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📰 推动“人工智能+制造”走深走实
工业和信息化部、国家数据局联合启动2026年“模数共振”行动，聚焦制造业20个重点行业，围绕场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成果，推动行业模型与数据资源的深度耦合与协同进化。行动通过7项任务明确路径，既产出可直接落地的技术产品，也打造生态服务与长期基础能力，借助阶段性评估确保务实高效落地。核心在于摸清行业数据底子，加工高质量数据集，训练通用行业模型，形成可复用底座；在特色智能体方面挖掘高价值场景，定制化模型与智能体以解决实际问题；并通过强化要素保障，破解生态、人才、标准等短板，推动深度协同、实训基地建设及标准推进，厚植要素土壤。行动强调以场景应用反哺数据迭代与模型优化，确保数据、模型与产业需求精准对接，避免脱节错位，推动人工智能从技术驱动向价值驱动转变。地方将给予政策和资金倾斜，相关部门强化组织保障，激励企业、数据机构、模型企业等主体积极参与，促进智能经济与智能社会新形态的发展。
🏷️ #模数共振 #人工智能 #制造业 #数据资源 #行业模型
🔗 原文链接
📰 推动“人工智能+制造”走深走实
工业和信息化部、国家数据局联合启动2026年“模数共振”行动，聚焦制造业20个重点行业，围绕场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成果，推动行业模型与数据资源的深度耦合与协同进化。行动通过7项任务明确路径，既产出可直接落地的技术产品，也打造生态服务与长期基础能力，借助阶段性评估确保务实高效落地。核心在于摸清行业数据底子，加工高质量数据集，训练通用行业模型，形成可复用底座；在特色智能体方面挖掘高价值场景，定制化模型与智能体以解决实际问题；并通过强化要素保障，破解生态、人才、标准等短板，推动深度协同、实训基地建设及标准推进，厚植要素土壤。行动强调以场景应用反哺数据迭代与模型优化，确保数据、模型与产业需求精准对接，避免脱节错位，推动人工智能从技术驱动向价值驱动转变。地方将给予政策和资金倾斜，相关部门强化组织保障，激励企业、数据机构、模型企业等主体积极参与，促进智能经济与智能社会新形态的发展。
🏷️ #模数共振 #人工智能 #制造业 #数据资源 #行业模型
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📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂
近日，工业和信息化部、国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业领域20个重点行业，确定一批重点城市，探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成果的产出路径，推动人工智能高水平赋能新型工业化。当前，模型与数据已成为驱动人工智能高质量发展的两大核心要素，数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题日益凸显。前期，工业和信息化部联合7部门共同印发了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出实施“模数共振”行动。通知明确，行动重点面向钢铁、石化化工、有色金属、建材、工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶、航空航天、家居、医药、生物制造、历史经典、电子元器件、消费电子、新型显示、软件、信息通信、网络安全等20个行业，并依托重点城市和省份，推动产出一批推广价值高、技术可行性强的人工智能应用场景，攻关一批蕴含工业和信息化领域技术机理的行业模型、专用模型和特色智能体，构建一批行业通识和行业专识高质量数据集，培育一批攻关联合体，优化人才、标准等产业配套生态。到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。通知部署了七项重点任务，各项任务路径明确、相互协同，既能推动产出场景、模型、智能体、数据集、案例等直接可用的技术产品，又能打造生态服务能力、夯实长期工作基础。 一是“构建行业通识数据集，打造行业模型”。摸清行业数据家底，加工成通识高质量数据集，训练共性行业模型，为行业智能化提供可复用的底座，避免重复造轮子。 二是“梳理高价值场景，构建行业专识数据集，打造特色智能体”。深挖高价值细分场景，用行业特色知识打造专用模型或自主智能体，把通用能力转化为解决实际问题的落地应用。 三是“建立健全评测数据集，完善模型评测机制”。建立贴近业务实际的评测数据集和机制，以评促改，评测结果直接指导数据和模型定向优化，形成能力提升闭环。 四是“创建‘模数共振’空间，探索协同机制”。建设“模数共振”空间，搭建安全可信的协同基础设施，实现多主体数据不出域联合训练，破解不敢共享的难题，逐步形成智能体工厂。 五是“打造‘模数共振’创新联合体，构建全栈方案”。组建算力、数据、模型、应用企业联合体，打通技术到方案全链条，研制全栈式行业解决方案，建样板间。 六是“完善生态配套，加强关键要素保障”。聚焦生态配套弱、人才工具标准缺失痛点，以深度行促合作、实训基地育骨干、揭榜挂帅攻技术、标准行推贯标，系统性厚植要素土壤，让应用走得通、推得开。 七是“确定‘重点城市’打造标杆”。充分发挥产业基础好、数据资源丰富的重点城市优势，形成示范引领。 来源：中化新网 编辑：张砥石 李静静 赵鹏
🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据集 #行业模型 #联合体
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📰 工信部、国家数据局打造智能体工厂
近日，工业和信息化部、国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业领域20个重点行业，确定一批重点城市，探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键技术成果的产出路径，推动人工智能高水平赋能新型工业化。当前，模型与数据已成为驱动人工智能高质量发展的两大核心要素，数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题日益凸显。前期，工业和信息化部联合7部门共同印发了《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出实施“模数共振”行动。通知明确，行动重点面向钢铁、石化化工、有色金属、建材、工业母机、汽车、医疗装备、电力装备、船舶、航空航天、家居、医药、生物制造、历史经典、电子元器件、消费电子、新型显示、软件、信息通信、网络安全等20个行业，并依托重点城市和省份，推动产出一批推广价值高、技术可行性强的人工智能应用场景，攻关一批蕴含工业和信息化领域技术机理的行业模型、专用模型和特色智能体，构建一批行业通识和行业专识高质量数据集，培育一批攻关联合体，优化人才、标准等产业配套生态。到2026年底，基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环，推动人工智能高水平赋能新型工业化。通知部署了七项重点任务，各项任务路径明确、相互协同，既能推动产出场景、模型、智能体、数据集、案例等直接可用的技术产品，又能打造生态服务能力、夯实长期工作基础。 一是“构建行业通识数据集，打造行业模型”。摸清行业数据家底，加工成通识高质量数据集，训练共性行业模型，为行业智能化提供可复用的底座，避免重复造轮子。 二是“梳理高价值场景，构建行业专识数据集，打造特色智能体”。深挖高价值细分场景，用行业特色知识打造专用模型或自主智能体，把通用能力转化为解决实际问题的落地应用。 三是“建立健全评测数据集，完善模型评测机制”。建立贴近业务实际的评测数据集和机制，以评促改，评测结果直接指导数据和模型定向优化，形成能力提升闭环。 四是“创建‘模数共振’空间，探索协同机制”。建设“模数共振”空间，搭建安全可信的协同基础设施，实现多主体数据不出域联合训练，破解不敢共享的难题，逐步形成智能体工厂。 五是“打造‘模数共振’创新联合体，构建全栈方案”。组建算力、数据、模型、应用企业联合体，打通技术到方案全链条，研制全栈式行业解决方案，建样板间。 六是“完善生态配套，加强关键要素保障”。聚焦生态配套弱、人才工具标准缺失痛点，以深度行促合作、实训基地育骨干、揭榜挂帅攻技术、标准行推贯标，系统性厚植要素土壤，让应用走得通、推得开。 七是“确定‘重点城市’打造标杆”。充分发挥产业基础好、数据资源丰富的重点城市优势，形成示范引领。 来源：中化新网 编辑：张砥石 李静静 赵鹏
🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据集 #行业模型 #联合体
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📰 【视频】当AI给制造业装上数智“大脑”！佛山企业效率提升有何奥秘？
腾一科技以数字化为基础、以AI为引擎，为佛山中小企业提供全链条、全场景的数智化转型服务，成为推动本地制造业高质量发展的重要样本。通过“数字化底座+AI赋能+全链条服务”模式，公司实现生产环节的智能化改进：海量数据实时处理、快速生成窑炉设计方案与核心参数，原本需数人天的工作在半小时内完成，人力成本下降显著。该公司已打造行业首个AI工业化应用矩阵，覆盖智能排产、数据洞察、质量追溯等八大融合应用，落地30余个制造业场景，帮助企业提升效率、缩短生产周期、提升响应速度。腾一科技在佛山已服务100多家企业，构建30多家标杆数字化工厂，并推动13家企业通过智能数字化车间认定，示范作用突出。通过先免费探索需求和可行性、再进入合作的模式，有效降低企业转型顾虑，提升信心。佛山制造业在数智转型中已显现成效，数字化转型覆盖率显著提升，涌现出灯塔工厂和多领域标杆，数智大脑正为制造业注入新的生产力。
🏷️ #数字化 #AI赋能 #制造业 #工业互联网 #创新应用
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📰 【视频】当AI给制造业装上数智“大脑”！佛山企业效率提升有何奥秘？
腾一科技以数字化为基础、以AI为引擎，为佛山中小企业提供全链条、全场景的数智化转型服务，成为推动本地制造业高质量发展的重要样本。通过“数字化底座+AI赋能+全链条服务”模式，公司实现生产环节的智能化改进：海量数据实时处理、快速生成窑炉设计方案与核心参数，原本需数人天的工作在半小时内完成，人力成本下降显著。该公司已打造行业首个AI工业化应用矩阵，覆盖智能排产、数据洞察、质量追溯等八大融合应用，落地30余个制造业场景，帮助企业提升效率、缩短生产周期、提升响应速度。腾一科技在佛山已服务100多家企业，构建30多家标杆数字化工厂，并推动13家企业通过智能数字化车间认定，示范作用突出。通过先免费探索需求和可行性、再进入合作的模式，有效降低企业转型顾虑，提升信心。佛山制造业在数智转型中已显现成效，数字化转型覆盖率显著提升，涌现出灯塔工厂和多领域标杆，数智大脑正为制造业注入新的生产力。
🏷️ #数字化 #AI赋能 #制造业 #工业互联网 #创新应用
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📰 培育超1200家智能工厂 湖北“人工智能+制造”锚定六大硬指标 - 湖北日报新闻客户端
4月16日，湖北省《人工智能+制造》专项行动解读在武汉发布，成为大会核心环节。刘良博副厅长对方案进行系统解读，强调国家战略、湖北目标与产业基础三位一体，为推动AI与制造深度融合指明方向，依托1600亿元级产业规模、18000个算力单位和全国前列的5G工厂提供支撑。
到2027年的六大硬指标包括：100个行业大模型、100个以上工业智能体、50个数据集、200个应用场景、培育1200家智能工厂，力争进入全国第一梯队。并提出六大行动：底座筑基、产品焕新、场景渗透、行业赋能、协同共建、生态优化，推动数据、算力、软件等要素全链路升级，同时通过产业走廊促进区域协作。会上还听取清华王建民主旨报告，强调以工业数据为基础的全链路升级；省经信厅将推动跨部门协同与资金支持，降低中小企业转型成本。
🏷️ #人工智能制造 #数据底座 #算力协同 #产业升级
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📰 培育超1200家智能工厂 湖北“人工智能+制造”锚定六大硬指标 - 湖北日报新闻客户端
4月16日，湖北省《人工智能+制造》专项行动解读在武汉发布，成为大会核心环节。刘良博副厅长对方案进行系统解读，强调国家战略、湖北目标与产业基础三位一体，为推动AI与制造深度融合指明方向，依托1600亿元级产业规模、18000个算力单位和全国前列的5G工厂提供支撑。
到2027年的六大硬指标包括：100个行业大模型、100个以上工业智能体、50个数据集、200个应用场景、培育1200家智能工厂，力争进入全国第一梯队。并提出六大行动：底座筑基、产品焕新、场景渗透、行业赋能、协同共建、生态优化，推动数据、算力、软件等要素全链路升级，同时通过产业走廊促进区域协作。会上还听取清华王建民主旨报告，强调以工业数据为基础的全链路升级；省经信厅将推动跨部门协同与资金支持，降低中小企业转型成本。
🏷️ #人工智能制造 #数据底座 #算力协同 #产业升级
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📰 《湖北省「人工智能+制造」专项行动实施方案》
本次行动方案以六大行动为主线，聚焦基座筑基、产品焕新、场景渗透、行业赋能、协同共建与生态优化，推动工业模型创新与数据治理并举，形成全省智能制造的协同发展框架。到2027年，力争建成100个行业垂直大模型、100个以上高水平工业智能体、50个以上高质量数据集、200个以上典型应用场景，培育1200家智能工厂，提升制造业数字化水平。
为支撑落地，将推进跨区域协同、多领域融合与安全可控机制建设，建立模型池、数据治理和端云协同等体系，完善产业链协同、场景标准及供需对接。重点覆盖电子信息、汽车、原材料、消费品、医药等行业，推动智能终端、智能装备、AI设计与中试验证等环节深度融合，促使企业云上用数、场景落地和产业共同进步。
🏷️ #人工智能 #制造 #工业智能体 #数据治理
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📰 《湖北省「人工智能+制造」专项行动实施方案》
本次行动方案以六大行动为主线，聚焦基座筑基、产品焕新、场景渗透、行业赋能、协同共建与生态优化，推动工业模型创新与数据治理并举，形成全省智能制造的协同发展框架。到2027年，力争建成100个行业垂直大模型、100个以上高水平工业智能体、50个以上高质量数据集、200个以上典型应用场景，培育1200家智能工厂，提升制造业数字化水平。
为支撑落地，将推进跨区域协同、多领域融合与安全可控机制建设，建立模型池、数据治理和端云协同等体系，完善产业链协同、场景标准及供需对接。重点覆盖电子信息、汽车、原材料、消费品、医药等行业，推动智能终端、智能装备、AI设计与中试验证等环节深度融合，促使企业云上用数、场景落地和产业共同进步。
🏷️ #人工智能 #制造 #工业智能体 #数据治理
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📰 浙江省经济信息中心
宁波以制造业为根基，正通过“智能制造”实现从传统产业向高端制造的转型升级。文章显示，宁波制造业结构多元、民营占比高，且覆盖大类、中类、小类齐全，形成完善的产业生态。近年来，宁波在“机器换人”“5G+工业互联网”“产业大脑+未来工厂”等方面持续推进，规模以上工业增值和重点行业多项指标均呈现亮眼增长，展现出向“中国智造”升级的强劲势头。以均胜、富邦、永新光学、雅戈尔等为代表的龙头和隐形冠军企业，围绕智能座舱、光学元件、机器人、纺织服装等领域深耕场景应用，推动产线自动化、数据中台建设、AI质检等新技术落地，形成以场景驱动的产业变革。宁波通过“行业-场景-主体-要素”的四维布局，推动重点行业落地、典型场景落地、企业协同创新与要素激活，构建持续增效的智造生态。未来，宁波将以耐心与实干为基调，促进中小企业数字化转型、数据管理标准化、人才与开放协同的持续发展，力争在制造强国战略中扮演更关键的创新引擎角色。
