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“智”启未来,2025中国工业AI论坛燃动金陵

 
2025年08月15日 作者:e-works  
关键字:工业AI  制造业  智能制造  
2025年8月15日,由e-works数字化企业网和南京制信制造技术有限公司主办的“2025中国工业AI发展与应用论坛”在南京成功举行。400多名嘉宾出席,热度远超预期。


       2025年8月15日,由e-works数字化企业网和南京制信制造技术有限公司主办,中国人工智能学会智能制造专业委员会、江苏省信息技术应用学会、江苏省可再生能源行业协会、江苏省新材料产业协会、南京机械工程学会、无锡市工程师学会、无锡市智能制造学会联合体、天长市总商会、衢州市智能制造协会、衢州市求是科技联合会共同协办的“2025中国工业AI发展与应用论坛”在南京成功举行。江苏省发改委和江苏省工信厅相关负责人出席了会议。

       本次论坛以“AI驱动工业变革,重塑制造新未来”为主题,400多名业界专家、知名制造企业代表以及国内外主流AI解决方案供应商及技术服务商齐聚一堂,共同探讨如何通过人工智能技术推进数字化转型和智能制造,为制造企业转型升级提供了新思路与新方法。
现场盛况
2025中国工业AI发展与应用论坛现场盛况

专家论道,解析工业AI应用之道

       国家智能制造专家委员会委员、e-works CEO黄培博士围绕“智能制造与工业AI应用趋势”进行了开场演讲。黄培博士分析了中国制造业面临的产业变革机遇与挑战,解读了智能制造的主攻方向、数字化转型模式、智能工厂建设的进阶方向,分享了数字孪生、工业AI等关键技术在制造业中的应用场景,并重点剖析了工业AI应用的挑战和路径。黄培博士指出,工业 AI 应用应从业务痛点出发,依次明确应用目标、识别关键场景、转化与具化需求、评估数据和技术可行性、做好技术选型与供应商选择、开展模型构建与训练、推进系统部署与业务集成及持续迭代优化,同时需引入咨询服务以助力需求预研、场景分析、合作伙伴与平台选型,最终实现 “授之以渔”,让企业具备自主推进工业 AI 应用的能力,从而更高效、精准地解决业务痛点,推动工业 AI 的深度落地与发展。
黄培博士
 
       东华大学机械工程学院智能制造研究所所长鲍劲松教授发表了“工业大模型的四个维度探索”的主题演讲,深入剖析了工业(垂域)大语言模型面临的四大挑战,包括确定性与“幻觉”、工业数据隐私、工业领域LLM适配、长短期记忆问题,并围绕1D文本、2D图像、3D点云与网格、3D+动态场景等数据类型,重点阐述了不同数据在工业AI中的处理逻辑与应用路径。郑宇教授指出,人工智能的核心是认知的自动化,即问题解决的自动化。
东华大学机械工程学院智能制造研究所所长鲍劲松教授
 
       中科工业人工智能研究院研究员刘意杨发表了“人工智能赋能工业提质增效”的主题演讲,深入阐述了传统制造系统存在的问题,重点介绍了大工业检测CT、柔性可重构技术体系和数字孪生在环的新型控制等解决方案,并辅以相关应用案例。他指出,大工业CT总体思路是以光、声、电、磁等自主先进传感器为探测器,以机器臂、无人机/车等为柔性载体,通过智能化平台实现全自动化检测流程规划、资源调配和数据集生成。
人工智能

     
标杆引领,分享工业AI应用最佳实践

       本次论坛邀请了江苏本川智能电路科技股份有限公司CIO王超、无锡星驱动力科技有限公司数字化部大数据与AI负责人&数字化运营经理罗强、西门子(中国)有限公司数字化工业集团工厂自动化事业部工业边缘与人工智能解决方案团队主管罗子涵、南京天加环境科技有限公司精益数字化转型业务负责人丁瑞、联合利华(中国)有限公司数字化工厂负责人王老师等多家智能制造标杆示范企业代表,围绕自身企业特点和实际,分享了工业AI应用与智能制造实践经验。
江苏本川智能电路科技股份有限公司CIO王超
 
无锡星驱

 西门子(中国)
 
南京天加环境科技有限公司精益数字化转型业务负责人丁瑞
 
联合利华(中国)有限公司数字化工厂负责人王老师

厂商同台,展示工业AI领先方案

       本次论坛上,华硕、腾讯云、迅筑科技、华为、鼎捷数智等多家国内外知名智能制造解决方案供应商代表带来了精彩的演讲,分享了各自独具特色的AI解决方案以及在制造企业的具体应用情况,并针对制造企业面临的智能制造问题与挑战提出了解决之道。
华硕
 
腾讯云
 
迅筑科技
 
华为
 
鼎捷数智

圆桌对话,分享AI领域真知灼见

       在论坛的圆桌讨论环节,在国家智能制造专家委员会委员、e-works CEO黄培博士的主持下,华硕智能物联网战略合作伙伴总监蔡裕正、腾讯云智能制造行业首席专家邴金友、江苏本川智能电路科技股份有限公司CIO王超、上海迅筑信息科技有限公司创始人/CEO方明、中科工业人工智能研究院研究员刘意杨、华为江苏政企智能制造领域解决方案专家袁联琳、无锡星驱动力科技有限公司数字化部大数据与AI负责人&数字化运营经理罗强等嘉宾,围绕“制造企业应当如何看待人工智能、数字化转型与智能制造这三个概念的关系?当前制造企业AI应用存在哪些共性的难点问题?工业AI应用相对于通用的AI有哪些独特之处?不同规模制造企业工业AI落地路径和交付模式有何差异?如何实现授之以渔?”等热点问题,展开了深入探讨和分析,分享了各自的真知灼见。嘉宾们热烈的讨论,也为企业推进工业AI应用和智能制造提供了启迪和思考。
圆桌讨论
圆桌讨论

