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📰 【联盟动态】AI赋能智能制造的痛点破解与实施路径沙龙活动顺利召开

11月27日，北京市科学技术协会主办的沙龙活动聚焦AI赋能智能制造，探讨了数据治理、场景适配性、算力成本等核心痛点。与会专家分享了政策保障与企业实践的破局路径，强调数据供给创新与智能算力统筹的重要性。工业大模型被视为AI技术赋能工业的关键，专家们通过实际案例展示了其在生产方式变革中的潜力。

在项目分享环节，嘉宾们分析了工业互联网的安全态势，指出了当前面临的主要风险，并提出了针对性的解决方案。北汽福田的专家则分享了在供应链数智化转型中的实践经验，强调了AI变革的系统方法和可复用的成功案例。与会者围绕AI赋能的核心议题展开讨论，探讨了数据治理与行业特性适配的重要性。

最后，何劲松巡视员总结了AI技术在智能制造领域的核心价值，强调了行业转型升级的必要性，并对未来的系列沙龙活动提出了期望，呼吁加强技术创新与人才培养，共同推动产业高质量发展。此次活动为智能制造的未来发展提供了重要的思路与实践参考。

🏷️ #AI赋能 #智能制造 #数据治理 #工业大模型 #供应链转型

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📰 数字化让制造业越来越强-中国工业互联网研究院

当前，我国制造业正朝着高端化、智能化和绿色化的方向发展，数字化转型成为推动传统产业升级的重要手段。2020年至2024年，我国工业增加值和制造业增加值均实现了显著增长。各地积极探索数字化转型实践，如湖南省的智能制造示范和广东省的“人工智能+制造业”融合发展示范区，展现了地方政府在推动制造业转型中的积极作用。

然而，制造业数字化转型过程中仍面临诸多挑战，尤其是数据基础薄弱和数据孤岛问题。许多企业缺乏清晰可用的历史数据，且不同部门间的数据标准不兼容，导致跨系统集成困难。中小企业面临转型成本高和技术能力弱的双重困境，需要多方协同推进数字化转型，构建产业支撑体系，鼓励地方因地制宜制定差异化发展路径。

企业应根据自身特点精准施策，龙头企业可建设“灯塔工厂”，中型企业进行数字化诊断，小微企业则可从设备联网入手。数据治理和消费者互动也应受到重视，通过建立统一的数据标准和持续的消费者反馈机制，推动柔性生产和个性化定制，提升品牌忠诚度和消费者体验。同时，政策制定者需关注消费者权益保护，构建安全的数字化环境。

🏷️ #制造业 #数字化转型 #智能制造 #数据治理 #消费者体验

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📰 告别传统数据架构！AI问数据准确度100%！高效落地AI-Native数据平台！！

极简扁平化架构旨在解决传统数据仓库的臃肿与高维护成本问题。该架构仅保留操作数据层（ODS）和数据明细层（DWD），通过高性能OLAP引擎实现即时计算，提升数据响应效率。ODS层负责接入业务系统的原始数据，进行轻量清洗，而DWD层则对数据进行深度规范化，形成企业级标准明细数据。不同于传统架构的多层次设计，本架构简化了数据处理环节，更加清晰易维护。

即时计算依赖于Apache Doris或ClickHouse等强大OLAP引擎，用户查询时能快速完成聚合与关联运算，确保数据实时性与分析灵活性。同时，ETL流程也大幅简化，主要集中在数据接入与标准化处理，开发与运维复杂度显著降低。通过统一治理与元数据管理，确保数据在企业内部的一致性与可追溯性，提高了数据使用效率。

智能化的物化视图和数字员工（Data Agent）进一步提升了数据分析能力。物化视图通过自动识别高频查询，加速数据响应，而数字员工则简化了数据查询流程，使业务用户无需掌握复杂的技术细节，能够轻松获取所需数据。这一系列创新，使得企业在数据管理和分析上获得了更高的灵活性与效率。

🏷️ #极简架构 #即时计算 #数据治理 #数字员工 #OLAP引擎

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📰 5年再出发：中国新型工业化历史成就与战略展望_新闻频道_中国青年网

“十五五”规划建议是党中央在深刻把握现代化建设规律的基础上，推动新型工业化和实体经济发展的重要战略。制造业作为国家经济的命脉，必须在智能化、绿色化和融合化方向上不断演进，以提升产业竞争力。通过强化自主创新，加大研发投入，突破技术瓶颈，实现关键核心技术的自主可控，将为制造强国建设奠定基础。

