當(dāng)下，制造業(yè)站在智能化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵路口，市場(chǎng)競(jìng)爭加劇與人工智能等新技術(shù)迭代涌現(xiàn)，驅(qū)動(dòng)企業(yè)對(duì)提質(zhì)增效、突破發(fā)展瓶頸的需求愈發(fā)迫切。在此背景下，8月14日，由璞躍中國（Plug and Play China）主辦的“AI 賦能，加速企業(yè)智造新程”Global Tech Network在上海成功舉辦。

此次活動(dòng)聚焦制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型核心議題，匯聚行業(yè)權(quán)威專家、頭部企業(yè)代表，深度圍繞AI技術(shù)與制造場(chǎng)景的融合應(yīng)用展開交流，為制造業(yè)企業(yè)破解轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)，搶抓發(fā)展機(jī)遇注入強(qiáng)勁動(dòng)能 。

技術(shù)只是“門票”，場(chǎng)景才是“座位”

活動(dòng)開篇，璞躍中國闡釋了舉辦初衷：聚焦AI技術(shù)與制造場(chǎng)景融合，匯聚行業(yè)前沿實(shí)踐，多維度呈現(xiàn)AI滲透生產(chǎn)運(yùn)營全環(huán)節(jié)的落地路徑，攜手產(chǎn)業(yè)界生態(tài)伙伴共同剖析轉(zhuǎn)型路徑，助力企業(yè)以技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)二次增長曲線，重塑制造競(jìng)爭力新優(yōu)勢(shì)。

“當(dāng)前，只有9.3%的公司在過去兩周內(nèi)將生成式AI實(shí)際應(yīng)用到生產(chǎn)流程中。也就是說，超過九成的公司要么還停留在觀望、試驗(yàn)的階段，要么只是把AI當(dāng)作內(nèi)部‘炫技’的工具，而沒有真正融入日常業(yè)務(wù)。”璞躍中國企業(yè)創(chuàng)新副總裁劉佳諾表示。

她認(rèn)為，現(xiàn)在大部分AI企業(yè)最缺的不是技術(shù)，而是高質(zhì)量“好場(chǎng)景”。多數(shù)企業(yè)仍專注于技術(shù)本身，絞盡腦汁爭奪行業(yè)里不多的場(chǎng)景應(yīng)用需求，但很多企業(yè)處于觀望態(tài)度，不愿主動(dòng)入場(chǎng)，實(shí)際需求并不多。“技術(shù)只是入場(chǎng)券”，場(chǎng)景才是王道。劉佳諾總結(jié)了三類適合AI切入的典型場(chǎng)景：企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營流程中高度重復(fù)、機(jī)械化的工作；企業(yè)內(nèi)部容錯(cuò)率相對(duì)較高、風(fēng)險(xiǎn)可控的業(yè)務(wù)崗位；企業(yè)內(nèi)部挖掘新增長點(diǎn)時(shí)，通過AI挖掘用戶需求與數(shù)據(jù)價(jià)值、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增量的場(chǎng)景。

值得一提的是，璞躍（Plug and Play）是全球知名的科技創(chuàng)新生態(tài)平臺(tái)，也是全球歷史最悠久、區(qū)域及行業(yè)覆蓋最廣的科技孵化器之一。璞躍發(fā)源于硅谷，在全球布局了60多座創(chuàng)新中心，擁有20余年科創(chuàng)投資、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新服務(wù)、科技孵化的經(jīng)驗(yàn)，曾成功孵化了Google，投資了PayPal、Dropbox等多家科技巨頭公司。“當(dāng)78%的AI項(xiàng)目因戰(zhàn)略斷層與落地脫節(jié)而失敗，企業(yè)仍在承受高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、低回報(bào)的困局，璞躍將‘助力企業(yè)AI重塑效率提升與價(jià)值增長’創(chuàng)新服務(wù)。”劉佳諾表示道。

