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📰 工业AI能力底座落地，拓斯达完成具身智能数据闭环关键拼图
拓斯达与无问智科联合构建了完整的工业搬运场景物理AI数据基础设施闭环平台，覆盖从虚拟仿真、数据标注、数据整理、模型训练到真机测评的全链路，支撑具身智能机器人在多场景下的快速迭代与批量化落地。通过自研物理引擎构建高保真数字孪生环境，Scan2Sim 与 Gen2Sim 实现多工况训练场景的高效生成，将现场调试周期从月级缩短至周级。仿真数据带来真值，自动预标注与人工复核相结合，提升数据标注效率十倍；数据高速公路实现多源数据的统一接入、清洗与分层管理，并将真实失败案例回流仿真扩增，形成正向数据飞轮。模型训练方面建立感知—规划—控制的三级框架，通过仿真预训练与真机微调实现快速落地，并支持增量学习与热更新，使机器人能力在运行中持续进化。真机测评层以全面指标体系对模型能力进行高保真评估，确保跨场景的标准化迭代与批量化落地，推动工业具身智能的长期规模化商用。
🏷️ #工业具身智能 #虚拟仿真 #数据闭环 #快速迭代 #批量落地
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📰 工业AI能力底座落地，拓斯达完成具身智能数据闭环关键拼图
拓斯达与无问智科联合构建了完整的工业搬运场景物理AI数据基础设施闭环平台，覆盖从虚拟仿真、数据标注、数据整理、模型训练到真机测评的全链路，支撑具身智能机器人在多场景下的快速迭代与批量化落地。通过自研物理引擎构建高保真数字孪生环境，Scan2Sim 与 Gen2Sim 实现多工况训练场景的高效生成，将现场调试周期从月级缩短至周级。仿真数据带来真值，自动预标注与人工复核相结合，提升数据标注效率十倍；数据高速公路实现多源数据的统一接入、清洗与分层管理，并将真实失败案例回流仿真扩增，形成正向数据飞轮。模型训练方面建立感知—规划—控制的三级框架，通过仿真预训练与真机微调实现快速落地，并支持增量学习与热更新，使机器人能力在运行中持续进化。真机测评层以全面指标体系对模型能力进行高保真评估，确保跨场景的标准化迭代与批量化落地，推动工业具身智能的长期规模化商用。
🏷️ #工业具身智能 #虚拟仿真 #数据闭环 #快速迭代 #批量落地
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📰 破局行业内卷！去WAIC看云深处解决“真需求”，亮出“真功夫” - 智东西
云深处在WAIC展示了一套完整的具身智能产业体系，聚焦在“底层一脑多形”的通用架构与全栈自研能力，强调系统闭环才是行业竞争的核心。其产品矩阵并非追求数量，而是以统一的大脑驱动多形态身体，形成1+X+N的工业级验证：从DR02等人形、山猫系列的四足/轮足到绝影系列的迭代，以及具身智能体OS和DeepVL等垂直模块，构成了可在不同工业场景落地的智能底座。三层智能架构分工明确，底层具身运控承担感知与运动控制，中层Unified Model实现“一个模型多形输出”，上层智能体OS完成任务分解、记忆与人机交互，依托DeepVL实现端到端感知-认知-行动闭环。通过六大行业标准化方案及两项首创应用，云深处将行业知识转化为可执行的作业流程，推动从辅助工具到替代人力的跨越，并构建从制造到生态的规模化能力、数据飞轮和全球布局。潮水退去，真正的护城河在于系统能力与规模化落地。
🏷️ #具身智能 #系统闭环 #全栈架构 #行业落地 #数据飞轮
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📰 破局行业内卷！去WAIC看云深处解决“真需求”，亮出“真功夫” - 智东西
