6月20日，由上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、騰訊云TVP 、瀘州老窖·國(guó)窖1573研究院聯(lián)合主辦的「智匯制造 創(chuàng)贏未來(lái)」騰訊云TVP AI研討會(huì)暨瀘州老窖·國(guó)窖1573研究院智庫(kù)研討會(huì)在上海成功舉辦。在本次活動(dòng)中，專(zhuān)家們現(xiàn)場(chǎng)參觀全國(guó)首個(gè)大模型創(chuàng)新生態(tài)社區(qū)“模速空間”，直觀體驗(yàn) AI 前沿技術(shù)與創(chuàng)新應(yīng)用的碰撞。來(lái)自智能制造、數(shù)字化、AI 等領(lǐng)域大咖，圍繞AI技術(shù)、應(yīng)用落地、行業(yè)實(shí)踐心得等展開(kāi)深入研討。活動(dòng)特設(shè)頭腦風(fēng)暴環(huán)節(jié)，各位專(zhuān)家暢所欲言，進(jìn)行精彩的觀點(diǎn)碰撞，共同探討AI的現(xiàn)在和未來(lái)。

主持人開(kāi)場(chǎng)

主持人積夢(mèng)智能 CEO、騰訊云 TVP 謝孟軍在活動(dòng)伊始時(shí)表示，我們處在一個(gè)變革之年，通用大模型加速落地，AI正從任務(wù)型算法邁向認(rèn)知智能。與此同時(shí)，具身智能的崛起打破虛擬與物理世界的界限，推動(dòng)行業(yè)進(jìn)入生產(chǎn)力革新階段。今天，期待與各位專(zhuān)家老師共探大模型、具身智能的多元落地路徑，為產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)提速助力。

積夢(mèng)智能 CEO、騰訊云 TVP 謝孟軍

主辦方致辭

瀘州老窖股份有限公司黨委副書(shū)記、總經(jīng)理、瀘州老窖·國(guó)窖1573研究院執(zhí)行院長(zhǎng) 林鋒

瀘州老窖股份有限公司黨委副書(shū)記、總經(jīng)理、瀘州老窖·國(guó)窖1573研究院執(zhí)行院長(zhǎng) 林鋒表示，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，各行各業(yè)正在發(fā)生根本性變革。在林鋒看來(lái)，這種變革可能超越“工業(yè)4.0”的范疇，邁向全新的“工業(yè)5.0”時(shí)代。

面對(duì)全球范圍內(nèi)革命性的技術(shù)浪潮，企業(yè)需要積極擁抱AI時(shí)代。瀘州老窖也不例外，在智能制造領(lǐng)域開(kāi)展大量探索與實(shí)踐。2024年12月，瀘州老窖進(jìn)入工業(yè)和信息化部裝備工業(yè)一司發(fā)布的“卓越級(jí)智能工廠(chǎng)(首批)項(xiàng)目名單”。通過(guò)與西門(mén)子的合作，瀘州老窖對(duì)傳統(tǒng)釀酒體系進(jìn)行系統(tǒng)性重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)從釀造生產(chǎn)、儲(chǔ)存到包裝物流的全流程自動(dòng)化建設(shè)。不僅實(shí)現(xiàn)硬件設(shè)備的機(jī)械化聯(lián)通，還實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的整合貫通，真正打通整個(gè)生產(chǎn)鏈條。

瀘州老窖通過(guò)打造新供應(yīng)鏈體系，減少人力需求，從傳統(tǒng)模式下的6000人降至164人，建設(shè)成本也顯著降低。此外，構(gòu)建數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)體系，使得每一瓶酒的流通數(shù)據(jù)均可追溯，并基于數(shù)據(jù)反向驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)決策。經(jīng)過(guò)兩年多的轉(zhuǎn)型實(shí)踐，銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)高度數(shù)字化的人機(jī)協(xié)同模式，推動(dòng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率持續(xù)提升。此外，瀘州老窖積極探索金融科技應(yīng)用，在數(shù)字貨幣領(lǐng)域走在前列，未來(lái)還將推出專(zhuān)屬瀘州老窖的定制化數(shù)字貨幣，進(jìn)一步拓展數(shù)字生態(tài)邊界。

此次攜手騰訊云TVP，旨在共同探討AI技術(shù)發(fā)展的前沿趨勢(shì)，期待大家通過(guò)今天的活動(dòng)有所收獲，探索未來(lái)發(fā)展的新機(jī)遇。

騰訊云副總裁、智慧零售、文旅、建筑、農(nóng)體技術(shù)負(fù)責(zé)人 程偉

騰訊云副總裁、智慧零售、文旅、建筑、農(nóng)體技術(shù)負(fù)責(zé)人 程偉表示，當(dāng)前，以大模型為代表的AI技術(shù)正以前所未有的速度重塑千行百業(yè)。在科研的前沿陣地，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室作為國(guó)家級(jí)科研機(jī)構(gòu)，在多模態(tài)大模型、具身智能等領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，并在人才培養(yǎng)和開(kāi)源開(kāi)放方面做出重要貢獻(xiàn);而在產(chǎn)業(yè)的深水區(qū)，瀘州老窖率先開(kāi)辟白酒行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型新路徑。自2018年起，騰訊云和瀘州老窖在數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)等方面展開(kāi)了深度的合作，結(jié)合騰訊智慧零售的解題思路，共同打造了智慧釀造與數(shù)字運(yùn)營(yíng)雙輪驅(qū)動(dòng)的標(biāo)桿實(shí)踐，成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)擁抱新技術(shù)的教科書(shū)級(jí)案例。作為長(zhǎng)期戰(zhàn)略伙伴，今年雙方正加速將AI技術(shù)落地，推動(dòng)更多創(chuàng)新應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)。

