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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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📰 两部门启动2026年模数共振行动 推动AI赋能制造业 - 要闻 - 低碳网
本次通知由工业和信息化部与国家数据局联合印发，正式启动2026年“模数共振”行动，面向钢铁、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个制造业重点行业，推动模型与数据的深度融合，形成“数据—模型—场景应用”的良性循环。行动通过七项重点任务，涵盖构建行业通识数据集与行业模型、梳理高价值场景并形成专识数据集及特色智能体、建立评测数据集与评测机制、创建“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态与要素保障，以及确定重点城市作为标杆。通过统一标准和跨主体协同，推动数据高效可信流通、模型训练与智能体研发落地，力求在2026年底前形成可推广的应用场景与高质量数据集，促进AI在制造业的高水平赋能。地方各级政府、央企需制定实施方案，完成阶段性评估与成效总结，确保任务落地与示范效应。
🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据模型 #行业场景 #数据集
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📰 两部门启动2026年模数共振行动 推动AI赋能制造业 - 要闻 - 低碳网
本次通知由工业和信息化部与国家数据局联合印发，正式启动2026年“模数共振”行动，面向钢铁、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个制造业重点行业，推动模型与数据的深度融合，形成“数据—模型—场景应用”的良性循环。行动通过七项重点任务，涵盖构建行业通识数据集与行业模型、梳理高价值场景并形成专识数据集及特色智能体、建立评测数据集与评测机制、创建“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态与要素保障，以及确定重点城市作为标杆。通过统一标准和跨主体协同，推动数据高效可信流通、模型训练与智能体研发落地，力求在2026年底前形成可推广的应用场景与高质量数据集，促进AI在制造业的高水平赋能。地方各级政府、央企需制定实施方案，完成阶段性评估与成效总结，确保任务落地与示范效应。
🏷️ #模数共振 #AI制造 #数据模型 #行业场景 #数据集
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📰 打造智能体工厂，两部门启动“模数共振”行动 — 新京报
工业和信息化部与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20个重点行业，围绕场景、模型、智能体、数据集与案例等关键技术，推动AI高水平赋能新型工业化。当前数据与模型是核心驱动，但存在数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等挑战。本次行动在前期方案基础上，细化各地区和部门的推进路径，通过设定重点任务，推动模型与数据深度融合，形成行业模型—应用实践—场景数据—数据优化的良性循环。重点建设行业通识与专识数据集，完善模型评测，创建“模数共振”空间，打造创新联合体，确定重点城市与省份，力争在2026年底实现数据、模型与场景应用的闭环互促，推动AI为制造业高水平赋能。编辑 白爽
🏷️ #AI制造 #数据模型 #场景应用 #模数共振 #产业生态
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📰 打造智能体工厂，两部门启动“模数共振”行动 — 新京报
工业和信息化部与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20个重点行业，围绕场景、模型、智能体、数据集与案例等关键技术，推动AI高水平赋能新型工业化。当前数据与模型是核心驱动，但存在数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等挑战。本次行动在前期方案基础上，细化各地区和部门的推进路径，通过设定重点任务，推动模型与数据深度融合，形成行业模型—应用实践—场景数据—数据优化的良性循环。重点建设行业通识与专识数据集，完善模型评测，创建“模数共振”空间，打造创新联合体，确定重点城市与省份，力争在2026年底实现数据、模型与场景应用的闭环互促，推动AI为制造业高水平赋能。编辑 白爽
🏷️ #AI制造 #数据模型 #场景应用 #模数共振 #产业生态
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📰 2026年“模数共振”行动启动
工业和信息化部和国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业的20个重点行业，确定重点城市，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AI高水平赋能新型工业化。行动强调模型与数据是核心要素，围绕数据孤岛、模型泛化和场景适配等难题，细化地区和部门推进路径，通过设定重点任务，推动行业模型与数据的深度融合，形成“行业模型赋能应用实践—应用实践产生场景数据—场景数据优化行业模型”的良性循环。面向钢铁、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个行业，依托重点城市和省份，产出推广性强、可行性高的AI应用场景，攻关行业模型、专用模型和特色智能体，构建高质量数据集，培育联合体，完善人才和标准等产业生态。到2026年底，基本形成数据、模型、场景应用的互促循环，实现AI对新型工业化的高水平赋能。通知部署七项重点任务，包括建立行业通识与专识数据集、完善模型评测、建设“模数共振”空间、组建创新联合体、确定重点城市等。
🏷️ #AI#工业#数据#模型#场景
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📰 2026年“模数共振”行动启动
