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DSMC 202制造业&新能源数智峰会精彩回顾

来源： 环球科技网  日期：2025-08-27  责编： 殷绪江  
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   【环球科技网】8月23日，以“AI领航·智驱未来”为主题的DSMC 2025第五届中国制造业&新能源数智峰会在上海圆满落下帷幕！本届大会由信息侠主办，浙江省数字经济联合会、徽联智汇鼎力联合协办。汇聚了220+参会代表、120+行业专家与企业高管，共同探讨如何通过AI与数智化技术提升企业竞争力、优化生产流程、降低成本并创造新的业务增长点。
AI领航：制造业与新能源的数智化转型之路
   中国通信工业协会副会长张彦国先生为大会做精彩的开幕致辞。他对莅临嘉宾及筹备方表示欢迎与感谢,并表示制造业与新能源数智化转型关键期，AI已成为推动产业高质量发展的核心引擎。国家通过多项政策为转型提供制度保障与路径指引，明确AI是制造业转型升级的核心力量。中国通信工业协会多年来通过搭建平台、制定标准、推动创新应用等助力产业发展，未来三年将推进工业短视频+、智能制造人才培养、中国制造2035研究三项行动计划。峰会聚焦智能工厂、新能源技术集成等前沿议题，期待激发创新实践与成果转化，各方携手以AI和数据绘制产业数智化蓝图，共同迈向中国制造长远发展目标，同时预祝峰会圆满成功。
AI助力智改数转网联，打造企业智慧工业大脑
   徐工重型机械有限公司CIO李忠福分享了以下内容：作为中国装备制造标杆企业，徐工以“智改数转网联”为一号工程推进数字化转型，其全球排名第三、国内行业领先，拥有国家卓越级智能工厂等多项国家级资质。徐工以“六经六纬”顶层设计为框架，将AI作为子战略，提出通过算力、算法、模型、场景打造工业大脑，支撑企业“五化”转型。实施层面，依托100多个业务系统积累的海量数据，构建数据湖仓与AI开发平台，推行“AI战略”赋能全价值链。AI应用已覆盖研发、制造、服务等环节，如L4级无人驾驶矿卡、起重机转台智能生产线等场景，通过“三高场景”逻辑与“三层五阶八步十二问”方法挖掘场景，实现降本增效。作为链主企业，徐工正以AI探索带动行业数字化升级。
4A架构+AI赋能企业数智化转型
   杭州硕磐智能科技有限公司营销副总裁余立滔，围绕企业数字化转型领域中“4A架构+ AI赋能”的实践应用展开深度分享。在他看来，传统CRM系统多侧重于营销与销售前端管理，往往忽视了业务全流程的协同效率；而硕磐智能创新性提出的企业级下一代 CRM，则以制造业为核心应用场景，通过LTC（线索到回款）业务全流程的系统性优化，有效提升客户满意度。
   企业级下一代CRM系统的核心优势，源于其对“4A架构”理念的深度依托。即通过拆解业务战略、应用功能、数据治理与技术底座四大维度，成功解决了传统系统“被动开发”的固有弊端，最终实现“架构可管理、模型可驱动、数据可编织、规则可配置、流程可编排、应用可组装” 的六大核心能力，能够高效支撑企业规模的降本增效的需求。
   同时，余立滔特别强调，AI技术的应用需深度融合业务场景和业务流程，避免陷入“技术空转”的误区。例如在智能报价、合同风险识别等业务场景中，AI的嵌入可直接提升作业效率与决策准确性，真正发挥技术赋能价值。硕磐智能作为一家2020年成立的科技企业，始终聚焦制造业业务流程的数字化落地。通过 “经营决策、流程运营、业务作业” 三层平台，助力众多制造企业实现数智化转型。
智能文档处理与商业大数据赋能企业数字化应用实践与思考
