與AI共生，騰訊雲攜手行業專家共話數智驅動新質生長

　　11月29日，由騰訊雲TVP和中國海誠聯合主辦的「與AI共生，數智驅動産業新質生長」TVP AI 創變研讨會在上海成功舉辦。在本次活動中，專家們實地參觀了中國海誠輕工博物館，了解中國輕工業的發展曆程，直觀感受中國海誠在科技創新和數智轉型方面取得的成果。來自産業一線與技術前沿的專家大咖，圍繞AI +智能制造發展趨勢、零售行業AI智能體前沿實踐、AI創新應用落地路徑、AI+Data驅動企業轉型等重要議題，展開深度分享與思想碰撞，共同探索AI落地的有效路徑與發展方向。

　　主持人開場

　　騰訊雲 TVP 範維肖

　　主持人騰訊雲 TVP 範維肖在活動開場時表示，近年來，以人工智能為代表的數字技術正加速與傳統行業深度融合。“十五五”規劃建議明确提出因地制宜發展新質生産力，為AI與各行各業的深度融合，加快發展新質生産力指明了方向。然而，企業在落地實踐時仍是“摸着石頭過河”。既面臨技術适配、組織變革等現實挑戰，也亟需可複制、可推廣的标杆案例和實踐經驗作為指引。

　　中國海誠是一家底蘊深厚的龍頭企業，在智慧工程、智能制造等領域具備領先的技術實力，同時對中國制造有深刻的洞察，并在服務千行百業的實踐中積累了豐富的經驗。騰訊雲 TVP 每年走進各個城市，緻力搭建開放交流的平台，助力大家了解企業實踐，探讨行業前沿進展。本次活動作為騰訊雲 TVP 技術研讨會系列之一，彙聚來自不同行業的專家，通過多元視角深入探讨數智技術如何驅動産業新質生長。

　　主辦方緻辭

　　中國海誠黨委書記、總裁李士軍在歡迎辭中指出，人工智能正從“技術可用”邁向“與産業共生”的關鍵階段，成為驅動産業新質生長的核心動力。他強調，中國海誠作為保利中輕旗下科技型工程公司，正全力推進智能制造業務發展，緻力于打造智能工廠系統解決方案，推動“數智雙驅”戰略落地。他表示，中國海誠已聯合行業領軍單位成立“輕工行業智能制造創新聯合體”，構建開放協同的産業生态，并期待與騰訊雲TVP及各界夥伴攜手，共同推動AI與實體經濟的深度融合，為中國制造業轉型升級貢獻力量。

　　中國海誠的定位清晰，秉持“開拓創新、精益增效、數智雙驅、新質生長”的發展思路。中國海誠推進智能制造業務，加速“數智雙驅”戰略規劃的實施，緻力成為傳統工廠智能化改造的服務提供者與智能工廠的建設者。中國海誠擁有核心工藝，精準确定産品研發風向，洞察客戶需求，秉持開放包容的态度，積極攜手各界，共同探索智能制造之路。在2025世界設計之都大會上，中國海誠聯合多家智能制造企業、協會、高校等相關單位成立“輕工行業智能制造創新聯合體生态合作圈”與“輕工行業智能制造創新聯合體”，旨在構建開放協同的創新生态。

　　騰訊雲在AI賦能産業發展與服務客戶方面取得顯著成效，特别是在輕工領域，為工業智能化提供了諸多支撐。中國海誠與騰訊雲攜手并進，共赴智能制造之旅。未來，中國海誠願與業界同仁攜手，以務實的态度、專業精神，拓展工程邊界，構建産業協同網絡，一同挖掘智能制造應用場景，攻克關鍵技術難題，打造标杆項目，推廣創新成果，為中國制造業的轉型升級貢獻力量。

