统软件式交互将转变为以 Agent 为代表的辅助决策支持式交互。AI 使得智能工厂从技术底层到交互逻辑全面升级未来的工厂是数字孪生工厂基于 AI 原生的数据算法中台和数据底座来实现各种工业智能体和工业应用场景的落地。过去传统 MES制造执行系统主要围绕生产执行环节用于车间层的人、机、料、法、环的管理但存在信息孤岛、功能范围狭窄、系统僵化柔性差、数据价值挖掘不足等局限难以支撑现代轻工、消费品等行业快速响应市场变化。为此新一代 MOM制造运营管理构建统一的制造运营平台从原来 MES 的“车间核心”到“运营全域”从烟囱系统到统一平台从流程驱动到数据驱动。此外MOM 受到 ISA95 等国际标准的明确定义提供通用的模型和术语。人工智能时代AI 与 MOM 的深度融合从底层架构、交互方式到决策模式的全方位革新变成“智能运营大脑”。在核心能力上从原来的记录、执行发展为拥有感知、预测、优化、自主决策的能力在交互方式上采用自然语言对话通过智能副驾驶辅助员工进行运营管控在决策依据上采用数据驱动洞察通过 AI 模型做相关工艺参数推荐在知识管理上构建动态知识图谱搭建集中、可问答的“活”知识库在系统敏捷上以低代码、AI 生成等方式敏捷响应业务变化。目前 AIMOM 的应用场景包括智能质量管控、动态生产调度、能源管理优化、物流仓储优化等。企业在要想将 AI 真正地融入 MOM 系统朱剑青建议采用循序渐进的方式首先夯实数据底座实现生产、设备、质量等全域数据的采集与贯通其次聚焦高价值场景试点避免“大而全”的开始。再逐步将 AI 能力以模块化、微服务的方式逐步嵌入 MOM 的核心业务流程并推动其与 ERP、PLM 等系统的深度集成。最后关注组织与员工技能提升让员工理解并信任 AI 的建议与决策。腾讯云大数据DIaaS平台驱动行业智能化转型的DataAI新引擎腾讯云大数据基础产品总经理 程彬带来《腾讯云大数据 DIaaS 平台驱动行业智能化转型的Data AI 新引擎》的演讲。腾讯云大数据基础产品总经理 程彬在探讨 AI 落地的过程中大模型的能力固然重要但其背后离不开高质量数据的支持数据是大模型的“燃料”。程彬表示企业拥有大量业务数据如何发挥这些数据的价值是关键。高价值数据资产并非 “数据的简单堆砌”而是经治理、可复用、能驱动决策的核心生产要素直接决定数字化转型的深度与成效。高质量数据可驱动决策模式升级提升业务效率挖掘增量业务价值。然而传统行业在构建高质量数据资产时面临以下四大挑战技术追赶困难DataAI 技术迭代速度快技术生命周期缩短数据分散传统制造业、零售业存在数据孤岛问题各业务域数据无法有效互通整合难度大。多模态数据处理传统数据处理方法无法应对图片、音视频等多模态数据的高效处理需求。人才短缺缺少 DataAI 的复合型人才。为应对上述挑战腾讯云打造新一代数据智能平台 DIaaSData Intelligence as a Service。该平台强调 Data 与 AI 技术的可组装性是一个集成了多模态数据处理、AI 模型、Data Agent 的“智能操作系统”。DIaaS 将引擎、模型等解耦为标准化模块随技术迭代快速更换提供统一湖仓底座打破数据孤岛内嵌多模态数据处理、分析能力无缝与大模型服务打通内置 Agentic Analytics可协同开发各类 DataAI 应用。DIaaS 打通“从 Data 到 AI”的价值链有效降低技术门槛提升敏捷性快速响应业务变化。程彬强调DIaaS 不是一套工具而是一种能力让数据智能真正成为触手可及的“水、电、煤”。目前DIaaS 已在具身机器人、新能源汽车、零售商超等领域落地并在电商、金融、智能制造等更多行业拓展应用场景。程彬表示DIaaS 的建设是一个长期而系统的工程需要行业协同、共同探索。展望未来DIaaS 打造开放生态通过开放 API 或 MCP 协议等形式便于企业将其集成到不同行业的业务系统中共建数据智能服务生态强化 AI 融合能力在多模态大模型、具身智能等领域持续发展提升平台的自治能力从自我优化到自我修复、自我进化确保企业业务平稳运行。分组脑暴观点PK除了以上干货满满的主题分享外腾讯云 TVP 系列活动注重互动交流本次活动特设分组讨论头脑风暴环节。数十位来自不同领域的专家分为不同小组针对“面对产业化 AI 浪潮企业应优先‘构建自有的 AI 核心能力’还是‘融入开放的产业 AI 生态’以寻求协同效应”这一与各企业息息相关的话题正反双方展开积极辩论分享各自的见解和实际感受。现场讨论气氛热烈点燃创新火花。结语在本次 TVP AI 创变研讨会期间与会专家参观了中国海诚轻工博物馆深入了解中国轻工业的发展历程并见证数智转型的创新落地实践。各位嘉宾的精彩分享全面呈现了 AI 时代数智技术如何驱动产业新质生长不仅为参会者提供了丰富的实践案例也为企业在 AI 时代的战略布局与发展提供了有力依据助力企业在 AI 浪潮中加速创新步伐实现高质量发展。腾讯云 TVP 即将迎来七周年。展望未来腾讯云 TVP 将继续秉持“用科技影响世界”的初心携手更多专家大咖走进不同城市、不同企业共同探索 AI 时代新质生产力的无限可能为开发者朋友分享干货技术、前沿洞察、落地实践献上一场精彩有料、有趣、有用的技术盛宴。TVP即腾讯云最具价值专家(Tencent Cloud Valuable Professional)是腾讯云授予云计算领域技术专家的一个奖项。TVP 致力打造与行业技术专家的交流平台促进腾讯云与技术专家和用户之间的有效沟通从而构建云计算技术生态实现“用科技影响世界”的美好愿景。