       论坛还安排了互动沙龙环节,演讲嘉宾和与会观众围绕企业在工业AI实施应用过程中的重难点问题,展开了面对面交流,嘉宾们严谨认真地回答了与会观众们提出的问题,为企业提供了宝贵的经验,赢得了现场观众的阵阵掌声。
互动沙龙
交流互动

方案展示,架起供需双方沟通桥梁

       论坛还设置了厂商展台,为企业和厂商之间架起了沟通交流的桥梁。参会嘉宾通过与厂商的面对面交流,了解工业AI及智能制造领域最前沿的产品技术、产品、解决方案和典型应用实践,为企业今后的数字化转型提供了借鉴与参考。
展台交流
展台交流

集思广益,揭示工业AI发展热点与趋势

       本次论坛为与会嘉宾全面呈现了当前工业AI发展与应用,在为制造企业推动工业AI应用与智能制造提供极大助力的同时,也揭示出了以下热点与趋势:

       1.工业AI与业务场景深度融合,成为制造业升级的核心驱动力。工业AI的发展离不开场景,与场景痛点需求深度结合,然后赋能场景智慧化升级,才能让AI技术落地扎根,实现真正意义上的技术普惠,从而重塑千行百业。例如,本川智能通过AI赋能质量检测、预测性维护、智能排产及能源优化;无锡星驱动力科技有限公司开发相关智能体,并通过数字化手段将各智能体嵌入业务流中(业务系统中),提高工作效率;天加基于AI营销预测大模型,根据客户沟通信息,会议次数,客户反馈等数据进行热度预测,实现精准营销,实现商机的高效转化,同时为制造端排产预测协同提供准确数据支撑;腾讯云结合物联网和人工智能打造的勘探/安装/巡检一体化平台,节约人力成本,降低安全风险,提高工作效率。

       2.推动工业AI应用应循序渐进。工业AI的应用不是一蹴而就的,它涉及产业链各环节的协同联动,需要跨越技术适配、数据整合、场景落地等多重门槛,更离不开企业内部业务流程的深度重构。e-works CEO黄培博士强调,工业 AI 应用应从业务痛点出发,依次明确应用目标、识别关键场景、转化与具化需求、评估数据和技术可行性、做好技术选型与供应商选择、开展模型构建与训练、推进系统部署与业务集成及持续迭代优化,同时需引入咨询服务以助力需求预研、场景分析、合作伙伴与平台选型,最终实现 “授之以渔”,让企业具备自主推进工业 AI 应用的能力,从而更高效、精准地解决业务痛点,推动工业 AI 的深度落地与发展。

       3.打造大模型和小模型协同路径。在工业领域,应秉持理性务实的态度,不盲目追捧大模型的规模效应,也不忽视小模型在特定场景的独特价值,大模型和小模型均为助力工业AI应用的重要工具。大模型凭借其处理海量数据和具备广泛知识覆盖的能力,能在工业领域提供宏观层面的分析、预测和决策支持,为整体的工业流程优化等提供方向;小模型则更侧重于特定的工业场景,以其高效、灵活的特点,在具体的环节中实现精准的控制和快速响应,二者相互配合,共同为工业AI的应用提供有力支撑。

       4.边缘计算场景正成为工业AI落地的重要方向。当前,在智能制造领域,边缘计算与工业AI的深度协同正成为核心驱动力,推动企业从“数据采集”向“智能决策”升级。这一技术融合趋势通过实时数据处理、本地化智能分析和云端资源协同,能够大幅提升生产效率与精度。例如,华硕携手生态伙伴将AI部署于边缘端,打造基于AI机器视觉的智能质检与数字孪生平台,实现流程优化、缺陷预警与柔性排产;西门子用“边缘硬件+AI工具+平台生态”,把工业AI能力嵌入生产现场,帮企业解决数据处理、设备运维、质量管控等实际问题。

       本次论坛在热烈的气氛中圆满落幕,同步展开的实时直播也吸引了大批线上观众的关注。论坛通过主题演讲、圆桌讨论、厂商展览等形式,分享了工业AI推进方案、成功经验和最佳实践,探讨了企业在工业AI应用与智能制造推进过程中的难点与解决策略,为广大制造企业正确理解智能制造,妥善利用工业AI技术,务实推进智能制造照亮了前行之路。

       e-works作为致力于推进智能制造与两化深度融合的第三方专业服务机构,将通过考察、论坛和实训等多种形式,持续为广大制造企业提供更多与知名企业面对面学习交流的机会。

近期活动

8月20-21日,杭州,智能产线规划与实施实训班

8月22日,杭州,第二十二届中国制造业数字化转型高峰论坛

8月28-29日,济南,数据治理建设方法与实践高级研修班
责任编辑:吴婕
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