   合合信息智能解决方案事业部副总经理&解决方案负责人邓亚光分享了合合信息在AI与商业大数据领域助力企业数字化转型的实践。智能文字识别历经标准OCR、内部训练平台、大模型融合三阶段，当前聚焦大模型与小模型结合解决复杂场景问题。其核心实践包括文档解析与智能处理平台DocFlow，能精准提取多元异构文档要素，结合大模型降低幻觉，优化物流录单、财务审核等场景效率。在商业大数据与供应链管理上，通过动态高质量数据构建客商标签画像，赋能采购、供应商管理等环节风险防控与效率提升，如光伏巨头SRM系统插件及半导体企业全球供应链风险监控。合合信息作为2006年成立的AI企业，拥有1.7亿月活C端产品，B端提供数智化解决方案，强调AI落地需平衡幻觉与智能、算力与智能、合规与智能，且文化组织人才是转型基础。
AI+可信数据空间:数据共享生态的培育探索与实践
   中国铁建重工集团股份有限公司数字化中心副总经理李东龙分享了铁建重工在AI可信数据空间与数据共享生态建设的实践。作为全球隧道工程装备龙头企业，铁建重工针对行业售前数据敏感、售中协同低效、售后数据共享难等痛点，2024年牵头建设隧道工程装备可信数据空间，通过身份认证、数据合约、区块链存证等技术确保数据可信可控。基于该空间，其在三大场景落地应用：售前依托方案生成大模型，缩短设计周期31.1%，提升沟通效率40%；售中打通多方系统，降低设计错误率80%，缩短研发周期20%；售后通过边缘计算实现数据“可用不可见”，将故障响应时间从4小时缩至30分钟，减少现场人员超半数。目前正推动生态共建，探索数据价值评估、权限分配及收益体系，以期为高端装备制造业数据协同提供示范。
AI赋能·智领未来-志邦家居AI实践分享
   志邦家居股份有限公司副总裁&CIO吴俊涛分享了志邦家居在AI应用方面的实践探索。作为安徽的家居制造企业，志邦家居以“整家一体化”为核心，拥有4000家门店及多地工厂，正通过AI应对市场压力。其AI转型以“三年百亿、人效提升15%”为目标，采用“组织先行”策略，成立AI与数字化专委会及四个工作组，通过多场培训达成全员共识。重点落地场景包括：AI智能导购与设计平台，助力导购快速完成设计方案生成，将效果图制作时间从半天缩至两分钟；线上智能运营，通过AI数字人直播、投流优化及通话质检降本增效；还有AI渠道客服、合同管理、智能问数及视觉检测等。目前九大场景中部分已实施，强调以最小场景验证后迭代优化，让AI成为员工必备技能以实现降本增效。
数智赋能助力企业提质增效
   埃林哲流程及T0C制造行业部总经理白汪洋介绍了埃林哲作为端到端企业数字化解决方案服务商的业务布局与实践。成立于2004年的埃林哲，总部位于上海，致力于成为具有全球影响力的企业数字化端到端综合解决方案服务商。公司提供“业务咨询+国际套装软件实施+自主软件产品+生态产品”综合数字化服务，助力企业实现全面数智化转型。埃林哲深耕大消费、大健康、大制造、能源化工及现代服务业，已成功服务1000+国内外中大型集团企业。
AI驱动的智能制造-数智化转型之路
   卡赫投资（中国）有限公司CIO马先龙分享了德国卡赫集团利用AI推动数字化转型的实践。作为清洁行业隐形冠军，卡赫成立90年，产品涵盖家庭园艺与工商业领域，近年保持两位数增长。其数字化转型以五年战略为指引，依托SAP系统基础，结合本地化需求推进IT与OT融合，引入最新AI技术优化全产业链流程。关键举措包括上线谷歌Gemini AI赋能全员办公，利用AI优化生产排程、智慧物流及RPA流程自动化，在财务、物流等共享中心将重复性工作耗时从8小时缩至10分钟。转型中强调一把手工程、跨部门协作与人才培养，注重数据治理与信息安全，获国家级绿色工厂等认证。同时指出AI落地需应对使用频率低、效果量化难及幻觉偏见等问题，认为会用AI的人更具竞争力，其IT部门已转型为数字化创新部门。
数智化转型的技术前沿：创新驱动与实践落地