騰訊云作為堅(jiān)定的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深耕者，隨著生成式AI在2025年的可用性大幅提升，AI與產(chǎn)業(yè)的融合進(jìn)程也按下了快捷鍵，騰訊云持續(xù)加大在算力、模型、產(chǎn)業(yè)落地的全鏈路支持，確保AI技術(shù)能夠真正落地應(yīng)用。在騰訊內(nèi)部，實(shí)行全面AI化，內(nèi)部超過(guò)700個(gè)應(yīng)用已全面接入AI。2024年，騰訊的研發(fā)投入達(dá)到了707億元，同比增長(zhǎng)220%。目前，騰訊在全棧技術(shù)能力、組織人才、場(chǎng)景深度耦合，生態(tài)共創(chuàng)四個(gè)方面，不斷推動(dòng)前沿AI技術(shù)落地為好用的AI。

為了進(jìn)一步推動(dòng)AI技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展，騰訊構(gòu)建開(kāi)發(fā)者生態(tài)與全行業(yè)數(shù)字化生態(tài)的專(zhuān)家計(jì)劃——騰訊云TVP，目前已匯聚500多位頂級(jí)專(zhuān)家，通過(guò)舉辦峰會(huì)、參觀標(biāo)桿企業(yè)、組織研討會(huì)等方式，促進(jìn)技術(shù)交流和經(jīng)驗(yàn)分享。展望未來(lái)，我們將與更多行業(yè)專(zhuān)家并肩同行，讓AI成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的普惠力量。本次活動(dòng)作為新的起點(diǎn)，一同攜手共進(jìn)，在AI浪潮中書(shū)寫(xiě)更多的輝煌，期待與各位專(zhuān)家交流碰撞，共同推進(jìn)產(chǎn)業(yè)與技術(shù)的深度融合與創(chuàng)新發(fā)展。

從語(yǔ)言模型到具身智能：機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)

騰訊云TVP 鄧亞峰

騰訊云TVP 鄧亞峰發(fā)表《從語(yǔ)言模型到具身智能：機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)》的演講，從大語(yǔ)言模型的發(fā)展談到具身智能的演進(jìn)，分析其中的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)。

鄧亞峰首先回顧了AI技術(shù)的發(fā)展歷程，指出AI發(fā)展一直是圍繞著如何利用更多數(shù)據(jù)訓(xùn)練更大模型進(jìn)行。而歷史證明，人工智能領(lǐng)域凡是不符合Scaling Law的往往都是錯(cuò)的。當(dāng)前大語(yǔ)言模型具備強(qiáng)大泛化能力，但仍面臨幻覺(jué)等問(wèn)題，思維鏈、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)使得大語(yǔ)言模型從“快系統(tǒng)”逐步具備類(lèi)似人類(lèi)“慢系統(tǒng)”的能力。

隨后，鄧亞峰談到具身智能領(lǐng)域，他認(rèn)為機(jī)器人雖然發(fā)展多年，但尚未達(dá)到真正的智能，無(wú)法泛化、通用，所以應(yīng)用場(chǎng)景受限，商業(yè)化受限。與大語(yǔ)言模型相比，機(jī)器人需要與物理世界交互，缺少大量的數(shù)據(jù)，限制其智能化水平。他對(duì)比LLM與機(jī)器人的商業(yè)化路徑，指出機(jī)器人面對(duì)的場(chǎng)景更多，更具商業(yè)潛力，但也面臨更高技術(shù)門(mén)檻。他認(rèn)為，具身機(jī)器人是未來(lái)10~20年科技領(lǐng)域最大的機(jī)會(huì)，但受限于缺失訓(xùn)練數(shù)據(jù)，具身機(jī)器人的核心技術(shù)還沒(méi)有取得突破，在開(kāi)放環(huán)境任務(wù)上，無(wú)法持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，因此未來(lái)發(fā)展的里程碑是限定任務(wù)通用和場(chǎng)景泛化。

機(jī)器人的兩大核心能力是移動(dòng)能力和操作能力，當(dāng)前移動(dòng)能力發(fā)展迅速，例如今年春晚的人形機(jī)器人表演跳舞;在操作能力上，由于環(huán)境、任務(wù)、物體多樣，挑戰(zhàn)較大，因此在限定任務(wù)上通用，做到場(chǎng)景泛化。

機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)路線(xiàn)是視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作模型(VLA)，但端到端的VLA模型，需要很多訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到泛化能力，且容易受到視覺(jué)信號(hào)噪聲的影響。盡管行業(yè)已有百萬(wàn)規(guī)模的數(shù)據(jù)，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。具身智能領(lǐng)域相對(duì)成熟的訓(xùn)練方法是模仿學(xué)習(xí)，優(yōu)點(diǎn)是可以利用大量的軌跡數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但泛化能力較弱，難以適應(yīng)物體形狀變化，較難接受視覺(jué)輸入，適合訓(xùn)練移動(dòng)能力，不適合訓(xùn)練操作能力。另外一條路線(xiàn)是通過(guò)仿真環(huán)境和模擬器，機(jī)器來(lái)收集數(shù)據(jù)訓(xùn)練，在真實(shí)環(huán)境下強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。鄧亞峰認(rèn)為，解決機(jī)器人通用泛化的核心是找到新的Scaling Law，產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)模型突破。但目前這條路仍沒(méi)有走通。

在展望未來(lái)具身智能機(jī)器人的發(fā)展時(shí)，鄧亞峰強(qiáng)調(diào)，在通用機(jī)器人領(lǐng)域取得成功的企業(yè)，不僅需要具備強(qiáng)大的AI能力，還需要在供應(yīng)鏈管理和應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)上擁有優(yōu)勢(shì)。除了能攻關(guān)具身智能AI大模型的團(tuán)隊(duì)外，一些基于工程方法和場(chǎng)景數(shù)據(jù)的團(tuán)隊(duì)也可能獲得成功，只要找到好的切入場(chǎng)景，打造場(chǎng)景化技術(shù)是有機(jī)會(huì)的。因此對(duì)于普通團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，在更快閉環(huán)的場(chǎng)景構(gòu)建硬件產(chǎn)品，并積累真實(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，等待通用開(kāi)源具身大模型的到來(lái)，提升模型能力，也是一種可行的路徑。