🏷️ #智能制造 #宁波智造 #数字化转型 #场景应用 #产业升级
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📰 浙江省经济信息中心
宁波以制造业为根基，正通过“智能制造”实现从传统产业向高端制造的转型升级。文章显示，宁波制造业结构多元、民营占比高，且覆盖大类、中类、小类齐全，形成完善的产业生态。近年来，宁波在“机器换人”“5G+工业互联网”“产业大脑+未来工厂”等方面持续推进，规模以上工业增值和重点行业多项指标均呈现亮眼增长，展现出向“中国智造”升级的强劲势头。以均胜、富邦、永新光学、雅戈尔等为代表的龙头和隐形冠军企业，围绕智能座舱、光学元件、机器人、纺织服装等领域深耕场景应用，推动产线自动化、数据中台建设、AI质检等新技术落地，形成以场景驱动的产业变革。宁波通过“行业-场景-主体-要素”的四维布局，推动重点行业落地、典型场景落地、企业协同创新与要素激活，构建持续增效的智造生态。未来，宁波将以耐心与实干为基调，促进中小企业数字化转型、数据管理标准化、人才与开放协同的持续发展，力争在制造强国战略中扮演更关键的创新引擎角色。
🏷️ #智能制造 #宁波智造 #数字化转型 #场景应用 #产业升级
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📰 湖北省经济和信息化厅
本方案聚焦以人工智能驱动制造业数字化、智能化转型，提出到2027年形成100个行业垂直大模型、100个以上高水平工业智能体、50个以上高质量数据集、200个以上典型应用场景、培育1200家以上智能工厂，确保全省进入全国前列。通过三大类行动推动落地：底座筑基、产品焕新、场景渗透及行业赋能，涵盖工业模型创新、数据开发与治理、算力供给、智能终端与装备、研发设计、生产制造、营销服务、运营管理等关键环节，形成“终端+平台+应用”的生态闭环。实施协同共建，推动跨区域、跨领域融合，构建核心城市带动、周边协同、县域支撑的发展格局，并在安全、标准、人才等方面建立健全的保障体系。省经信厅牵头，省数据局、省发改等多部门协作，打造公共服务平台、载体平台和供需对接机制，推动企业加速数字化转型，提升产业竞争力与绿色发展水平。
🏷️ #人工智能 #制造业 #数据治理 #算力 #产业协同
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📰 湖北省经济和信息化厅
本方案聚焦以人工智能驱动制造业数字化、智能化转型，提出到2027年形成100个行业垂直大模型、100个以上高水平工业智能体、50个以上高质量数据集、200个以上典型应用场景、培育1200家以上智能工厂，确保全省进入全国前列。通过三大类行动推动落地：底座筑基、产品焕新、场景渗透及行业赋能，涵盖工业模型创新、数据开发与治理、算力供给、智能终端与装备、研发设计、生产制造、营销服务、运营管理等关键环节，形成“终端+平台+应用”的生态闭环。实施协同共建，推动跨区域、跨领域融合，构建核心城市带动、周边协同、县域支撑的发展格局，并在安全、标准、人才等方面建立健全的保障体系。省经信厅牵头，省数据局、省发改等多部门协作，打造公共服务平台、载体平台和供需对接机制，推动企业加速数字化转型，提升产业竞争力与绿色发展水平。
🏷️ #人工智能 #制造业 #数据治理 #算力 #产业协同
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📰 智造“小精柔”定义“未来工厂”：中科天工的硬核突围与长期主义_中华网
中科天工自2014年起，凭借智能装备、智慧物流与天工AI云的组合拳，推动包装行业及制造领域的数字化转型，形成“隐形冠军”地位。其在茅台等头部酒企的智能包装车间中，通过数据流贯通从订单到交付的全价值链，实现产线高效、高精度生产；如30米产线上每分钟生成大量高质量酒盒，良品率超99%。公司坚持“小·精·柔·智·美”理念，强调模块化与灵活性，将换线时间从4小时压缩至8分钟，甚至实现8小时内换款出盒，团队研发投入持续高于营收。天工AI云则构建“1个底座+3大引擎+N个产品+1个中心”的工业大脑，覆盖APS、MES、WMS、EMS等系统，提升排产、全程追溯、设备预警等能力，并在园区治理与产业协同方面实现更高效运作。面向未来，天工以数据流打通全价值链为核心竞争力，计划在国内深化智造基地建设、在海外推广解决方案，力求成为世界级的智能工厂整体解决方案提供者。强调在“小单快反”场景下的快速、柔性、智能化升级，以推动制造业高质量发展。
🏷️ #智能制造 #天工AI云 #小·精·柔·智·美 #数据流 #可持续创新
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📰 智造“小精柔”定义“未来工厂”：中科天工的硬核突围与长期主义_中华网
中科天工自2014年起，凭借智能装备、智慧物流与天工AI云的组合拳，推动包装行业及制造领域的数字化转型，形成“隐形冠军”地位。其在茅台等头部酒企的智能包装车间中，通过数据流贯通从订单到交付的全价值链，实现产线高效、高精度生产；如30米产线上每分钟生成大量高质量酒盒，良品率超99%。公司坚持“小·精·柔·智·美”理念，强调模块化与灵活性，将换线时间从4小时压缩至8分钟，甚至实现8小时内换款出盒，团队研发投入持续高于营收。天工AI云则构建“1个底座+3大引擎+N个产品+1个中心”的工业大脑，覆盖APS、MES、WMS、EMS等系统，提升排产、全程追溯、设备预警等能力，并在园区治理与产业协同方面实现更高效运作。面向未来，天工以数据流打通全价值链为核心竞争力，计划在国内深化智造基地建设、在海外推广解决方案，力求成为世界级的智能工厂整体解决方案提供者。强调在“小单快反”场景下的快速、柔性、智能化升级，以推动制造业高质量发展。
🏷️ #智能制造 #天工AI云 #小·精·柔·智·美 #数据流 #可持续创新
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📰 东明石化：以AI重构产业底座，树数智转型新标杆_山东新闻_大众网
本次主题大会在山东东明石化集团举行，聚焦数智化落地与AI赋能实战。参观与会代表直观感受了东明石化从传统炼化向智能工厂的转型，展示了以AI重构数字化底座、构建全链路智能管理的实践成效，并以此树立行业示范。大会开场与会多位专家指出，数字化与智能化是石化产业实现高质量发展的必由之路，东明石化的探索为行业提供宝贵经验。作为核心理念，AI被定位为集团组织基因与推动全面变革的引擎，强调人人使用 AI、AI 助人人。集团提出DMBS卓越运营体系，强调文化定向、提效依赖AI、精益为基、全覆盖落地，发布发展行动纲领，推动从经验驱动向数据与智能驱动转变。落地层面，两个实践项目分别实现生产现场的全面线上化与智能化监控，显著提升效率与节约工时，获得行业奖项与认可。未来，东明石化将深化AI战略，推进智能管控和数据驱动的全流程变革，力求形成具有自身特色的AI应用体系，朝着成为世界一流石油化工产业集团的目标迈进。
🏷️ #数智化 #AI #石化 #东明石化 #生产力
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📰 东明石化：以AI重构产业底座，树数智转型新标杆_山东新闻_大众网
本次主题大会在山东东明石化集团举行，聚焦数智化落地与AI赋能实战。参观与会代表直观感受了东明石化从传统炼化向智能工厂的转型，展示了以AI重构数字化底座、构建全链路智能管理的实践成效，并以此树立行业示范。大会开场与会多位专家指出，数字化与智能化是石化产业实现高质量发展的必由之路，东明石化的探索为行业提供宝贵经验。作为核心理念，AI被定位为集团组织基因与推动全面变革的引擎，强调人人使用 AI、AI 助人人。集团提出DMBS卓越运营体系，强调文化定向、提效依赖AI、精益为基、全覆盖落地，发布发展行动纲领，推动从经验驱动向数据与智能驱动转变。落地层面，两个实践项目分别实现生产现场的全面线上化与智能化监控，显著提升效率与节约工时，获得行业奖项与认可。未来，东明石化将深化AI战略，推进智能管控和数据驱动的全流程变革，力求形成具有自身特色的AI应用体系，朝着成为世界一流石油化工产业集团的目标迈进。