正凯集团AI创新探索与实践分享
   浙江正凯集团有限公司数字化高级顾问郑华秋分享了集团AI创新探索与实践。正凯是拥有近30年历史的制造业企业，主营PET和纺织板块，2022年成立数科公司思维特推进AI探索。思维特规划两步落地路径：一是对热门大模型进行API接入、本地私有化及垂直行业调优；二是自研NeoOmni企业级AI平台，整合多系统数据支撑丰富应用场景。该平台具备通用能力和专业能力，已沉淀30+落地应用，研发12个智能体。其中重庆万凯的智能转产系统通过预测、寻优、闭环控制，节省转产时间并减少降等品；另有吨袋自动装车、瑕疵分选等硬件结合AI的应用，助力企业生产运营智能化升级。
AI穿透全场景，智能开发提效与应用焕新升级
   网易CodeWave商业化负责人王桐分享了通过AI技术实现企业全场景智能开发提效与应用焕新升级的实践。当前企业AI智能体项目主要分两类：独立智能体和与业务系统结合的智能体。王桐认为后者能深入核心业务流程，是未来3-5年大势所趋。其通过非侵入式调用业务系统API，打造智能化业务系统，可自动完成操作、审批、风险识别等，为业务提效提质，为IT部门节省培训售后成本。同时，研发底座也实现全链路智能化升级，从需求到部署各环节AI辅助生成，0-30%阶段提效10倍。网易CodeWave凭借内部实践沉淀出应用智能化和智能开发两大平台，愿以技术、平台和专家支持企业完成智能化升级。
AI加速提升企业一体化IT运维管理体系
   ManageEngine卓豪上海区域总监刘亮分享了卓豪AI驱动的企业业务与运维一体化实践。作为全球拥有2万员工、研发占比超80%的外资企业，卓豪以“不融资不上市”为理念，深耕IT运维与企业服务领域，旗下ManageEngine有五六十款软件，覆盖监控、安全、终端管理等场景。其核心优势在于合规性与跨生态能力，产品符合国内外安全审计标准，支持出海企业与国内外生态集成。   卓豪打造数智信息化统一管理平台，从IT门户向企业服务管理（ITSM）升级，通过AI平台“小Z”实现服务看板自动生成、问题预判等功能，支持海内外大模型接入与私有化部署。在IT运维中，实现全生命周期资产管控、7×24小时预知性监控及权限审计一体化，助力企业智能化升级。
AI驱动的智能制造：从生产到运维的智能化管理
   大恒能源股份有限公司CIO孟凌飞分享了如下内容：大恒能源是专注光伏及光储领域的企业，拥有六大生产基地，年产能20GW，80%产品远销海外，研发投入4.65%，专利超200项。其智能化管理涵盖多维度：产品端有智能电站管理系统、储能电池及监控功能；生产端依托垂直一体化MES系统、工业互联网云平台，AI在组件工艺复判和电池片视觉质检中替代人工降本增效；管理端部署ERP、自研客户管理系统、钉钉OA办公及智能一卡通等，实现全流程数字化。系统搭建采用双活架构保障稳定，推进四网隔离和数字中台规划。未来将强化工业互联网、5G场景及AI应用，但当前面临基地系统场景差异、数据标准不统一、定制需求繁杂及人才培训等问题，计划通过统一身份认证和协同平台建设深化转型。
“需求模型+AI大模型”双模驱动构建AI时代软件工程新范式
   和度软件CEO程杰聚焦AI时代软件工程变革展开内容分享。其核心逻辑是软件工程重心从迭代源码基线转向迭代需求基线，提出双模驱动架构（DMDA），以软件需求模型为核心，通过“AI分析建模+人审核修订” 实现工程化落地。针对新系统开发，建立需求基线并消解变更混乱；针对存量系统，由AI解析源码构建需求模型，支撑迭代分析与增量管理。核心技术为集成式思维导图软件建模语言，将需求逻辑转化为可视化数字网络，解决需求端低效问题，提升AI输出质量与人机协同效率，目标实现研发效能十倍速提升。
新一代人工智能技术赋能工业转型升级