多維推進(jìn)，解碼 AI 賦能實(shí)踐

（一）前沿分享：AI 滲透制造全流程

活動(dòng)設(shè)置多場(chǎng)主題分享，深度解碼AI在制造各環(huán)節(jié)的創(chuàng)新應(yīng)用。設(shè)序科技首席產(chǎn)品官楊慶保聚焦AI生成式設(shè)計(jì)技術(shù)，生動(dòng)闡釋“讓工程師從重復(fù)性設(shè)計(jì)勞動(dòng)中解放，使產(chǎn)業(yè)鏈在智能設(shè)計(jì)生態(tài)中實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同運(yùn)轉(zhuǎn)”的實(shí)踐路徑；矢量智控總經(jīng)理于小海圍繞“數(shù)據(jù)克隆”技術(shù)構(gòu)建“世界模型”，實(shí)現(xiàn)“讓決策在數(shù)字孿生空間完成預(yù)演驗(yàn)證”，破解復(fù)雜制造場(chǎng)景下的決策難題；OAT業(yè)務(wù)總監(jiān)王雷詳解算法重構(gòu)供應(yīng)鏈決策邏輯，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型替代經(jīng)驗(yàn)式排產(chǎn)，達(dá)成“以算法為供應(yīng)鏈裝上最優(yōu)解計(jì)算器”的提效降本目標(biāo)；來也科技CFO范麗鴻分享“數(shù)字員工平臺(tái)”融合RPA與大語言模型的創(chuàng)新實(shí)踐，展現(xiàn)流程數(shù)智化轉(zhuǎn)型的全新圖景。

（二）圓桌對(duì)話：共探轉(zhuǎn)型短中長期路徑

圓桌論壇環(huán)節(jié)，由璞躍中國企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)運(yùn)營總監(jiān)王燦主持，海南國際經(jīng)濟(jì)發(fā)展局黨委委員、總經(jīng)濟(jì)師曾蓉，聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織投資與技術(shù)促進(jìn)官、WiTTs副秘書長葉霖，馳星創(chuàng)投董事總經(jīng)理李一心等嘉賓深度參與。圍繞“科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)：政府搭臺(tái)、國際協(xié)同、資本賦能的多方對(duì)話”主題，嘉賓們從政策協(xié)同保障、國際技術(shù)對(duì)接、資本生態(tài)賦能等多元視角，為制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型構(gòu)建生態(tài)支撐體系，系統(tǒng)探討不同發(fā)展階段的破局策略與增長路徑。

（三）細(xì)分場(chǎng)景深化：覆蓋綠色與質(zhì)量管控

圓桌對(duì)話后，活動(dòng)聚焦細(xì)分場(chǎng)景持續(xù)深入分享。光合智能創(chuàng)始人付強(qiáng)，分享基于物理驅(qū)動(dòng)數(shù)字原生模型的AI+能源管理實(shí)踐，助力制造企業(yè)構(gòu)建綠色低碳生產(chǎn)體系；蔚碳科技CTO馬贏超，詳解“蔚碳云”碳中和管理平臺(tái)與ZeroPilot AI車隊(duì)智能物流管理系統(tǒng)，為供應(yīng)鏈綠色變革提供全流程解決方案，詮釋“AI驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈效率與可持續(xù)發(fā)展雙提升”；大制科技解決方案總監(jiān)殷立，聚焦工業(yè)大模型在預(yù)測(cè)性維護(hù)與質(zhì)量管理的深度應(yīng)用，印證“讓AI成為生產(chǎn)線的‘先知衛(wèi)士’，于故障萌芽前筑牢質(zhì)量防線”。

具身智能火熱，仍有三大難點(diǎn)亟待攻關(guān)

