2025全国甲方IT选型规划大会第二天内容精彩分享

       11月22日由企业网D1net、信众智(CIO智力输出及社交平台)、中国企业数字化联盟共同主办的2025全国甲方IT选型规划大会进入第二天。来自万华化学、扬子江药业、库卡工业自动化、中基集团等大型企业的CIO、IT高管，及戴尔科技、腾讯云、ManageEngine卓豪等领先的IT厂商技术专家，分享了在数智化浪潮中的真知灼见和积累的宝贵经验与成功实践。
　　“思维方式比知识更重要，科学认知AI是推进AI取得成功的关键。” 万华化学数智部副总经理柯林表示。

　　在研发领域，万华化学利用AI辅助进行反应优化，利用贝叶斯模型推荐实验方案，显著提高了实验效率。同时，公司还利用分子属性预测器和分子生成器设计并预测新分子结构，已成功推荐并验证多款分子。

　　在生产方面，公司通过无人车、轮式机器人、自动化实验室等技术实现生产自动化，提高生产效率。此外，公司还建立了采样点质量预测模型，实现了不取样直接出具产品合格证，降低了分析频次。同时，通过高频和低频模型预测设备状态，实现设备故障精准预防。

　　在经营方面，万华化学构建了统一的智能体开发管理平台，集成多个大模型，提供智能问答、办公AI增强等功能。同时，通过平台将AI能力赋能业务关键环节，实现物料编码智能治理，采购价格智能监控预警等应用，大幅提升采购运营效率与智能化水平。

　　公司还总结了AI推进的四要素：价值导向，场景为王、组织保障、基础扎实与平台支撑。围绕业务核心需求选择高价值、高数据质量的场景进行AI应用，实现业务与AI的深度融合，确保为企业带来生产力提升;建立相应的AI推进组织，确保AI工作的顺利开展;拥有扎实的数字化基础和强大的算力平台、智能体开发平台等支撑AI应用。
　　在制造业领域，智能体的应用非常广泛，但是MIT的调查和麦肯锡的报告均显示，制造业真正在深层次AI上取得投资收益的落地场景相对较少。

　　“我们总结了两个原因：一是大模型本身的缺陷，如幻觉、输出不稳定、不了解企业内部业务逻辑和数据等;二是企业内部数据参差不齐，存在大量数据孤岛，数据质量和标准不统一，管理复杂。”戴尔科技制造业首席架构师林小引表示。

　　接下来，林小引通过产线故障排查的例子展示了戴尔新一代智能数据平台如何助力制造业数改智转。“基于本体加AI的模式可以推广到各个业务领域，前提是有一个统一的智能数据平台，能够集成各个异构数据源，并有数据清洗、转换、集成优化的引擎。同时，数据平台需要能够处理各种格式的数据，包括结构化、半结构化、向量、多模态数据等。”林小引指出。

　　该平台的核心理念是将所有异构数据集成在统一平台上，提供跨异构数据源的联邦查询，提供统一的SQL接口，并通过数据处理引擎对数据进行信息检验、转化与集成优化。底层利用了戴尔的可靠平台和横向扩展的文件存储、对象存储以及数据保护套件，为企业AI提供坚实的数据底座。

　　此外，戴尔拥有一个庞大的AI生态，在本体建模方面拥有深厚研究，为客户提供本土化的AI解决方案。
　　腾讯云智能制造行业首席专家邴金友表示，AI在企业的落地有两大途径，行业模型思路和"Agent"思路，行业模型又分为行业大模型和小模型两个场景，行业大模型的优势是深度理解行业特性，但开发成本高，投资大，需足够数据量和算法精调能力，如腾讯与某医院合作的医疗大模型，通过100亿token的预训练数据和3000万条标注数据，实现了高精度医疗文本生成和问答，所以这类场景只适合头部企业或行业联盟协会进行投资建设。行业小模型是目前制造业大部分场景的主要技术支撑，投资小，见效快，效果稳定可控，但因为场景多算法杂，长尾现象明显，适合各类生态合作伙伴和企业自己建设团队研发。

