e-works工业AI实训班圆满落幕，赋能制造业数字化转型
点击上方蓝字关注AI智造圈
2026年6月11日至12日，由e-works数字化企业网主办的“工业AI核心技术与应用实训班”在广州顺利举行。
2026年6月11日至12日，由e-works数字化企业网主办的“工业AI核心技术与应用实训班”在广州顺利举行。本次课程吸引了来自全国30余位制造企业高管与技术骨干踊跃参与，共同探讨制造业数字化转型与AI技术的推进与落地策略。
实训班现场图
本次实训班为期两天，采用“专家培训+互动交流”的形式帮助学员一站式系统学习如何部署AI战略，找到AI与研、产、供、销、服融合的场景，走出AI项目的摸索阶段，并通过分享行业标杆的应用实践，帮助制造企业掌握AI项目部署的技巧与方法。课程设置具有较强的实用性与指导性，受到学员的一致好评。 6月11日，上海交通大学客座教授兼研究员、字节跳动智能制造专家及AI专家、前华为GTS首席数字化转型专家、原徐工副总兼首席咨询师李老师做了题为“制造业AI落地全流程方法与实战演练”的专业培训。李老师系统梳理了制造业AI转型的现状与核心痛点，提出制造业AI转型的三级路径，并深度解析了华为数字化转型方法论、TOGAF 4A架构、Palantir本体论、字节跳动AI敏捷落地方法论四大核心方法。同时，李老师结合不同规模制造业的实际场景，完整复盘了AI技术选型与大模型适配的全过程。在实战环节，李老师带领学员针对工业AI应用场景识别与优先级排序、企业AI转型顶层设计核心步骤进行演练，帮助打通从理论到落地的全链条能力。李老师强调，AI技术选型必须遵循业务优先、数据可行、成本可控、团队可落地四大核心原则。
6月12日，格创东智副总裁兼新能源事业部总经理、人工智能专家李老师以“AI在制造业的落地实践：探索AI+OT/IT协同进化之路”为主题进行培训。李老师系统梳理了小模型、大模型、分析式AI、生成式AI、智能体AI等AI技术的发展脉络与变革方向，并结合制造业场景特点，深入剖析了对应的技术选型思路。同时，他围绕识别类、建模寻优类、推理决策类三大工业AI应用模式，详细阐述了AI在工业研发、生产管理、能碳厂务、供应链、营销、服务及通用办公等场景的应用，并结合实际案例展开说明。他表示，工业AI通过三种应用模式渗透工业制造的各环节，其中识别类较为成熟，建模寻优类是当前主攻领域，推理决策类仍处于前沿探索阶段。
无锡星驱动力科技有限公司数字化部大数据与AI负责人罗老师带来了“制造企业AI Agent落地实战案例”的主题培训。罗老师围绕“194体系”（1个角色、9个步骤、4类能力闭环）展开，强调通过理念转变、制度牵引、文化激活、资源保障等四大支撑，让每位员工拥有专属AI助手。同时罗老师结合制造业全业务场景，深入剖析了RAG、上下文工程、MCP协议、Skills能力包、时序数据处理、工业本体论、多模态感知等AI Agent核心技术与工程化要点，助力企业实现可量化、可复制、可持续的价值创造。罗老师强调，战略牵引、业务Owner、价值评估、技术平台、数据底座、运营机制是企业AI落地成功的六大关键要素，缺一不可。
在两天的培训中，每轮授课结束都设置了答疑交流环节，学员们结合课上老师们所讲的内容以及各自企业在工业AI部署与实施过程中的难点和困惑提出了诸多问题，各位老师针对学员的提问做了精彩的解答和探讨。
交流讨论现场
人工智能技术的快速发展，为其与制造业的融合创新按下“加速键”，然而工业AI的落地之路仍面临多重现实挑战。当前，企业AI应用正处于从“试验探索”迈向“规模化落地”的关键转折点，所面临的挑战已不再是单一的技术选型问题，而是升级为一场涉及战略、技术、组织与治理的系统性变革。 工业AI的“规模化落地”不是一蹴而就的，它高度依赖具体业务场景，不仅需要打通产业链各环节的协同壁垒，跨越技术与工业场景的适配鸿沟、多源数据的整合难题，还需突破系统部署与业务流程深度重构的瓶颈。因此，工业AI应用应从业务痛点出发，依次明确应用目标、识别关键场景、转化与具化需求、评估数据和技术可行性、做好技术选型与供应商选择、开展模型构建与训练、推进系统部署与业务集成及持续迭代优化，同时需引入咨询服务以助力需求预研、场景分析、合作伙伴与平台选型，最终实现“授之以渔”，让企业具备自主推进工业AI应用的能力，从而更高效、精准地解决业务痛点，推动工业AI的深度落地与发展。 为期两天的培训在热烈的氛围中圆满落幕。本次培训的成功举办帮助企业厘清了企业在工业AI应用与智能制造推进过程中的难点与解决策略，为制造企业正确理解智能制造，妥善利用工业AI技术，务实推进智能制造照亮了前行之路。学员们纷纷表示此次培训收获颇丰，对今后的工作开展非常有帮助。 e-works作为致力于推进智能制造与两化深度融合的第三方专业服务机构，将通过考察、论坛和实训等多种形式，持续为广大制造企业提供更多与知名企业面对面学习交流的机会。