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　　活動由 CIO 時代聯合創始人兼 COO、新基建創新研究院秘書長劉晶主持。劉晶表示，隨著生成式 AI 與大模型技術的快速發展，企業對 AI 的需求已從“探索”轉向“落地”，但如何平衡技術創新與業務價值、構建安全可控的基礎設施、解決人才短缺等問題，仍是行業共同面臨的挑戰。本次沙龍正是為搭建協同平臺，推動 AI 在企業中的務實應用而生。

　　開場環節，紅帽全球副總裁兼大中華區總裁曹衡康、CIO 時代創始人兼研究院院長姚樂分別代表主辦方致辭：

　　曹衡康首先對出席活動的嘉賓致以衷心感謝，隨后提到本次活動旨在打破常規AI會議的同質化議題，聚焦三大核心價值——開源生態的賦能、企業落地的痛點突破、開放共創的愿景：通過共享代碼、透明協作與創新激發，構建企業級AI基礎架構;針對數據安全、技術復雜性和高成本的挑戰，提出了紅帽的模型優化的思路和方案，并結合紅帽AI平臺實現異構算力統一管理，降低硬件成本與復雜度;本次聯合CIO時代成立“企業級AI+專家委員會”，力求倡導全球技術共同體理念。他表示，開源不僅是技術選擇，更是打破國界限制、推動共同治理的戰略方向。期待本次活動能共同攜手碰撞探索AI落地新范式，一起成為AI技術普惠與創新的推動者。

　　姚樂對出席本次活動的嘉賓致以衷心感謝，隨后結合紅帽的實踐與行業趨勢，分享了兩點核心洞察——開源生態的本質與價值、AI作為新質生產力的三重變革。他表示，開源并非道德驅動，而是基于利益共享的協作機制。通過第一時間將技術貢獻至社區，企業可避免版本孤立，推動全球開發者共同迭代。AI識別、RAG知識庫和AI智能體是目前企業級AI應用的三個重點。AI正從工具進化為“數字勞動力”，成為企業運營的基礎設施，期待本次活動能碰撞出AI落地的創新路徑。

　　主題演講環節，紅帽中國商業客戶部解決方案總監梁春，CIO 時代聯合創始人兼 COO、新基建創新研究院秘書長劉晶共同解讀了《2025 企業級 AI 實踐調研分析報告》。該報告由 CIO 時代聯合紅帽發起、企業級AI+專家委員會精心編制，匯集了來自制造、金融、能源、零售、電信等多個行業的百余名CIO的實踐經驗與深度見解，從戰略、技術、人才等維度勾勒出企業 AI 應用的真實圖景。

　　報告指出，當前企業 AI 部署呈現三大特征：一是戰略聚焦業務場景，超 80% 的企業優先選擇 ROI 清晰的場景(如生產優化、客戶服務)落地 AI，避免“技術空轉”;二是自建云平臺成為AI應用部署方式的首選，多數企業優先構建混合/私有云架構，對AI創新提供安全、彈性和可擴展性多重保障;三是人才短缺成核心瓶頸，40% 的受訪企業認為 AI 人才不足制約項目推進，尤其缺乏既懂技術又懂業務的復合型人才。

　　針對 CIO 的行動建議，報告提出需從“戰略對齊、平臺構建、治理體系、人才培養” 四方面發力，例如優先選擇開放中立的 AI 平臺以降低供應商鎖定風險，建立全生命周期 AI 治理框架以保障數據合規等。

　　上汽通用企業架構技術總監藺博軍帶來“AI決策智能在智能制造中的應用分享”主題分享，深入闡述了決策智能如何解決工業場景中的復雜決策問題。他指出，決策智能是應對復雜市場環境的核心，Gartner 預測到 2026 年 75% 的全球 500 強企業將采用該實踐。相較于傳統大模型基于概率生成的“偽精確性”和對復雜約束的“選擇性忽視”，決策智能通過“機器學習 + 運籌優化”的雙引擎模式，實現了從數據洞察到最優決策的跨越 —— 機器學習負責分析歷史規律、提升預測精度，運籌優化則基于數學模型鎖定最優解，嚴格滿足多維度耦合約束。上汽通用動力總成機加工工藝智能規劃，通過融合運籌學、計算機科學等多學科算法(如拓撲排序識別加工順序約束、深度搜索檢測數據問題、分支定界法優化工序)，將工序數量減少 50%，同時確保所有加工約束(如尺寸鏈、機床負載、刀具匹配)得到滿足，工序節拍均衡且不超過限定值。

　　藺博軍強調，真正的智能化并非追逐技術潮流，而是“用大模型的‘廣度’捕捉可能性，以運籌學的‘深度’鎖定最優解”，通過數智協同提升決策質量與效率，為智能制造提供科學的決策支撐。

　　某外資企業資深數字化顧問Frank Wang以“AI 時代的機器視覺應用”為主題，深入探討了機器視覺在制造業的實踐價值與技術突破。他指出，AI 驅動的機器視覺正從傳統固定缺陷識別邁向動態異常檢測，通過深度學習算法實現對復雜場景的精準判斷。以制造業質檢為例，機器視覺可應用于違規行為識別、產品檢測、視覺引導等場景，大幅提升生產效率與質量穩定性。針對工業檢測中“缺陷種類多、樣本少、特征微弱”等難點，其解決方案包括：采用深度神經網絡進行缺陷定位分類，結合圖片合成技術擴充訓練數據，通過多角度檢測結果綜合決策。

　　他強調，機器視覺的核心價值不僅是替代人工，更通過數據積累與算法迭代持續優化檢測標準，推動制造業從“人工質檢”向“智能質檢”的轉型，在不確定的市場環境中為企業提供降低成本、提高效率、降低風險的確定性價值。