　　騰訊雲開發者業務總監 李佳憶

　　騰訊雲開發者業務總監 李佳憶表示，近年來，随着AI技術的持續發展，我國工業發展迎來了新的關鍵節點。“十五五”規劃明确提出推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國，明确以智能制造為關鍵驅動力，推動産業數字化、智能化升級。在這個過程中，騰訊雲與中國輕工業共同成長，并與中國海誠攜手助力國家工業變革。

　　騰訊雲始終堅持以技術為驅動，以客戶為中心，憑借紮實的技術實力與高滿意度的客服務體系，持續為企業數字化轉型賦能，成為各行業領先的數字化助手。騰訊雲TVP平台彙聚衆多數字化轉型專家，緻力于将前沿技術與行業緊密結合，為工業互聯網的發展提供動力。中國海誠深厚的行業積澱與騰訊雲領先的數字技術能力深度融合，成為響應國家關于加快發展新質生産力的生動實踐。通過此次交流，雙方在“十五五”的新起點上，共同為輕工業高端化、智能化、綠色化發展注入新動能，為構建現代化産業體系貢獻力量。本次活動通過各方的交流，為與會者提供多元視角和深度思考，進一步推動以數字化賦能新質生産力生長。

　　中國海誠智能制造解決方案介紹

　　中國海誠常務副總裁、上海市智能制造産業協會副會長、保利中輕智能制造研究院副院長 張志發表《中國海誠智能制造解決方案介紹》的演講。

　　中國海誠常務副總裁、上海市智能制造産業協會副會長、

　　保利中輕智能制造研究院副院長 張志

　　張志介紹了中國海誠的發展曆史：20世紀50至70年代，其前身為輕工業部下屬設計院;2002年，設計院合并組建公司，定位為工程公司，并于2007年上市;2017年，随中輕集團并入保利集團，成為輕工行業綜合性工程公司。為布局“十五五”，公司加速數字化轉型，全力發展智能制造業務，提出從傳統工程服務商向“全周期生産性服務商”躍遷的目标，加快向科技公司轉型的步伐。

　　為何公司大力布局智能制造業務?張志表示，原因包括以下幾點：一是傳統制造業步入低增長、低利潤、高競争階段;二是“反内卷”政策下，聚焦淘汰低效産能和規範市場競争;三是市場導向，催生“多品種、小批量、個性化”的生産需求;四是工程行業整體面臨結構性調整。同時，伴随一系列關于行業數字化轉型與智能化升級系列政策的出台，發展智能制造既是國家要求，也是企業實現内生發展的要求。

　　中國海誠打造三層智能工廠解決方案：第一層為智慧管理，實現營銷、成本、财務、研發、風險、人資等流程的線上化和駕駛艙可視化;第二層為智慧營造，基于自研海誠·雲工場平台，實現多方在線協同，為建築設計企業提供專業的協作平台;此外，海誠·工程平台既支持傳統EPC(設計、采購、施工安裝)，也提供智能工廠EPC服務，并集成自動化信息系統、智能裝備、機器人、AI等。第三層為智能制造，涵蓋海誠·數字化交付平台，為工程建設項目提供系統化交付産品;海誠·數據工場平台，集成數據治理、知識圖譜、數據分析等模塊，支持業務快速開發;海誠·智造應用平台，提供智慧産線、能碳管理、工藝優化等智能應用和AI Agent。

　　中國海誠積極探索AI的落地實踐，在AI+工程方面，公司自研“春秋·杏壇”工程知識問答系統，幫助工程師規範設計與使用相關技術文件;在AI+制造方面，結合生産運維數據，使用AI優化運營效率;在AI+裝備方面，基于視覺識别、機器人等技術提升生産制造水平。未來，公司将攜手合作夥伴，合力共建智能工廠系統解決方案生态，助力制造業發展。