工业和信息化部和国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动，面向制造业的20个重点行业，确定重点城市，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AI高水平赋能新型工业化。行动强调模型与数据是核心要素，围绕数据孤岛、模型泛化和场景适配等难题，细化地区和部门推进路径，通过设定重点任务，推动行业模型与数据的深度融合，形成“行业模型赋能应用实践—应用实践产生场景数据—场景数据优化行业模型”的良性循环。面向钢铁、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个行业，依托重点城市和省份，产出推广性强、可行性高的AI应用场景，攻关行业模型、专用模型和特色智能体，构建高质量数据集，培育联合体，完善人才和标准等产业生态。到2026年底，基本形成数据、模型、场景应用的互促循环，实现AI对新型工业化的高水平赋能。通知部署七项重点任务，包括建立行业通识与专识数据集、完善模型评测、建设“模数共振”空间、组建创新联合体、确定重点城市等。
🏷️ #AI#工业#数据#模型#场景
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📰 两部门启动2026年“模数共振”行动 依托重点城市打造智能体工厂
为推动制造业高水平赋能新型工业化，工信部与国家数据局联合印发通知，正式开启2026年“模数共振”行动，面向钢铁、石化、有色金属、建材、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个行业，围绕数据、模型、场景三要素，探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键成果的产出路径。行动强调解决数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题，提出通过建立行业通识与专识数据集、评测机制、模数共振空间、创新联合体等措施，推动数据与模型深度融合，形成“数据-模型-场景应用”良性循环，直至实现“智能体工厂”的愿景。七大重点任务覆盖数据集建设、模型评测、场景培育、专用智能体、跨主体协同、全栈解决方案及生态保障，并明确在各省及重点城市开展实施、中期评估与成效总结，确保区域间协同推进与示范带动，提升产业数字化、智能化水平。届时将通过政策支持、标准推广、实训基地建设等方式，汇聚算力、数据、模型与应用各环节资源，促进行业应用落地与生态完善。
🏷️ #模数共振 #人工智能 #制造业 #数据集 #行业模型
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📰 两部门启动2026年“模数共振”行动 依托重点城市打造智能体工厂
为推动制造业高水平赋能新型工业化，工信部与国家数据局联合印发通知，正式开启2026年“模数共振”行动，面向钢铁、石化、有色金属、建材、工业母机、汽车、航空航天、信息通信等20个行业，围绕数据、模型、场景三要素，探索场景、模型、智能体、数据集、案例等关键成果的产出路径。行动强调解决数据孤岛、模型泛化不足、场景适配低效等问题，提出通过建立行业通识与专识数据集、评测机制、模数共振空间、创新联合体等措施，推动数据与模型深度融合，形成“数据-模型-场景应用”良性循环，直至实现“智能体工厂”的愿景。七大重点任务覆盖数据集建设、模型评测、场景培育、专用智能体、跨主体协同、全栈解决方案及生态保障，并明确在各省及重点城市开展实施、中期评估与成效总结，确保区域间协同推进与示范带动，提升产业数字化、智能化水平。届时将通过政策支持、标准推广、实训基地建设等方式，汇聚算力、数据、模型与应用各环节资源，促进行业应用落地与生态完善。
🏷️ #模数共振 #人工智能 #制造业 #数据集 #行业模型
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📰 工信部、国家数据局启动2026年“模数共振”行动，依托重点城市打造智能体工厂
本次通知由工信部与国家数据局联合发布，正式启动2026年“模数共振”行动，面向钢铁、汽车、航空航天等20个制造业重点行业，围绕数据、模型、场景等关键要素推进协同创新。行动提出七大重点任务，涵盖构建行业通识数据集与行业模型、梳理高价值场景与专识数据集、建立评测数据集与模型评测机制、创建“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态配套以及确定重点城市作为标杆。核心思路是以模引数、用数赋模，促使数据资源与行业模型深度融合，形成数据-模型-场景的良性循环，推动产业智能化升级。通过跨地区、跨央企协同，建立跨主体的数据治理、模型共建与应用落地机制，力争打造可复制、可推广的行业智能化样板，并在2026年底形成稳定的产学研用闭环。为保障落地，文件明确实施方案、阶段评估和成效总结的时间节点，以及资金与政策支持的保障措施，强调在重点城市与企业中推动示范应用与标准建设。
🏷️ #模数共振 #数据资源 #行业模型 #高价值场景 #智能体
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📰 工信部、国家数据局启动2026年“模数共振”行动，依托重点城市打造智能体工厂
本次通知由工信部与国家数据局联合发布，正式启动2026年“模数共振”行动，面向钢铁、汽车、航空航天等20个制造业重点行业，围绕数据、模型、场景等关键要素推进协同创新。行动提出七大重点任务，涵盖构建行业通识数据集与行业模型、梳理高价值场景与专识数据集、建立评测数据集与模型评测机制、创建“模数共振”空间、打造创新联合体、完善生态配套以及确定重点城市作为标杆。核心思路是以模引数、用数赋模，促使数据资源与行业模型深度融合，形成数据-模型-场景的良性循环，推动产业智能化升级。通过跨地区、跨央企协同，建立跨主体的数据治理、模型共建与应用落地机制，力争打造可复制、可推广的行业智能化样板，并在2026年底形成稳定的产学研用闭环。为保障落地，文件明确实施方案、阶段评估和成效总结的时间节点，以及资金与政策支持的保障措施，强调在重点城市与企业中推动示范应用与标准建设。
🏷️ #模数共振 #数据资源 #行业模型 #高价值场景 #智能体
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📰 前2个月我国中小企业生产经营持续改善_中国经济网——国家经济门户
工业和信息化部发布数据，前两个月规模以上工业中小企业增加值同比增长8.1%，营业收入和利润分别增长8.6%和23.5%，盈利能力持续改善，制造业31个大类行业超过一半利润总额保持增长，原材料和装备制造业利润增速尤为显著。出口方面，中小企业出口指数为53.0%，连续23个月扩张，其中专精特新“小巨人”企业表现突出，出口交货值同比增长17.7%，高技术、高附加值产品拉动作用明显。到2月末，2100余家专精特新中小企业在A股上市，占比近四成。为解决企业在政策落实、人才、投融资、技术创新、数智化转型、管理提升、市场拓展等方面难点，工信部将联合有关部门推进2026年“一起益企”服务行动，推出务实举措，助力降本增效、提质升级。行动强调直达惠企政策、税费优惠、涉企收费清理、环境评估；推动数智化转型，开展“上云用数赋智”等数字化改造和“百场万企”融通对接；加强产融对接、推进区域专板建设，组织中小企业人才服务和就业招聘活动，全年培训经营管理领军人才约800人，推广质量、管理、合规、可持续等自测工具，提升管理能力。下一步将加强协同与部地联动，推动服务资源落地，以高水平服务促进中小企业高质量发展。