　　企業級AI+專委會技術專家、紅帽大中華區方案架構部總經理王慧慧圍繞“構建 AI 時代的基石，釋放生成式 AI 的真正潛力”主題展開，介紹了紅帽在AI領域的布局和產品，并強調了紅帽致力于幫助企業降低AI落地成本、提高靈活性和簡化開發流程的理念，為企業在AI時代的發展提供了有價值的見解。她表示，紅帽作為一家老牌開源軟件公司，憑借其在操作系統領域的深厚積累，積極探索AI領域，致力于幫助企業降低AI落地的成本、復雜度和提高靈活性。除了產品之外，紅帽還提供AI孵化器、AI平臺架構部署和MLOps流程實踐等服務，幫助企業更好地落地AI技術。

　　上半年CIO時代組織了線上線下的研討交流活動超過50余場，通過每一次交流，CIO時代敏銳地察覺到企業級AI發展的巨大潛力，同時也面臨諸多問題。為了更快更好地幫助企業讓AI應用從“實驗室”走向規模化落地，CIO時代聯合全球開源技術及企業級AI領導者紅帽作為聯合發起單位，攜手眾多成員單位及行業技術專家，共同成立“企業級AI+專家委員會”。

　　本次活動，現場也邀請了嘉賓加入“企業級AI+專家委員會”并舉辦聘書頒發儀式。紅帽全球副總裁兼大中華區總裁曹衡康、CIO時代創始人兼研究院院長姚樂分別為嘉賓頒發聘書并合影留念。

　　圓桌對話環節，CIO時代創始人兼研究院院長姚樂主持了以“企業級 AI + 落地實踐應用探討”為主題的圓桌對話，紅帽全球副總裁兼大中華區總裁曹衡康、上汽通用汽車有限公司企業架構技術總監藺博軍、德勤管理咨詢(上海)有限公司總監陳程遠、某外資企業資深數字化顧問Frank Wang、晶科能源股份有限公司CIO王興旺、博世智能制造解決方案事業部亞太地區電池與先進制造業務負責人姚奇作為對話嘉賓，圍繞多個議題展開討論。

　　曹衡康表示，紅帽致力于幫助客戶快速實現AI應用，通過開源技術，提供建模功能，幫助客戶用更精簡的成本進行模型訓練，所需參數僅為傳統的十分之一，極大降低了GPU使用率。

　　藺博軍表示，在AI落地過程中，建議學習如何將AI落地項目分解為更小的單元，因為許多小型成功能夠積累客戶的信任度和耐心。這種接受度的韌性增強后，有利于持續投入和運營。

　　陳程遠分享了公司在AI領域的探索，包括自建大模型的嘗試及最終轉向智能決策支持系統的經驗。目前在國內AI技術尚未完全落地，但在某些領域應用中已顯現價值，四大咨詢公司正在努力追趕AI技術的發展。

　　Frank Wang表示，AI上線僅是開始，需要持續迭代和調優。必須為被AI替代的工作找到新的價值貢獻點，才能確保AI從建設到推廣的全過程成功。

　　王興旺分享了公司在AI領域的實踐經驗，作為一家ToB生產制造企業，工藝生產是首要關注點。晶科能源在AI應用中面臨成本差異等問題，強調AI技術需從小場景切入，逐步擴展。

　　姚奇表示，德國制造商雖已具備較高的品質和效率，但仍需進一步挖掘潛力，特別是在設備質量不穩定時，利用大模型提供嘗試性判斷和建議。博世內部設有覆蓋全球的數字化部門，該部門具備三大功能：研究最新技術、分析技術在各事業部應用的可行性、與外部合作伙伴進行融合創新。

　　姚樂表示，在AI轉型過程中，人才問題是關鍵挑戰之一。核心觀點是學習力決定個人與AI對接的潛力和未來發展空間。學習能力不僅指構建大模型的技術，更重要的是應用工具、發現問題并尋找更好解決方案的能力。

　　本次活動通過報告解讀、主題分享、圓桌對話等多種形式內容，為行業提供了參考基準，更通過案例分享與思想碰撞，明確了企業 AI 落地的核心路徑：以戰略錨定業務價值，以開源技術構建靈活底座，以人才與治理保障可持續發展。

　　下一步，我們將通過“企業級 AI + 專家委員會”平臺，開展更多調研、培訓與案例征集活動，助力更多企業在 AI 浪潮中實現高質量轉型升級。

　　“企業級AI+專家委員會”正式成立，助力AI技術賦能千行百業

　　探索AI新邊界：企業級AI+專家委員會論壇在黃山成功舉辦

　　CIO時代成立于2003年，由北大CIO論壇創始人姚樂博士帶領論壇骨干創建。成立20年來，CIO時代以傳播“新技術、新商業、新管理”知識為使命，專注CIO人群的培養和技術專題培訓，為CIO提供數字化相關的資訊和專業研究內容，打造CIO領域專業、精準、多維度的垂直媒體平臺，致力于成為“個人和組織數字化業務、管理和技術知識的賦能者”。

　　新基建創新研究院是CIO時代旗下的智庫研究機構，匯聚院士、政府領導、央國企、醫療、教育、能源、制造等十多個行業專家組建智庫，擁有千余位智庫專家陣容。研究院的主要目標是建立政府、科研機構、高校和行業數字化轉型從業者之間的合作，發揮政、產、學、研的橋梁、紐帶作用，促進政府與企業間、企業與企業間的交流合作，促進數字產業落地。研究院希望將數字化的優秀實踐提煉成理論方法，進行推廣應用;助力提升行業數字化轉型效率，促進數字中國建設。

　　文章內容僅供閱讀，不構成投資建議，請謹慎對待。投資者據此操作，風險自擔。