在“十四五”期间，我国新型工业化取得了显著成就，传统产业的转型升级与前沿科技的应用相结合，推动了生产效率的提升和资源的有效利用。同时，国家级制造业创新中心的建设为战略性新兴产业的集聚发展提供了良好环境。面向“十五五”，要继续加强基础研究和应用基础研究，优化中小企业的数字化转型环境，促进其创新发展。

未来，我国需完善数据治理体系，推动数据共享与安全，加强产业链的协同发展。通过智能设计、绿色制造及生产性服务业的深度融合，构建开放、协同、高效的产业生态体系，支持龙头企业和专精特新企业的共同发展，积极融入国内外市场，实现经济的可持续发展。

🏷️ #十五五 #新型工业化 #智能制造 #绿色发展 #数据治理

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📰 AI如何重塑共享服务中心？这场名企HRSSC闭门会交出这样答卷

11月7日，由DHR公会主办的名企HRSSC卓越运营闭门会在上海成功举办，吸引了众多知名企业的HRSSC和HRIS负责人参与。会议围绕AI技术在HR共享服务中心的应用展开深入探讨，强调了AI驱动的SSC转型为产品化与智能化的重要性。某头部互联网企业的实践展示了如何将每项服务视为独立产品进行全生命周期管理，从而提升运营效率和服务质量。

施耐德电气的HR数字化负责人指出，高质量的数据是AI应用的基础，强调数据治理与合规的重要性。他们通过建立企业级数据中台，确保数据的准确性和完整性，为AI应用提供了坚实的基础。此外，亚派智能科技CEO分享了“问查办”实施框架，展示了如何通过智能问答系统和自然语言处理技术提升员工服务体验。

会议还讨论了AI应用面临的挑战，包括数据质量、团队能力、预算配置等，形成了行业共识。与会者认为，未来HRSSC的核心能力将转向数据洞察和员工体验优化，SSC人员的角色也将转变为AI训练师和流程设计专家。这场闭门会为HR领域的数字化转型提供了宝贵的经验和启示。

🏷️ #HRSSC #AI应用 #数据治理 #数字化转型 #员工体验

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📰 大模型建设难点：多源异构数据的统一接入与治理

在汽车制造大模型建设中，多源异构数据的统一接入与治理面临诸多挑战，主要包括数据结构的高度碎片化、系统集成能力弱以及数据责任主体不清晰。研发、生产和质量检测等不同系统使用的结构化与非结构化数据各自孤立，导致语义割裂，使得大模型难以建立准确的上下文理解。此外，老旧系统的集成能力不足，数据常常存在更新延迟，维护成本高昂，责任划分不清则使得数据治理效率低下。

为应对这些问题，文章提出了三种治理策略。首先是主数据驱动的中心化治理，通过建立核心主数据管理系统，统一数据编码和语义定义，提升数据一致性；其次是基于数据虚拟化的联邦接入模式，避免数据迁移风险，同时提供统一视图；最后是分域建模与语义层抽象，通过分业务域治理再进行跨域关联，平衡治理成本与效率。综合这三者，形成了混合架构，强调各部门的协作与数据治理的持续性。

在实施过程中，建议行业内重视数据元管理与业务驱动，让业务部门参与治理标准的制定。逐步打通数据链路，将为模型能力的提升提供坚实基础。这个过程需要耐心和持续的努力，通过不断学习和调整，推动汽车制造的数据治理向更高效的方向发展。

🏷️ #汽车制造 #数据治理 #大模型 #数据接入 #跨部门协同

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📰 未来智造局｜一线观察：制造业与AI“双向奔赴” ，还缺了点啥？

随着人工智能在新型工业化中的推动，上海成为“AI+制造”的重要发展基地。根据《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》，未来三年内，上海计划实现3000家制造企业的智能化应用，并打造若干行业标杆。这些措施旨在提高制造业效率，推动企业向智能化转型。

在“AI+制造”的实践中，许多企业面临着转型中的挑战。尽管有诸多优秀案例，仍有九成制造企业在AI技术应用上无从下手，主要问题包括缺乏合适的人才、数据治理难度大及应用落地难等。解决这些问题是实现AI与制造业深度融合的关键。

为了突破这些瓶颈，推动“AI+制造”的发展，行业内专家建议聚焦典型标杆场景的打造。通过攻克核心场景的落地难点，可以加速复制成功经验，从而形成人工智能在制造业中良性循环的应用生态。上海的政策支持与资源共享，将为企业提供充分的技术与资金支持，促进整个行业的智能化升级。

🏷️ #人工智能 #新型工业化 #制造企业 #数据治理 #应用场景

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📰 镇江举行制造业高质量数据集建设研讨会

镇江市于10月17日下午举行了制造业高质量数据集建设研讨会，旨在促进产学研用的协同创新，释放数据要素的价值，推动人工智能产业的高质量发展。此次会议吸引了全市40多家单位近100名代表参会，强调高质量数据集在人工智能中的重要性。