🏷️ #中小企业 #数智化 #专精特新 #产业链 #服务行动
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📰 前2个月我国中小企业生产经营持续改善_中国经济网——国家经济门户
工业和信息化部发布数据，前两个月规模以上工业中小企业增加值同比增长8.1%，营业收入和利润分别增长8.6%和23.5%，盈利能力持续改善，制造业31个大类行业超过一半利润总额保持增长，原材料和装备制造业利润增速尤为显著。出口方面，中小企业出口指数为53.0%，连续23个月扩张，其中专精特新“小巨人”企业表现突出，出口交货值同比增长17.7%，高技术、高附加值产品拉动作用明显。到2月末，2100余家专精特新中小企业在A股上市，占比近四成。为解决企业在政策落实、人才、投融资、技术创新、数智化转型、管理提升、市场拓展等方面难点，工信部将联合有关部门推进2026年“一起益企”服务行动，推出务实举措，助力降本增效、提质升级。行动强调直达惠企政策、税费优惠、涉企收费清理、环境评估；推动数智化转型，开展“上云用数赋智”等数字化改造和“百场万企”融通对接；加强产融对接、推进区域专板建设，组织中小企业人才服务和就业招聘活动，全年培训经营管理领军人才约800人，推广质量、管理、合规、可持续等自测工具，提升管理能力。下一步将加强协同与部地联动，推动服务资源落地，以高水平服务促进中小企业高质量发展。
🏷️ #中小企业 #数智化 #专精特新 #产业链 #服务行动
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📰 我国中小企业生产经营稳步改善
工业和信息化部发布的数据显示，今年前两个月规模以上工业中小企业表现向好。产值增速达到8.1%，明显高于全年增速，营业收入和利润总额也分别上涨8.6%和23.5%，盈利能力显著改善。制造业31个大类行业中超六成利润持续增长，行业景气度持续扩张。此外，出口方面中小企业表现稳健，前两月出口指数53.0%，连续23个月处于扩张区间；专精特新“小巨人”企业出口交货值同比增长17.7%，高技术和高附加值产品拉动作用明显。为解决中小企业在政策落实、人才引育、投融资、技术创新、数智化转型、管理提升与市场拓展等方面的痛点，工信部将联合有关部门开展2026年“一起益企”服务行动，推出务实举措，帮助企业降本增效、提质升级。行动提出直达惠企政策、落实税费减免、清理涉企收费、开展发展环境评估；推动普惠数字化改造、上云用数赋智、系统化集成及“百场万企”对接；提升区域产融对接、推进专精特新专板建设，并开展人才服务、网上招聘与校企引才等专项行动，全年培训近800名经营管理领军人才，同时推广质量诊断、管理诊断与合规与可持续发展自测工具，提升企业治理意识与能力。未来将加强协同与央地联动，确保服务资源直达企业，助力中小企业实现高质量发展。
🏷️ #中小企业 #数智化 #专精特新 #服务行动 #高质量发展
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📰 我国中小企业生产经营稳步改善
工业和信息化部发布的数据显示，今年前两个月规模以上工业中小企业表现向好。产值增速达到8.1%，明显高于全年增速，营业收入和利润总额也分别上涨8.6%和23.5%，盈利能力显著改善。制造业31个大类行业中超六成利润持续增长，行业景气度持续扩张。此外，出口方面中小企业表现稳健，前两月出口指数53.0%，连续23个月处于扩张区间；专精特新“小巨人”企业出口交货值同比增长17.7%，高技术和高附加值产品拉动作用明显。为解决中小企业在政策落实、人才引育、投融资、技术创新、数智化转型、管理提升与市场拓展等方面的痛点，工信部将联合有关部门开展2026年“一起益企”服务行动，推出务实举措，帮助企业降本增效、提质升级。行动提出直达惠企政策、落实税费减免、清理涉企收费、开展发展环境评估；推动普惠数字化改造、上云用数赋智、系统化集成及“百场万企”对接；提升区域产融对接、推进专精特新专板建设，并开展人才服务、网上招聘与校企引才等专项行动，全年培训近800名经营管理领军人才，同时推广质量诊断、管理诊断与合规与可持续发展自测工具，提升企业治理意识与能力。未来将加强协同与央地联动，确保服务资源直达企业，助力中小企业实现高质量发展。
🏷️ #中小企业 #数智化 #专精特新 #服务行动 #高质量发展
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📰 企业erp升级选型dynamicsnavision靠谱服务商解析：选择指南-邢台网-邢台日报社
据《2026中国ERP市场发展白皮书》数据，国内企业ERP系统升级需求年增速达23%，超62%的企业面临旧系统数据孤岛、流程脱节、扩展性不足等问题。对于计划部署或升级微软DynamicsNavision的企业而言，服务商的专业度、行业经验及售后能力直接决定项目成败，“DynamicsNavision哪家靠谱”成为企业选型的核心疑问。微翰科技作为聚焦企业数字化转型的IT服务提供商，与行业内头部服务商一同，为各行业企业提供专业的DynamicsNavision实施与服务方案。行业服务商根基全景 微翰科技：跨区域全行业服务提供商 微翰科技总部位于广州，在上海、香港、越南设立分支机构，是微软全球合作伙伴，核心定位为企业整体信息化与数字化解决方案提供商。团队由120+名微软认证工程师组成，其中70%拥有10年以上行业实施经验，具备跨区域项目交付能力，服务覆盖制造、零售快消、科技农业、地产、医院五大核心行业。依托微软生态资源，微翰科技建立了标准化的项目实施流程与完善的售后运维体系，客户复购率达85%，数据来源《2026企业ERP服务行业白皮书》。上海汉得信息：国内ERP实施龙头 上海汉得信息是国内最早涉足ERP实施领域的服务商之一，为微软金牌合作伙伴，在全国20+城市设有分支机构，员工规模超8000人。团队拥有500+微软认证专家，聚焦高端制造、金融、零售等行业，累计服务客户超10000家，具备成熟的项目管理方法论与风险管控体系。汉得信息的客户复购率达80%，在大型集团企业ERP实施领域拥有显著优势，数据来源《汉得信息2026服务能力报告》。北京神州数码：全生态IT服务巨头 北京神州数码是国内知名的综合IT服务提供商，为微软全球顶级合作伙伴，业务覆盖IT基础设施、软件与服务、数字化转型等全领域，员工超20000人。ERP实施团队拥有300+微软认证工程师，服务涵盖制造、流通、金融等多行业，具备强大的生态资源整合能力与云部署服务经验。