云深处在WAIC展示了一套完整的具身智能产业体系，聚焦在“底层一脑多形”的通用架构与全栈自研能力，强调系统闭环才是行业竞争的核心。其产品矩阵并非追求数量，而是以统一的大脑驱动多形态身体，形成1+X+N的工业级验证：从DR02等人形、山猫系列的四足/轮足到绝影系列的迭代，以及具身智能体OS和DeepVL等垂直模块，构成了可在不同工业场景落地的智能底座。三层智能架构分工明确，底层具身运控承担感知与运动控制，中层Unified Model实现“一个模型多形输出”，上层智能体OS完成任务分解、记忆与人机交互，依托DeepVL实现端到端感知-认知-行动闭环。通过六大行业标准化方案及两项首创应用，云深处将行业知识转化为可执行的作业流程，推动从辅助工具到替代人力的跨越，并构建从制造到生态的规模化能力、数据飞轮和全球布局。潮水退去，真正的护城河在于系统能力与规模化落地。
🏷️ #具身智能 #系统闭环 #全栈架构 #行业落地 #数据飞轮
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📰 抢抓智能制造爆发与人形机器人量产机遇，产学研各界支招
此次在杭州举行的机器人与智能制造产融交流会上，产学研各方围绕机器人商业化的关键 bottleneck 展开深度讨论，共识在于真实场景数据的循环对商业化至关重要。浙江股权服务集团等多方介绍科创金融服务体系与区域化投资网络，展示了在挂牌、并购、出海等方面的全链条服务能力，为科创企业提供资金与资源对接。浙江大学专家强调机器人手部作为核心零部件，是制约操作灵活性的瓶颈，提出需要在模型、数据与硬件三角关系中打通，尤其要解决自由度、触觉感知与臂手一体化设计等挑战。元萝卜智能、商汤善惠、吉利等企业则聚焦成本控制、场景落地和全栈智脑建设，强调通过跨环节协同与数据驱动提升真实场景的可用性与可靠性，推动娱乐陪伴和工业应用等多场景并举。总体而言，行业认为未来五年高端制造核心在于AI与具身智能在工业场景的深度融合，数据质量、标准统一与产业链协同将成为实现规模化落地的关键因素。
🏷️ #机器人 #智能制造 #数据飞轮 #具身智能 #场景落地
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📰 抢抓智能制造爆发与人形机器人量产机遇，产学研各界支招
此次在杭州举行的机器人与智能制造产融交流会上，产学研各方围绕机器人商业化的关键 bottleneck 展开深度讨论，共识在于真实场景数据的循环对商业化至关重要。浙江股权服务集团等多方介绍科创金融服务体系与区域化投资网络，展示了在挂牌、并购、出海等方面的全链条服务能力，为科创企业提供资金与资源对接。浙江大学专家强调机器人手部作为核心零部件，是制约操作灵活性的瓶颈，提出需要在模型、数据与硬件三角关系中打通，尤其要解决自由度、触觉感知与臂手一体化设计等挑战。元萝卜智能、商汤善惠、吉利等企业则聚焦成本控制、场景落地和全栈智脑建设，强调通过跨环节协同与数据驱动提升真实场景的可用性与可靠性，推动娱乐陪伴和工业应用等多场景并举。总体而言，行业认为未来五年高端制造核心在于AI与具身智能在工业场景的深度融合，数据质量、标准统一与产业链协同将成为实现规模化落地的关键因素。
🏷️ #机器人 #智能制造 #数据飞轮 #具身智能 #场景落地
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📰 专家解读 | 数据筑基 赋能AI价值释放——《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》解读
本方案聚焦以数据驱动的人工智能发展，提出六大专项行动，打造数据供给–流通–应用–价值释放的闭环。通过强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务和价值释放等举措，扩大数据供给类型、提升数据标注与质量标准，建立AI-Ready数据集的国家标准体系，降低训练成本，提升模型性能。方案强调场景驱动的数据飞轮机制，推动“数据设计、汇聚、采集、加工、质检、运营”全链条协同，促使数据成为可交易、可资产化的要素，形成以词元为核心的价值体系，探索数据付费、质押、证券化等新商业模式。总之，《方案》将数据要素市场化改革推入新阶段，支撑人工智能产业落地与未来产业发展，推动我国从数据大国向数据强国转型。
🏷️ #数要素 #AIReady #数据飞轮 #数据市场化 #数据资产