　　流數融合的 AI 飛輪實踐

　　立邦中國流程 IT 總部高級副總裁、騰訊雲 TVP 謝寳財分享《流數融合的 AI 飛輪實踐》的演講。

　　立邦中國流程 IT 總部高級副總裁、騰訊雲 TVP 謝寳財

　　立邦中國以用戶價值為中心，通過用戶、流程、系統、數據、物聯網和AI協同，構建塗裝數字經濟集成解決方案。自2017年起，公司系統推進數字化轉型：第一階段，強化業務協同及數智化基礎技術，從“+IT”走向“IT+”, 設立IT BP機制，推動IT人員深入理解業務;第二階段，加速數智化轉型，打造内部數字化品牌“iSMART”，推進中台化、移動化、體系化建設;第三階段，整合流程、應用、數據形成價值鍊，加速流數融合，收獲數智化價值;第四階段，進行流數融合及AI飛輪驅動變革，構建流程、系統、數據、AI的集成解決方案，實現變革價值化、精實協同化、競争差異化。

　　流數融合價值體系的核心在于拉通運作機制、信息系統和對數據進行拉通，實現塗裝生态的全場景流數融合。其背後技術基礎支撐包括主數據管理及流程優化，數據服務門戶也至關重要，需建立統一數據字典并搭建數倉，引入流程挖掘平台。

　　随着AI時代的來臨，公司制定AI願景，讓每個立邦員工和生态夥伴都有助手，并以算法和RPA賦能。在此願景下，公司構建立邦AI飛輪，即通過知識驅動業務增長，并利用AI技術加速反饋循環的運營模式。其核心邏輯是知識積累一智能體設計一價值場景一更多知識生成，形成自我強化的正向循環。AI飛輪的價值在獲客/獲項目、風險管控、降本增效、研發創新等方面。

　　立邦AI飛輪架構圍繞17類知識領域，将知識接入流數融合業務系統，實現業務流程數據入倉及知識向量化;聚合領域知識及數據，利用算法中台按各業務應用場景進行算法模型調優;結合業務場景特征，統一提供智能助手、AI應用、算法能力。

　　如今，公司以流數融合和AI能力模型為雙輪驅動核心，逐步推進願景的實現：從啟航共創開始，讓業務人員了解AI工具和應用場景;再到獨立探索，鼓勵業務人員獨立完成基礎功能的開發;再到深度共創階段，讓業務人員和流程IT人員合作開發複雜應用;随後來到自主開發階段，業務人員能獨立完成複雜應用的開發;最終實現業務創新，業務人員能夠通過AI工具來主動發現和解決業務新問題，實現AI飛輪願景。

　　展望2026年公司的發展重點，AI飛輪基于流數融合，增強業務及流程IT雙輪驅動的AI人才培養和飛輪邦運作機制，讓業務方自主構建AI助手，實現端到端業務流程拉通的AI智能體。從AI助手到AI同事，目标在2026年實現“AI員工”在一些流程的自主工作，賦能業務發展。

　　價值落地：智能體與大模型的企業級實踐與思考

　　支點互動消費零售行業總經理、前楊國福 CTO、騰訊雲 TVP陸琦川帶來《價值落地：智能體與大模型的企業級實踐與思考》的主題演講。

　　支點互動消費零售行業總經理、前楊國福 CTO、騰訊雲 TVP陸琦川

　　陸琦川觀察到，企業在落地AI過程中存在以下痛點：一是傳統數字化聚焦解決單一或具體的業務問題，難以實現市場反饋全鍊路協同與細節管理的靈活銜接。例如，當客戶在線上投訴時，往往需跨多個業務域來分析原因。二是業财數據協同不足，導緻錢效感知滞後。如在營銷活動中，企業希望基于相關數據來調整策略，但數據分散在CDP、ERP等多個系統中無法實現同頻反饋。三是全價值鍊協同不足，C2B、B2B、B2S沒有貫通。