🏷️ #数智化 #AI #石化 #东明石化 #生产力
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📰 锚定“十五五”：宗申产业互联网以“AI+制造”激活工业新动能
本篇报道聚焦宗申集团通过宗申产业互联网平台推动工业互联网与AI深度融合的实践路径。文章指出，“十五五”规划及多项政策为行业发展提供方向，宗申以数智化、场景化、生态化三大抓手，推动数据要素、AI智能体和产业生态的全链条协同落地。平台通过整合忽米科技、数引网、摩托云等板块，建设高质量数据集与全场景AI智能体，解决数据异构、隐私与合规等核心痛点，强调“落地优先”的原则，将AI从工具提升为全流程智能体。发展路径包括在政府、制造、流通、教育、金融等端部署智能体矩阵，服务制造业全链条的协同与数字孪生应用，从而提升生产效率与供应链协同，同时通过产教融合和可信数据空间建设，缓解复合型人才短缺与数据安全挑战。未来预期行业竞争将由单点竞争转向生态协同，宗申将以产业数智底座为核心，推动AI+制造的全场景落地，形成政府、企业、高校、金融等多方协同的开放生态，进一步提升国内制造业的智能化水平与全球竞争力。
🏷️ #工业互联网 #AI制造 #数据安全 #产业生态 #教育协同
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📰 锚定“十五五”：宗申产业互联网以“AI+制造”激活工业新动能
本篇报道聚焦宗申集团通过宗申产业互联网平台推动工业互联网与AI深度融合的实践路径。文章指出，“十五五”规划及多项政策为行业发展提供方向，宗申以数智化、场景化、生态化三大抓手，推动数据要素、AI智能体和产业生态的全链条协同落地。平台通过整合忽米科技、数引网、摩托云等板块，建设高质量数据集与全场景AI智能体，解决数据异构、隐私与合规等核心痛点，强调“落地优先”的原则，将AI从工具提升为全流程智能体。发展路径包括在政府、制造、流通、教育、金融等端部署智能体矩阵，服务制造业全链条的协同与数字孪生应用，从而提升生产效率与供应链协同，同时通过产教融合和可信数据空间建设，缓解复合型人才短缺与数据安全挑战。未来预期行业竞争将由单点竞争转向生态协同，宗申将以产业数智底座为核心，推动AI+制造的全场景落地，形成政府、企业、高校、金融等多方协同的开放生态，进一步提升国内制造业的智能化水平与全球竞争力。
🏷️ #工业互联网 #AI制造 #数据安全 #产业生态 #教育协同
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📰 数智引领·产业焕新|CIAS 2026第八届中国汽车产业数智峰会圆满收官，一文速览全场高光！
CIAS 2026 第八届中国汽车产业数智峰会在上海圆满落幕，聚焦汽车产业从制造向智造的转型，围绕研发、生产、供应链、营销等全产业链的数智化升级痛点，设置两大主题论坛、专业展区及多元环节，汇集21位行业大咖与24家数智服务商，推动产业协同与创新应用。开幕式论坛聚焦AI在汽车生态中的落地应用与安全治理，涵盖AI智能体、数据底座、安全闭环等关键议题，助力智能座舱、智驾、营销等场景的落地。主题论坛着眼于链变与数字化治理，展示归元平台、AI+BI、智慧供应链等解决方案在智能出行、备件全球库存与生产销售精细化管理中的应用，强调 IT 与业务的深度融合以及数据驱动的决策能力。闭门圆桌与展区活动增强了高效对接与合作共识，答谢晚宴与抽奖则增添互动与温度。本次峰会进一步明确了以数智为翼、协同为桥的产业发展路径，释放出推动汽车产业高质量发展的新动能，并为后续产业协同与全球竞争力提升奠定基础。
🏷️ #数智峰会 #汽车智造 #AI安全 #数据底座 #产业协同
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📰 数智引领·产业焕新|CIAS 2026第八届中国汽车产业数智峰会圆满收官，一文速览全场高光！
CIAS 2026 第八届中国汽车产业数智峰会在上海圆满落幕，聚焦汽车产业从制造向智造的转型，围绕研发、生产、供应链、营销等全产业链的数智化升级痛点，设置两大主题论坛、专业展区及多元环节，汇集21位行业大咖与24家数智服务商，推动产业协同与创新应用。开幕式论坛聚焦AI在汽车生态中的落地应用与安全治理，涵盖AI智能体、数据底座、安全闭环等关键议题，助力智能座舱、智驾、营销等场景的落地。主题论坛着眼于链变与数字化治理，展示归元平台、AI+BI、智慧供应链等解决方案在智能出行、备件全球库存与生产销售精细化管理中的应用，强调 IT 与业务的深度融合以及数据驱动的决策能力。闭门圆桌与展区活动增强了高效对接与合作共识，答谢晚宴与抽奖则增添互动与温度。本次峰会进一步明确了以数智为翼、协同为桥的产业发展路径，释放出推动汽车产业高质量发展的新动能，并为后续产业协同与全球竞争力提升奠定基础。
🏷️ #数智峰会 #汽车智造 #AI安全 #数据底座 #产业协同
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📰 广东：“制造+服务”擦出创新火花_央广网
广东以制造业和服务业“双轮驱动”为基础，致力于在更高水平推进高质量发展。文章回顾广东作为制造大省、服务大省的产业底座，以及省委政府在高质量发展大会上提出的协同发展路径。通过“制造业+服务业”融合，广东力求提升产业链水平，破解“规模扩张”瓶颈，强化服务对制造的赋能和制造对服务的支撑，形成互促共进的现代化产业体系。典型案例显示，广州希音等企业通过数据驱动生产、AI分析市场、跨境电商与本地化服务深度绑定，实现“速度+精准”的竞争优势。展望未来，广东将围绕科技、信息、供应链、节能、金融等领域提升服务水平，推动制造业服务化与服务业制造化协同落地，建设场景化标杆，如人工智能+制造、工业互联网平台、数字化转型等，同时强化科技成果转化和金融支撑，形成政府、企业、金融共同作用的协同生态。希音等企业与西门子等伙伴正积极参与，推动粤港澳大湾区的产业数字化和全球化协同发展。
🏷️ #协同发展 #制造业 #服务业 #粤港澳大湾区 #数字化
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📰 广东：“制造+服务”擦出创新火花_央广网
广东以制造业和服务业“双轮驱动”为基础，致力于在更高水平推进高质量发展。文章回顾广东作为制造大省、服务大省的产业底座，以及省委政府在高质量发展大会上提出的协同发展路径。通过“制造业+服务业”融合，广东力求提升产业链水平，破解“规模扩张”瓶颈，强化服务对制造的赋能和制造对服务的支撑，形成互促共进的现代化产业体系。典型案例显示，广州希音等企业通过数据驱动生产、AI分析市场、跨境电商与本地化服务深度绑定，实现“速度+精准”的竞争优势。展望未来，广东将围绕科技、信息、供应链、节能、金融等领域提升服务水平，推动制造业服务化与服务业制造化协同落地，建设场景化标杆，如人工智能+制造、工业互联网平台、数字化转型等，同时强化科技成果转化和金融支撑，形成政府、企业、金融共同作用的协同生态。希音等企业与西门子等伙伴正积极参与，推动粤港澳大湾区的产业数字化和全球化协同发展。
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📰 制造业加快智能转型
本届天津工博会以“工业数智转型 赋能绿色发展”为主题，展览面积8万平方米，汇聚近800家海内外企业，聚焦制造业的智能转型、算力与大模型在工业中的应用。现场从具身智能机器人、高端五轴数控机床到数字底座、精密元器件，全面展示了数字化浪潮对传统制造业的驱动作用。江恒华创精密等展商展示了以三坐标测量机为代表的关键部件，强调在人工智能赋能下提升测量精度与温控稳定性，成为制造业升级的重要支撑。智能装备也在建筑领域等行业落地应用，如中铁十八局的超声波摊铺机通过智能传感与自动控制提升施工精度与效率。展会首次设立算力展区，回应企业对算力的迫切需求，九章云极等企业借助算力开展海量数据建模与大规模仿真，推动高精度智能分析与生产优化，算力正日益成为制造业的基础设施。紫光云等参与者推出的图纸识别大模型、AI辅助智能体及芯片设计大模型，进一步降低设计成本、提升设计效率，展现出图纸处理和高端芯片领域的人工智能应用前景。总体而言，展会呈现出传统制造向智能化、数字化、算力驱动的转型趋势，行业对算力、AI赋能的需求日益增多，智能制造正推动产业升级与绿色发展的协同推进。
