CCF企智会（苏州）“AI赋能，算数驱动——智能制造领域AI与数据融合的苏州实践”专题活动顺利举办

本次论坛由CCF主办，CCF企智会（苏州）承办，江苏博云科技有限公司、思必驰科技股份有限公司、科大讯飞（苏州）科技有限公司协办，活动汇集政府、高校、企业界的领导、专家和学者，围绕“人工智能+”创新应用生态的构建，交流前沿实践，助力企业将人工智能技术融入地方优势产业，推动数智化创新的广泛应用，共同探讨AI与实体经济的深度融合。

嘉宾致辞环节

论坛开场，CCF理事、本次活动论坛主席、常熟理工学院教授龚声蓉介绍了论坛背景、莅临嘉宾，对给予本次论坛支持的各方表示感谢，并热忱欢迎大家加入CCF企智会。

龚声蓉做开幕致辞

CCF副理事长、北京并行科技股份有限公司董事长陈健先生，代表主办单位CCF致辞，对企智会承办的本次论坛活动给与欢迎和热情期望。

陈健致辞

苏州市工业和信息化局万资平副局长表达了苏州政府对CCF及CCF企智会活动的关注和认可，并对苏州智能制造产业概述及相关产业政策进行了解读。

万资平致辞并作产业概述及产业政策解读

主题分享环节

CCF企智会（苏州）副主席、上海交通大学教授、思必驰联合创始人及首席科学家俞凯，CCF企智会（苏州）主席、江苏博云科技股份有限公司总经理、本次论坛共同主席花磊，江苏亨通数字智能科技有限公司CTO陈虎分别展开了主题分享。

俞凯作《工业数智化转型中的大模型应用》主题分享

俞凯教授报告指出，大模型时代使数据走向智能，让“信息”系统的感知能力升级到当前“模型”系统的认知能力，并助力未来的“行动”系统的决策能力。他表示专用大模型是深度学习的里程碑，统一生成式语言模型架构是“通用智能”的基础，二者各有优劣，需要各取所长。报告展示了大模型时代工业智能化应用场景分布及应用范式及思必驰公司－具有通用智能、针对垂域和智能体调度的大语言模型-DFM东风大模型在制造业领域中，面向业务知识、业务数据、业务系统应用落地范式。

花磊作《博云智枢- AI平台底座助力工业行业AI应用》主题分享

花磊表示在智能制造领域，借助AI技术，企业可以实现生产过程的自动化、智能化，提高生产效率，同时，云原生架构为智能制造提供了高效、稳定的基础设施，确保各项业务顺利进行。他指出人工智能场景下，制造应用与模型需求激增，也同样带来算力需求的增加，

对异构GPU资源统一管理，算力资源进行池化，实现资源的集中调度、按需分配、动态伸缩，为AI模型提供稳定高效的计算环境，同时提高算力利用率，将大幅降低采购成本和运维成本。报告最后介绍了博云科技提供的基于云原生技术的完整闭环的Paas层能力模型、AI时代下的云原生与微服务架构，并展示了其在工业互联网领域、工业装备智能化领域、工业设计领域的应用。

陈虎作《人工智能在工业企业的创新与应用》主题分享

陈虎表示工业大模型与专用小模型成为工业AI发展的两条协同路径，并展示语言大模型、专用大模型、多模态大模型、视觉大模型四类工业大模型在工业环节的应用部署总体视图，系统地介绍了工业领域对数据、算法、算力的要求。报告指出数理模型在描绘实际问题的内在联系，系统性能的分析、预测与优化方面，数据受限的工业环境中，数理模型对于适配工业逻辑显示更为显著的优势。在应用场景方面，报告系统介绍了感知识别、运筹优化、经验决策三类工业AI在工业企业中的应用及案例，并给出工业AI云边的协同的思考。

Panel环节

由CCF企智会（苏州）秘书长、科大讯飞苏州研究院执行院长支洪平担任主持人，受邀嘉宾：苏州工业与信息化局大数据处副处长丁天龙，CCF 企智会（苏州）技术委员会主席、江苏博云科技有限公司董事长花磊，CCF苏州分部主席、苏州科技大学电子与信息工程学院院长胡伏原，苏州朗捷通智能科技有限公司设计研究院院长王兴明，苏州同元软控信息技术有限公司科学计算与AI专家陈久宁。

Panel环节主持人及嘉宾

在本次圆桌讨论中，主持人依据嘉宾分别来自政府、高校及优秀企业的三个不同视角，精心策划了系列提问，旨在深入剖析智能制造领域的发展现状与未来趋势。

针对政府层面，探讨了其在助力苏州众多制造企业向智能制造转型过程中所面临的挑战，并着重介绍了政府所采取的一系列重要举措，包括政策引导、资金扶持、平台建设以及生态培育等，以全方位推动制造业的智能化升级。

转向高校视角，讨论了如何与企业建立紧密且富有成效的合作关系，共同推进智能制造领域中的AI与数据融合研究与应用。同时，还深入探讨了创新的人才培养模式和科研成果的价值转化，强调了产学研深度融合对于智能制造领域发展的重要意义。

聚焦于企业层面，深入剖析了企业如何确保大模型在智能制造领域的有效落地并实现其价值。通过分享实践经验和成功案例，展示了企业在技术创新、模型训练、数据治理以及智能生产流程构建等方面的积极探索和显著成效。

各位嘉宾还共同展望了未来3-5年乃至10年内，智能制造领域可能达到的“终极形态”。大家一致认为，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，智能制造将实现更高程度的自动化、智能化和个性化，成为推动经济高质量发展的重要引擎。

智能制造领域的实践和探索正不断深入，带来了丰富的机遇，同时也伴随着诸多挑战。通过本次活动，我们见证了苏州在人工智能与数字化融合方面所做出的努力和取得的阶段性成果。这些成果不仅具有重要的借鉴意义，还预示着未来可能出现新的突破。我们期待着在不久的将来，智能制造能够迎来更辉煌的发展，为行业和社会带来深远的影响。