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📰 专家解读 | 数据筑基 赋能AI价值释放——《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》解读
本方案聚焦以数据驱动的人工智能发展，提出六大专项行动，打造数据供给–流通–应用–价值释放的闭环。通过强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务和价值释放等举措，扩大数据供给类型、提升数据标注与质量标准，建立AI-Ready数据集的国家标准体系，降低训练成本，提升模型性能。方案强调场景驱动的数据飞轮机制，推动“数据设计、汇聚、采集、加工、质检、运营”全链条协同，促使数据成为可交易、可资产化的要素，形成以词元为核心的价值体系，探索数据付费、质押、证券化等新商业模式。总之，《方案》将数据要素市场化改革推入新阶段，支撑人工智能产业落地与未来产业发展，推动我国从数据大国向数据强国转型。
🏷️ #数要素 #AIReady #数据飞轮 #数据市场化 #数据资产
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📰 “模数共振”是什么？一篇讲透制造业智能化的下一程
文章围绕制造业在推进智能化过程中出现的“模数共振”理念展开讨论。讲述了AI专家与数据工程师在数据和模型上各自分走两条轨道，导致智能化推进缓慢。过去的两种路径——先攒数据再建模型，以及先用大模型再补数据——都在制造业场景中暴露出问题：数据缺乏可用的工业语义，模型缺乏制造业的专业记忆。国家提出的模数共振政策强调模型与数据的协同治理，要求通过建立清晰的本体来实现语义层面的共振，使数据按本体组织，模型能理解数据讲的故事。具体做法包括先从小场景入手，梳理核心概念和关系，并在应用中让模型暴露数据治理问题、持续完善本体。还鼓励企业通过联合体与一体化服务商获取“数据+模型+场景”一体化能力，而不是单纯依赖某一环节的解决方案。文章最终强调，真正的智能化不是分散的技术堆叠，而是把模型、数据、场景、业务知识整合成一个可持续的飞轮，必须以本体驱动数据治理和模型训练的协同进化。
🏷️ #模数共振 #本体 #数据治理 #场景驱动 #一体化
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📰 “模数共振”是什么？一篇讲透制造业智能化的下一程
文章围绕制造业在推进智能化过程中出现的“模数共振”理念展开讨论。讲述了AI专家与数据工程师在数据和模型上各自分走两条轨道，导致智能化推进缓慢。过去的两种路径——先攒数据再建模型，以及先用大模型再补数据——都在制造业场景中暴露出问题：数据缺乏可用的工业语义，模型缺乏制造业的专业记忆。国家提出的模数共振政策强调模型与数据的协同治理，要求通过建立清晰的本体来实现语义层面的共振，使数据按本体组织，模型能理解数据讲的故事。具体做法包括先从小场景入手，梳理核心概念和关系，并在应用中让模型暴露数据治理问题、持续完善本体。还鼓励企业通过联合体与一体化服务商获取“数据+模型+场景”一体化能力，而不是单纯依赖某一环节的解决方案。文章最终强调，真正的智能化不是分散的技术堆叠，而是把模型、数据、场景、业务知识整合成一个可持续的飞轮，必须以本体驱动数据治理和模型训练的协同进化。
🏷️ #模数共振 #本体 #数据治理 #场景驱动 #一体化
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📰 浙江省经济信息中心
国家数据局印发的实施方案聚焦行业高质量数据集建设，力求到2028年底形成覆盖重点领域、经验证的行业数据集与数据驱动的应用场景，培育创新型数据企业和人才，完善数据集建设工具和标准。这些举措将促进数据标注、数据服务、模型应用等产业环节的发展，推动人工智能从通用向智能化、场景化方向演进。当前我国高质量数据集数量已超11.6万、总体量超960PB，日均Token调用量突破140万亿，但行业数据仍面临分散、质量不足、标准不一等问题，制约重点行业的深入应用。为实现“数据飞轮”，方案提出六大专项行动：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务与价值释放，聚焦科学研究、工业制造、农业农村、智慧能源、交通金融等领域，以及低空经济、具身智能、智能驾驶等新兴领域，推进数据供给、加工标注、质量提升、模型应用与交易等全链路建设，培育龙头数据标注企业，推动仿真合成等技术应用，促成数据资源的产业化与商业化落地。