🏷️ #智能制造 #算力 #大模型 #AI赋能 #数字化
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📰 制造业加快智能转型
本届天津工博会以“工业数智转型 赋能绿色发展”为主题，展览面积8万平方米，汇聚近800家海内外企业，聚焦制造业的智能转型、算力与大模型在工业中的应用。现场从具身智能机器人、高端五轴数控机床到数字底座、精密元器件，全面展示了数字化浪潮对传统制造业的驱动作用。江恒华创精密等展商展示了以三坐标测量机为代表的关键部件，强调在人工智能赋能下提升测量精度与温控稳定性，成为制造业升级的重要支撑。智能装备也在建筑领域等行业落地应用，如中铁十八局的超声波摊铺机通过智能传感与自动控制提升施工精度与效率。展会首次设立算力展区，回应企业对算力的迫切需求，九章云极等企业借助算力开展海量数据建模与大规模仿真，推动高精度智能分析与生产优化，算力正日益成为制造业的基础设施。紫光云等参与者推出的图纸识别大模型、AI辅助智能体及芯片设计大模型，进一步降低设计成本、提升设计效率，展现出图纸处理和高端芯片领域的人工智能应用前景。总体而言，展会呈现出传统制造向智能化、数字化、算力驱动的转型趋势，行业对算力、AI赋能的需求日益增多，智能制造正推动产业升级与绿色发展的协同推进。
🏷️ #智能制造 #算力 #大模型 #AI赋能 #数字化
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📰 佛山将深入实施人工智能赋能工程，推动AI深度赋能传统产业迭代升级
佛山正以制造业为根基，推动人工智能与制造业的深度融合，力求在“AI+制造”中形成全域赋能的新格局。今年政府工作报告强调打造智能经济新形态，佛山则通过成立专项领导小组、出台扶持政策、建设AI研究院等举措，加快资源向AI+领域聚集，推动产品创新、关键零部件攻坚与产业规模跃升。三大运营商与本地企业共同探索算力落地、云改数转智、数据流通标准等关键环节，打造“算力到产业、平台协同、数据安全”的完整生态。大会聚焦产业场景落地，提出以统一平台和产业示范带动产业链协同升级，并强调“制造一种服务”的新理念，将虚拟电厂等新业态纳入实践，推动从单点突破走向全域升级。未来，佛山将以场景化应用、产学研用协同和人才培养为抓手，推动AI在家电、陶瓷等传统产业的迭代，以及机器人、半导体等新兴产业的聚势崛起，形成“单点突破、链式协同、全域赋能”的发展新格局。
🏷️ #AI+ #佛山 #制造业 #数字底座 #产业融合
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📰 佛山将深入实施人工智能赋能工程，推动AI深度赋能传统产业迭代升级
佛山正以制造业为根基，推动人工智能与制造业的深度融合，力求在“AI+制造”中形成全域赋能的新格局。今年政府工作报告强调打造智能经济新形态，佛山则通过成立专项领导小组、出台扶持政策、建设AI研究院等举措，加快资源向AI+领域聚集，推动产品创新、关键零部件攻坚与产业规模跃升。三大运营商与本地企业共同探索算力落地、云改数转智、数据流通标准等关键环节，打造“算力到产业、平台协同、数据安全”的完整生态。大会聚焦产业场景落地，提出以统一平台和产业示范带动产业链协同升级，并强调“制造一种服务”的新理念，将虚拟电厂等新业态纳入实践，推动从单点突破走向全域升级。未来，佛山将以场景化应用、产学研用协同和人才培养为抓手，推动AI在家电、陶瓷等传统产业的迭代，以及机器人、半导体等新兴产业的聚势崛起，形成“单点突破、链式协同、全域赋能”的发展新格局。
🏷️ #AI+ #佛山 #制造业 #数字底座 #产业融合
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📰 创新实干 钢铁新质生产力硬核进阶—中国钢铁新闻网
本期两会聚焦钢铁行业在“十五五”时期的科产融合与数智转型，强调以高水平科技自立自强为目标，通过场景驱动的创新机制，将科技潜力转化为新质生产力。讨论指出当前科技创新与产业创新存在的断点在于成果转化不足、全链路协同欠缺以及场景应用不足，需建立国家级中试平台、完善“三维评价”体系、构建产学研用金协同等平台，推动科研—中试—产业—市场的闭环。未来重点聚焦高端材料、智能制造、低碳冶金三大方向，攻克高端板材、低碳冶金、智能制造全流程管控等核心技术，形成可规模化的新质生产力供给能力；并通过差异化发展路径，结合区域禀赋与产业基础，推动企业在绿色低碳、数智化及深度协同方面形成各具特色的发展格局。数字化基础将成为核心底座，AI与数据在生产全过程中的深度融合将重塑钢铁工人的角色，向技能型、管理型、创新型转变，企业需通过培训与激励实现人机协同与共同进智。
🏷️ #科技自立 #场景驱动 #数智转型 #新质生产力 #绿色低碳
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📰 创新实干 钢铁新质生产力硬核进阶—中国钢铁新闻网
本期两会聚焦钢铁行业在“十五五”时期的科产融合与数智转型，强调以高水平科技自立自强为目标，通过场景驱动的创新机制，将科技潜力转化为新质生产力。讨论指出当前科技创新与产业创新存在的断点在于成果转化不足、全链路协同欠缺以及场景应用不足，需建立国家级中试平台、完善“三维评价”体系、构建产学研用金协同等平台，推动科研—中试—产业—市场的闭环。未来重点聚焦高端材料、智能制造、低碳冶金三大方向，攻克高端板材、低碳冶金、智能制造全流程管控等核心技术，形成可规模化的新质生产力供给能力；并通过差异化发展路径，结合区域禀赋与产业基础，推动企业在绿色低碳、数智化及深度协同方面形成各具特色的发展格局。数字化基础将成为核心底座，AI与数据在生产全过程中的深度融合将重塑钢铁工人的角色，向技能型、管理型、创新型转变，企业需通过培训与激励实现人机协同与共同进智。
🏷️ #科技自立 #场景驱动 #数智转型 #新质生产力 #绿色低碳
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📰 从Demo到现场，看研华iFactory.AI Agent如何让制造业数智升级
在智能制造加速推进的今天，越来越多制造企业开始尝试引入AI，但现实往往令人沮丧：大模型虽聪明，却看不懂产线数据；通用AI助手虽好用，却不能碰企业的核心文档和系统——安全隐患，落地困难，ROI不明确，成了横亘在企业面前的三座大山。研华推出的 iFactory.AI Agent 工业智能体平台，正是为解决这些问题而生。它不是炫技的概念产品，而是一套经过多个行业验证、开箱即用、可快速部署的工业AI解决方案。更重要的是，它把“AI能力”交到一线工程师和业务人员手中——无需算法背景和IT技能，也能构建专属智能体。
制造业老板们为何纷纷试水AI Agent？选择布局AI Agent不是为了炫技，而是为了解决问题。在工业现场，知识、数据与响应像三条被撕裂的传送带：操作手册、工艺卡片、异常处理经验散落于档案柜、硬盘和师傅的脑海，人员一流动，经验便随人归零；OT 的电流、温度、振动与 ERP、MES 的订单、物料、质检各说各话，TB 级数据堆成沉默的矿渣，让品质波动、设备停机、交付延期成为周期性“魔咒”；异常灯亮起，仍靠两条腿巡检、一张表复盘，从报警到根因动辄数小时，报废与客户投诉已排好队。这些问题不是单点麻烦，而是缠成了“死结”：数据不通导致生产排期慢半拍，订单波动又逼得工人频繁手动调流程；新人接不上老师傅的经验，最后要么产能卡壳，要么次品率往上飙。某热力公司老板赵总早在去年就开始留意市面上的AI智能体。他坦言，制造业的行业痛点用老方法很难解决。工业智能体的出现，为这些问题的解决提供了新思路、新方法。自从导入了工业智能体，企业仿佛被打通了任督二脉，行业难题迎刃而解，新的红利开始显现。制造业老板们陆续布局企业级 AI Agent，这不是 “赶时髦”—— 而是因为AI Agent可以打破这一恶性循环。通过"感知-决策-执行-学习"的闭环能力， AI Agent将离散的数据、僵化的流程、被动的响应、隐性的知识转化为实时、智能、主动、可传承的数字生产力。