AI賦能汽車(chē)研發(fā)設(shè)計(jì)創(chuàng)新多場(chǎng)景應(yīng)用

阿爾特汽車(chē)副總裁、AI.X Lab主任劉亞彬分享《AI賦能汽車(chē)研發(fā)設(shè)計(jì)創(chuàng)新多場(chǎng)景應(yīng)用》的報(bào)告，詳細(xì)剖析阿爾特如何結(jié)合AI技術(shù)在汽車(chē)研發(fā)設(shè)計(jì)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。

阿爾特汽車(chē)副總裁、AI.X Lab主任劉亞彬

阿爾特創(chuàng)立于2007年，目前已服務(wù)過(guò)超80家汽車(chē)行業(yè)的客戶(hù)，成功研發(fā)超500款車(chē)型。2023年，公司開(kāi)始探索“AI+汽車(chē)研發(fā)設(shè)計(jì)”的實(shí)現(xiàn)路徑，在算法開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)融合上已有初步成果。

當(dāng)前，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)面臨用戶(hù)場(chǎng)景復(fù)雜，產(chǎn)品迭代加快，開(kāi)發(fā)周期大幅縮短，整車(chē)涉及流程復(fù)雜、變量多、約束多等挑戰(zhàn)，AI 如何提升效率，重塑汽車(chē)產(chǎn)業(yè)能力，如何將物理屬性需求與設(shè)計(jì)過(guò)程高效銜接。阿爾特?cái)y手生態(tài)合作伙伴，以AI重塑汽車(chē)研發(fā)全流程。在重塑設(shè)計(jì)過(guò)程中，從原來(lái)整車(chē)設(shè)計(jì)的工業(yè)時(shí)代到整車(chē)數(shù)智孿生系統(tǒng)，再到如今整車(chē)設(shè)計(jì)的AI時(shí)代。將復(fù)雜的需求拆解為零件數(shù)智模型，再合成整車(chē)數(shù)智系統(tǒng)，讓零件“自協(xié)同”，實(shí)現(xiàn)柔性、敏捷研發(fā)。

劉亞彬展開(kāi)介紹阿爾特AI技術(shù)架構(gòu)，分為基礎(chǔ)層、算法層、生態(tài)層，打造從基礎(chǔ)設(shè)施到大模型再到智能體、算法工具的全棧AI技術(shù)體系。

阿爾特探索AI落地汽車(chē)研發(fā)的應(yīng)用場(chǎng)景有汽車(chē)設(shè)計(jì)知識(shí)大模型，實(shí)現(xiàn)汽車(chē)設(shè)計(jì)不同公司的設(shè)計(jì)知識(shí)Knowhow檢索;AI場(chǎng)景創(chuàng)新，從AI+用戶(hù)研究開(kāi)始，逐步實(shí)現(xiàn)AI+產(chǎn)品定義的全面賦能;開(kāi)發(fā)AI員工，讓AI在不同關(guān)鍵環(huán)節(jié)提供輔助;通過(guò)AI+項(xiàng)目管理，顯著提高項(xiàng)目管理的效率、促進(jìn)知識(shí)的積累和復(fù)用;造型AIGC，推出垂直AI創(chuàng)繪模型“TAI”，幫助汽車(chē)設(shè)計(jì)師提高設(shè)計(jì)效率;性能預(yù)測(cè)，智能預(yù)測(cè)風(fēng)阻;AI二維圖自動(dòng)生成，支持AI自然語(yǔ)言交互文件操作，支持常規(guī)3D數(shù)據(jù)上傳，常用2D圖框文件上傳等;AI汽車(chē)后市場(chǎng)，與生態(tài)伙伴攜手搭建智能維修診斷平臺(tái)。還有AI+3D敏捷設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)、AI+軟件開(kāi)發(fā)測(cè)試等領(lǐng)域。未來(lái)，阿爾特將打造一個(gè)軟件鏈、AI工具、多智能體集成的工業(yè)設(shè)計(jì)平臺(tái)，構(gòu)建協(xié)同高效的汽車(chē)智能設(shè)計(jì)生態(tài)。

大模型驅(qū)動(dòng)的具身智能前沿

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室青年研究員王棟帶來(lái)《大模型驅(qū)動(dòng)的具身智能前沿》主題演講，圍繞具身智能的研究背景，目前研究進(jìn)展與未來(lái)展望展開(kāi)介紹。

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室青年研究員 王棟

具身智能的概念最早源于心理學(xué)實(shí)驗(yàn)，其目標(biāo)是構(gòu)建一種類(lèi)似自然界生物的智能實(shí)體，能在真實(shí)物理世界中執(zhí)行各種任務(wù)，并在物理世界交互中持續(xù)學(xué)習(xí)與進(jìn)化。與大語(yǔ)言模型相比，具身智能不僅包含數(shù)據(jù)與算法兩個(gè)要素，還有機(jī)器人本體。其數(shù)據(jù)具有場(chǎng)景依賴(lài)性，不同應(yīng)用場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)不同;本體形態(tài)多樣，需要根據(jù)特定任務(wù)設(shè)計(jì)相應(yīng)的本體;在算法層面，具身智能是多模態(tài)融合系統(tǒng)，需同時(shí)處理視覺(jué)、語(yǔ)言與動(dòng)作，對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與執(zhí)行成功率提出更高要求。這三個(gè)方面的特性使得具身智能的研究路徑和技術(shù)挑戰(zhàn)區(qū)別于大語(yǔ)言模型。

在數(shù)據(jù)方面，數(shù)據(jù)是具身智能發(fā)展的核心挑戰(zhàn)。人類(lèi)視頻數(shù)據(jù)、仿真環(huán)境數(shù)據(jù)以及真機(jī)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成具身智能數(shù)據(jù)金字塔。其中，網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)易于獲取，仿真數(shù)據(jù)可通過(guò)建模生成，而真機(jī)數(shù)據(jù)雖然價(jià)值最高，但成本高昂，收集大規(guī)模數(shù)據(jù)較難。為解決這一難題，研究者嘗試將仿真數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合的方式，通過(guò)仿真器、神經(jīng)渲染等技術(shù)構(gòu)建仿真環(huán)境，探索基于“世界模型”的預(yù)測(cè)機(jī)制生成合成數(shù)據(jù)。