🏷️ #数据集 #AI发展 #数据标注 #数据服务 #应用场景
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📰 浙江省经济信息中心
国家数据局印发的实施方案聚焦行业高质量数据集建设，力求到2028年底形成覆盖重点领域、经验证的行业数据集与数据驱动的应用场景，培育创新型数据企业和人才，完善数据集建设工具和标准。这些举措将促进数据标注、数据服务、模型应用等产业环节的发展，推动人工智能从通用向智能化、场景化方向演进。当前我国高质量数据集数量已超11.6万、总体量超960PB，日均Token调用量突破140万亿，但行业数据仍面临分散、质量不足、标准不一等问题，制约重点行业的深入应用。为实现“数据飞轮”，方案提出六大专项行动：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务与价值释放，聚焦科学研究、工业制造、农业农村、智慧能源、交通金融等领域，以及低空经济、具身智能、智能驾驶等新兴领域，推进数据供给、加工标注、质量提升、模型应用与交易等全链路建设，培育龙头数据标注企业，推动仿真合成等技术应用，促成数据资源的产业化与商业化落地。
🏷️ #数据集 #AI发展 #数据标注 #数据服务 #应用场景
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📰 为AI发展提供充足“燃料” 行业高质量数据集建设方案落地
国家数据局近日印发实施方案，提出到2028年底打造一批高质量行业数据集，覆盖重点领域并实现应用验证，形成数据驱动的创新场景、行业企业与人才队伍，并推出相关工具与标准。专家指出，高质量数据集是大模型训练与应用的基石，供给规模与质量决定AI创新高度与产业落地深度。当前数据集虽已超11.6万、总量960PB、日均Token超高，但仍面临分散、质量不一、标准不统一、模型适配不足等问题，制约重点行业与复杂场景的应用。实施方案聚焦六大行动：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务与价值释放，构建“数据飞轮”生态，推动数据资源与AI协同发展。各行动强调拓宽供给、推动数据标注专业化、培育标注企业、应用仿真合成以解决稀缺场景，并探索词元交易等新型商业模式，促进数据流通与商业化。业内人士认为，聚焦重点行业与新兴领域（如低空经济、具身智能、智能驾驶、智慧海洋、生物制造等），以多模态、仿真、物理交互数据和高精度标注需求为导向，将带动数据采集、建模、场景测试和模型训练等环节升级，推动形成需求-数据-模型闭环与可复用的标杆案例，提升数据资源产品化与服务化能力，为产业链上下游提供稳定数据供给。
🏷️ #数据集 #AI应用 #数据标注 #行业数据 #数据飞轮
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📰 为AI发展提供充足“燃料” 行业高质量数据集建设方案落地
国家数据局近日印发实施方案，提出到2028年底打造一批高质量行业数据集，覆盖重点领域并实现应用验证，形成数据驱动的创新场景、行业企业与人才队伍，并推出相关工具与标准。专家指出，高质量数据集是大模型训练与应用的基石，供给规模与质量决定AI创新高度与产业落地深度。当前数据集虽已超11.6万、总量960PB、日均Token超高，但仍面临分散、质量不一、标准不统一、模型适配不足等问题，制约重点行业与复杂场景的应用。实施方案聚焦六大行动：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务与价值释放，构建“数据飞轮”生态，推动数据资源与AI协同发展。各行动强调拓宽供给、推动数据标注专业化、培育标注企业、应用仿真合成以解决稀缺场景，并探索词元交易等新型商业模式，促进数据流通与商业化。业内人士认为，聚焦重点行业与新兴领域（如低空经济、具身智能、智能驾驶、智慧海洋、生物制造等），以多模态、仿真、物理交互数据和高精度标注需求为导向，将带动数据采集、建模、场景测试和模型训练等环节升级，推动形成需求-数据-模型闭环与可复用的标杆案例，提升数据资源产品化与服务化能力，为产业链上下游提供稳定数据供给。