高质量数据集经过多重处理流程，能够为人工智能模型提供精准的训练数据，提升其在不同场景下的识别与推理能力。今年，镇江加快了高质量数据集的建设步伐，以支持制造业的数字化和智能化发展。中节能的项目成为全省唯一的“双入选”项目，显示了镇江在这一领域的领先地位。

研讨会期间，与会者讨论了如何通过高质量数据集的建设提升企业管理与质量能力，并为行业技术转型提供支持。市数据局表示，将借此机会完善数据治理体系，促进产学研用的协同创新，力争在人工智能时代抢占新高点，为镇江的发展注入新的动能。

🏷️ #高质量数据集 #人工智能 #协同创新 #制造业 #数据治理

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📰 制造全链革命：广域铭岛工业AI体系驱动企业向AI原生跃迁

制造业的智能化转型是推动高质量发展的关键路径，但企业在此过程中面临数据孤岛、知识依赖人工和业务协同效率低等核心痛点。这些问题限制了制造业向智能化和数字化发展的进程。广域铭岛发布的Geega工业AI应用平台，通过“平台+数据+场景”的一体化战略，旨在为企业提供一站式解决方案，助力实现全链路智能化重构。

该平台整合了高效的工业数据标准化治理、闭环知识封装与还原能力和模块化智能体开发，支持从生产计划到执行的全流程智能化升级。实践中，智能体显著提升了生产效率，传统排产从6小时缩短至1小时，工艺文件生成准确率提升90%，人力成本降低80%。智能体技术的应用还加快了响应速度，有效解决了生产运营中的痛点。

展望未来，制造企业将从依赖人力转向以AI为核心的运营模式，全面转型将为企业在全球竞争中奠定新优势。随着技术的不断演进，企业将实现流程自动化与决策智能化，重构研发、生产和服务链条。广域铭岛将与生态合作伙伴共同推动这一变革，携手开创工业智造新纪元。

🏷️ #智能化转型 #数据治理 #智能体 #工业AI #数字化转型

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📰 我们都低估了AI渗透的速度和广度，却高估了AI改进业务的深度 - 53AI-AI知识库|大模型知识库|大模型训练|智能体开发

自2023年ChatGPT引爆全球后，人工智能（AI）进入了一个前所未有的“大爆炸”时代，尤其是生成式AI迅速渗透企业运营，成为提升生产力和创新的关键。然而，企业在AI的快速应用中面临着一个巨大的“价值鸿沟”，即从工具采用到业务转型之间存在显著的断层。许多AI项目在概念验证阶段停滞，未能转化为可衡量的生产力和财务回报。

报告分析指出，AI的渗透并不均匀，行业、规模和地域差异明显。成功的AI应用多集中于低风险的辅助任务，其价值体现在效率提升上，但这仍然属于“表层优化”。要实现AI的深层价值，企业需将AI视为重塑业务的催化剂，推动业务流程再造，转变成以业务为驱动的战略。

此外，企业在AI的实施中也需解决数据治理和信任问题，以确保AI的长期可持续发展。通过系统性的变革和建立健全的治理框架，企业才能跨越AI的价值鸿沟，实现真正的业务转型和增长。

🏷️ #人工智能 #生成式AI #价值鸿沟 #业务转型 #数据治理

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📰 重磅发布 | AI赋能离散制造业全球最佳实践与战略要务

2025年9月4日，捷一科技（北京）有限公司发布了关于人工智能在离散制造业应用的报告，强调AI已成为企业竞争力的核心战略要素。报告指出，成功的AI转型依赖于稳健的数据治理、专业的智能体构建和持续的智能化运营。这些战略支柱为企业提供了高质量的AI应用基础，帮助企业实现从被动响应到主动预测的转变。

报告还展示了全球超过50个顶级制造企业的AI应用案例，强调生成式设计和数字孪生等技术在产品研发中的重要性。通过这些技术，企业能够大幅缩短创新周期、降低研发成本，并创造出更具竞争力的产品。此外，AI在生产和质量保证中的应用也被深入探讨，展示了如何通过智能化手段提升生产效率和产品质量。

最后，报告指出，企业在拥抱AI的同时，必须面对数据治理、组织能力和人才结构等挑战。捷一科技将于9月17日举办研讨会，帮助航空航天企业探讨AI的实际应用与挑战，推动产业的进一步发展。

🏷️ #人工智能 #离散制造 #数据治理 #智能化运营 #生成式设计

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