　　Agent思路使用通用模型和RAG等技术补充特定行业深度知识，使用工具与业务系统对接，具有较好的投资回报，实施起来也比较容易，应用过程中只要抓住大模型的本质，做好知识库和工具，就能取得较好效果。在这个领域，腾讯有很多成功案例。在知识解析场景中，知识整理成为核心环节，其关键在于非结构化数据的深度处理——这与传统大数据处理存在本质差异。作为知识整理的核心工具，腾讯自主研发的知识解析系统历经两年精雕细琢，其构建的底层能力正是Agent技术中RAG(检索增强生成)的基石工程，而这一环节往往容易被行业忽视。值得关注的是，腾讯不仅提供从行业模型定制到Agent落地的全栈式工具链，更以完整解决方案助力企业实现智能化转型。

　　接下来，邴金友分享了AI技术实施的关键环节：一是企业在AI技术选型时需建立系统性架构思维：从底层基础设施的GPU资源虚拟化调度，到训练加速框架与模型开发工具链的协同优化，再到面向业务场景的应用工具链部署，需构建全链路技术评估体系。还要评估哪些技术是企业重点关注的，优先级是什么，根据评估结果有规划地建设企业自己的AI能力。二是企业要从AI治理的角度去对待AI的项目，把AI的应用当做产品来做，有完善的实施方法论，运营体系和组织配套。AI应用的深水区还涉及组织变革。三是要看清目前AI应用的大局势：模型基本趋同，应用百花齐放混沌竞争，尚无企业级的杀手锏应用。因场景繁多，深度、精度都尚在探索阶段，大模型的大规模应用亟待发掘推广。企业要根据自己的情况选择高频，高投入产出，易实施落地的场景，步步为营，稳步推进。
　　卓豪科技高级技术传播官范楷分享了某制造企业通过系统性数字化转型，成功解决运维难题的实践路径。

　　项目启动前调研发现企业存在明显的层级痛点：管理层面临设备复杂度高、安全合规严、人力成本大的"三高"压力;运维团队深陷故障排查难、协同效率低、技能提升慢的"三难"困境;业务部门则饱受响应延迟、需求传达失真等操作层困扰。

　　针对这些挑战，卓豪科技帮助该企业实施了三大核心举措：在漏洞管理方面，创新地采用自动化检测机制，针对Windows 10等停服系统实现智能补丁推荐;对关键业务服务器建立有序更新流程，有效规避系统瘫痪风险。自动化运维体系实现告警自动生成工单，AI平台实时分析故障并输出解决方案，并打通与OA系统联动，新员工入职即可自动配置权限。该企业通过"三步走"策略完成运维体系重构：首先建立统一监控体系，保障业务连续性;随后引入智能分析能力，实现故障预测与安全防控;最终建成自动化驱动机制，使IT部门从成本中心转型为价值创造中心。

　　最后，范楷表示，运维管理上，七分靠管理，三分靠技术，体系在于“适配”而非“先进”;运维的核心不是修问题，而是让问题不发生;流程是手段，不是目的，好的流程设计能让协同更顺;好的工具不仅帮助定位问题，更能倒逼流程改进。
　　扬子江药业CIO娄杨分享了集团数字化转型及AI应用的实践经验。在AI应用场景与实践方面，扬子江药业集团展开了广泛的探索与应用。在中药种植领域，通过物联网设备实现基地环境实时监控，AI分析虫情，推动中药材种植标准化、智能化。在药物研发方面，构建了药物研发AIDD平台，实现AI虚拟筛选，加速药物设计过程。在招标采购方面，构建了风险预警模型，精准识别供应链潜在风险。在智能制造方面，在12个子公司工厂构建了智能制造生产线，提高了生产效率，降低了运营成本。在营销方面，打造了RolePlay训练平台，提升培训实效性;推出了ChatBI智能数据分析平台，面向销售、市场、商务和管理层提供智能交互体验，提升数据决策效率;搭建了合规问答AI小助手，降低内部沟通成本;引入了AI面试官，提升招聘效率，节省招聘成本;还打造了AI智能健康顾问，通过舌诊面诊预测健康状况，提供个性化健康建议。此外，还在多个业务场景应用了RPA技术，提升工作效率，减少人为错误。