🏷️ #数据集 #AI应用 #数据标注 #行业数据 #数据飞轮
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📰 从工厂质检到全链重构：江汽AI“小切口、大纵深”，为何成行业样本？
江汽以“从质检切口入手，构建覆盖研产供销服全链条的数智化能力体系”为核心路径，通过统一AI平台、数据资产化和组织变革，推动AI在制造业全链条的规模化落地。文章指出汽车行业AI落地面临三大困境：小模型碎片化、知识断层、技术与业务脱节。江汽通过依托华为盘古CV大模型和昇腾算力，利用尊界工厂的130万张质检图片训练出可在多场景通用的质检大模型，达到高精度（平均99.99%）并实现一模型多场景，同时将生产端的经验和数据沉淀转化为可复制的集团级能力。
统一平台的核心在于避免各自为战的“智能烟囱”，以数据治理、统一工具和模型资产的集中管理实现跨工厂与跨板块的快速复制，从而降低成本、缩短开发周期并提升数据利用效率。文章强调数据质量是AI效果的上限，江汽通过高质量数据集建设和数据资产化，形成数据-模型-业务的协同飞轮，支撑2026至2028年的三步走战略：架构与高价值场景试点、全集团泛化应用、与业务模式深度融合。未来，生产端AI将成为中国汽车的新名片，并推动产业价值从制造向数据与服务迁移，推动制造强国建设。
🏷️ #AI落地 #统一平台 #数据资产 #质检大模型 #汽车制造
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📰 从工厂质检到全链重构：江汽AI“小切口、大纵深”，为何成行业样本？
江汽以“从质检切口入手，构建覆盖研产供销服全链条的数智化能力体系”为核心路径，通过统一AI平台、数据资产化和组织变革，推动AI在制造业全链条的规模化落地。文章指出汽车行业AI落地面临三大困境：小模型碎片化、知识断层、技术与业务脱节。江汽通过依托华为盘古CV大模型和昇腾算力，利用尊界工厂的130万张质检图片训练出可在多场景通用的质检大模型，达到高精度（平均99.99%）并实现一模型多场景，同时将生产端的经验和数据沉淀转化为可复制的集团级能力。
统一平台的核心在于避免各自为战的“智能烟囱”，以数据治理、统一工具和模型资产的集中管理实现跨工厂与跨板块的快速复制，从而降低成本、缩短开发周期并提升数据利用效率。文章强调数据质量是AI效果的上限，江汽通过高质量数据集建设和数据资产化，形成数据-模型-业务的协同飞轮，支撑2026至2028年的三步走战略：架构与高价值场景试点、全集团泛化应用、与业务模式深度融合。未来，生产端AI将成为中国汽车的新名片，并推动产业价值从制造向数据与服务迁移，推动制造强国建设。
🏷️ #AI落地 #统一平台 #数据资产 #质检大模型 #汽车制造
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📰 从工厂质检到全链重构：江汽AI“小切口、大纵深”，为何成行业样本？
江汽集团通过以生产端质检为切入口，构建覆盖研产供销服全链条的数智化能力体系，推出汽车行业首个CV质检大模型，形成了“统一平台、能力沉淀、全集团复制、生态赋能”的务实路径。其核心在于以昇腾算力为底座，统一数据规范和开发工具，确保AI应用在一个平台上开发运行，避免信息孤岛与重复建设；同时以130万张高质量质检图片训练迈思特CV质检大模型，实现单模型多场景的高精准度，在线检测平均精度达99.99%。江汽强调“数据质量决定AI效果上限，数据与AI形成飞轮”，通过高质量数据集建设和数据治理，将数据资产化，提升数据质量，并在2025-2028年分阶段推进架构、能力泛化及业务深度融合。此举不仅提升了良品率与产能，还增强了员工对AI的信心，形成可复制的智能化方法论，给行业提供了从小切口到全集团落地的实操路线，也体现了生产端AI在中国汽车产业中的新名片作用。未来，车企的竞争将向体系化能力与数据生态的协同演进，AI价值将向数据与服务转移，江汽的路径有望成为行业的通用范式。