在算法方面，具身智能處于L2以下階段，即只能在受限場(chǎng)景下完成特定任務(wù)。其面臨的挑戰(zhàn)包括動(dòng)態(tài)交互的3D環(huán)境復(fù)雜性，可能出現(xiàn)未知的突發(fā)情況，不同的本體需要有不同的底層運(yùn)控算法來(lái)控制;復(fù)雜的精細(xì)操作，不同復(fù)雜程度的任務(wù)精細(xì)協(xié)同操作不同，還有新的場(chǎng)景泛化，例如辦公室工作機(jī)器人去家里做飯等。目前主流方案依托視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作(VLA)模型，借助大模型的通用知識(shí)遷移能力指導(dǎo)機(jī)器人操作。例如Physical Intelligence推出的π0模型，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室等聯(lián)合開(kāi)發(fā)的空間具身通用操作模型SpatialVLA等。

在機(jī)器人本體方面，行業(yè)正朝著更易用、低成本的方向演進(jìn)，人形機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)上取得一些進(jìn)展。盡管目前尚未達(dá)到可廣泛部署的L2階段，完全開(kāi)放場(chǎng)景任需突破，但在固定場(chǎng)景已展現(xiàn)出潛力。

王棟指出，提升數(shù)據(jù)與算法的泛化能力仍是具身智能發(fā)展的核心方向。在短期內(nèi)，具身智能可在限定場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地，長(zhǎng)期來(lái)看，則是構(gòu)建可在真實(shí)物理世界中執(zhí)行各種任務(wù)，并持續(xù)學(xué)習(xí)與進(jìn)化的智能實(shí)體，這是具身智能發(fā)展的未來(lái)愿景。

AI賦能營(yíng)銷(xiāo)：消費(fèi)品行業(yè)AI應(yīng)用案例分享

AMT 集團(tuán)創(chuàng)始人孔祥云發(fā)表題為《AI賦能營(yíng)銷(xiāo)：消費(fèi)品行業(yè)AI應(yīng)用案例分享》的報(bào)告，分享AMT在不同行業(yè)的AI應(yīng)用實(shí)踐與思考，特別是AI賦能營(yíng)銷(xiāo)的案例，闡述消費(fèi)品行業(yè)落地AI應(yīng)用的具體路徑。

AMT 集團(tuán)創(chuàng)始人孔祥云

AMT作為“管理+IT”專(zhuān)業(yè)服務(wù)公司，聚焦消費(fèi)品、冶金化工、金融、能源環(huán)保等行業(yè)。在消費(fèi)品領(lǐng)域，AI落地經(jīng)常場(chǎng)景諸多，在供應(yīng)鏈、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、營(yíng)銷(xiāo)策略等方面都有高度數(shù)字化需求。

在營(yíng)銷(xiāo)方面，可通過(guò)AI陪練，幫助新手導(dǎo)購(gòu)快速上手、并進(jìn)階成銷(xiāo)冠;用AI監(jiān)控和指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)，幫助店長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)的即時(shí)跟蹤與調(diào)整，有效提升營(yíng)銷(xiāo)能力。在對(duì)外服務(wù)中，可用AI打造數(shù)字分身輔助銷(xiāo)售與服務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能客服;通過(guò)AI的主動(dòng)銷(xiāo)售與智能觸達(dá)，提升顧客回購(gòu)率，有效優(yōu)化消費(fèi)者體驗(yàn)?？紫樵埔訟MT幫助客戶(hù)“絕味鴨脖”落地 AI 應(yīng)用為例，使用AI賦能店長(zhǎng)和一線(xiàn)店員，不僅提高店員業(yè)務(wù)能力，還提升整體經(jīng)營(yíng)水平。

孔祥云總結(jié)消費(fèi)品行業(yè)AI應(yīng)用的實(shí)施路徑有三步：第一，場(chǎng)景切入，識(shí)別關(guān)鍵營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景。第二，數(shù)據(jù)整合，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)基礎(chǔ)。只有結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)，才能為AI分析和決策提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐。第三，人機(jī)協(xié)同，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)過(guò)程。AI系統(tǒng)需不斷通過(guò)反饋進(jìn)行迭代，才能真正發(fā)揮效能。

展望AI營(yíng)銷(xiāo)的未來(lái)趨勢(shì)，據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，2025年50%企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容由AI生成。孔祥云表示，在技術(shù)融合上，AI Agent替代部分決策，以及多模態(tài)技術(shù)持續(xù)深化，實(shí)現(xiàn)“一人千面”個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。在數(shù)據(jù)與合規(guī)上，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)成為重點(diǎn)。在組織變革上，企業(yè)設(shè)立專(zhuān)職AI團(tuán)隊(duì)，營(yíng)銷(xiāo)人員需掌握AI工具應(yīng)用能力。

數(shù)智領(lǐng)航：瀘州老窖智能制造實(shí)踐與創(chuàng)新探索

瀘州老窖集團(tuán)(股份)公司首席數(shù)字官、數(shù)字化發(fā)展中心總經(jīng)理、瀘州老窖國(guó)際發(fā)展(中國(guó)香港)有限公司董事長(zhǎng)、騰訊云TVP蘇王輝帶來(lái)《數(shù)智領(lǐng)航：瀘州老窖智能制造實(shí)踐與創(chuàng)新探索》主題演講，分享瀘州老窖作為百年傳統(tǒng)酒企在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略思考和具體落地實(shí)踐。

瀘州老窖集團(tuán)(股份)公司首席數(shù)字官、數(shù)字化發(fā)展中心總經(jīng)理、瀘州老窖國(guó)際發(fā)展(中國(guó)香港)有限公司董事長(zhǎng)、騰訊云 TVP 蘇王輝