   上海电气中央研究院人工智能及应用主任杨家荣聚焦“新一代人工智能技术赋能工业转型升级”，探讨AI新技术在工业领域的应用与挑战。当前大语言模型、多模态VLM及VLA模型快速发展，GPT5集成多模态能力，人形机器人等具身智能已在工业搬运、核电清洁等场景落地。但工业智能化仍面临模型复用难、数据收集标注周期长、场景碎片化及跨学科人才短缺等问题。上海电气在微小目标识别、无人机巡检等场景应用AI视觉技术，实现零漏检、智能盘点等成效。探索出“大模型决策+小模型执行”的智能体模式，提升效率。未来需解决模型复用率、构建物理语义模型，以智能体形式推动工业AI协同进化，完成商业化闭环。
新能源投资运营公司数字化转型实践
   苏州中鑫新能源有限公司数字科技部总监汪岩分享了以下内容中鑫新能源是苏州中方财团能源板块运营主体，是苏州工业园区首家以新能源业务为主营的国有控股企业，成立于2016年4月。目前，公司持有超1.3GW分布式能源，在工商业分布式光伏领域位居前三。公司业务覆盖源网荷储碳全产业链，可为客户提供全生命周期“光伏+”综合智慧能源服务，以响应国家"3060”目标，以及应对气候变化损失碳关税等内外压力。近年来，面临宏观政策、经营环境等各方面压力，公司推动数字化转型，自建机房、部署私有大模型，与高校、企业合作研发落地虚拟电厂、RPA个税申报等项目，还针对大模型幻觉问题优化，围绕业务场景推进智能化改造，提升运营效率。
化工特种材料行业数智化实践
   阿科玛（上海）化工有限公司首席信息官龚勇分享了法资化工企业阿科玛的情况，其总部位于巴黎，大中华区有多个研发和生产基地，他作为分管CIO首次涉足化工领域。化工行业数字化面临独特挑战，如设备需防爆、连续生产反控风险高、安全要求严苛导致数字化相对滞后，且原材料预测、能源节省等存在难点。但挑战中亦有机遇，做好可显著降本。阿科玛已在销售端通过小程序管理样品单并尝试智能分析，生产端用AI优化APS系统和MES反控，研发引入机械臂和AI模拟实验，安全端试点AI辅助作业票审批与违规监控。企业重视数字化价值回报，将大语言模型作为战略投资，未来希望通过AI实现碳中和、加速特种化工研发与降本，推动行业智能化发展。
AI时代的业务架构演进
   一汽-大众汽车有限公司首席架构师武艳军结合其20年经验探讨企业智能化转型。AI时代企业需升级架构方法，其数字化转型历经信息化、数字化、数智化三阶段，当前数智化以生成式AI为标志，催生AI原生架构，该架构以大模型为核心、生成式架构为底座，借数据飞轮实现自我进化。业务场景是转型核心抓手，分战略级、流程级、操作级，需涵盖参与者、流程等七要素，且按 “三高两密” 原则筛选优先级场景。流程智能化在标准化等“四化”基础上，针对经验判断环节用大模型赋能，分五级实现人机协同至AI自主。AI推动组织形态向人机协同型、无人组织、个体型演变，以适应技术革命需求，助力企业借架构升级实现降本增效与创新发展。
数据洞察与智能决策:企业战略竞争力的新引擎
   卧龙集团数据服务专家冯鹏程聚焦数字化转型中的“坑”，指出企业老板常因关注战略与外部资源，难直接跟踪信息化项目成败，而智能化转型需避免延续此类问题。核心解决方案围绕数据洞察与智能决策，通过闭环体系抓牢老板关注。具体路径为：将企业愿景、战略目标经工具导入智能体，借华为BEM等模型拆解至部门与个人，依托微服务+数据中台构建动态协同体系，形成与战略匹配的指标体系。数据中台从各系统抽数匹配指标，实时跟踪战略与目标偏差，明确责任与解决情况，最终生成报告呈送管理层，形成压力传导。同时提及数据智能趋势聚焦智能化、数据伦理等，建议企业培养自身人才并做好数据安全，助力智能化转型避开旧有问题。








 
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