　　陸琦川表示，多數企業的數字化轉型解決了“有無”問題，卻深陷于“好用”與“價值”的泥潭。數據、流程與決策的嚴重割裂，已成為阻礙企業邁向未來發展的核心枷鎖。真正的數字化轉型不是簡單地購買軟件或上雲，而是要打通企業的“神經系統”，讓數據、流程和決策形成有機整體。

　　企業級AI Agent将扮演組織的“數字中樞神經系統”，連接所有數據、流程與人員，将企業從機械集合體升級為能自我進化、敏捷響應的“數字生命體”。智能體在企業可靠落地的本質，是“用标準化流程馴服大模型”，而領域知識的質量與密度、可靠工程化、人機協同架構，是三大不可忽視的“地基工程”。AI Agent的落地可分三步走：首先，構建統一的企業知識庫與認知體系;其次，推動從“人找流程”向“流程找人”轉變;最後，實現經驗依賴到人機協同，通過持續反饋機制，使智能體随企業發展而不斷演進。“他強調，企業不應僅将 AI 視為工具，而應當作“數字員工”或“數字夥伴”，用AI重塑企業生産模式。

　　他指出企業在AI應用中的常見誤解：一是将大模型的通用能力等同于領域專長，忽視嵌于業務流程的領域知識需依賴精密的知識工程。二是将概率性輸出等同于确定性答案，應為高價值決策保留人工審核，為低風險場景授權自動執行。三是将技術進步等同于商業價值，但二者之間存在邊際效益遞減的關系。

　　他從實踐中總結了AI智能體交付心得：用“管理閉環”對沖“技術波動”;用“确定性”約束“概率性”，通過規範工作流、作業流，将模糊概率輸出框定在标準化流程;讓智能體從“專家”變“熟手”，需企業專屬技能培訓;接受大模型“不完美”的本質，超出邊界會産生“幻覺”;與傳統信息化的“規則固化”存在，更強調“靈活适配”。

　　陸琦川還分享了智能體AI落地案例，包括智能點單助手、VoC數據智能分析助手、銷售市場分析助手、企業質量助手、研發文檔技術洞察助手、企業生産效率智能體、客戶服務助手等。

　　CMMM 破解智能工廠建設難題

　　中國電子技術标準化研究院兩化融合研究室主任 張巍發表《CMMM 破解智能工廠建設難題》的主題演講。

　　中國電子技術标準化研究院兩化融合研究室主任 張巍

　　智能制造作為“中國制造2025”戰略的核心方向，十年來已從試點示範走向普及。智能工廠作為智能制造的重要載體，也是先進制造技術、先進管理理念及AI、數字孿生等新興技術應用的主戰場。目前，企業在推進新一代智能工廠建設過程中面臨“不會建、不敢建、不能建”的困境，根源之一在于标準體系缺失，隻有基于标準才能科學合理地推進智能化轉型升級。

　　标準化遵循“統一、簡化、優選、協調”為原則：“統一”是通過制定術語、參考架構等标準，支撐産業界形成統一的認識和方法論;“簡化”是通過成熟度模型等标準突出重點、删繁就簡，提供簡潔有效的轉型流程;“優選”是發布相關指南、選型要求等标準，支撐企業的最佳實踐;“協調”是構建全面标準體系，加強各标準之間的協同。

　　2020年，首批國家智能制造标準正式發布，包括《智能制造能力成熟度模型》(China Manufacturing Maturity Model, CMMM，标準号GB/T 39116-2020)和《智能制造能力成熟度評估方法》(Maturity Assessment Method of Intelligent Manufacturing Capability，标準号GB/T 39117-2020)。這兩項标準旨在解決制造企業智能化改造和建設的問題，指導企業分步建立核心能力。通過以上标準，首次将“能力成熟度”引入制造業，明确智能制造五個階梯式提升路徑：一級為流程化管理，二級為數字化改造，三級為網絡化集成，四級為智能化生産，五級為産業鍊創新。該标準細化了228項具體能力要求，為企業智能制造建設提供了清晰的路徑圖。

