帆软第七届智数大会落幕!政企协同+产学研共振,解码企业数智转型的破局之道

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在全球数字化浪潮的推动下,数字经济已经成为世界经济发展的核心驱动力。如今,数据作为数字化转型的关键要素,其战略意义不断上升,正深刻改变着各行各业的运作方式与商业模式。数字技术的快速发展,尤其是在AI与大数据领域的突破,已为全球企业提供了前所未有的机遇。

2025年9月19日,帆软第七届智数大会在重庆盛大开幕。大会以“数字无界,智见无限”为主题,汇聚了全球超过1000家企业的高层领导、CXO及数字化领域的专家。大会开设1场主论坛,7场行业主题分论坛,5场产品应用专题分论坛,来自不同行业的学者、技术人员以及行业领袖们齐聚一堂,共同探索数字经济时代下,数据与AI融合的无限可能。

除了面向围绕企业数据应用话题展开的论坛内容外,首届中国企业数智管理30人论坛也在大会期间成功举行。本次论坛由中国企业联合会智慧企业工作委员会、中国企业家协会《企业家》杂志社联合主办,帆软软件有限公司承办。作为第七届智数大会的核心环节,本届论坛汇聚“政、学、企”三方力量,政府领导、海内外著名管理学者以及知名企业领导者共襄盛会,共话数智管理新路径,共筑企业发展新优势。

「AI+数据」成新质生产力

核心引擎

目前,国家层面已将人工智能发展提升至战略高度。不久前国务院常务会议审议通过《深入实施人工智能+的行动意见》,明确以人工智能赋能高质量发展,划定人工智能、科学技术、产业发展、消费机制、民生福祉、治理能力和全球合作六大重点行动领域。

该政策设定了清晰的发展目标:2027年人工智能与六大领域实现深度融合,新一代智能终端智能体应用普及率超70%;2030年普及率突破90%,使智能经济成为重要增长极;2035年全面步入智能经济和智能社会新阶段。

清华大学孙茂松院士在大会演讲中对此解读指出,这一战略为企业发展提供了核心定力,而落实战略的关键在于“大数据与大模型双剑合璧”。他强调,脱离大数据的大模型如同无源之水,二者协同才能真正释放技术价值,这一组合既是科技创新的核心方向,更是产业升级、民生赋能等政策目标落地的底层支撑。

多行业数智转型的

标杆样本

作为西南地区的产业重镇与国家中心城市,重庆对本次大会的大力支持,释放出区域加速推进数智化转型的明确信号。本地龙头企业的实践成为区域探索的鲜活样本。

数据基础层面赛力斯搭建集团统一的数据能力底座,通过一站式大数据开发平台汇集全域数据,构建统一标准规范与集中管理机制。目前已接入企业侧超12PD数据、产业侧2000多万条车路云数据、社会侧200多万条舆情监测信息及政府侧1200项数据,同时建立高质量数据集支撑智能化场景落地,实现跨部门、跨领域、跨系统的数据共享与交换。

赛力斯集团IT与网络数据安全总部部长雷相其介绍集团已在智能制造环节实现多场景AI深度应用。AI质检覆盖100多个场景、300多个检测项及1200多个检测点位,可自动拦截不合格产品并建立“一车一档”体检报告;车门智能装配通过模型精算三维坐标引导机器人精准抓取,实时测量间隙面差,单次调节节拍小于1秒,螺栓拧紧响应小于10秒;车身焊点在线质检依托自研算法与多模态融合技术,实现100%自动监测与缺陷精准检测,保障整车质量安全。

据了解,赛力斯通过产业大脑承载300多个产业生态伙伴,接通250多项运营数据指标,建设26个数字化场景,深度链接12家企业并孵化5座未来工厂。转型后研发效率提升8%,订单交付准时率提升6%,产品不良率下降7%,充分发挥链主企业作用,引领重庆汽车产业高质量发展。

泸州老窖作为传统酿造企业,在坚守百年酿造技艺“守正”的基础上,以数字化“创新”实现产业升级,探索出传统产业数智转型的特色路径。

泸州老窖数字化发展中心副总经理余秀强介绍,在生产端,泸州老窖将数字科技与传统工艺深度融合,建成行业智能化最高的综合生产园区。酿造环节打造行业规模最大、自动化水平最高的固态白酒酿造生产线,通过IOT平台实现IT与OT数据融合,优化工艺控制;灌装环节建成国际领先的智能包装中心,其中光瓶酒高速智能化灌装线实现每小时5万瓶产能,国窖1573灌装线达每小时1.5万瓶,填补白酒行业技术空白。同时与西门子合作,通过数字孪生技术构建从园区到设备的数字孪生体,经十年虚拟运行优化工艺参数,推动酿造水平升级。

在供应链端,泸州老窖针对国外技术壁垒,耗时五年与供应商共创全国第一条智能包装生产线,实现从包材入厂、自动卸货、立库存储,到清洗、灌装、封装、检测、装箱、出库的全流程自动化与无人化。借助数字孪生技术实现园区到设备的数据穿透,达成高效物联与协作,在产能、效率、能效方面大幅提升,用工成本显著下降,获评行业唯一的卓越级智能工厂。

在营销端,公司推动从“以渠道为中心”到“以消费者为中心”的模式转型,构建大数据赋能的数字化营销体系。通过“五码关联”核心技术打通经销商、终端、消费者数据链路,实现产品追溯、费用投放、控盘分利等全流程管理;搭建“前台差异化服务门户+中台统一能力支撑”的技术体系,形成覆盖全产业链的数字化生态链,有力支撑量价提升目标。

