7月30日，由CIO 時代、紅帽聯(lián)合主辦，新基建創(chuàng)新研究院作為智庫支持的“AI筑基?智啟新境 | 企業(yè)級 AI + 專家委員會高管沙龍系列活動（上海站）”圓滿落幕。活動匯聚了來自多行業(yè)的 CIO、技術專家及企業(yè)高管，圍繞企業(yè)級 AI 戰(zhàn)略落地、技術支撐及實踐案例展開深度探討，共同解碼AI技術在企業(yè)場景中的落地路徑。活動解讀了《2025企業(yè)級AI實踐調(diào)研分析報告》，進行了“企業(yè)級AI+專家委員會”專家聘任儀式，為企業(yè)AI戰(zhàn)略制定提供行動指南。

開場致辭

共話 AI 時代的協(xié)同與創(chuàng)新

活動由 CIO 時代聯(lián)合創(chuàng)始人兼 COO、新基建創(chuàng)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(fā)展，企業(yè)對 AI 的需求已從“探索”轉(zhuǎn)向“落地”，但如何平衡技術創(chuàng)新與業(yè)務價值、構(gòu)建安全可控的基礎設施、解決人才短缺等問題，仍是行業(yè)共同面臨的挑戰(zhàn)。本次沙龍正是為搭建協(xié)同平臺，推動 AI 在企業(yè)中的務實應用而生。

開場環(huán)節(jié)，紅帽全球副總裁兼大中華區(qū)總裁曹衡康、CIO 時代創(chuàng)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(guī)AI會議的同質(zhì)化議題，聚焦三大核心價值——開源生態(tài)的賦能、企業(yè)落地的痛點突破、開放共創(chuàng)的愿景：通過共享代碼、透明協(xié)作與創(chuàng)新激發(fā)，構(gòu)建企業(yè)級AI基礎架構(gòu)；針對數(shù)據(jù)安全、技術復雜性和高成本的挑戰(zhàn)，提出了紅帽的模型優(yōu)化的思路和方案，并結(jié)合紅帽AI平臺實現(xiàn)異構(gòu)算力統(tǒng)一管理，降低硬件成本與復雜度；本次聯(lián)合CIO時代成立“企業(yè)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(zhàn)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(chuàng)新的推動者。

紅帽全球副總裁兼大中華區(qū)總裁 曹衡康

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

CIO 時代創(chuàng)始人兼研究院院長 姚樂

主題演講

技術賦能與行業(yè)實踐深度融合

主題演講環(huán)節(jié)，紅帽中國商業(yè)客戶部解決方案總監(jiān)梁春，CIO 時代聯(lián)合創(chuàng)始人兼 COO、新基建創(chuàng)新研究院秘書長劉晶共同解讀了《2025 企業(yè)級 AI 實踐調(diào)研分析報告》。該報告由 CIO 時代聯(lián)合紅帽發(fā)起、企業(yè)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(yè)的百余名CIO的實踐經(jīng)驗與深度見解，從戰(zhàn)略、技術、人才等維度勾勒出企業(yè) AI 應用的真實圖景。

報告指出，當前企業(yè) AI 部署呈現(xiàn)三大特征：一是戰(zhàn)略聚焦業(yè)務場景，超 80% 的企業(yè)優(yōu)先選擇 ROI 清晰的場景（如生產(chǎn)優(yōu)化、客戶服務）落地 AI，避免“技術空轉(zhuǎn)”；二是自建云平臺成為AI應用部署方式的首選，多數(shù)企業(yè)優(yōu)先構(gòu)建混合/私有云架構(gòu)，對AI創(chuàng)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(yè)認為 AI 人才不足制約項目推進，尤其缺乏既懂技術又懂業(yè)務的復合型人才。

針對 CIO 的行動建議，報告提出需從“戰(zhàn)略對齊、平臺構(gòu)建、治理體系、人才培養(yǎng)” 四方面發(fā)力，例如優(yōu)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(shù)據(jù)合規(guī)等。

紅帽中國商業(yè)客戶部解決方案總監(jiān) 梁春

CIO時代聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO

新基建創(chuàng)新研究院秘書長 劉晶

上汽通用企業(yè)架構(gòu)技術總監(jiān)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(yè)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(huán)境的核心，Gartner 預測到 2026 年 75% 的全球 500 強企業(yè)將采用該實踐。相較于傳統(tǒng)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(yōu)化”的雙引擎模式，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)洞察到最優(yōu)決策的跨越 —— 機器學習負責分析歷史規(guī)律、提升預測精度，運籌優(yōu)化則基于數(shù)學模型鎖定最優(yōu)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(guī)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(shù)據(jù)問題、分支定界法優(yōu)化工序），將工序數(shù)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(jié)拍均衡且不超過限定值。

藺博軍強調(diào)，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(yōu)解”，通過數(shù)智協(xié)同提升決策質(zhì)量與效率，為智能制造提供科學的決策支撐。

上汽通用企業(yè)架構(gòu)技術總監(jiān) 藺博軍

某外資企業(yè)資深數(shù)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(yè)的實踐價值與技術突破。他指出，AI 驅(qū)動的機器視覺正從傳統(tǒng)固定缺陷識別邁向動態(tài)異常檢測，通過深度學習算法實現(xiàn)對復雜場景的精準判斷。以制造業(yè)質(zhì)檢為例，機器視覺可應用于違規(guī)行為識別、產(chǎn)品檢測、視覺引導等場景，大幅提升生產(chǎn)效率與質(zhì)量穩(wěn)定性。針對工業(yè)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(jīng)網(wǎng)絡進行缺陷定位分類，結(jié)合圖片合成技術擴充訓練數(shù)據(jù)，通過多角度檢測結(jié)果綜合決策。