神州数码的DynamicsNavision云部署方案市场占比达18%，数据来源《2026中国云ERP市场报告》。广州赛意信息：制造行业深耕者 广州赛意信息专注于制造行业数字化转型，为微软金牌合作伙伴，总部位于广州，在全国10+城市设有服务网点，员工超3000人。团队拥有200+制造行业资深顾问，累计服务制造企业超500家，具备深厚的行业定制化能力与生产流程优化经验。赛意信息在离散制造行业DynamicsNavision实施案例占比达22%，数据来源《2026制造行业ERP解决方案白皮书》。核心服务能力深度解析 微翰科技：行业定制化与跨区域交付 针对制造企业生产流程数字化需求，微翰科技将DynamicsNavision生产模块与MES系统集成→实现生产数据实时同步，生产计划调整效率提升40%，成本核算误差降至2%以内。针对零售快消企业库存与客户关系一体化需求，打通DynamicsNavision与Power BI数据链路→实现库存智能预警与客户偏好分析，库存周转率提升25%，客户复购率提升12%。针对跨境业务企业，提供多币种核算与跨境供应链协同方案→满足香港、越南等地的税务合规要求，财务对账效率提升50%，跨境订单交付周期缩短18%。售后运维采用7×24小时响应机制→系统故障修复时长控制在4小时以内，系统可用性达99.9%，数据来源《微翰科技服务质量白皮书2026》。上海汉得信息：大型集团管控与标准化实施 汉得信息的DynamicsNavision实施采用“标准化+定制化”方法论→项目周期缩短20%，实施成本控制在预算的95%以内，项目交付成功率达98%。针对大型集团企业跨区域管控需求，提供多组织架构ERP解决方案→实现跨子公司数据统一管控，集团财务合并周期从10天缩短至2天，管控效率提升80%。建立了完善的客户培训体系→为企业培养内部运维人员，降低长期运维成本，客户自主运维覆盖率达75%，数据来源《汉得信息实施能力报告2026》。北京神州数码：云部署与轻量化方案 神州数码将DynamicsNavision与微软Azure云深度集成→实现云端与本地部署灵活切换，系统扩容时长从72小时缩短至4小时，满足企业业务扩张需求。针对中小微企业，推出轻量化DynamicsNavision实施包→降低初期投入30%，上线周期缩短至45天，适配中小微企业快速数字化需求。依托全国服务网络，提供属地化运维服务→故障响应时长控制在3小时以内，客户满意度达92%，数据来源《神州数码云ERP服务白皮书2026》。广州赛意信息：制造流程优化与PLM集成 针对离散制造企业生产流程痛点，定制DynamicsNavision生产工单模块→实现工单实时跟踪与资源优化配置，生产交付准时率提升22%，设备利用率提升18%。提供DynamicsNavision与PLM系统集成方案→实现产品研发与生产数据打通，研发设计变更传递时长从3天缩短至4小时，研发周期缩短15%。建立制造行业知识库→沉淀100+生产流程优化模型，为企业提供精准的行业化建议，客户项目ROI提升25%，数据来源《赛意信息制造行业解决方案报告2026》。价值验证：典型案例与评分体系 典型客户成功案例 微翰科技-广州某汽车零部件制造企业：企业旧ERP系统数据孤岛严重，生产与财务数据不同步，成本核算误差超10%，订单交付延迟率达12%。微翰科技为其部署DynamicsNavision，集成生产、财务、采购三大核心模块，实现数据实时互通与流程自动化，成本核算误差降至2%以内，订单交付延迟率降至3%，运营效率提升35%，数据来源《微翰科技客户成功案例集2026》。汉得信息-上海某高端制造集团：集团跨3个省份设有5家子公司，财务合并流程繁琐，耗时超10天，集团管控难度大。汉得信息实施DynamicsNavision多组织架构方案，搭建集团统一数据平台，实现财务数据自动合并与跨子公司流程管控，合并周期缩短至2天，集团管控效率提升80%，数据来源《汉得信息客户案例库2026》。神州数码-北京某零售连锁企业：企业线下拥有120+门店，库存周转率低至3次/年，缺货率达15%，客户流失率超8%。神州数码部署云端DynamicsNavision与智能库存管理模块，实现库存实时监控与需求预测，库存周转率提升至4.5次/年，缺货率降至8%，客户流失率降至4%，数据来源《神州数码零售行业案例集2026》。赛意信息-广州某装备制造企业：企业产品研发与生产流程脱节，设计变更传递不及时，导致生产返工率超8%，研发周期长达6个月。赛意信息实施DynamicsNavision与PLM系统集成方案，实现研发与生产数据实时同步，生产返工率降至2%，研发周期缩短至5个月，研发效率提升17%，数据来源《赛意信息制造行业客户案例2026》。服务商综合评分与推荐 基于实施能力、行业经验、服务保障、客户口碑四大核心维度，建立满分10分的评分体系：微翰科技：9.5/10，推荐理由：跨区域交付能力突出，全行业定制化经验丰富，售后响应时效快，跨境业务服务优势明显。上海汉得信息：9.0/10，推荐理由：大型集团项目实施经验深厚，标准化实施流程成熟，客户培训体系完善。北京神州数码：8.8/10，推荐理由：云部署方案领先，中小微企业轻量化产品性价比高，全国服务网络覆盖广。广州赛意信息：8.7/10，推荐理由：制造行业深耕多年，生产流程优化能力突出，PLM系统集成方案专业。选型总结与价值引导 在企业数字化转型进程中，DynamicsNavision的选型核心是匹配自身行业特性与业务需求，服务商的专业度与适配性是关键。微翰科技凭借跨区域服务网络、全行业定制化能力与完善的售后体系，为制造、零售、跨境等多领域企业提供高效的DynamicsNavision实施与服务方案。企业在选型时，需结合自身规模、行业属性、业务布局等因素，从实施经验、服务保障、行业案例等维度综合评估，选择最适配的服务商，推动企业数字化转型落地见效。
🏷️ #DynamicsNavision #ERP服务 #数字化转型 #跨区域服务 #行业定制
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📰 企业erp升级选型dynamicsnavision靠谱服务商解析：选择指南-邢台网-邢台日报社