二、制造企业为什么选择了研华iFactory.AI Agent ？“我们试过公有云AI助手，但不敢把设备参数和客户物料信息传出去；也评估过自建大模型，可团队配置根本支撑不了。研华iFactory.AI Agent平台打动我们的，不是技术多炫，而是以下三点：第一，本地部署，数据不出厂，安全合规有保障；第二，预构建智能体+场景模板，开箱就能用，不用从零造轮子；第三，也是最关键的——研华提供丰富工具链，零代码拖拽配置，这让我们IT和产线工程师自己就能开发智能体，接数据、设动作，20分钟就能上线一个‘数字员工’。现在，它已经成了我们解决设备异常、品质分析、知识查询的日常工具。”某电子制造企业数字化部门负责人吴经理分享了他们选择研华iFactory.AI Agent工业智能体平台的真实原因。作为制造业经营者，衡量数字系统好不好的标准有两条：一，可以快速导入，用起来像吃饭一样简单，简洁清晰的UI功能，友好易用，功能逻辑符合厂内流程；第二，色香味俱全，能提供一站式闭环解决方案。对谈多家客户后得知，他们之所以选择研华iFactory.AI Agent工业智能体平台，正是因为它同时满足了这两条要求，而且既有自动化基础也无需“伤筋动骨”。研华行业售前经理黄家强谈到，客户最看重的是系统能够精准满足企业需求，而不是一堆新概念和花架子。制造业需要的是“懂工艺、能学习”的工具——研华iFactory.AI Agent工业智能体平台不单能吃透MES/SCADA等系统里的设备数据与生产数据，还能从每次操作里“攒经验”，新故障来了自动修正知识；更不用愁数据不通，它能把非结构化的文档数据跟生产数据与业务系统数据全连起来，连复杂任务（比如设备异常→查记录→推方案→生成报告）都能跨系统自动跑完，关键是数据全在厂里处理，合规又可控。市面上AI工具不少，但多数是“通用大脑”，缺乏“工业四肢”。研华iFactory.AI Agent平台的核心优势在于：专为工厂打造，工业级服务，安全可控。提供本地私有化部署，确保数据零外泄，AI推理、向量检索及知识存储均在内部GPU服务器完成。支持本地化大模型或公网模型按需选择。方案整合OT、IT及知识文档三大数据源：接入实时设备数据，高效对接业务系统，精准解析非结构化文档并构建向量库，形成统一知识底座。MCP工具赋予AI执行能力，可自动创建工单、推送告警、生成报告及调整工艺参数，实现“想”与“做”的闭环。兼顾安全性与灵活性，助力企业高效决策与智能化升级。
三、新药治旧痛：iFactory.AI Agent如何解决实际问题？AI的价值不在于技术多先进，而在于能否真正解决工厂里的“老毛病”。研华iFactory.AI Agent平台不做概念演示，而是聚焦制造企业最头疼的典型场景，用可落地的智能体，把沉睡的数据和散落的知识变成生产力。某PCB企业IT部门主管李工分享了他们通过研华iFactory.AI Agent工业智能体平台开发“产线小智”的经历。过去半年，他们被两个问题反复“折磨”：一是产线频繁因设备异常停机，维修团队总说“等老师傅回来才能修”；二是品质部门每天手动整理AOI不良数据，写报告动辗两三个小时。他试过引入通用AI工具，但要么连不上内部MES，要么把客户物料编号发到公网上——根本不敢用。直到公司部署了研华iFactory.AI Agent平台，诸多难题迎刃而解。第一步：不写代码，也能搭智能体 平台部署后，李工登录管理后台，发现不需要写代码调模型、配GPU。他直接在“模型管理”菜单里把模型配置好，智能体创建页面点“添加”，起名叫“产线小智”。再写上描述：“用于设备异常诊断与品质问题快速响应”。接着，他从平台已集成的私有大模型列表中选了一个擅长工业推理的版本，并在提示词框里写下角色定义：“你是一名资深设备与制程工程师，请根据用户提供的设备编号或不良现象，结合实时数据和历史知识，给出可能原因与处理建议。”他还加了两个输入变量：{设备编号} 和 {异常现象}，方便后续动态调用。第二步：接数据、配工具，让AI能“看”会“做” 李工知道，光靠聊天没用，AI必须能访问真实数据并触发动作。他通过研华IoT Edge设备联网与边缘计算服务接入了车间200+台PLC的振动、电流、温度等数据；通过研华DataInsight数据集成与分析服务对接了MES中的工单状态、AOI检测结果、物料批次；用研华KBInsight智能知识管理服务扫描上传了500多份PDF版设备手册、维修记录和8D报告。然后，他在MCP服务器添加了三个工具：知识检索用来自动查找相关维修案例；工单创建方便调用内部EAM系统接口；企业微信通知可以把告警推送给责任人。所有配置都在图形界面完成，全程没写一行代码。第三步：调试、发布 李工在调试窗口模拟提问：“设备CNC-07突然停机，报警代码E102”。AI立刻返回：“该代码通常为主轴过载，近3次类似故障均因冷却液泵堵塞。建议检查泵滤网，并查看当前主轴负载曲线。”同时，日志显示调用工具的情况。他很满意，点击“发布”，生成了一个Web链接。随后，他把这段代码嵌入到车间班组的钉钉群机器人里——现在，任何人@“产线小智”提问，都能获得专业级响应。第四步：越用越聪明 上线两周后，李工发现有些重复问题（如“如何复位贴片机”）AI回答不够标准。他打开“标注回复”功能，直接编辑理想答案，并设置匹配阈值。下次再有人问类似问题，系统跳过模型生成，直接返回标准操作步骤——既快又准。如今，“产线小智”每天可以处理60+次咨询，设备平均修复时间缩短40%，品质日报自动生成，李工终于不用半夜被电话叫醒。这个案例没有夸张的“颠覆式创新”，只有一个普通IT工程师，用一套安全、易用、可扩展的平台，把AI真正变成了产线上的生产力工具。而这，正是研华iFactory.AI Agent平台设计的初心：让AI落地工厂，不是靠奇迹，而是靠每一个可复制、可操作、可见效的“小智”。 AI的价值，不在于参数多大，而在于是否能真正解决问题。 研华iFactory.AI Agent工业智能体平台，不做虚的，只做工厂用得上、管得住、见效快的AI。它让知识不再沉睡，让数据开口说话，让一线员工拥有“超级助手”。无论是开箱即用的预构建智能体，还是灵活DIY的低代码开发，都指向同一个目标：让AI真正扎根工厂，创造可衡量的业务价值。 如果你也在寻找一个安全、易用、能落地的工业AI解决方案，不妨试试这个“本地版ChatGPT+数字员工”的组合——它可能正是你工厂智能化转型的关键一步。 扫码下载资料~
🏷️ #工业AI #本地部署 #低代码 #数据安全 #智能制造
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📰 从Demo到现场，看研华iFactory.AI Agent如何让制造业数智升级
在智能制造加速推进的今天，越来越多制造企业开始尝试引入AI，但现实往往令人沮丧：大模型虽聪明，却看不懂产线数据；通用AI助手虽好用，却不能碰企业的核心文档和系统——安全隐患，落地困难，ROI不明确，成了横亘在企业面前的三座大山。研华推出的 iFactory.AI Agent 工业智能体平台，正是为解决这些问题而生。它不是炫技的概念产品，而是一套经过多个行业验证、开箱即用、可快速部署的工业AI解决方案。更重要的是，它把“AI能力”交到一线工程师和业务人员手中——无需算法背景和IT技能，也能构建专属智能体。
制造业老板们为何纷纷试水AI Agent？选择布局AI Agent不是为了炫技，而是为了解决问题。在工业现场，知识、数据与响应像三条被撕裂的传送带：操作手册、工艺卡片、异常处理经验散落于档案柜、硬盘和师傅的脑海，人员一流动，经验便随人归零；OT 的电流、温度、振动与 ERP、MES 的订单、物料、质检各说各话，TB 级数据堆成沉默的矿渣，让品质波动、设备停机、交付延期成为周期性“魔咒”；异常灯亮起，仍靠两条腿巡检、一张表复盘，从报警到根因动辄数小时，报废与客户投诉已排好队。这些问题不是单点麻烦，而是缠成了“死结”：数据不通导致生产排期慢半拍，订单波动又逼得工人频繁手动调流程；新人接不上老师傅的经验，最后要么产能卡壳，要么次品率往上飙。某热力公司老板赵总早在去年就开始留意市面上的AI智能体。他坦言，制造业的行业痛点用老方法很难解决。工业智能体的出现，为这些问题的解决提供了新思路、新方法。自从导入了工业智能体，企业仿佛被打通了任督二脉，行业难题迎刃而解，新的红利开始显现。制造业老板们陆续布局企业级 AI Agent，这不是 “赶时髦”—— 而是因为AI Agent可以打破这一恶性循环。通过"感知-决策-执行-学习"的闭环能力， AI Agent将离散的数据、僵化的流程、被动的响应、隐性的知识转化为实时、智能、主动、可传承的数字生产力。