🏷️ #数智化 #统一平台 #数据资产 #质检大模型 #车企转型
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📰 从工厂质检到全链重构：江汽AI“小切口、大纵深”，为何成行业样本？
江汽集团通过以生产端质检为切入口，构建覆盖研产供销服全链条的数智化能力体系，推出汽车行业首个CV质检大模型，形成了“统一平台、能力沉淀、全集团复制、生态赋能”的务实路径。其核心在于以昇腾算力为底座，统一数据规范和开发工具，确保AI应用在一个平台上开发运行，避免信息孤岛与重复建设；同时以130万张高质量质检图片训练迈思特CV质检大模型，实现单模型多场景的高精准度，在线检测平均精度达99.99%。江汽强调“数据质量决定AI效果上限，数据与AI形成飞轮”，通过高质量数据集建设和数据治理，将数据资产化，提升数据质量，并在2025-2028年分阶段推进架构、能力泛化及业务深度融合。此举不仅提升了良品率与产能，还增强了员工对AI的信心，形成可复制的智能化方法论，给行业提供了从小切口到全集团落地的实操路线，也体现了生产端AI在中国汽车产业中的新名片作用。未来，车企的竞争将向体系化能力与数据生态的协同演进，AI价值将向数据与服务转移，江汽的路径有望成为行业的通用范式。
🏷️ #数智化 #统一平台 #数据资产 #质检大模型 #车企转型
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📰 推动“人工智能+制造”走深走实
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。该行动旨在推动人工智能模型与数据资源协同互促、同频共振，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”的良性飞轮，推动“人工智能+制造”走深走实。行动设定7项任务，路径明确、协同推进，既产出可直接使用的技术产品，又打造生态服务能力，确保落地务实高效，并通过阶段性评估推动实施。比如，在行业模型方面要摸清数据家底、加工成高质量数据集、训练共性模型；在特色智能体方面要挖掘高价值场景，打造专用模型或自主智能体；在要素保障方面聚焦生态、人才、工具、标准短板，推动深度协作与标准贯标，厚植要素土壤。该行动立足我国产业基础，围绕高质量数据集、行业模型、应用场景、协同机制、生态配套，推动数据要素价值最大化、模型能力精准化、产业应用实效化，推动AI发展由“技术驱动”向“价值驱动”迈进。产业需求将引导数据与模型的迭代与定向研发，避免技术与场景脱节、数据与应用错位，并为高质量发展筑牢根基，促进智能经济和智能社会新形态形成。未来，部委将加强统筹指导，对成效显著的区域和企业给予政策与资金倾斜，地方主管部门将强化组织保障，调动各类主体积极性。
🏷️ #模数共振 #数据要素 #行业模型 #智能体 #应用场景
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📰 推动“人工智能+制造”走深走实
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。该行动旨在推动人工智能模型与数据资源协同互促、同频共振，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”的良性飞轮，推动“人工智能+制造”走深走实。行动设定7项任务，路径明确、协同推进，既产出可直接使用的技术产品，又打造生态服务能力，确保落地务实高效，并通过阶段性评估推动实施。比如，在行业模型方面要摸清数据家底、加工成高质量数据集、训练共性模型；在特色智能体方面要挖掘高价值场景，打造专用模型或自主智能体；在要素保障方面聚焦生态、人才、工具、标准短板，推动深度协作与标准贯标，厚植要素土壤。该行动立足我国产业基础，围绕高质量数据集、行业模型、应用场景、协同机制、生态配套，推动数据要素价值最大化、模型能力精准化、产业应用实效化，推动AI发展由“技术驱动”向“价值驱动”迈进。产业需求将引导数据与模型的迭代与定向研发，避免技术与场景脱节、数据与应用错位，并为高质量发展筑牢根基，促进智能经济和智能社会新形态形成。未来，部委将加强统筹指导，对成效显著的区域和企业给予政策与资金倾斜，地方主管部门将强化组织保障，调动各类主体积极性。