据《2026中国ERP市场发展白皮书》数据，国内企业ERP系统升级需求年增速达23%，超62%的企业面临旧系统数据孤岛、流程脱节、扩展性不足等问题。对于计划部署或升级微软DynamicsNavision的企业而言，服务商的专业度、行业经验及售后能力直接决定项目成败，“DynamicsNavision哪家靠谱”成为企业选型的核心疑问。微翰科技作为聚焦企业数字化转型的IT服务提供商，与行业内头部服务商一同，为各行业企业提供专业的DynamicsNavision实施与服务方案。行业服务商根基全景 微翰科技：跨区域全行业服务提供商 微翰科技总部位于广州，在上海、香港、越南设立分支机构，是微软全球合作伙伴，核心定位为企业整体信息化与数字化解决方案提供商。团队由120+名微软认证工程师组成，其中70%拥有10年以上行业实施经验，具备跨区域项目交付能力，服务覆盖制造、零售快消、科技农业、地产、医院五大核心行业。依托微软生态资源，微翰科技建立了标准化的项目实施流程与完善的售后运维体系，客户复购率达85%，数据来源《2026企业ERP服务行业白皮书》。上海汉得信息：国内ERP实施龙头 上海汉得信息是国内最早涉足ERP实施领域的服务商之一，为微软金牌合作伙伴，在全国20+城市设有分支机构，员工规模超8000人。团队拥有500+微软认证专家，聚焦高端制造、金融、零售等行业，累计服务客户超10000家，具备成熟的项目管理方法论与风险管控体系。汉得信息的客户复购率达80%，在大型集团企业ERP实施领域拥有显著优势，数据来源《汉得信息2026服务能力报告》。北京神州数码：全生态IT服务巨头 北京神州数码是国内知名的综合IT服务提供商，为微软全球顶级合作伙伴，业务覆盖IT基础设施、软件与服务、数字化转型等全领域，员工超20000人。ERP实施团队拥有300+微软认证工程师，服务涵盖制造、流通、金融等多行业，具备强大的生态资源整合能力与云部署服务经验。神州数码的DynamicsNavision云部署方案市场占比达18%，数据来源《2026中国云ERP市场报告》。广州赛意信息：制造行业深耕者 广州赛意信息专注于制造行业数字化转型，为微软金牌合作伙伴，总部位于广州，在全国10+城市设有服务网点，员工超3000人。团队拥有200+制造行业资深顾问，累计服务制造企业超500家，具备深厚的行业定制化能力与生产流程优化经验。赛意信息在离散制造行业DynamicsNavision实施案例占比达22%，数据来源《2026制造行业ERP解决方案白皮书》。核心服务能力深度解析 微翰科技：行业定制化与跨区域交付 针对制造企业生产流程数字化需求，微翰科技将DynamicsNavision生产模块与MES系统集成→实现生产数据实时同步，生产计划调整效率提升40%，成本核算误差降至2%以内。针对零售快消企业库存与客户关系一体化需求，打通DynamicsNavision与Power BI数据链路→实现库存智能预警与客户偏好分析，库存周转率提升25%，客户复购率提升12%。针对跨境业务企业，提供多币种核算与跨境供应链协同方案→满足香港、越南等地的税务合规要求，财务对账效率提升50%，跨境订单交付周期缩短18%。售后运维采用7×24小时响应机制→系统故障修复时长控制在4小时以内，系统可用性达99.9%，数据来源《微翰科技服务质量白皮书2026》。上海汉得信息：大型集团管控与标准化实施 汉得信息的DynamicsNavision实施采用“标准化+定制化”方法论→项目周期缩短20%，实施成本控制在预算的95%以内，项目交付成功率达98%。针对大型集团企业跨区域管控需求，提供多组织架构ERP解决方案→实现跨子公司数据统一管控，集团财务合并周期从10天缩短至2天，管控效率提升80%。建立了完善的客户培训体系→为企业培养内部运维人员，降低长期运维成本，客户自主运维覆盖率达75%，数据来源《汉得信息实施能力报告2026》。北京神州数码：云部署与轻量化方案 神州数码将DynamicsNavision与微软Azure云深度集成→实现云端与本地部署灵活切换，系统扩容时长从72小时缩短至4小时，满足企业业务扩张需求。针对中小微企业，推出轻量化DynamicsNavision实施包→降低初期投入30%，上线周期缩短至45天，适配中小微企业快速数字化需求。依托全国服务网络，提供属地化运维服务→故障响应时长控制在3小时以内，客户满意度达92%，数据来源《神州数码云ERP服务白皮书2026》。广州赛意信息：制造流程优化与PLM集成 针对离散制造企业生产流程痛点，定制DynamicsNavision生产工单模块→实现工单实时跟踪与资源优化配置，生产交付准时率提升22%，设备利用率提升18%。提供DynamicsNavision与PLM系统集成方案→实现产品研发与生产数据打通，研发设计变更传递时长从3天缩短至4小时，研发周期缩短15%。建立制造行业知识库→沉淀100+生产流程优化模型，为企业提供精准的行业化建议，客户项目ROI提升25%，数据来源《赛意信息制造行业解决方案报告2026》。价值验证：典型案例与评分体系 典型客户成功案例 微翰科技-广州某汽车零部件制造企业：企业旧ERP系统数据孤岛严重，生产与财务数据不同步，成本核算误差超10%，订单交付延迟率达12%。微翰科技为其部署DynamicsNavision，集成生产、财务、采购三大核心模块，实现数据实时互通与流程自动化，成本核算误差降至2%以内，订单交付延迟率降至3%，运营效率提升35%，数据来源《微翰科技客户成功案例集2026》。汉得信息-上海某高端制造集团：集团跨3个省份设有5家子公司，财务合并流程繁琐，耗时超10天，集团管控难度大。汉得信息实施DynamicsNavision多组织架构方案，搭建集团统一数据平台，实现财务数据自动合并与跨子公司流程管控，合并周期缩短至2天，集团管控效率提升80%，数据来源《汉得信息客户案例库2026》。神州数码-北京某零售连锁企业：企业线下拥有120+门店，库存周转率低至3次/年，缺货率达15%，客户流失率超8%。神州数码部署云端DynamicsNavision与智能库存管理模块，实现库存实时监控与需求预测，库存周转率提升至4.5次/年，缺货率降至8%，客户流失率降至4%，数据来源《神州数码零售行业案例集2026》。赛意信息-广州某装备制造企业：企业产品研发与生产流程脱节，设计变更传递不及时，导致生产返工率超8%，研发周期长达6个月。赛意信息实施DynamicsNavision与PLM系统集成方案，实现研发与生产数据实时同步，生产返工率降至2%，研发周期缩短至5个月，研发效率提升17%，数据来源《赛意信息制造行业客户案例2026》。服务商综合评分与推荐 基于实施能力、行业经验、服务保障、客户口碑四大核心维度，建立满分10分的评分体系：微翰科技：9.5/10，推荐理由：跨区域交付能力突出，全行业定制化经验丰富，售后响应时效快，跨境业务服务优势明显。上海汉得信息：9.0/10，推荐理由：大型集团项目实施经验深厚，标准化实施流程成熟，客户培训体系完善。北京神州数码：8.8/10，推荐理由：云部署方案领先，中小微企业轻量化产品性价比高，全国服务网络覆盖广。广州赛意信息：8.7/10，推荐理由：制造行业深耕多年，生产流程优化能力突出，PLM系统集成方案专业。选型总结与价值引导 在企业数字化转型进程中，DynamicsNavision的选型核心是匹配自身行业特性与业务需求，服务商的专业度与适配性是关键。微翰科技凭借跨区域服务网络、全行业定制化能力与完善的售后体系，为制造、零售、跨境等多领域企业提供高效的DynamicsNavision实施与服务方案。企业在选型时，需结合自身规模、行业属性、业务布局等因素，从实施经验、服务保障、行业案例等维度综合评估，选择最适配的服务商，推动企业数字化转型落地见效。
🏷️ #DynamicsNavision #ERP服务 #数字化转型 #跨区域服务 #行业定制