具身智能作為具有實(shí)物“身體”的AI載體，同時(shí)具有“大腦”和“身體”，能感知、會(huì)學(xué)習(xí)甚至可以自主決策。在AI與機(jī)器人加速融合的背景下，全球機(jī)器人產(chǎn)業(yè)正邁向智能化、具身化的新階段。演講環(huán)節(jié)最后，璞躍中國投研負(fù)責(zé)人楊鈞，全鏈路拆解具身智能在技術(shù)研發(fā)與場(chǎng)景落地的多維度探索，前瞻分享具身智能技術(shù)的市場(chǎng)應(yīng)用趨勢(shì)與產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

當(dāng)前具身智能領(lǐng)域面臨哪些挑戰(zhàn)呢？楊鈞從成本-通用-效率的“不可能三角”進(jìn)行了全面的分析。首先，成本困境來源于硬件技術(shù)路線未定。例如，核心組件靈巧手主流方案未能敲定，整體技術(shù)路線未能統(tǒng)一，核心零部件還有國產(chǎn)化+創(chuàng)新升級(jí)的空間。此外，高能量密度電池技術(shù)（如固態(tài)電池）尚未成熟。硬件降本高度依賴批量規(guī)模量產(chǎn)，下游應(yīng)用場(chǎng)景的不確定性導(dǎo)致成本高居不下。

其次，數(shù)據(jù)難題帶來效率沖突。收集真實(shí)世界的機(jī)器人數(shù)據(jù)耗時(shí)且昂貴，但仿真數(shù)據(jù)暫未解決S2R Gap，這導(dǎo)致高質(zhì)量機(jī)器人數(shù)據(jù)集缺失。此外，行業(yè)中已經(jīng)出現(xiàn)不少開源的機(jī)器人數(shù)據(jù)集，但數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，且缺乏數(shù)據(jù)采集基準(zhǔn)，無法實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景、跨任務(wù)應(yīng)用的通用機(jī)器人訓(xùn)練。

模型能力待提升是一項(xiàng)通用挑戰(zhàn)。當(dāng)前的多模態(tài)大模型雖然發(fā)展迅速但仍處于早期階段，在處理需要長時(shí)間、多步驟規(guī)劃與連貫執(zhí)行的復(fù)雜任務(wù)時(shí)，其架構(gòu)往往難以支持有效的遠(yuǎn)距離依賴建模和持續(xù)的邏輯推理。此外，模型雖然能夠接收和處理來自多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，但在如何將這些異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次、有意義的融合，并從中提煉出對(duì)任務(wù)至關(guān)重要的綜合洞察方面，現(xiàn)有架構(gòu)能力有限。

凝聚行業(yè)共識(shí)，賦能智造未來

本次活動(dòng)為制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型搭建起高價(jià)值交流平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)多重生態(tài)價(jià)值：認(rèn)知突破上，幫助企業(yè)穿透AI技術(shù)迷霧，明晰從研發(fā)設(shè)計(jì)到質(zhì)量管控全流程的滲透邏輯，理解AI重構(gòu)制造價(jià)值鏈條的底層邏輯；資源協(xié)同上，構(gòu)建政府、企業(yè)、資本、國際組織的多維對(duì)接網(wǎng)絡(luò)，為技術(shù)合作落地、項(xiàng)目場(chǎng)景適配、政策精準(zhǔn)扶持筑牢生態(tài)基礎(chǔ)；案例沉淀上，積累多行業(yè)、多場(chǎng)景的AI賦能轉(zhuǎn)型實(shí)踐，為制造企業(yè)規(guī)劃智造升級(jí)路徑提供可參考、可復(fù)制的行動(dòng)藍(lán)圖。

相信未來，璞躍中國將持續(xù)深耕制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型賽道，迭代完善活動(dòng)生態(tài)體系，強(qiáng)化“技術(shù)落地性”與“生態(tài)延續(xù)性”，助力更多制造企業(yè)把握AI機(jī)遇窗口，突破增長邊界，重塑制造競(jìng)爭力，推動(dòng)中國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型邁向全球引領(lǐng)新高度，共探智造新局，解鎖可持續(xù)增長密碼。