他強調(diào)，機器視覺的核心價值不僅是替代人工，更通過數(shù)據(jù)積累與算法迭代持續(xù)優(yōu)化檢測標準，推動制造業(yè)從“人工質(zhì)檢”向“智能質(zhì)檢”的轉(zhuǎn)型，在不確定的市場環(huán)境中為企業(yè)提供降低成本、提高效率、降低風險的確定性價值。

某外資企業(yè)資深數(shù)字化顧問 Frank Wang

企業(yè)級AI+專委會技術專家、紅帽大中華區(qū)方案架構(gòu)部總經(jīng)理王慧慧圍繞“構(gòu)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(chǎn)品，并強調(diào)了紅帽致力于幫助企業(yè)降低AI落地成本、提高靈活性和簡化開發(fā)流程的理念，為企業(yè)在AI時代的發(fā)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(tǒng)領域的深厚積累，積極探索AI領域，致力于幫助企業(yè)降低AI落地的成本、復雜度和提高靈活性。除了產(chǎn)品之外，紅帽還提供AI孵化器、AI平臺架構(gòu)部署和MLOps流程實踐等服務，幫助企業(yè)更好地落地AI技術。

企業(yè)級AI+專委會技術專家

紅帽大中華區(qū)方案架構(gòu)部總經(jīng)理 王慧慧

頒發(fā)儀式

企業(yè)級AI+專委會專家

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(yè)級AI發(fā)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(yè)讓AI應用從“實驗室”走向規(guī)模化落地，CIO時代聯(lián)合全球開源技術及企業(yè)級AI領導者紅帽作為聯(lián)合發(fā)起單位，攜手眾多成員單位及行業(yè)技術專家，共同成立“企業(yè)級AI+專家委員會”。

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

上汽通用汽車有限公司企業(yè)架構(gòu)技術總監(jiān) 藺博軍先生

晶科能源股份有限公司CIO 王興旺先生

上海節(jié)卡機器人科技有限公司 CIO 楊萬利女士

帝斯曼芬美意亞太區(qū)數(shù)字化交付總監(jiān) 陶維先生

曼合普(上海)管理咨詢有限公司 CIO 許光強先生

麥格納汽車技術（上海）有限公司ITBRM 耿忠磊先生

紅帽中國商業(yè)客戶部解決方案總監(jiān) 梁春先生

希爾頓企業(yè)管理（上海）有限公司IT總監(jiān) 白東升先生

金橋信息股份有限公司AI創(chuàng)新業(yè)務總監(jiān) 馮健先生

 某外資企業(yè)資深數(shù)字化顧問 Frank Wang

圓桌對話

共探企業(yè)級 AI 落地的挑戰(zhàn)與破局之道

圓桌對話環(huán)節(jié)，CIO時代創(chuàng)始人兼研究院院長姚樂主持了以“企業(yè)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(qū)總裁曹衡康、上汽通用汽車有限公司企業(yè)架構(gòu)技術總監(jiān)藺博軍、德勤管理咨詢（上海）有限公司總監(jiān)陳程遠、某外資企業(yè)資深數(shù)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(yè)部亞太地區(qū)電池與先進制造業(yè)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(xiàn)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(shù)僅為傳統(tǒng)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(xù)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(zhuǎn)向智能決策支持系統(tǒng)的經(jīng)驗。目前在國內(nèi)AI技術尚未完全落地，但在某些領域應用中已顯現(xiàn)價值，四大咨詢公司正在努力追趕AI技術的發(fā)展。

Frank Wang表示，AI上線僅是開始，需要持續(xù)迭代和調(diào)優(yōu)。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(jīng)驗，作為一家ToB生產(chǎn)制造企業(yè)，工藝生產(chǎn)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(diào)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(zhì)和效率，但仍需進一步挖掘潛力，特別是在設備質(zhì)量不穩(wěn)定時，利用大模型提供嘗試性判斷和建議。博世內(nèi)部設有覆蓋全球的數(shù)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(yè)部應用的可行性、與外部合作伙伴進行融合創(chuàng)新。

姚樂表示，在AI轉(zhuǎn)型過程中，人才問題是關鍵挑戰(zhàn)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(fā)展空間。學習能力不僅指構(gòu)建大模型的技術，更重要的是應用工具、發(fā)現(xiàn)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(nèi)容，為行業(yè)提供了參考基準，更通過案例分享與思想碰撞，明確了企業(yè) AI 落地的核心路徑：以戰(zhàn)略錨定業(yè)務價值，以開源技術構(gòu)建靈活底座，以人才與治理保障可持續(xù)發(fā)展。

下一步，我們將通過“企業(yè)級 AI + 專家委員會”平臺，開展更多調(diào)研、培訓與案例征集活動，助力更多企業(yè)在 AI 浪潮中實現(xiàn)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型升級。

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新基建創(chuàng)新研究院是CIO時代旗下的智庫研究機構(gòu)，匯聚院士、政府領導、央國企、醫(yī)療、教育、能源、制造等十多個行業(yè)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(gòu)、高校和行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從業(yè)者之間的合作，發(fā)揮政、產(chǎn)、學、研的橋梁、紐帶作用，促進政府與企業(yè)間、企業(yè)與企業(yè)間的交流合作，促進數(shù)字產(chǎn)業(yè)落地。研究院希望將數(shù)字化的優(yōu)秀實踐提煉成理論方法，進行推廣應用；助力提升行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率，促進數(shù)字中國建設。

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