🏷️ #模数共振 #数据要素 #行业模型 #智能体 #应用场景
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📰 追求极“质”！省长质量奖企业先进质量管理模式集萃②_中国江苏网
本篇聚焦江苏省省长质量奖及提名奖企业在质量管理方面的创新模式与成效，展示五家企业以全链条、全要素、全价值链为核心的高质量管理实践。精创电气以“全链闭环・质效协同”推动从设计到售后全生命周期的质量控制，通过数字化工具和六西格玛等方法提升新产品准时率、降低成本并实现海外市场扩张，形成可复制的实战手册；斯迪克以“一链赋能、双轮驱动、四化推进”实现研发到供应链的高效协同，六西格玛在折叠屏支撑膜中的应用显著降低不良率并提升CPK，同时推动多项国家标准与行业标准的制定。鹏飞集团则通过“全产业链双集成双一流”模式，将技术集成与服务集成融入全链路管理，提升设备稳定性和交付能力，创出一站式服务与跨境协同的示范效应；连云港港口以“三合五控 港连天下”打造智慧港口质量体系，实现事前预防、事中监控、事后改进的闭环管控，推动口岸服务一体化与国际化网络建设；南京钢铁通过“331”质量管理模式，聚焦客户、制造、采购三端，推动数字化研发、智能制造和供应链协同，形成高端材料与装备的国产化突破。总体来看，各企业以数据驱动、流程再造、跨部门协同与持续改进为共性特点，显著提升一次合格率、降低成本、提升客户满意度与碳足迹治理，为区域产业高质量发展提供可推广的模板与经验。
🏷️ #质量管理 #六西格玛 #数字化 #智能制造 #产业协同
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📰 追求极“质”！省长质量奖企业先进质量管理模式集萃②_中国江苏网
本篇聚焦江苏省省长质量奖及提名奖企业在质量管理方面的创新模式与成效，展示五家企业以全链条、全要素、全价值链为核心的高质量管理实践。精创电气以“全链闭环・质效协同”推动从设计到售后全生命周期的质量控制，通过数字化工具和六西格玛等方法提升新产品准时率、降低成本并实现海外市场扩张，形成可复制的实战手册；斯迪克以“一链赋能、双轮驱动、四化推进”实现研发到供应链的高效协同，六西格玛在折叠屏支撑膜中的应用显著降低不良率并提升CPK，同时推动多项国家标准与行业标准的制定。鹏飞集团则通过“全产业链双集成双一流”模式，将技术集成与服务集成融入全链路管理，提升设备稳定性和交付能力，创出一站式服务与跨境协同的示范效应；连云港港口以“三合五控 港连天下”打造智慧港口质量体系，实现事前预防、事中监控、事后改进的闭环管控，推动口岸服务一体化与国际化网络建设；南京钢铁通过“331”质量管理模式，聚焦客户、制造、采购三端，推动数字化研发、智能制造和供应链协同，形成高端材料与装备的国产化突破。总体来看，各企业以数据驱动、流程再造、跨部门协同与持续改进为共性特点，显著提升一次合格率、降低成本、提升客户满意度与碳足迹治理，为区域产业高质量发展提供可推广的模板与经验。
🏷️ #质量管理 #六西格玛 #数字化 #智能制造 #产业协同
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📰 华为刘超做客央视《对话・创新中国行》：数智赋能共筑中国智造标杆
本文围绕华为副总裁刘超在央视节目中的发言，阐释华为与上汽通用五菱联合构建全球首个智能岛制造体系的实践，以及中国制造向中国智造转型的路径。华为通过数智化手段赋能制造业升级，坚持自主创新、核心场景聚焦与根技术生态协同，推动产业可迭代、可持续的发展。从岛式精益智造到全链协同的智能制造，华为为车企提供高可靠生产网络、标准化生产数字平台等解决方案，显著缩短整车交付周期、降低制造成本。刘超指出核心在于制造场景、数据与数智能技术的正向循环飞轮，并在标准体系、全球化布局及人工智能+制造行动中积极作为，参与国家标准、推动产业生态建设。未来华为将继续扩大在制造场景、研发、产品创新和全球化布局的协同，帮助更多企业实现数字化转型，推动中国制造走向全球竞争力的智造新阶段。