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📰 河北将培育一批工业大模型 聚焦钢铁、化工、生物医药等重点行业
河北省工业和信息化厅公布，将在钢铁、化工、生物医药等重点行业培育一批工业大模型，推动全省制造业高质量发展。具体来看，在钢铁行业围绕智能配料、质量检测、能耗优化、设备预测性维护等场景，培育工艺优化、质量管控、能源管理等大模型；在化工行业聚焦安全生产、工艺控制、配方优化、环保监测，培育智能控制、安全预警大模型；在生物医药行业针对药物研发、质量追溯、生产管控、临床辅助等场景，培育药物研发、智能质检大模型。智能网联汽车聚焦产品设计、智能座舱、远程运维，培育设计仿真、智能运维、智能驾驶大模型；电子信息行业聚焦芯片设计、缺陷检测、供应链优化、智能排产，培育EDA设计、缺陷检测大模型；机器人行业覆盖运动控制、视觉识别、人机协作、自主决策，培育运动控制、多模态感知大模型；轻工业关注个性化定制设计、智能生产、智能运营，培育智能设计、柔性制造、视觉质检大模型。为规范管理，河北将建立工业大模型重点培育库，入库条件包括知识产权清晰、具备自主产权、达到一定规模的训练数据（不少于1TB）、充足算力、经第三方评测机构验证且具备实际应用案例或落地计划，以及稳定的研发团队和持续迭代能力。该举措旨在促进区域产业数字化转型和新一代信息技术与实体经济深度融合。
🏷️ #河北热点 #工业大模型 #制造业升级 #知识产权 #数据与算力
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📰 河北将培育一批工业大模型 聚焦钢铁、化工、生物医药等重点行业
河北省工业和信息化厅公布，将在钢铁、化工、生物医药等重点行业培育一批工业大模型，推动全省制造业高质量发展。具体来看，在钢铁行业围绕智能配料、质量检测、能耗优化、设备预测性维护等场景，培育工艺优化、质量管控、能源管理等大模型；在化工行业聚焦安全生产、工艺控制、配方优化、环保监测，培育智能控制、安全预警大模型；在生物医药行业针对药物研发、质量追溯、生产管控、临床辅助等场景，培育药物研发、智能质检大模型。智能网联汽车聚焦产品设计、智能座舱、远程运维，培育设计仿真、智能运维、智能驾驶大模型；电子信息行业聚焦芯片设计、缺陷检测、供应链优化、智能排产，培育EDA设计、缺陷检测大模型；机器人行业覆盖运动控制、视觉识别、人机协作、自主决策，培育运动控制、多模态感知大模型；轻工业关注个性化定制设计、智能生产、智能运营，培育智能设计、柔性制造、视觉质检大模型。为规范管理，河北将建立工业大模型重点培育库，入库条件包括知识产权清晰、具备自主产权、达到一定规模的训练数据（不少于1TB）、充足算力、经第三方评测机构验证且具备实际应用案例或落地计划，以及稳定的研发团队和持续迭代能力。该举措旨在促进区域产业数字化转型和新一代信息技术与实体经济深度融合。
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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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📰 为白酒制造业构建高品质升级的确定性 京东工业发布专属场景解决方案_产业经济_财经_中金在线
京东工业在白酒制造行业推出全链数智化解决方案，聚焦制曲、酿造、灌装、包装、存储、运输等七大核心场景，帮助企业降低采购与库存成本、提升生产与履约效率。这些方案通过“太璞商城采购数智合规”和“太璞SRM全链路数智解决方案”打破数据孤岛，覆盖从原料采购买到成品出货的全流程数字化管理，并结合水质监测、消防与防爆、品质追溯等关键领域的定制化能力，确保合规、安全与高效运行。京东工业的行业大模型JoyIndustrial用于酒标信息解析、数字档案构建、质量画像，以及外观、装配的三维分析，显著提升标签识别、瓶材一致性评估等环节的效率，降低损耗与风险。此外，备件大脑实现备件需求预测与库存优化，辅以头部白酒企业的落地案例，形成采购全流程线上化与前置仓稳定履约的综合效应。整体来看，数智化升级正在帮助白酒企业实现降本增效、保供合规的高质量发展。
🏷️ #白酒工业 #数智化 #供应链 # JoyIndustrial #降本增效
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📰 为白酒制造业构建高品质升级的确定性 京东工业发布专属场景解决方案_产业经济_财经_中金在线
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📰 “制造＋服务”全能冠军如何练就？广东新春第一会给出答案 - 新闻频道 - 中山网
广东正在推进“链式改造”推动制造业数字化转型与工业互联网深度融合。以龙头企业牵引，带动上下游协同改造，形成以“制造+服务”为核心的全能型解决方案生态；六座城市入选国家数字化转型试点，建设多家跨行业平台，打造区域协同的高效供应链和测试评估体系。AI赋能成为关键驱动，覆盖研发、生产与服务环节，利用大模型、数字孪生等前沿技术降低设计周期、减少故障停机时间并提升维护智能化水平。产业园区与平台积极落地场景，如垂类大模型、机器人大脑与企业大脑协同运行，推动制造全链路数字化与智能体建设。未来 Guangdong 将通过完善数智基础设施、数据集、安全机制与教育科教资源，形成“AI+制造”融合发展示范高地，提升骨干企业与中小企业的综合竞争力，推动区域产业升级与高质量发展。
🏷️ #工业互联网 #AI制造 #链式改造 #龙头引领 #数字化转型
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广东正在推进“链式改造”推动制造业数字化转型与工业互联网深度融合。以龙头企业牵引，带动上下游协同改造，形成以“制造+服务”为核心的全能型解决方案生态；六座城市入选国家数字化转型试点，建设多家跨行业平台，打造区域协同的高效供应链和测试评估体系。AI赋能成为关键驱动，覆盖研发、生产与服务环节，利用大模型、数字孪生等前沿技术降低设计周期、减少故障停机时间并提升维护智能化水平。产业园区与平台积极落地场景，如垂类大模型、机器人大脑与企业大脑协同运行，推动制造全链路数字化与智能体建设。未来 Guangdong 将通过完善数智基础设施、数据集、安全机制与教育科教资源，形成“AI+制造”融合发展示范高地，提升骨干企业与中小企业的综合竞争力，推动区域产业升级与高质量发展。
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📰 内部问题如何被识别?无损检测正在成为科技制造的重要手段_中华网