二、制造企业为什么选择了研华iFactory.AI Agent ？“我们试过公有云AI助手，但不敢把设备参数和客户物料信息传出去；也评估过自建大模型，可团队配置根本支撑不了。研华iFactory.AI Agent平台打动我们的，不是技术多炫，而是以下三点：第一，本地部署，数据不出厂，安全合规有保障；第二，预构建智能体+场景模板，开箱就能用，不用从零造轮子；第三，也是最关键的——研华提供丰富工具链，零代码拖拽配置，这让我们IT和产线工程师自己就能开发智能体，接数据、设动作，20分钟就能上线一个‘数字员工’。现在，它已经成了我们解决设备异常、品质分析、知识查询的日常工具。”某电子制造企业数字化部门负责人吴经理分享了他们选择研华iFactory.AI Agent工业智能体平台的真实原因。作为制造业经营者，衡量数字系统好不好的标准有两条：一，可以快速导入，用起来像吃饭一样简单，简洁清晰的UI功能，友好易用，功能逻辑符合厂内流程；第二，色香味俱全，能提供一站式闭环解决方案。对谈多家客户后得知，他们之所以选择研华iFactory.AI Agent工业智能体平台，正是因为它同时满足了这两条要求，而且既有自动化基础也无需“伤筋动骨”。研华行业售前经理黄家强谈到，客户最看重的是系统能够精准满足企业需求，而不是一堆新概念和花架子。制造业需要的是“懂工艺、能学习”的工具——研华iFactory.AI Agent工业智能体平台不单能吃透MES/SCADA等系统里的设备数据与生产数据，还能从每次操作里“攒经验”，新故障来了自动修正知识；更不用愁数据不通，它能把非结构化的文档数据跟生产数据与业务系统数据全连起来，连复杂任务（比如设备异常→查记录→推方案→生成报告）都能跨系统自动跑完，关键是数据全在厂里处理，合规又可控。市面上AI工具不少，但多数是“通用大脑”，缺乏“工业四肢”。研华iFactory.AI Agent平台的核心优势在于：专为工厂打造，工业级服务，安全可控。提供本地私有化部署，确保数据零外泄，AI推理、向量检索及知识存储均在内部GPU服务器完成。支持本地化大模型或公网模型按需选择。方案整合OT、IT及知识文档三大数据源：接入实时设备数据，高效对接业务系统，精准解析非结构化文档并构建向量库，形成统一知识底座。MCP工具赋予AI执行能力，可自动创建工单、推送告警、生成报告及调整工艺参数，实现“想”与“做”的闭环。兼顾安全性与灵活性，助力企业高效决策与智能化升级。
三、新药治旧痛：iFactory.AI Agent如何解决实际问题？AI的价值不在于技术多先进，而在于能否真正解决工厂里的“老毛病”。研华iFactory.AI Agent平台不做概念演示，而是聚焦制造企业最头疼的典型场景，用可落地的智能体，把沉睡的数据和散落的知识变成生产力。某PCB企业IT部门主管李工分享了他们通过研华iFactory.AI Agent工业智能体平台开发“产线小智”的经历。过去半年，他们被两个问题反复“折磨”：一是产线频繁因设备异常停机，维修团队总说“等老师傅回来才能修”；二是品质部门每天手动整理AOI不良数据，写报告动辗两三个小时。他试过引入通用AI工具，但要么连不上内部MES，要么把客户物料编号发到公网上——根本不敢用。直到公司部署了研华iFactory.AI Agent平台，诸多难题迎刃而解。第一步：不写代码，也能搭智能体 平台部署后，李工登录管理后台，发现不需要写代码调模型、配GPU。他直接在“模型管理”菜单里把模型配置好，智能体创建页面点“添加”，起名叫“产线小智”。再写上描述：“用于设备异常诊断与品质问题快速响应”。接着，他从平台已集成的私有大模型列表中选了一个擅长工业推理的版本，并在提示词框里写下角色定义：“你是一名资深设备与制程工程师，请根据用户提供的设备编号或不良现象，结合实时数据和历史知识，给出可能原因与处理建议。”他还加了两个输入变量：{设备编号} 和 {异常现象}，方便后续动态调用。第二步：接数据、配工具，让AI能“看”会“做” 李工知道，光靠聊天没用，AI必须能访问真实数据并触发动作。他通过研华IoT Edge设备联网与边缘计算服务接入了车间200+台PLC的振动、电流、温度等数据；通过研华DataInsight数据集成与分析服务对接了MES中的工单状态、AOI检测结果、物料批次；用研华KBInsight智能知识管理服务扫描上传了500多份PDF版设备手册、维修记录和8D报告。然后，他在MCP服务器添加了三个工具：知识检索用来自动查找相关维修案例；工单创建方便调用内部EAM系统接口；企业微信通知可以把告警推送给责任人。所有配置都在图形界面完成，全程没写一行代码。第三步：调试、发布 李工在调试窗口模拟提问：“设备CNC-07突然停机，报警代码E102”。AI立刻返回：“该代码通常为主轴过载，近3次类似故障均因冷却液泵堵塞。建议检查泵滤网，并查看当前主轴负载曲线。”同时，日志显示调用工具的情况。他很满意，点击“发布”，生成了一个Web链接。随后，他把这段代码嵌入到车间班组的钉钉群机器人里——现在，任何人@“产线小智”提问，都能获得专业级响应。第四步：越用越聪明 上线两周后，李工发现有些重复问题（如“如何复位贴片机”）AI回答不够标准。他打开“标注回复”功能，直接编辑理想答案，并设置匹配阈值。下次再有人问类似问题，系统跳过模型生成，直接返回标准操作步骤——既快又准。如今，“产线小智”每天可以处理60+次咨询，设备平均修复时间缩短40%，品质日报自动生成，李工终于不用半夜被电话叫醒。这个案例没有夸张的“颠覆式创新”，只有一个普通IT工程师，用一套安全、易用、可扩展的平台，把AI真正变成了产线上的生产力工具。而这，正是研华iFactory.AI Agent平台设计的初心：让AI落地工厂，不是靠奇迹，而是靠每一个可复制、可操作、可见效的“小智”。 AI的价值，不在于参数多大，而在于是否能真正解决问题。 研华iFactory.AI Agent工业智能体平台，不做虚的，只做工厂用得上、管得住、见效快的AI。它让知识不再沉睡，让数据开口说话，让一线员工拥有“超级助手”。无论是开箱即用的预构建智能体，还是灵活DIY的低代码开发，都指向同一个目标：让AI真正扎根工厂，创造可衡量的业务价值。 如果你也在寻找一个安全、易用、能落地的工业AI解决方案，不妨试试这个“本地版ChatGPT+数字员工”的组合——它可能正是你工厂智能化转型的关键一步。 扫码下载资料~
🏷️ #工业AI #本地部署 #低代码 #数据安全 #智能制造
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📰 3月6日，ENI对话知名企业管理人，畅谈智能升级、安全、出海等热点话题
本篇报道聚焦制造业在数字化、智能化浪潮中的升级与转型实践，阐述了以智能工厂和数智化为核心的产业重塑路径。文章通过对话形式，展示企业在基础架构、数据安全、智能检测、以及全球化出海等方面的探索与沉淀。戴尔科技在制造业中的应用被作为典型案例，强调以基础架构为底座，结合智能工具推动企业流程再造，并推动与上下游生态的协同落地。核心观点包括：一是构建高效的算力与存储体系，推动边缘设计、算力租赁、AI大模型训练等场景的弹性能力；二是以智能质检、数据集成与知识库智能体等实现全链条的数字化闭环，提升设计、生产、运营的协同效率；三是加强数据安全与合规，建立本地化与脱敏机制，推动出海过程中的合规与稳健运营；四是以“设计-默认-合规”思维嵌入系统，结合本地化与国际化工具实现跨区域落地。通过综述可见，企业以底层架构的弹性、数据治理的严格、以及生态共建的协同，正在推动制造业在全球范围内实现更高效的智能化转型。未来的发展方向在于技术与应用的双向赋能，以及在出海进程中对合规、人员培训与安全能力的持续强化。
🏷️ #智能制造 #数据安全 #智能架构 #出海合规 #生态共建
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📰 3月6日，ENI对话知名企业管理人，畅谈智能升级、安全、出海等热点话题
