11月27日,由北京市科學技術協會主辦,北京市海淀區科學技術協會、中關村網絡安全與信息化產業聯盟(以下簡稱“聯盟”)聯合承辦,北京四季慧谷園區管理有限公司、中關村意谷(北京)科技服務有限公司協辦的AI賦能智能制造的痛點破解與實施路徑沙龍活動順利舉辦。來自北京市科學技術協會一級巡視員何勁松,北京市科技教育中心(市科協黨校)副主任孫濤,北京市科委中關村管委會新材料與智能制造處原一級調研員張若松,工業和信息化部網絡安全產業發展中心原副主任李新社,北京市海淀區科學技術協會黨組成員、副主席邱峰等相關領導專家出席。同時,浪潮、航天云網、福田汽車、六方云、706所、安天、和利時、中聯德冠、東方通、烽臺科技、惠而特、用友、數力拓新、康泰博控、愛加密等企業代表共40余人參加活動。本次活動由聯盟秘書長鄒冬主持。
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主題報告環節,工業和信息化部網絡安全產業發展中心原副主任李新社以《AI助力制造業發展的問題和破局》為題展開分享,聚焦AI賦能智能制造中的數據治理瓶頸、場景適配性不足、算力成本壓力、人才短板等核心痛點,結合工信部推動人工智能產業發展的政策方向,重點圍繞“強化八大基礎支撐”中的數據供給創新、智能算力統籌,以及“場景牽引技術適配”的落地邏輯,解析了從政策保障到企業實踐的破局路徑,為制造業智能化轉型提供了兼具政策指導性與實操性的方向參考。
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在航天云網科技發展有限責任公司項目處處長趙志達看來,工業大模型正成為AI技術賦能工業場景的關鍵。他圍繞《工業大模型實踐之路》展開深度分享,首先點明了行業邏輯:工業互聯網是數實融合的核心,而工業大模型則是其落地關鍵。隨后,他聚焦“AI+數字孿生”這一核心賦能模式,詳細拆解了航天云網INDICS-MIND工業大模型的架構與服務。并進一步用6個典型場景案例串聯起實踐價值,從需求痛點切入,對應呈現解決方案的落地效果。基于這些實踐洞察,他展望行業前景,認為工業大模型的持續演進將推動工業領域生產方式的根本性變革,并建議以技術創新為核心、以場景落地為導向培育新質生產力。
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浪潮信息自動駕駛架構師龔湛在《認知驅動:VLA與世界模型重塑智能駕駛新范式》報告中,分析了當前智駕模型在空間理解、時序建模與數據效率上面臨的挑戰。他認為,端到端模型正朝著VLA與世界模型的方向發展,該方向模型遵循Scaling Law,有望顯著提升汽車的環境認知能力。龔總指出,算力是支撐這一發展的關鍵基礎。為滿足VLA模型訓練與大規模仿真驗證的需求,智駕算力需向100 EFLOPS的目標持續演進,為高階自動駕駛的實現提供重要保障。
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在項目分享環節,北京六方云總裁李江力深度解讀了《工業互聯網安全態勢報告》。他首先結合政策導向與產業發展要求,指出在工業互聯網加速滲透的背景下,安全邊界拓寬與風險傳導性增強已成為兩大顯著特征。基于多維度統計數據,他進一步點明三大核心風險:工業主機隱患突出、工控系統漏洞高發、以及工控設備暴露數量同比攀升,同時工業機器人、物聯網等新興場景的風險亦在加劇。隨后,他通過對2024年國外典型事件與近年國內重點案例的剖析,揭示了安全事件的傳播路徑與嚴重危害。
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北汽福田制造領域專家、副院長李紅亮做《福田汽車AI+賦能業務領域的探索及實踐》項目分享,核心拆解供應鏈數智化轉型實戰。他明確“精益化-信息化-數字化-智能化”的進階路徑,強調AI變革需以“場景+流程+組織+IT”為系統方法,按“三層五階八步”穩步落地。結合標桿車企AI應用調研,他重點介紹落地成果:依托數據資產沉淀,在設備預測性維護、物流智能規劃、能耗AI分析等場景實現突破,訂單可視化預警更成為降本增效典型。分享中他同步介紹,未來要建立供應鏈兩級AI應用架構,并融入DeepSeek與具身智能技術,推進智能產線集成。這套從場景挖掘到技術落地的完整方案,為制造企業AI轉型提供了可復用的鮮活樣本。
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自由交流環節氣氛熱烈,與會嘉賓圍繞AI賦能智能制造核心議題展開深度研討。大家重點聚焦數據底座建設的基礎性意義,認為數據治理與標準統一是智能化轉型的關鍵前提;同時強調技術應用需貼合行業場景特性,靈活適配不同類型模型發展,避免同質化推進;并圍繞數據短缺、人才匱乏等行業共性痛點,探討了政策支持、生態共建、技術融合等破解路徑,為智能制造高質量發展凝聚共識。
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最后,北京市科學技術協會一級巡視員何勁松發表總結講話。他肯定AI技術在智能制造領域提升效率、保障安全的核心價值,針對行業面臨的需求多元與技術落地難題、專業團隊儲備不足等關鍵問題,結合典型案例闡釋了AI賦能傳統產業轉型升級的重要意義,為行業高質量發展提供指引。同時,他也表達了對聯盟的殷切希望,期望聯盟能繼續發揮平臺作用,凝聚產學研用合力,加強關鍵技術創新與人才培養,共同推動產業高質量發展。
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接下來,聯盟將繼續開展AI賦能相關產業發展的系列主題沙龍活動,化共識為行動,堅持問題導向、聚焦應用目標。著力搭建常態化交流平臺,促進成員單位技術共享與項目合作;同時,積極整合產學研用力量,圍繞數據標準、人才培養等關鍵環節深耕發力,搭建產業協同堅實橋梁,共同破解發展難題,加速AI技術在相關領域的規模化落地。
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