　　自這兩項标準發布以來，截至目前，全國有15萬家企業參考标準通過線上平台進行自評，1500家企業進行現場評估。CMMM标準支撐八個重點行業的數字化轉型實施，引導國内外制造企業運用标準來解決智能工廠建設難題，加速企業轉型步伐。目前，智能制造能力成熟度模型标準為主管部門開展智能工廠分級評價與優中選優提供了統一的衡量标尺，為制造企業提供方法論和路徑指引，指導企業有序開展智能工廠建設。

　　AI 技術賦能 MOM 運營精準管控

　　中國海誠智能制造事業部總工程師 朱劍青分享《AI 技術賦能 MOM 運營精準管控》的演講。

　　中國海誠智能制造事業部總工程師 朱劍青

　　在政策推動、市場競争、企業内生需求、技術發展等多重因素驅動下，人工智能正成為制造業轉型升級的核心動力。AI為工業智造帶來諸多助力：優秀算法降低算力需求，未來智能工廠可通過端側分布式架構和小模型部署來實現AI落地;提升感知能力，借助生成式AI技術來解決稀疏樣本下數據合成，有利于補全數據維度，實現感知硬件識别決策能力的提升;智造新範式，傳統軟件式交互将轉變為以Agent為代表的輔助決策支持式交互。

　　AI使得智能工廠從技術底層到交互邏輯全面升級，未來的工廠是數字孿生工廠，基于 AI 原生的數據算法中台和數據底座，來實現各種工業智能體和工業應用場景的落地。

　　過去，傳統MES(制造執行系統)主要圍繞生産執行環節，用于車間層的人、機、料、法、環的管理，但存在信息孤島、功能範圍狹窄、系統僵化柔性差、數據價值挖掘不足等局限，難以支撐現代輕工、消費品等行業快速響應市場變化。

　　為此，新一代MOM(制造運營管理)構建統一的制造運營平台，從原來MES的“車間核心”到“運營全域”，從煙囪系統到統一平台，從流程驅動到數據驅動。此外，MOM受到ISA95等國際标準的明确定義，提供通用的模型和術語。

　　人工智能時代，AI與MOM的深度融合，從底層架構、交互方式到決策模式的全方位革新，變成“智能運營大腦”。在核心能力上，從原來的記錄、執行發展為擁有感知、預測、優化、自主決策的能力;在交互方式上，采用自然語言對話，通過智能副駕駛輔助員工進行運營管控;在決策依據上，采用數據驅動洞察，通過AI模型做相關工藝參數推薦;在知識管理上，構建動态知識圖譜，搭建集中、可問答的“活”知識庫;在系統敏捷上，以低代碼、AI生成等方式，敏捷響應業務變化。目前，AI+MOM的應用場景包括智能質量管控、動态生産調度、能源管理優化、物流倉儲優化等。

　　企業在要想将AI 真正地融入 MOM 系統，朱劍青建議采用循序漸進的方式：首先夯實數據底座，實現生産、設備、質量等全域數據的采集與貫通;其次聚焦高價值場景試點，避免“大而全”的開始。再逐步将 AI 能力以模塊化、微服務的方式逐步嵌入 MOM 的核心業務流程，并推動其與 ERP、PLM 等系統的深度集成。最後，關注組織與員工技能提升，讓員工理解并信任 AI 的建議與決策。

　　騰訊雲大數據 DIaaS 平台：驅動行業智能化轉型的Data + AI 新引擎

　　騰訊雲大數據基礎産品總經理 程彬帶來《騰訊雲大數據 DIaaS 平台：驅動行業智能化轉型的Data + AI 新引擎》的演講。

　　騰訊雲大數據基礎産品總經理 程彬

　　在探讨AI落地的過程中，大模型的能力固然重要，但其背後離不開高質量數據的支持，數據是大模型的“燃料”。程彬表示，企業擁有大量業務數據，如何發揮這些數據的價值是關鍵。高價值數據資産并非 “數據的簡單堆砌”，而是經治理、可複用、能驅動決策的核心生産要素，直接決定數字化轉型的深度與成效。高質量數據可驅動決策模式升級，提升業務效率，挖掘增量業務價值。

