11月27日，由北京市科學技術協(xié)會主辦，北京市海淀區(qū)科學技術協(xié)會、中關村網(wǎng)絡安全與信息化產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（以下簡稱“聯(lián)盟”）聯(lián)合承辦，北京四季慧谷園區(qū)管理有限公司、中關村意谷（北京）科技服務有限公司協(xié)辦的AI賦能智能制造的痛點破解與實施路徑沙龍活動順利舉辦。來自北京市科學技術協(xié)會一級巡視員何勁松，北京市科技教育中心（市科協(xié)黨校）副主任孫濤，北京市科委中關村管委會新材料與智能制造處原一級調(diào)研員張若松，工業(yè)和信息化部網(wǎng)絡安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心原副主任李新社，北京市海淀區(qū)科學技術協(xié)會黨組成員、副主席邱峰等相關領導專家出席。同時，浪潮、航天云網(wǎng)、福田汽車、六方云、706所、安天、和利時、中聯(lián)德冠、東方通、烽臺科技、惠而特、用友、數(shù)力拓新、康泰博控、愛加密等企業(yè)代表共40余人參加活動。本次活動由聯(lián)盟秘書長鄒冬主持。

主題報告環(huán)節(jié)，工業(yè)和信息化部網(wǎng)絡安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展中心原副主任李新社以《AI助力制造業(yè)發(fā)展的問題和破局》為題展開分享，聚焦AI賦能智能制造中的數(shù)據(jù)治理瓶頸、場景適配性不足、算力成本壓力、人才短板等核心痛點，結(jié)合工信部推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策方向，重點圍繞“強化八大基礎支撐”中的數(shù)據(jù)供給創(chuàng)新、智能算力統(tǒng)籌，以及“場景牽引技術適配”的落地邏輯，解析了從政策保障到企業(yè)實踐的破局路徑，為制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了兼具政策指導性與實操性的方向參考。

在航天云網(wǎng)科技發(fā)展有限責任公司項目處處長趙志達看來，工業(yè)大模型正成為AI技術賦能工業(yè)場景的關鍵。他圍繞《工業(yè)大模型實踐之路》展開深度分享，首先點明了行業(yè)邏輯：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)實融合的核心，而工業(yè)大模型則是其落地關鍵。隨后，他聚焦“AI+數(shù)字孿生”這一核心賦能模式，詳細拆解了航天云網(wǎng)INDICS-MIND工業(yè)大模型的架構(gòu)與服務。并進一步用6個典型場景案例串聯(lián)起實踐價值，從需求痛點切入，對應呈現(xiàn)解決方案的落地效果?；谶@些實踐洞察，他展望行業(yè)前景，認為工業(yè)大模型的持續(xù)演進將推動工業(yè)領域生產(chǎn)方式的根本性變革，并建議以技術創(chuàng)新為核心、以場景落地為導向培育新質(zhì)生產(chǎn)力。

浪潮信息自動駕駛架構(gòu)師龔湛在《認知驅(qū)動：VLA與世界模型重塑智能駕駛新范式》報告中，分析了當前智駕模型在空間理解、時序建模與數(shù)據(jù)效率上面臨的挑戰(zhàn)。他認為，端到端模型正朝著VLA與世界模型的方向發(fā)展，該方向模型遵循Scaling Law，有望顯著提升汽車的環(huán)境認知能力。龔總指出，算力是支撐這一發(fā)展的關鍵基礎。為滿足VLA模型訓練與大規(guī)模仿真驗證的需求，智駕算力需向100 EFLOPS的目標持續(xù)演進，為高階自動駕駛的實現(xiàn)提供重要保障。

在項目分享環(huán)節(jié)，北京六方云總裁李江力深度解讀了《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢報告》。他首先結(jié)合政策導向與產(chǎn)業(yè)發(fā)展要求，指出在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加速滲透的背景下，安全邊界拓寬與風險傳導性增強已成為兩大顯著特征?；诙嗑S度統(tǒng)計數(shù)據(jù)，他進一步點明三大核心風險：工業(yè)主機隱患突出、工控系統(tǒng)漏洞高發(fā)、以及工控設備暴露數(shù)量同比攀升，同時工業(yè)機器人、物聯(lián)網(wǎng)等新興場景的風險亦在加劇。隨后，他通過對2024年國外典型事件與近年國內(nèi)重點案例的剖析，揭示了安全事件的傳播路徑與嚴重危害。

北汽福田制造領域?qū)＜?、副院長李紅亮做《福田汽車AI+賦能業(yè)務領域的探索及實踐》項目分享，核心拆解供應鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)。他明確“精益化-信息化-數(shù)字化-智能化”的進階路徑，強調(diào)AI變革需以“場景+流程+組織+IT”為系統(tǒng)方法，按“三層五階八步”穩(wěn)步落地。結(jié)合標桿車企AI應用調(diào)研，他重點介紹落地成果：依托數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，在設備預測性維護、物流智能規(guī)劃、能耗AI分析等場景實現(xiàn)突破，訂單可視化預警更成為降本增效典型。分享中他同步介紹，未來要建立供應鏈兩級AI應用架構(gòu)，并融入DeepSeek與具身智能技術，推進智能產(chǎn)線集成。這套從場景挖掘到技術落地的完整方案，為制造企業(yè)AI轉(zhuǎn)型提供了可復用的鮮活樣本。

自由交流環(huán)節(jié)氣氛熱烈，與會嘉賓圍繞AI賦能智能制造核心議題展開深度研討。大家重點聚焦數(shù)據(jù)底座建設的基礎性意義，認為數(shù)據(jù)治理與標準統(tǒng)一是智能化轉(zhuǎn)型的關鍵前提；同時強調(diào)技術應用需貼合行業(yè)場景特性，靈活適配不同類型模型發(fā)展，避免同質(zhì)化推進；并圍繞數(shù)據(jù)短缺、人才匱乏等行業(yè)共性痛點，探討了政策支持、生態(tài)共建、技術融合等破解路徑，為智能制造高質(zhì)量發(fā)展凝聚共識。

最后，北京市科學技術協(xié)會一級巡視員何勁松發(fā)表總結(jié)講話。他肯定AI技術在智能制造領域提升效率、保障安全的核心價值，針對行業(yè)面臨的需求多元與技術落地難題、專業(yè)團隊儲備不足等關鍵問題，結(jié)合典型案例闡釋了AI賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要意義，為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供指引。同時，他也表達了對聯(lián)盟的殷切希望，期望聯(lián)盟能繼續(xù)發(fā)揮平臺作用，凝聚產(chǎn)學研用合力，加強關鍵技術創(chuàng)新與人才培養(yǎng)，共同推動產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

接下來，聯(lián)盟將繼續(xù)開展AI賦能相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展的系列主題沙龍活動，化共識為行動，堅持問題導向、聚焦應用目標。著力搭建常態(tài)化交流平臺，促進成員單位技術共享與項目合作；同時，積極整合產(chǎn)學研用力量，圍繞數(shù)據(jù)標準、人才培養(yǎng)等關鍵環(huán)節(jié)深耕發(fā)力，搭建產(chǎn)業(yè)協(xié)同堅實橋梁，共同破解發(fā)展難題，加速AI技術在相關領域的規(guī)模化落地。