蘇王輝首先回顧瀘州老窖的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，發(fā)展歷程可分為四個(gè)階段：1980年-2000年為信息化萌芽期，無(wú)紙化建設(shè)階段;2000年-2015年為信息化建設(shè)期，建成白酒行業(yè)首個(gè)ERP系統(tǒng);2016年-2020年為數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)階段，建設(shè)工業(yè)化、自動(dòng)化;2020年-2025年，進(jìn)入數(shù)據(jù)深化應(yīng)用與治理階段。在“十四五”期間，瀘州老窖提出“六位一體”目標(biāo)，首次將“建設(shè)數(shù)字瀘州老窖”確立為核心戰(zhàn)略之一。

目前，瀘州老窖在數(shù)字化建設(shè)方面取得顯著成果：在營(yíng)銷(xiāo)數(shù)字化上，自2018年起與騰訊合作，構(gòu)建私域流量和消費(fèi)者會(huì)員體系，構(gòu)建以“經(jīng)銷(xiāo)商+終端+消費(fèi)者”為中心的數(shù)字化生態(tài)鏈;在供應(yīng)鏈數(shù)字化上，建成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、高效協(xié)同的智慧工廠(chǎng);在園區(qū)數(shù)字化上，打造全面感知的智慧園區(qū);在釀造數(shù)字化上，建成行業(yè)規(guī)模大、智能化水平高的固態(tài)法白酒釀造基地;在管理數(shù)字化上，構(gòu)建企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，推動(dòng)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理和創(chuàng)新。

在人工智能的應(yīng)用探索方面，瀘州老窖建設(shè)公司本地智算中心，形成自主可控的人工智能平臺(tái)能力，采用“大模型”+“小模型”雙輪驅(qū)動(dòng)策略，構(gòu)建“5+N”的全棧國(guó)產(chǎn)化智算中心。“5+N”即1個(gè)國(guó)產(chǎn)化算力底座、1個(gè)企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、1個(gè)企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)、1個(gè)MaaS平臺(tái)、1個(gè)智能體平臺(tái)，打造N個(gè)場(chǎng)景示范應(yīng)用。目前，企業(yè)對(duì)大模型處于探索階段，基于DeepSeek R1和Dify平臺(tái)快速構(gòu)建公司智能問(wèn)答等輕量化的場(chǎng)景應(yīng)用，如問(wèn)答系統(tǒng)、代碼生成、內(nèi)容撰寫(xiě)、圖像生成等。小模型在營(yíng)銷(xiāo)、供應(yīng)鏈、釀酒、管理等多個(gè)場(chǎng)景中已有應(yīng)用。未來(lái)，公司將探索AI在智能問(wèn)數(shù)、智能客服、智能陪練、數(shù)字員工等場(chǎng)景的落地，并在垂直領(lǐng)域持續(xù)深化，打造瀘州老窖專(zhuān)有的場(chǎng)景大模型。

蘇王輝強(qiáng)調(diào)，AI應(yīng)用不是單點(diǎn)技術(shù)突破，解決端到端問(wèn)題才是最終目標(biāo)。AI技術(shù)本身沒(méi)有好壞之分，只有契合企業(yè)自身發(fā)展階段和業(yè)務(wù)需求才是最好的。數(shù)字化建設(shè)的本質(zhì)在于重塑企業(yè)三項(xiàng)重要能力：底層的數(shù)字化系統(tǒng)與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、中層搭建專(zhuān)業(yè)化數(shù)字人才團(tuán)隊(duì)、頂層推動(dòng)企業(yè)全員的觀念轉(zhuǎn)變與達(dá)成共識(shí)。

AI+安全：大模型時(shí)代的安全威脅攻防實(shí)踐

騰訊云安全威脅情報(bào)副總經(jīng)理 聶森帶來(lái)《AI+安全：大模型時(shí)代的安全威脅攻防實(shí)踐》的主題演講，分享大模型時(shí)代，威脅防護(hù)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，傳統(tǒng)威脅的新揭發(fā)以及大模型帶來(lái)的新威脅與解法。

騰訊云安全威脅情報(bào)副總經(jīng)理 聶森

騰訊云安全科恩實(shí)驗(yàn)室專(zhuān)注于安全攻防技術(shù)、安全大數(shù)據(jù)和安全AI算法的交叉研究與應(yīng)用落地。當(dāng)前，AI大模型取得突破性進(jìn)展，帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)了新的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。聶森強(qiáng)調(diào)，在我們討論“AI+安全”時(shí)需要明確區(qū)分兩類(lèi)問(wèn)題：利用AI解決傳統(tǒng)安全問(wèn)題以及應(yīng)對(duì)AI自身發(fā)展帶來(lái)的新威脅。

對(duì)于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題，AI的到來(lái)帶來(lái)全新解法。在終端安全上，針對(duì)軟件供應(yīng)鏈投毒攻擊，騰訊云安全科恩實(shí)驗(yàn)室打造二進(jìn)制安全智能分析平臺(tái)BinaryAI，使用AI分析從源頭識(shí)別軟件供應(yīng)鏈威脅，BinaryAI 函數(shù)語(yǔ)義匹配大模型 API 日調(diào)用量破億，是技術(shù)實(shí)力與業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合的實(shí)踐驗(yàn)證。在安全運(yùn)營(yíng)上，運(yùn)營(yíng)人員常常面臨告警太多，威脅線(xiàn)索收集分析難操作，入侵分析有門(mén)檻等難題，可借助大模型補(bǔ)充線(xiàn)索，優(yōu)化事件的可解釋性，實(shí)現(xiàn)事件的自動(dòng)化分析;還可基于有效線(xiàn)索過(guò)濾誤報(bào)并聚合告警事件，進(jìn)行情報(bào)的智能化運(yùn)營(yíng)和研判;搭建易用的安全知識(shí)庫(kù)應(yīng)用，滿(mǎn)足平臺(tái)、人員分析所需的數(shù)據(jù)和知識(shí)庫(kù)。例如，騰訊云安全科恩實(shí)驗(yàn)室打造情報(bào)挖掘分析流程智能體化，拆解研判步驟，自助查詢(xún)相應(yīng)數(shù)據(jù)，輸出綜合研判報(bào)告。提供威脅情報(bào)MCP服務(wù)，為安全運(yùn)營(yíng)擴(kuò)展威脅視野。提供威脅分析知識(shí)庫(kù)API，打造全能型外掛大腦。