　　然而，傳統行業在構建高質量數據資産時面臨以下四大挑戰：技術追趕困難，Data+AI技術疊代速度快，技術生命周期縮短;數據分散，傳統制造業、零售業存在數據孤島問題，各業務域數據無法有效互通，整合難度大。多模态數據處理，傳統數據處理方法無法應對圖片、音視頻等多模态數據的高效處理需求。人才短缺，缺少Data+AI的複合型人才。

　　為應對上述挑戰，騰訊雲打造新一代數據智能平台 DIaaS(Data Intelligence as a Service)。該平台強調Data與AI技術的可組裝性，是一個集成了多模态數據處理、AI 模型、Data Agent 的“智能操作系統”。DIaaS将引擎、模型等解耦為标準化模塊，随技術疊代快速更換;提供統一湖倉底座，打破數據孤島;内嵌多模态數據處理、分析能力，無縫與大模型服務打通;内置Agentic Analytics，可協同開發各類Data+AI應用。

　　DIaaS打通“從 Data 到 AI”的價值鍊，有效降低技術門檻，提升敏捷性，快速響應業務變化。程彬強調，DIaaS 不是一套工具而是一種能力：讓數據智能真正成為觸手可及的“水、電、煤”。目前，DIaaS已在具身機器人、新能源汽車、零售商超等領域落地，并在電商、金融、智能制造等更多行業拓展應用場景。

　　程彬表示，DIaaS的建設是一個長期而系統的工程，需要行業協同、共同探索。展望未來，DIaaS打造開放生态：通過開放API或MCP協議等形式，便于企業将其集成到不同行業的業務系統中，共建數據智能服務生态;強化AI融合能力，在多模态大模型、具身智能等領域持續發展;提升平台的自治能力，從自我優化到自我修複、自我進化，确保企業業務平穩運行。

　　分組腦暴，觀點PK

　　除了以上幹貨滿滿的主題分享外，騰訊雲 TVP 系列活動注重互動交流，本次活動特設分組讨論，頭腦風暴環節。數十位來自不同領域的專家分為不同小組，針對“面對産業化AI浪潮，企業應優先‘構建自有的 AI 核心能力’，還是‘融入開放的産業 AI 生态’以尋求協同效應?”這一與各企業息息相關的話題，正反雙方展開積極辯論，分享各自的見解和實際感受。現場讨論氣氛熱烈，點燃創新火花。

　　結語

　　在本次TVP AI 創變研讨會期間，與會專家參觀了中國海誠輕工博物館，深入了解中國輕工業的發展曆程，并見證數智轉型的創新落地實踐。各位嘉賓的精彩分享，全面呈現了 AI 時代數智技術如何驅動産業新質生長，不僅為參會者提供了豐富的實踐案例，也為企業在 AI 時代的戰略布局與發展提供了有力依據，助力企業在 AI 浪潮中加速創新步伐，實現高質量發展。

　　騰訊雲TVP 即将迎來七周年。展望未來，騰訊雲 TVP 将繼續秉持“用科技影響世界”的初心，攜手更多專家大咖走進不同城市、不同企業，共同探索 AI 時代新質生産力的無限可能，為開發者朋友分享幹貨技術、前沿洞察、落地實踐，獻上一場精彩有料、有趣、有用的技術盛宴。

　　TVP，即騰訊雲最具價值專家(Tencent Cloud Valuable Professional)，是騰訊雲授予雲計算領域技術專家的一個獎項。TVP 緻力打造與行業技術專家的交流平台，促進騰訊雲與技術專家和用戶之間的有效溝通，從而構建雲計算技術生态，實現“用科技影響世界”的美好願景。