本篇报道聚焦制造业在数字化、智能化浪潮中的升级与转型实践，阐述了以智能工厂和数智化为核心的产业重塑路径。文章通过对话形式，展示企业在基础架构、数据安全、智能检测、以及全球化出海等方面的探索与沉淀。戴尔科技在制造业中的应用被作为典型案例，强调以基础架构为底座，结合智能工具推动企业流程再造，并推动与上下游生态的协同落地。核心观点包括：一是构建高效的算力与存储体系，推动边缘设计、算力租赁、AI大模型训练等场景的弹性能力；二是以智能质检、数据集成与知识库智能体等实现全链条的数字化闭环，提升设计、生产、运营的协同效率；三是加强数据安全与合规，建立本地化与脱敏机制，推动出海过程中的合规与稳健运营；四是以“设计-默认-合规”思维嵌入系统，结合本地化与国际化工具实现跨区域落地。通过综述可见，企业以底层架构的弹性、数据治理的严格、以及生态共建的协同，正在推动制造业在全球范围内实现更高效的智能化转型。未来的发展方向在于技术与应用的双向赋能，以及在出海进程中对合规、人员培训与安全能力的持续强化。
🏷️ #智能制造 #数据安全 #智能架构 #出海合规 #生态共建
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📰 产业深耕是AI下一波爆发的核心抓手_行业资讯_数字中国建设峰会
政府工作报告明确将人工智能从单纯技术攻坚转向场景落地和规模化应用，推动AI与实体经济深度融合，形成智能经济新形态。当前我国AI产业已进入以应用为导向的新阶段，核心在于产业深耕与场景落地：提升制造、智慧医疗、智能交通等重点领域的AI商业化应用，解决实际痛点，提升要素生产率与治理效率。但也存在“重技术、轻场景”的问题，需要扎根实体经济、完善治理、提升数据要素和算力基础，构建高质量的数据集、超大规模算力集群与开放协同的生态体系。为此，应坚持创新与规范并重，推动算力、数据、生态三位一体的底座建设，健全数据要素制度、促进开源协同，同时强化人工智能治理，确保安全与合规，从而实现技术、产业、应用协同发力，推动AI在全产业链中的高质量落地，提升中国式现代化水平。
🏷️ #智能经济 #场景落地 #算力生态 #数据要素 #治理规范
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📰 产业深耕是AI下一波爆发的核心抓手_行业资讯_数字中国建设峰会
政府工作报告明确将人工智能从单纯技术攻坚转向场景落地和规模化应用，推动AI与实体经济深度融合，形成智能经济新形态。当前我国AI产业已进入以应用为导向的新阶段，核心在于产业深耕与场景落地：提升制造、智慧医疗、智能交通等重点领域的AI商业化应用，解决实际痛点，提升要素生产率与治理效率。但也存在“重技术、轻场景”的问题，需要扎根实体经济、完善治理、提升数据要素和算力基础，构建高质量的数据集、超大规模算力集群与开放协同的生态体系。为此，应坚持创新与规范并重，推动算力、数据、生态三位一体的底座建设，健全数据要素制度、促进开源协同，同时强化人工智能治理，确保安全与合规，从而实现技术、产业、应用协同发力，推动AI在全产业链中的高质量落地，提升中国式现代化水平。
🏷️ #智能经济 #场景落地 #算力生态 #数据要素 #治理规范
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📰 全国人大代表、湖南移动程伟展望“十五五”具身智能新图景
文章围绕“具身智能”在中国的发展前景与挑战展开，强调人工智能正在从感知与决策，向具身执行和行业智能转变，对提升生产力与经济高质量发展具有关键性作用。提出将具身智能纳入“人工智能+”重点方向，推动从辅助决策向智能执行的落地场景，如家庭服务与高端装备运维等，并强调需加强整机研发、系统集成与行业标准化，促进从样机验证走向规模化应用。以航空机务维修为突破口，推动与5G、算力网络深度融合，建立可复制的落地方案。进一步夯实算力与数据底座，推动高质量行业数据供给与隐私保护、可信数据空间的建设，支撑模型训练与迭代。同时完善标准与治理体系，明确安全、数据、责任边界，确保人身与生产安全。文章还回应公众对机器人失控等安全担忧，提出通过治理与隐私计算等措施构建双重保险，强调技术与制度同步发展的重要性。展望“十五五”，以新型信息基础设施为支撑，推动具身智能在关键领域突破，提升民生服务与行业安全，形成新的增长点与国际竞争力。
🏷️ #具身智能 #人工智能+ #算力网络 #数据安全 #标准治理
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📰 全国人大代表、湖南移动程伟展望“十五五”具身智能新图景
文章围绕“具身智能”在中国的发展前景与挑战展开，强调人工智能正在从感知与决策，向具身执行和行业智能转变，对提升生产力与经济高质量发展具有关键性作用。提出将具身智能纳入“人工智能+”重点方向，推动从辅助决策向智能执行的落地场景，如家庭服务与高端装备运维等，并强调需加强整机研发、系统集成与行业标准化，促进从样机验证走向规模化应用。以航空机务维修为突破口，推动与5G、算力网络深度融合，建立可复制的落地方案。进一步夯实算力与数据底座，推动高质量行业数据供给与隐私保护、可信数据空间的建设，支撑模型训练与迭代。同时完善标准与治理体系，明确安全、数据、责任边界，确保人身与生产安全。文章还回应公众对机器人失控等安全担忧，提出通过治理与隐私计算等措施构建双重保险，强调技术与制度同步发展的重要性。展望“十五五”，以新型信息基础设施为支撑，推动具身智能在关键领域突破，提升民生服务与行业安全，形成新的增长点与国际竞争力。
🏷️ #具身智能 #人工智能+ #算力网络 #数据安全 #标准治理
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📰 全国人大代表、华工科技董事长马新强：构建国家工业数据治理体系 打赢AI赋能制造业“前置战役”
全国人大代表、华工科技董事长马新强在两会上聚焦制造业智能化转型的堵点，强调数据治理滞后是核心瓶颈，需国家与行业层面进行顶层设计与生态赋能，构建国家级工业数据治理体系。他建议工信部牵头制定国家工业数据治理能力提升行动计划，完善法规与标准，推动数据接口与安全管理办法落地，打通数据孤岛。还要建设国家级和行业级数据基础设施，提供数据确权、登记、评估等服务，建立数据共享中心与产业集群的试点，形成可复制的标杆工厂。
在AI布局方面，华工科技以成为全球领先的AI全栈能力赋能者为愿景，分层推进算力、传感器、光互连等核心技术，打造AI中枢与行业垂域模型，推进AI+农业、AI+工业等落地场景，力求在三步走中实现全球技术首发与营收占比显著提升。公司强调以“感传知用”构建完整技术体系，强化人才底座，提出万人工业数据与AI复合型人才计划，并通过博士培养、中央研究院等机制推动创新，深化产学研协同，形成校企共建实验室和实训基地，让人才在真实场景中成长。
🏷️ #数据治理 #AI全栈 #产业互联网 #人才培养 #华工科技
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📰 全国人大代表、华工科技董事长马新强：构建国家工业数据治理体系 打赢AI赋能制造业“前置战役”
全国人大代表、华工科技董事长马新强在两会上聚焦制造业智能化转型的堵点，强调数据治理滞后是核心瓶颈，需国家与行业层面进行顶层设计与生态赋能，构建国家级工业数据治理体系。他建议工信部牵头制定国家工业数据治理能力提升行动计划，完善法规与标准，推动数据接口与安全管理办法落地，打通数据孤岛。还要建设国家级和行业级数据基础设施，提供数据确权、登记、评估等服务，建立数据共享中心与产业集群的试点，形成可复制的标杆工厂。
在AI布局方面，华工科技以成为全球领先的AI全栈能力赋能者为愿景，分层推进算力、传感器、光互连等核心技术，打造AI中枢与行业垂域模型，推进AI+农业、AI+工业等落地场景，力求在三步走中实现全球技术首发与营收占比显著提升。公司强调以“感传知用”构建完整技术体系，强化人才底座，提出万人工业数据与AI复合型人才计划，并通过博士培养、中央研究院等机制推动创新，深化产学研协同，形成校企共建实验室和实训基地，让人才在真实场景中成长。
🏷️ #数据治理 #AI全栈 #产业互联网 #人才培养 #华工科技
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