大模型時(shí)代，如何應(yīng)對(duì)大模型帶來(lái)的新安全問(wèn)題?例如針對(duì)MCP應(yīng)用的安全防護(hù)，騰訊朱雀實(shí)驗(yàn)室自研AI基礎(chǔ)設(shè)施安全檢測(cè)工具AI-Infra-Guard，可對(duì)MCP進(jìn)行安全檢測(cè)和輸出報(bào)告。針對(duì)AI 工具在應(yīng)用過(guò)程中的信息泄露防護(hù)，騰訊 iOA 可配置敏感文件識(shí)別規(guī)則，可識(shí)別用戶(hù)剪切板中的敏感信息，提供完整的告警和攔截記錄。針對(duì)自動(dòng)化駕駛場(chǎng)景的安全防護(hù)研究，科恩研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)若干自動(dòng)駕駛 AI 模型的安全風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)報(bào)告給車(chē)企，構(gòu)筑牢固安全防線(xiàn)。

分組腦暴，觀點(diǎn)碰撞：AI 及具身智能應(yīng)用落地展望

除了以上干貨滿(mǎn)滿(mǎn)的主題分享外，騰訊云TVP AI研討會(huì)注重互動(dòng)交流，活動(dòng)最后環(huán)節(jié)設(shè)置分組頭腦風(fēng)暴，觀點(diǎn)碰撞環(huán)節(jié)，促進(jìn)各位專(zhuān)家的思想交流。在這一環(huán)節(jié)中，數(shù)十位專(zhuān)家被分為不同的小組，針對(duì)一系列AI熱門(mén)話(huà)題展開(kāi)討論與交流，激發(fā)創(chuàng)新思維，催生出眾多前瞻性的見(jiàn)解。

未來(lái)1-2年，將投入AI領(lǐng)域的哪些方向?

瀘州老窖股份有限公司黨委副書(shū)記、總經(jīng)理、瀘州老窖·國(guó)窖1573研究院執(zhí)行院長(zhǎng) 林鋒

瀘州老窖股份有限公司黨委副書(shū)記、總經(jīng)理、瀘州老窖·國(guó)窖1573研究院執(zhí)行院長(zhǎng) 林鋒表示，在未來(lái)一到兩年內(nèi)，瀘州老窖在AI智能制造領(lǐng)域?qū)@數(shù)據(jù)體系建設(shè)、全員參與和多層次模型部署展開(kāi)。首先，公司將構(gòu)建云數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提高數(shù)據(jù)精準(zhǔn)與標(biāo)準(zhǔn)化。其次，動(dòng)員企業(yè)員工投入AI建設(shè)中來(lái)，使用AI來(lái)提升業(yè)務(wù)。最后，在技術(shù)投入上，將構(gòu)建從企業(yè)AI應(yīng)用體系，從行業(yè)大模型到體系模型再到部門(mén)級(jí)模型、團(tuán)隊(duì)模型、個(gè)人模型，形成覆蓋全面、層次清晰的AI模型體系，提升員工核心競(jìng)爭(zhēng)力，助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

騰訊云副總裁、智慧零售、文旅、建筑、農(nóng)體技術(shù)負(fù)責(zé)人 程偉

騰訊云副總裁、智慧零售、文旅、建筑、農(nóng)體技術(shù)負(fù)責(zé)人 程偉表示，騰訊在AI領(lǐng)域的布局與發(fā)展可分別從內(nèi)外兩方面來(lái)看。在騰訊內(nèi)部，首先，公司持續(xù)投入基礎(chǔ)模型的研發(fā)和人才建設(shè)。其次，在內(nèi)部應(yīng)用方面，騰訊致力于實(shí)現(xiàn)全面的AI化。再者，騰訊重視安全建設(shè)，將持續(xù)投入相關(guān)技術(shù)的研發(fā)和創(chuàng)新。從外部來(lái)看，騰訊云承載30多個(gè)行業(yè)的服務(wù)，以技術(shù)賦能各行各業(yè)智能化落地，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。

西門(mén)子中國(guó)研究院首席專(zhuān)家、騰訊云TVP 傅玲

西門(mén)子中國(guó)研究院首席專(zhuān)家、騰訊云TVP傅玲談到，我們?cè)跀?shù)據(jù)治理和具身智能仿真驗(yàn)證工具上嘗試做一些探索。一方面，AI時(shí)代的到來(lái)，擁有大量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)將成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵因素。以西門(mén)子為例，今年西門(mén)子推出了一項(xiàng)新政策，默認(rèn)公司內(nèi)的所有數(shù)據(jù)都可以?xún)?nèi)部分享，讓數(shù)據(jù)在內(nèi)部流動(dòng)起來(lái)。另一方面，隨著具身智能逐漸進(jìn)入制造業(yè)，將具身智能安全應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境里，需要進(jìn)行嚴(yán)格的驗(yàn)證。當(dāng)前，智能制造領(lǐng)域與具身智能的仿真驗(yàn)證工具存在差異，但相信未來(lái)這些工具會(huì)被打通，目前，西門(mén)子正在積極地進(jìn)行相關(guān)的探索工作。

如何評(píng)估AI項(xiàng)目的成功?

