AI赋能制造：场景恳谈会精华回顾
2026年6月4日下午，『场景恳谈会』AI+制造业领域专场如约而至。本期活动聚焦制造业AI智能体落地场景，汇聚制造业企业、OPC创业者及产业服务商等多方代表，拆解需求、对焦目标，并针对工业场景协同的落地路径展开了深度研讨，干货满满、气氛热烈。常话短说 凝心聚力启新程活动伊始，五常街道AI+OPC产业生态平台负责人、润湾创新CEO黄怡与会嘉宾同步了AI+制造领域的最新动态与共创计划。当前制造业正处于转型升级的关键节点，国家政策大力推动新质生产力发展，AI与产业融合成为核心方向。中国在算力受限但能源、数据场景
创锐丰科技助力AI智能体标准制定，推动行业规范化进程
AI智能体正加速从实验室走向各行各业，然而"能力如何界定、怎样评估"始终是制约产业健康发展的关键瓶颈。近期，中国移动通信联合会正式发布团体标准T/ZGCMCA 011-2025《人工智能 智能体能力要求》，并将于2026年4月16日开始执行。作为核心起草单位之一的天津创锐丰科技，全程深度参与标准编写，为AI智能体能力评价体系的搭建提供了关键的工业场景实战支撑。一、标准发布：填补国内AI智能体能力评价领域的空白📋 标准基本信息标准编号：T/ZGCMCA 011-2025 标准名称：人工智能 智能体能力要求（
均胜电子深耕工厂实训 助力机器人工业场景落地
北京亦庄机器人马拉松活动结束，资本市场对机器人的关注热度再次高涨！人形机器人赛道加速奔跑，能够流畅通过90度急转弯、下坡以及避让行人，体现了国产机器人在运动控制和能源续航方面的进步。但在产业界看来，街头跑道上的技术演示仅仅是起点，如何让机器人真正进入生产环节、创造实际价值，才是目前行业亟需解决的核心难题。 业内普遍认为，机器人行业将沿着“专用场景—跨专用场景—通用场景”的发展路径演进，工业制造被视为落地最快的领域之一。然而，当前机器人训练多基于模拟环境，难以还原真实工业环境中的复杂变量与动态工况，致使机器
知业大模型：以AI加速工业智能升级
在工业数字化与智能化转型持续推进的背景下，企业普遍遭遇“最后一公里”难题：通用大模型难以理解工业语境，行业专用模型又不易灵活匹配复杂业务场景。与此同时，数据孤立、知识积累困难以及AI应用成本偏高，也成为企业由数字化迈向智能化过程中的关键掣肘。针对这一普遍存在的行业痛点，浪潮云洲凭借连续七年入选国家级“双跨”平台的长期积累，推出面向工业领域的专用大模型——知业大模型，以“易用、有效、务实”的AI能力，推动智能化深入各类工业场景。作为山东省首个完成国家网信办双备案的工业大模型，知业大模型采用“1个基础模型+N
工业场景中的人工智能技术应用与发展趋势
人工智能技术发展背景人工智能是模拟、延伸和扩展人类智能的新兴技术科学，从单一领域的专用智能演进至跨领域的通用智能（离身智能），再进一步延伸至具身智能。. AI1.0阶段：以CNN、RNN等技术为核心，依赖人工标注数据训练模型。. AI2.0阶段：在Transformer架构创新推动下，进入离身智能阶段。. AI3.0阶段：以多模态感知、环境交互、实体行动控制技术突破，进入具身智能阶段。工业场景为人工智能的最佳应用领域由于可获得高质量数据、明确操作参数及可量化解成本与效率目标，工业场景为实现人工智能价值提供
AI Agent领域最新研究进展
最新研究在智能体框架的三大核心技术领域——数据、架构与算法——实现了自动生成的优化，显著超越了传统设计的性能，预示着AI研发范式正在发生转变。随着Agent系统的走向 production，专门针对智能体系统的调试、验证与质量保障体系逐渐完善，从失败检测到根本原因分析再到修复建议，构建成了完整的工具体系，使中小规模模型也能与前沿模型达到 comparable 的性能。多智能体系统已在工业制造、医疗编码、自动驾驶与科学仪器自动化等真实应用场景中得到部署，展现出显著的实用性，在成功率指标上达到了很高的水平，证
人工智能学院亟需强化工业场景能力
未来真正决定人工智能学院差距的，不是谁掌握更多算法，也不是谁的模型更复杂，而是谁能将AI真正融入工厂、产线、质量控制和设备管理中。这一点，很多人起初可能难以接受。 近几年，人工智能学院的热门话题始终围绕大模型、算法、算力、框架、竞赛和论文展开。这些当然不可或缺。 但问题在于，模型的强大并不等同于学院专业竞争力的提升。如果模型仅停留在实验室、公开数据集或演示项目中，再先进的技术也难以转化为实际的产业能力。这正是许多人工智能学院目前面临的现实困境。学生擅长视觉识别、时间序列分析、预测建模、大模型调参以及各种开