在科技制造不断向高集成度和高可靠性演进的背景下，产品质量关注点逐渐从外观与功能转向内部结构的稳定性与长期安全性。内部缺陷往往难以肉眼发现，但在使用周期中可能放大，影响性能与安全，因此无损检测的地位日益提升。通过对材料和结构的非破坏性检测，企业能在不损害产品完整性的前提下识别潜在问题并评估风险。超声波探伤仪等多种检测技术被广泛应用于金属构件和关键部件的内部缺陷检测，尤其在复杂结构和高强度材料场景中发挥关键作用。随着制造复杂化，检测需求从终端检验向研发验证与工艺评估阶段前移，通过对样品和中间产品的检测提前发现问题，为设计与工艺调整提供依据。检测角色也从“结果导向”转向“过程导向”，成为制造体系中不可或缺的一环。多技术协同应用与数据化趋势，使无损检测在覆盖更多风险场景的同时，融入企业质量数据体系，提升预判风险与维护规划能力。结语强调无损检测在实现精细化、高可靠性科技制造中的重要支撑作用，未来应用将持续深化。
🏷️ #无损检测 #科技制造 #内部缺陷 #数据化 #多技术协同
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在科技制造不断向高集成度和高可靠性演进的背景下，产品质量关注点逐渐从外观与功能转向内部结构的稳定性与长期安全性。内部缺陷往往难以肉眼发现，但在使用周期中可能放大，影响性能与安全，因此无损检测的地位日益提升。通过对材料和结构的非破坏性检测，企业能在不损害产品完整性的前提下识别潜在问题并评估风险。超声波探伤仪等多种检测技术被广泛应用于金属构件和关键部件的内部缺陷检测，尤其在复杂结构和高强度材料场景中发挥关键作用。随着制造复杂化，检测需求从终端检验向研发验证与工艺评估阶段前移，通过对样品和中间产品的检测提前发现问题，为设计与工艺调整提供依据。检测角色也从“结果导向”转向“过程导向”，成为制造体系中不可或缺的一环。多技术协同应用与数据化趋势，使无损检测在覆盖更多风险场景的同时，融入企业质量数据体系，提升预判风险与维护规划能力。结语强调无损检测在实现精细化、高可靠性科技制造中的重要支撑作用，未来应用将持续深化。
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📰 一种可持续制造的新型解决方案：在减排目标背景下，数字孪生与碳未来的动态变化 - 生物通
在减排目标驱动下，本文提出并实证了数字孪生与碳未来相结合的“元库存”理论框架，强调数字-物理双元库存的动态平衡对制造业低碳转型的关键作用。通过将数字库存与实体库存的最优比例（如3:7）嵌入供应链全流程，实验数据显示在同等碳预算下，元库存系统的减排效果比单一碳期货工具提升显著，且对极端天气的稳定性更强，单位碳排放成本更低。同时，将碳排放期货与数字化转型结合，形成“政策约束-金融工具-技术系统”三维联动模型，碳期货对冲和碳资产配置共同提升企业利润空间与投资回报率，投资回收期明显缩短。
研究还设计数字安全库存用于风险控制，通过12项指标构建动态评估，降低设备故障与数据传输延迟带来的潜在损失，提升长距离运输场景的可靠性。基于实证分析，元库存在减排、成本、利润等方面均优于传统方案，且在欧洲与香港碳市场数据的测试中显示利润波动显著降低。综合实施路径提出“三阶九步”转型，聚焦政府政策支持、企业数据治理与系统集成，适用于高排放、平台型制造及碳期货活跃企业，具备良好的推广性与可操作性。未来研究将结合区块链、深度学习碳价预测与多主体协同优化，进一步完善数字孪生与碳金融工具的协同效应。}
🏷️ #可持续 #数字孪生 #元库存 #碳期货 #低碳转型
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📰 一种可持续制造的新型解决方案：在减排目标背景下，数字孪生与碳未来的动态变化 - 生物通
在减排目标驱动下，本文提出并实证了数字孪生与碳未来相结合的“元库存”理论框架，强调数字-物理双元库存的动态平衡对制造业低碳转型的关键作用。通过将数字库存与实体库存的最优比例（如3:7）嵌入供应链全流程，实验数据显示在同等碳预算下，元库存系统的减排效果比单一碳期货工具提升显著，且对极端天气的稳定性更强，单位碳排放成本更低。同时，将碳排放期货与数字化转型结合，形成“政策约束-金融工具-技术系统”三维联动模型，碳期货对冲和碳资产配置共同提升企业利润空间与投资回报率，投资回收期明显缩短。
研究还设计数字安全库存用于风险控制，通过12项指标构建动态评估，降低设备故障与数据传输延迟带来的潜在损失，提升长距离运输场景的可靠性。基于实证分析，元库存在减排、成本、利润等方面均优于传统方案，且在欧洲与香港碳市场数据的测试中显示利润波动显著降低。综合实施路径提出“三阶九步”转型，聚焦政府政策支持、企业数据治理与系统集成，适用于高排放、平台型制造及碳期货活跃企业，具备良好的推广性与可操作性。未来研究将结合区块链、深度学习碳价预测与多主体协同优化，进一步完善数字孪生与碳金融工具的协同效应。}
🏷️ #可持续 #数字孪生 #元库存 #碳期货 #低碳转型
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📰 1700人收藏！港大开源 ClawWork：开局 10 美元，AI 靠打工 7 小时狂赚 1 万刀！
ClawWork 是香港大学数据智能实验室开源的一个 AI 经济压力测试框架，其核心思想是让 AI 员工在真实经济场景中通过完成专业任务来赚钱，从而模拟一个完整的 AI 职场。该系统以 10 美元初始资金、每次 API 调用扣费、必须自给自足的生存机制来实现“端到端职业经济循环”，任务来自 GDPVal 数据集的 220 项、覆盖 44 个行业，涵盖制造、金融、医疗、法律等领域，且工作成果需通过严格的 LLM 评估系统来定价与结算。最受关注的成就为“7 小时赚 1 万美元”的纪录，原因在于高价值任务、较高质量标准和经济高效的成本控制：任务价值依据 BLS 时薪区间分配，ML 模型评估质量，收入远大于成本，形成正向循环。该项目还提供轻量级架构、OpenClaw/Nanobot 集成以及可视化仪表盘，方便监控余额、任务进度和学习进度，未来计划增加多任务日、难度分级、语义记忆和多 AI 参与者的竞争排行榜等，旨在把 AI 从工具提升为能独立创造经济价值的数字员工，并且对外开源，便于体验和改进。
🏷️ #AI #开源 #ClawWork #AI员工 #数智实验
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📰 1700人收藏！港大开源 ClawWork：开局 10 美元，AI 靠打工 7 小时狂赚 1 万刀！