積夢(mèng)智能 CEO、騰訊云 TVP 謝孟軍

積夢(mèng)智能 CEO、騰訊云 TVP 謝孟軍分享有一次參加智能體的評(píng)審工作心得體會(huì)：我審查過(guò)諸多工業(yè)智能體方案，從ROI和效果來(lái)看，以下方向的工業(yè)智能體表現(xiàn)突出：一是工業(yè)設(shè)計(jì)，尤其在處理復(fù)雜的三維圖紙方面，有兩家企業(yè)聚焦該領(lǐng)域，效果顯著;二是工業(yè)知識(shí)庫(kù)，雖然行業(yè)積累了一些數(shù)字化資料，但將這些資料轉(zhuǎn)化為專(zhuān)業(yè)知識(shí)庫(kù)仍是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。三是設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，幾乎所有制造企業(yè)都依賴(lài)于設(shè)備進(jìn)行生產(chǎn)，如何提高設(shè)備運(yùn)行效率，延長(zhǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間成為關(guān)鍵。

DaoCloud 道客首席運(yùn)營(yíng)官、騰訊云TVP張紅兵

DaoCloud 道客首席運(yùn)營(yíng)官、騰訊云 TVP張紅兵從技術(shù)和服務(wù)提供商視角分享AI項(xiàng)目的評(píng)估邏輯。他指出，企業(yè)在衡量AI項(xiàng)目時(shí)，并不僅聚焦于大模型，還有結(jié)合過(guò)去幾年在AI應(yīng)用的具體場(chǎng)景和業(yè)務(wù)指標(biāo)來(lái)綜合判斷。此外，過(guò)去制造企業(yè)常用“AI換人”的方式來(lái)衡量項(xiàng)目的價(jià)值指標(biāo)，現(xiàn)在越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始反思這一思路。AI部署本身需要一些投入成本，而且在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，企業(yè)注重社會(huì)責(zé)任體系，不再片面追求替代人工，反而是提升團(tuán)隊(duì)人員素質(zhì)，因此不是說(shuō)AI把人替掉，而是會(huì)用AI的人會(huì)把不會(huì)用的替掉。

如何建設(shè)實(shí)現(xiàn)不同技術(shù)+產(chǎn)品的AI團(tuán)隊(duì)?目前最缺的是算法工程師、數(shù)據(jù)標(biāo)注專(zhuān)家，還是懂制造的復(fù)合型人才?

瀘州老窖集團(tuán)(股份)公司首席數(shù)字官、數(shù)字化發(fā)展中心總經(jīng)理

瀘州老窖國(guó)際發(fā)展(中國(guó)香港)有限公司董事長(zhǎng)、騰訊云TVP 蘇王輝

瀘州老窖集團(tuán)(股份)公司首席數(shù)字官、數(shù)字化發(fā)展中心總經(jīng)理、瀘州老窖國(guó)際發(fā)展(中國(guó)香港)有限公司董事長(zhǎng)、騰訊云TVP蘇王輝表示，站在傳統(tǒng)企業(yè)角度來(lái)看，我們?cè)诙虝r(shí)間內(nèi)不會(huì)考慮自研算法，目前正在推進(jìn)場(chǎng)景AI化與AI場(chǎng)景化的發(fā)展。從場(chǎng)景AI化角度來(lái)看，將傳統(tǒng)業(yè)務(wù)從數(shù)據(jù)和流程進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，并逐步構(gòu)建知識(shí)庫(kù)。在此過(guò)程中，企業(yè)借助外部生態(tài)力量如騰訊等來(lái)提供技術(shù)支持，同時(shí)企業(yè)有承接能力，形成“握手機(jī)制”，即懂業(yè)務(wù)的人需了解基本的算法邏輯，懂技術(shù)的人也要理解業(yè)務(wù)需求，從而實(shí)現(xiàn)有效協(xié)同與閉環(huán)落地。

從AI場(chǎng)景化角度來(lái)看，需要有懂業(yè)務(wù)，還能以AI思維創(chuàng)新業(yè)務(wù)場(chǎng)景的人才。這里面存在更大的挑戰(zhàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)較容易實(shí)現(xiàn)AI與業(yè)務(wù)融合，而傳統(tǒng)企業(yè)需要從根本上轉(zhuǎn)變思維方式，形成AI思維。

阿爾特汽車(chē)副總裁、AI.X Lab主任 劉亞彬

阿爾特汽車(chē)副總裁、AI.X Lab主任劉亞彬表示，在AI落地工業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)，企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)AI和工程學(xué)結(jié)合中存在天然短板，如缺乏可追溯性與可解釋性。因此，企業(yè)戰(zhàn)略方向，由人工智能與數(shù)字實(shí)驗(yàn)室牽頭AI算法開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)集成，與專(zhuān)業(yè)板塊共同實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和測(cè)試，形成“復(fù)合型”協(xié)作機(jī)制，確保AI能真正落地，避免因設(shè)計(jì)缺陷帶來(lái)巨大損失，通過(guò)組建由AI算法工程師、數(shù)據(jù)工程師與行業(yè)專(zhuān)家的工作小組，推動(dòng)技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合。

哪些行業(yè)崗位將被AI替代?

ClickPaaSCPO、騰訊云TVP馬俊

ClickPaaSCPO、騰訊云TVP馬俊認(rèn)為，人工智能應(yīng)具備“降維打擊”的能力，實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，而非簡(jiǎn)單的量變提升。以白酒行業(yè)為例，AI不僅能助力白酒從中國(guó)市場(chǎng)擴(kuò)展到全球市場(chǎng)，還能改變消費(fèi)群體和產(chǎn)品定位，帶來(lái)根本性變革。他特別強(qiáng)調(diào)，人工智能不應(yīng)只是“造一個(gè)更好的馬車(chē)”，而是要實(shí)現(xiàn)從“馬車(chē)進(jìn)化到汽車(chē)”的根本性跨越，這一轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵在于找到真正能夠賦能和突破的點(diǎn)。而各行業(yè)崗位是否會(huì)被AI替代的核心也正是在于此——能否借助AI獲得新的能力，成為判斷該崗位是否會(huì)被替代的重要依據(jù)。

Output 數(shù)字場(chǎng)景負(fù)責(zé)人 俞江華

Output 數(shù)字場(chǎng)景負(fù)責(zé)人 俞江華表示，我是做數(shù)字藝術(shù)的，關(guān)注AI技術(shù)的應(yīng)用層面。面對(duì)DeepSeek 等AI工具的流行，許多人問(wèn)AI是否會(huì)替代我們?會(huì)不會(huì)裁員?其實(shí)，我們認(rèn)為AI本質(zhì)上是一種工具，類(lèi)似于照相機(jī)，雖然每個(gè)人都有拍照的能力，但每個(gè)人拍出的照片都是不一樣的。因此，我們應(yīng)關(guān)注如何運(yùn)用AI作為輔助工具來(lái)增強(qiáng)而非取代人類(lèi)創(chuàng)造力。當(dāng)前我們地痛點(diǎn)是使用AI輔助內(nèi)容創(chuàng)作時(shí)，無(wú)法區(qū)分內(nèi)容的版權(quán)，同時(shí)也擔(dān)心原創(chuàng)創(chuàng)意被不當(dāng)利用。因此，希望相關(guān)科技企業(yè)能提供更多有效的工具和支持。

哪些企業(yè)的應(yīng)用案例、哪些實(shí)踐具有參考價(jià)值?解決了哪些傳統(tǒng)制造無(wú)法突破的痛點(diǎn)?