🏷️ #智能岛 #数智化 #制造升级 #标准体系 #全球布局
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📰 华为刘超做客央视《对话・创新中国行》：数智赋能共筑中国智造标杆
本文围绕华为副总裁刘超在央视节目中的发言，阐释华为与上汽通用五菱联合构建全球首个智能岛制造体系的实践，以及中国制造向中国智造转型的路径。华为通过数智化手段赋能制造业升级，坚持自主创新、核心场景聚焦与根技术生态协同，推动产业可迭代、可持续的发展。从岛式精益智造到全链协同的智能制造，华为为车企提供高可靠生产网络、标准化生产数字平台等解决方案，显著缩短整车交付周期、降低制造成本。刘超指出核心在于制造场景、数据与数智能技术的正向循环飞轮，并在标准体系、全球化布局及人工智能+制造行动中积极作为，参与国家标准、推动产业生态建设。未来华为将继续扩大在制造场景、研发、产品创新和全球化布局的协同，帮助更多企业实现数字化转型，推动中国制造走向全球竞争力的智造新阶段。
🏷️ #智能岛 #数智化 #制造升级 #标准体系 #全球布局
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📰 神州云动受邀出席2025山东制造业数智化峰会，聚焦CRM与AI融合
近日，山东制造业数智化峰会在烟台召开，聚焦“AI+智造”主题，汇聚多家制造企业和技术专家，共同探讨人工智能与智能制造的结合。作为CRM领域的领先企业，神州云动CloudCC受邀参与，并推出了CloudCC AI，通过整合多种大模型和行业知识，提升模型的准确率。该技术致力于推动制造业转型，助力企业构建高效的智能生产体系。
神州云动的“AI+行业”双轮驱动模型，已成功覆盖50余个行业，帮助企业实现销售转化率提升37%。在峰会上，神州云动展示了如何利用CloudCC AI强化智能客户洞察、全生命周期管理和数据驱动决策等核心能力，从而提升企业的竞争力与客户满意度。众多制造业头部企业已通过该解决方案，显著提升了销售效率和客户服务响应速度。
山东作为重要的制造业基地，正在加速数字化转型。此次峰会不仅分享了CRM的成功案例，还展示了CloudCC与工业互联网及ERP的集成实践。神州云动通过与参会企业的深入交流，帮助他们灵活定制行业解决方案，共同探索未来的数字化制造之路，助力山东建设成为强省。
🏷️ #AI #智造 #CRM #智能制造 #数字化
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📰 神州云动受邀出席2025山东制造业数智化峰会，聚焦CRM与AI融合
近日，山东制造业数智化峰会在烟台召开，聚焦“AI+智造”主题，汇聚多家制造企业和技术专家，共同探讨人工智能与智能制造的结合。作为CRM领域的领先企业，神州云动CloudCC受邀参与，并推出了CloudCC AI，通过整合多种大模型和行业知识，提升模型的准确率。该技术致力于推动制造业转型，助力企业构建高效的智能生产体系。
神州云动的“AI+行业”双轮驱动模型，已成功覆盖50余个行业，帮助企业实现销售转化率提升37%。在峰会上，神州云动展示了如何利用CloudCC AI强化智能客户洞察、全生命周期管理和数据驱动决策等核心能力，从而提升企业的竞争力与客户满意度。众多制造业头部企业已通过该解决方案，显著提升了销售效率和客户服务响应速度。
山东作为重要的制造业基地，正在加速数字化转型。此次峰会不仅分享了CRM的成功案例，还展示了CloudCC与工业互联网及ERP的集成实践。神州云动通过与参会企业的深入交流，帮助他们灵活定制行业解决方案，共同探索未来的数字化制造之路，助力山东建设成为强省。
🏷️ #AI #智造 #CRM #智能制造 #数字化
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