帆软软件联合创始人季明华围绕“AI原生的可信数据分析产品组合”,提出以三大支柱构建可信数据分析能力,为企业数智转型提供工具支撑。

场景聚焦:遵循“越聚焦越有用”的大模型应用原则,在垂直场景实现深度落地。以连锁咖啡店店员招聘为例,针对岗位对意向度、安全操作规范、学习能力等单一化技能要求,将标准固化到知识库并对大模型预训练,最终实现从笔试到发OFFER全流程AI接管,替代人工面试并大幅降低成本,验证了垂直场景下大模型的实用价值。

数据贯通:打破传统单品产品数据孤岛,构建统一平台整合帆软全系列产品,实现账号、通讯录、权限的统一管理与底层数据存储的贯通。基于该平台,用户可通过自然语言对话直接调用跨产品数据资产,如在通勤途中提问“未达标回款的战区及负责人”,系统可检索已校验的看板数据并直接返回结果,无需手动切换系统或查找模板,最大化激活沉淀数据的价值。

全链路可追溯:建立“源头管控-指标统一-血缘追溯”的可信保障体系。源头端接入经长期测试的第三方准确数据,支持可视化配置快速引入;通过数据中心指标平台统一定义跨部门共用指标,由IT与业务共同校验保障口径一致,减少60%~80%的中间计算表;依托全链路血缘管理,可从任一数据节点快速追溯至源头数据库、处理环节或关联指标,精准定位错误,为数据可靠性提供兜底保障。

来自制造、传统产业及工具支撑领域的实践样本,既展现了 “DATA+AI+APP”“守正创新” 等差异化转型路径,也印证了数据贯通、场景聚焦、可信可溯是数智化落地的核心共性,为各行业提供了可借鉴的实践范式。而在细分领域,更多垂直场景的探索同样折射出数智化的渗透力。

AI时代组织与技术的

双重重构

帆软软件CEO陈炎在大会中通过几个故事的实践分享,拆解出AI时代组织能力构建的三大关键路径。

陈炎以研发业务评审的困境为例:2000万预算过半花完却无法决策是否调整投入,他指出核心症结在于数据与流程的不透明。陈炎认为,组织需先“打开数据”,核查业务目标、研发投入等数据的真实性,破除“数据美颜”;再“打开流程”,梳理各角色冗余动作与跨流程内耗,实现端到端的业务价值支撑。这一过程是组织精准决策、高效执行的基础。

针对线上营销团队重复执行与创造力撕裂的难题,帆软团队通过“知识库+大模型”搭建智能体,让数字员工承接登录、复制、发布等重复性工作,正式员工聚焦内容创作等核心任务,实现数字员工与正式员工的互补协同。陈炎强调,数字员工是“腾手”而非“抢饭碗”,唯有解放重复劳动,才能释放人的创造力,而管理者需通过激励机制凸显正式员工的核心价值,避免技术应用中冷落人力。

结合客户“采购AI工具后快速过时”的教训,陈炎提出工具选择的两大原则:一是采用“水涨船高”型工具,即工具能力可随大模型技术升级而同步提升,避免陷入“大水淹没固定柱子”的被动;二是优先选择年付费模式,降低工具不成熟带来的试错成本,通过灵活付费实现低成本的流程再造。

中国人民大学彭剑锋教授提出,AI时代的组织变革需以量子思维替代工业文明的传统思维,推动八大认知转变,其核心逻辑聚焦“生态、组织、人才”与底层价值观。

在战略与组织层面,他强调生态化战略与平台化组织。以赛力斯为例,其通过开放合作拥抱华为、宁德时代等伙伴,凭借智能制造长板实现跨界协同,正是量子思维中“开放纠缠、长板利他”的实践;在人才层面,倡导“合伙化人才”与“人机协作大师”培养,要求管理者既能与AI协同,又能激发团队想象力,这是AI无法替代的核心竞争力。

同时,彭剑锋重申底层价值观的重要性。数字化转型需坚守长期主义、产品主义、利他主义与创新向善,唯有价值观与认知同步升级,组织才能在变革中筑牢根基。

活动结语

本次大会设多场分论坛,聚焦行业细分场景与技术实操。数智制造分论坛中,通威股份分享AI赋能管理实践,宗申动力阐述柔性智造路径,助力制造业效率革命;智慧消费分论坛里,良品铺子详解 “AI+低代码” 应用,麻爪爪分享精益管理案例,诠释零售敏捷转型。数智健康分论坛有华润三九智能制造、达仁堂健康智能体实践,数字国资分论坛中冶建工、广州地铁展现央国企转型逻辑。技术专场中,FineBI v7.0、FineDataLink 5.0等新品发布,凸显 “低门槛+高可信”工具趋势。

结合国家“人工智能 +”行动政策导向与企业实践探索,未来数智化发展将呈现三大方向。其一,高质量数据成为企业核心资产,从海量基础数据到精标多类型数据的积累与治理,将成为企业竞争力的核心壁垒;其二,人机协同成为组织标配,数字员工承接重复劳动、正式员工聚焦创造力输出的协作模式,将广泛渗透至各业务流程;其三,垂直领域AI应用进入爆发期,在制造质检、消费运营、健康服务等细分场景,聚焦特定需求的AI解决方案将实现规模化落地。

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