凱傲亞太自動(dòng)化高級(jí)總監(jiān)兼林德移動(dòng)機(jī)器人與內(nèi)部物流事業(yè)部總經(jīng)理 鄭鑫清

凱傲亞太自動(dòng)化高級(jí)總監(jiān)兼林德移動(dòng)機(jī)器人與內(nèi)部物流事業(yè)部總經(jīng)理 鄭鑫清表示，在探索使用AI技術(shù)來(lái)提升物料搬運(yùn)效率的過(guò)程中，經(jīng)歷從人工搬運(yùn)、機(jī)械化搬運(yùn)、自動(dòng)化搬運(yùn)，下一步是實(shí)現(xiàn)智能化搬運(yùn)。凱傲與英偉達(dá)合作聯(lián)合開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用，目標(biāo)是讓單體設(shè)備變得更加智能，增強(qiáng)制造流程的可靠性。隨著智能化程度的加深，進(jìn)一步提高管理效率。在仿真方面，傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)一臺(tái)叉車(chē)，需要經(jīng)過(guò)原型設(shè)計(jì)、樣機(jī)制作和測(cè)試等漫長(zhǎng)過(guò)程，借助AI仿真技術(shù)，可以在虛擬環(huán)境中完成這些步驟，無(wú)需實(shí)際制造樣車(chē)。

Unity 中國(guó)合作伙伴生態(tài)&政府事務(wù)負(fù)責(zé)人 陳穎輝

unity 中國(guó)合作伙伴生態(tài)&政府事務(wù)負(fù)責(zé)人 陳穎輝展開(kāi)談了公司在智能制造領(lǐng)域的進(jìn)展。自2022年起，Unity推出智能制造和工業(yè)領(lǐng)域的引擎，在新能源車(chē)的中控屏3D交互內(nèi)容方面取得了廣泛應(yīng)用。Unity在AI方面做了大量的探索，作為OpenUSD的發(fā)起企業(yè)之一，Unity致力于解決3D領(lǐng)域中AI應(yīng)用的復(fù)雜性問(wèn)題，Unity可提供底層3D的技術(shù)支持，未來(lái)希望與更多企業(yè)合作共創(chuàng)更多落地應(yīng)用場(chǎng)景。

在整合生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、設(shè)備等數(shù)據(jù)上，有使用AI模型來(lái)實(shí)現(xiàn)嗎?

寶武集團(tuán)/歐冶云商數(shù)據(jù)庫(kù)首席、騰訊云 TVP薛曉剛

寶武集團(tuán)/歐冶云商數(shù)據(jù)庫(kù)首席、騰訊云 TVP薛曉剛分享在工業(yè)數(shù)據(jù)整合與AI應(yīng)用過(guò)程中的一些失敗經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐思考。他們嘗試通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)從產(chǎn)線(xiàn)到物流、倉(cāng)儲(chǔ)的全流程數(shù)據(jù)時(shí)，最初選擇時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，但實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)效果不佳。由于業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜、數(shù)據(jù)來(lái)源異構(gòu)，使用不同的數(shù)據(jù)庫(kù)和模型，導(dǎo)致數(shù)據(jù)割裂，即使集中存儲(chǔ)，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)建模也會(huì)帶來(lái)后續(xù)分析的困難。如何在AI背景下對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理建模，目前許多數(shù)據(jù)庫(kù)都支持向量類(lèi)型了，為AI訓(xùn)練提供了更好的基礎(chǔ)支撐。

結(jié)語(yǔ)

在熱烈的討論氣氛下，本次活動(dòng)圓滿(mǎn)落幕。與會(huì)專(zhuān)家實(shí)地參觀大模型創(chuàng)新生態(tài)社區(qū)“模速空間”，體驗(yàn) AI 前沿創(chuàng)新應(yīng)用落地。來(lái)自工業(yè)制造、數(shù)字化、AI領(lǐng)域的專(zhuān)家分享最新 AI 落地實(shí)踐與思考，共同探討從認(rèn)知智能到物理交互的前沿先進(jìn)路徑，讓我們看到AI在各行業(yè)釋放出的巨大潛力。在頭腦風(fēng)暴環(huán)節(jié)，各位專(zhuān)家從不同角度深入探討 AI 技術(shù)發(fā)展路徑，提出諸多具有建設(shè)性的觀點(diǎn)與建議，提供創(chuàng)新思路與方向，開(kāi)啟智能新時(shí)代的序幕。

騰訊云TVP AI 研討會(huì)，是為 TVP 等技術(shù)管理者、AI 創(chuàng)業(yè)者打造的專(zhuān)屬交流活動(dòng)，旨在聚焦 AI 前沿，通過(guò)系列專(zhuān)題研討，共同探索 AI 變革浪潮下的創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新機(jī)遇。未來(lái)，TVP AI 研討會(huì)將走進(jìn)更多城市，期待與你見(jiàn)面。

TVP，即騰訊云最具價(jià)值專(zhuān)家 (Tencent Cloud Valuable Professional)，是騰訊云授予云計(jì)算領(lǐng)域技術(shù)專(zhuān)家的一個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)。TVP 致力打造與行業(yè)技術(shù)專(zhuān)家的交流平臺(tái)，促進(jìn)騰訊云與技術(shù)專(zhuān)家和用戶(hù)之間的有效溝通，從而構(gòu)建云計(jì)算技術(shù)生態(tài)，實(shí)現(xiàn) “用科技影響世界” 的美好愿景。

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