销售易、上海合合信息、ZOHO等企业则通过展台参与的方式，与参会企业数字化管理人进行了深入的交流。

邹德宝 赛迪顾问人工智能产业研究中心副总经理

作为实体经济的主战场，制造业是“人工智能+”行动的重中之重。邹德宝介绍道，"人工智能+"实现了从"信息连接与扩散"向"知识运用与创造"的跃升，生产要素从"数据聚合"转向"智能挖掘"，价值创造从"流程优化"转向"模式重构"。

在实施路径上，邹德宝提出"创新筑基、赋智升级、产品突破"三大核心实施路径，在实施框架上，构建 "数据 — 算法 — 场景 — 价值" 四阶驱动的正向增长闭环，AI 技术深度嵌入研发设计、生产制造、质量管控、供应链、运维服务五大核心环节，五大环节数据互通、能力共享，形成端到端的智能化制造体系。

针对AI+制造从试点探索到规模化落地遇到的数据质量与治理、复合型人才严重短缺、投入产出不确定性高、系统集成与安全等挑战，他建议企业从顶层规划入手，明确战略目标与优先级;用数据筑基，统一数据标准，打通IT/OT数据，构建高质量数据集;从场景切入，用高ROI场景快速验证落地价值;沉淀模型资产与能力模块，从项目制走向平台化运营;组织变革方面，培养复合型人才，建立敏捷迭代文化，推动全员AI素养。

李华 太平洋电信股份有限公司华东区解决方案顾问

在“筑牢云网安一体化数字底座，赋能制造业数智化转型升级”的主题演讲中，李华介绍道，作为澳大利亚电信在中国通信领域的唯一合资企业，太平洋电信在ICT领域深耕近20年，在国内41个城市设有70个网络节点，在7个城市建有15座中立数据中心，服务覆盖近200个国家和地区，配备7×24小时双语全球技术支持中心，现有员工300余人，其中专业工程师近百名。

李华介绍道，区别于传统设备厂商的纯硬件SD-WAN方案，太平洋电信的服务依托自有骨干网络搭建，企业的SD-WAN隧道接入PoP节点后，所有跨节点、跨区域传输都走专用骨干网络，能为客户实现迅捷开通、管控成本降低、应用体验优化。该方案可灵活适配企业总部与分支互联、大二层组网、远程办公接入、应用加速等多种复杂应用场景。针对不同客户需求，太平洋电信既可以和F5、Palo Alto等全球头部设备厂商合作提供定制化高端方案，也有自主研发的轻量化SD-WAN产品，适配连锁门店、成本敏感型企业的组网需求。

针对SASE服务，李华介绍道，该平台支持企业远程办公用户、分散分支机构及数据中心就近接入SASE网络接入点(PoP)，所有流量在骨干网内部完成安全检测后，再访问目标业务。企业无需额外部署大量硬件安全设备，即可同时获得广域网安全组网、互联网访问安全、移动办公身份安全、SaaS访问安全等全维度安全能力，从而实现敏捷就近接入、安全资源弹性扩展、低成本服务化交付，以及极简快速部署等多重增益。

张伟 金智维RPA华东售前总监

企业全面应用智能体的核心问题不是"采用新工具"，而是领导者必须重新思考企业的基本设计。张伟介绍道，纯粹由大模型完成所有步骤的智能体存在幻觉累积、误差放大的系统性风险。金智维的融合智能体将传统RPA的确定性执行与大模型的理解规划能力互补结合，形成"看、说、想、做、听"五位一体的数字员工。

K-AgenticPA智能流程自动化平台是业界首个APA工具平台及全栈工具集，支持通过大模型统一调度RPA、BrowserUse、ComputerUse、MCP及自定义技能等多种工具，结合自研文档处理与生成引擎，实现任务步骤的智能规划与自动执行。系统安全稳定，无需改造现有业务系统即可驱动企业级智能体完成跨系统操作，可以显著提升企业运营效率、人效指标与客户满意度，强化企业核心竞争力。

该平台具备零编码场景落地、对话生成RPA脚本(减少亿万级Token消耗)、复用RPA组件完成C/S稳定操作、100+精选MCP工具开箱即用、知识库关联、可视化拖拽工作流、细粒度权限与安全审计等核心能力。基于制造业企业数字化转型关注的“研、产、进销存、服务” 的提质增效，全流程数字员工可用于数据采集、数据处理、数据录入、数据检查四大典型场景。以某化工企业为例，已展开广泛的应用赋能，包括不限于财务、物料、销售、人事、生产计划、项目管理、设备管理、安全管理等业务领域;已累计上线684个自动化流程，60%运营流程提速1-3倍，一年累计替代人工1500人年。

徐先生 知名制造企业CIO

AI 不是一个技术项目，是一场战略投入。徐先生介绍道，AI的落地应用中普遍面临场景梳理难、业务技术两张皮、ROI 难以量化、预算申请受阻、人才供需错配、试点易规模化难六大痛点。基于此，公司将AI定位为公司级核心战略，明确"创收、增效、降本"三大价值导向，由集团一把手统筹推进，覆盖研发、营销、供应链、制造、客服、财务、HR、IT八大业务领域，打造可复用的企业级智能AI底座，让组织层能进行可持续的进化。

创收层面，跨境电商转化率提升，通过SEO、GEO等AI驱动手段：实现转化率提升40%以上;在增效层面，AI自动打标分析10亿条用户评论数据，自定义几百个维度标签，精准定位研发、品质、物流、售后各环节改善点。在降本层面，智能客服系统落地减员40余人，RPA+AI近三个月已替代人工近900小时，编程效率提升40%以上，IT团队优化100+人等等。

具体场景上，营销端采用内销智能客服和海外多语言客服，内销智能客服标准化问题自动闭环，客服人力减少50%，累计减员12余人;海外多语言客服，支持英语、西班牙语等多语言，目标覆盖70%常见咨询，可节省50%客服人力，并能依托私域售后知识库自动回复。此外，文生图场景图效率提升3倍。

徐先生介绍到，企业AI转型过程中，个人提效易但组织提效难，核心在于三个不统一：工具栈不统一、人员AI能力不统一、知识数据资产不统一。企业要重视业务骨干的AI能力培训，打造更多FDE工程师进行生产落地，才能实现1骨干+大量Agents来实现组织项目的自动化。

此外，针对流量贵的问题，徐先生建议企业应该打造自己的“企业级AI成本路由系统”，能不用大模型的不用，能用小模型的不用大模型，能用便宜模型的就不用贵的模型，能本地完成的不上云。只有高价值、高难度任务才掉用最强模型。有一点很危险，为了省Token，把关键决策和核心创意也交给能力不足的小模型，表面省了费用，实际增加了管理和决策成本。

本次论坛通过政策、技术与实践经验的闭环传递，为区域制造企业输出了可直接落地的AI+制造实施参考。

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