　　在特定场景深度应用方面，扬子江药业集团利用大语言模型技术库，抽取销售领域知识，对销售代表进行问答考试和模拟拜访，评判业务能力;搭建了合规问答平台，为销售代表提供合规知识解答，应对国家监管政策;在校招中引入AI面试，进行硬性指标筛选和初审，缓解招聘团队压力;还对标市场领先产品，打造了大健康APP，嵌入AI能力，提供舌诊面诊服务，引流C端客户。
　　作为美的集团的全资子公司，库卡一直在探索数字化应用，提供从物流、仓储到生产线的全场自动化整体解决方案。

　　库卡以美的荆州洗衣机工厂为样板，打造了全球第一家智能体工厂。该工厂以工厂大脑为核心，拥有多智能体、具身终端和融合场景，共部署了14个智能体，覆盖了38个核心业务场景。具身智能体终端如AI摄像头、美罗(人形机器人)、玉兔(结合APP与人形机器人特点)、机械臂、库卡协作机器人和ATV注塑机等，实现了感知与执行的结合。

　　在具体应用场景中，AMR(库卡移动机器人)产品通过AI识别导航二维码，即使二维码脏污也能准确识别，并反馈给工厂大脑进行及时更换。协作机器人在产线上实现了与视觉系统的联动，能根据产品信息自动调整工艺参数，并将执行数据反馈给智能体进行训练。

　　库卡开发了编程助手，能快速生成代码，并对工程师编写的代码进行校核。同时，库卡还在开发将视觉系统融合到机器人控制系统中的技术，以简化复杂系统。对于工业机器人应用中的终身具身智能问题，库卡通过仿真系统进行校核和确认模拟，实现离线编程和安全策略控制，以确保高可靠性。此外，库卡还利用AI辅助智能设计，通过运动学和动力学模型快速开发产品，大大缩短了开发周期。
　　在快速变化的市场环境中，中基集团强调IT 建设的敏捷性,要求能够根据业务形态、价值发现及获利方式的不同，灵活调整IT 建设方向。流程体系和数字化建设相互促进，螺旋式上升，同样模块化运营，便于及时拆解、打包和单独部署，以适应市场的快速变化。中基集团 CIO 王海涛表示。

　　在智能化研发与实践方面，中基集团建立了一套“恒星体系”，将财务、业务、物流、生产、供应商/客户管理等核心系统做为恒星，视为企业基石，并围绕其搭建AI Agent做为行星，为企业提供敏捷要求下的效率工具, 实现从“流程被动驱动”到“流程智能自驱”的转变。通过结构化、标准化数据,结合Chat AI等工具，实现从简单报表生成到智能问数的跨越，提升数据洞察与决策能力;通过可配置界面与深度集成 Agent 的提示词工程开发，减少复杂功能点二次开发，提高软件迭代效率;通过构建企业级知识库与知识图谱，提升知识准确性，让智能更实用;通过多智能体协作与多智能体任务协同，结合运维知识库与工具，实现IT基础系统的稳定和高效。 　　在一系列精彩的干货分享之后，下午，本次活动的压轴大戏-纯甲方吐槽大会精彩登场。多位CIO对于如何处理业务和IT的关系、对部分厂商的忽悠行径等多个话题展开了激烈的讨论，精彩观点层出不穷。 　　大会期间，戴尔科技集团、腾讯云、新华三、金山办公、ManageEngine卓豪、百度智能云、影石Insta360、会畅通讯、中企通信、销售易、‌BARCO(巴可)、容联云、数字认证、foxit(‌福昕软件)、Telstra(太平洋电信)、数字力量等IT厂商也在大会期间展出了各自优秀的产品及解决方案。

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