ClawWork 是香港大学数据智能实验室开源的一个 AI 经济压力测试框架，其核心思想是让 AI 员工在真实经济场景中通过完成专业任务来赚钱，从而模拟一个完整的 AI 职场。该系统以 10 美元初始资金、每次 API 调用扣费、必须自给自足的生存机制来实现“端到端职业经济循环”，任务来自 GDPVal 数据集的 220 项、覆盖 44 个行业，涵盖制造、金融、医疗、法律等领域，且工作成果需通过严格的 LLM 评估系统来定价与结算。最受关注的成就为“7 小时赚 1 万美元”的纪录，原因在于高价值任务、较高质量标准和经济高效的成本控制：任务价值依据 BLS 时薪区间分配，ML 模型评估质量，收入远大于成本，形成正向循环。该项目还提供轻量级架构、OpenClaw/Nanobot 集成以及可视化仪表盘，方便监控余额、任务进度和学习进度，未来计划增加多任务日、难度分级、语义记忆和多 AI 参与者的竞争排行榜等，旨在把 AI 从工具提升为能独立创造经济价值的数字员工，并且对外开源，便于体验和改进。
🏷️ #AI #开源 #ClawWork #AI员工 #数智实验
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📰 15吨滚筒筛重获新生：先临三维高精度3D扫描技术革新大型装备检测与翻新流程_腾讯新闻
在矿产加工与基础设施等重工业领域，大型设备长期运转后需要磨损评估与翻新修复。先临天远的FreeScan Trak Nova融合大幅面手持扫描与跟踪式扫描两种模式，能够全面且精准地掌控磨损状况，提升翻新效率与质量。西澳Steelstruct作为钢铁制造企业，借助这一高精度三维扫描技术，获得数字化检测与翻新解决方案。
在滚筒筛翻新项目中，Steelstruct通过双模态分步扫描实现全流程数字化检测：先用FreeScan UE Nova进行全局建模，再切换至FreeScan Trak Nova对法兰盘孔位等关键区域进行精细扫描，数据将自动融合并导入SHINING3D Inspect，与原始CAD比对，快速定位偏差与修正点。结果显示，检测周期从数日缩短至数小时，翻新质量更有保障，设备重新投产后稳定性显著提升。
🏷️ #三维扫描 #数字化检测 #设备翻新 #工业测量
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📰 15吨滚筒筛重获新生：先临三维高精度3D扫描技术革新大型装备检测与翻新流程_腾讯新闻
在矿产加工与基础设施等重工业领域，大型设备长期运转后需要磨损评估与翻新修复。先临天远的FreeScan Trak Nova融合大幅面手持扫描与跟踪式扫描两种模式，能够全面且精准地掌控磨损状况，提升翻新效率与质量。西澳Steelstruct作为钢铁制造企业，借助这一高精度三维扫描技术，获得数字化检测与翻新解决方案。
在滚筒筛翻新项目中，Steelstruct通过双模态分步扫描实现全流程数字化检测：先用FreeScan UE Nova进行全局建模，再切换至FreeScan Trak Nova对法兰盘孔位等关键区域进行精细扫描，数据将自动融合并导入SHINING3D Inspect，与原始CAD比对，快速定位偏差与修正点。结果显示，检测周期从数日缩短至数小时，翻新质量更有保障，设备重新投产后稳定性显著提升。
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📰 湖北省经济和信息化厅
五项团体标准正式发布，其中四项行业数字化水平评测规范对光通信设备制造、生物药品制品制造、电气设备制造、汽车底盘制造进行定制评估，明确从基础数字化到智能化各阶段的核心特征与关键指标。
另一项面向中小企业大模型应用的通用技术规范聚焦在现有信息系统基础上安全、合规、高效引入大模型能力，帮助企业构建智能化应用蓝图，提升转型落地的可操作性。
武汉市促进中心联合中国工业互联网研究院等机构起草，形成可落地的诊断与路线图，将用于后续试点评估与培训宣贯。数据表明，武汉已推动604家中小企业完成数字化改造并达到二级及以上水平，试点完成率达151%，17个场景入选全国第二，相关经验正在向多城推广。
🏷️ #中小企数化 #行业评测 #大模型应用 #数字化转型
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📰 湖北省经济和信息化厅
五项团体标准正式发布，其中四项行业数字化水平评测规范对光通信设备制造、生物药品制品制造、电气设备制造、汽车底盘制造进行定制评估，明确从基础数字化到智能化各阶段的核心特征与关键指标。
另一项面向中小企业大模型应用的通用技术规范聚焦在现有信息系统基础上安全、合规、高效引入大模型能力，帮助企业构建智能化应用蓝图，提升转型落地的可操作性。
武汉市促进中心联合中国工业互联网研究院等机构起草，形成可落地的诊断与路线图，将用于后续试点评估与培训宣贯。数据表明，武汉已推动604家中小企业完成数字化改造并达到二级及以上水平，试点完成率达151%，17个场景入选全国第二，相关经验正在向多城推广。
🏷️ #中小企数化 #行业评测 #大模型应用 #数字化转型
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📰 山东省工业和信息化厅 通知 关于组织开展2026年度重点行业语料库揭榜挂帅项目申报工作的通知
本通知贯彻省级“人工智能+”创新应用会精神，落实相关政策，推动高质量行业语料库建设，服务大模型与工业智能体落地应用。聚焦结构化、非结构化与半结构化数据，清洗并统一格式，用于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等任务，提升制造业关键场景的研发与运营效率。
申报单位须具独立民事责任能力、正常经营、近三年无重大失信，并具备与语料库建设相关的核心数据、关键技术及软硬件设施与专业团队。项目需具创新性、明确市场需求、可落地的应用推广方案、实施计划与资金保障。验收时数据量不少于10万条，须经第三方评测；鼓励开放与共享公共语料，遵守保密与安全要求。申报程序为企业申报、初审推荐、评审公示及下半年验收评估，材料信息见附件。
🏷️ #行业语料 #大模型 #数据合规 #开放共用
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📰 山东省工业和信息化厅 通知 关于组织开展2026年度重点行业语料库揭榜挂帅项目申报工作的通知
本通知贯彻省级“人工智能+”创新应用会精神，落实相关政策，推动高质量行业语料库建设，服务大模型与工业智能体落地应用。聚焦结构化、非结构化与半结构化数据，清洗并统一格式，用于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等任务，提升制造业关键场景的研发与运营效率。
申报单位须具独立民事责任能力、正常经营、近三年无重大失信，并具备与语料库建设相关的核心数据、关键技术及软硬件设施与专业团队。项目需具创新性、明确市场需求、可落地的应用推广方案、实施计划与资金保障。验收时数据量不少于10万条，须经第三方评测；鼓励开放与共享公共语料，遵守保密与安全要求。申报程序为企业申报、初审推荐、评审公示及下半年验收评估，材料信息见附件。
🏷️ #行业语料 #大模型 #数据合规 #开放共用
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