隨著AI 技術的不斷成熟，AI 在工業領域已成為提升生產效率、降低成本、優化流程的創新力量。DeepSeek 的出現為工業注入全新的動力，有效為企業智能化轉型提供強大技術支持。在實際落地中，面對復雜的工業環境，如何最大化發揮AI+DeepSeek 潛力？如何在工業領域拓展更多AI創新場景，加快工業企業的數智化轉型？

4月10日，由騰訊云 TVP 與三一集團聯合主辦的「AI+DeepSeek工業場景融合——騰訊云TVP走進三一集團」活動在長沙成功舉辦。本次活動匯聚來各行業及技術領域的產學研專家，一同參觀三一智聯重卡產業園和三一重工18號燈塔工廠，實地見證三一集團先進的智能制造實踐。通過主題分享和互動討論的方式，各位專家多視角深入探討 AI+DeepSeek在工業場景的最新落地與發展，以及工業數智化轉型之道，共同見證前沿 AI 技術如何真正賦能工業。

開場致辭

三一集團首席信息官、騰訊云TVP 許國強

三一集團首席信息官、騰訊云TVP 許國強在致辭中表示，自2018年起，三一集團將數字化轉型作為三大戰略之一，并將數字化轉型分為三大方向：智能產品、智能制造和智能運營。在智能產品上，三一集團提升設備、挖掘機等主機產品的智能化水平，例如通過為遠程控制的無人挖機及礦山裝配設備添加AI能力，使產品智能程度越來越高。在智能制造上，三一集團建立全球重工行業的燈塔工廠，其“18號燈塔工廠”是智能制造行業的典范。基于“三四互”基座能力，三一結合AI質檢和工業視覺等技術，來增強其智能制造能力與提升效率。在智能運營上，將研供產銷服等業務流程進行數字化改造，并實施“全員AI”策略，使用AI來為業務賦能。

通過本次三一集團與騰訊TVP的活動，大家一起探索在第四次工業革命浪潮下，如何將數字經濟與實體經濟進行融合。許國強表示，期待通過專家們的共同研討激發乘數效應，通過分享企業實踐探索出新發展路徑，讓我們共同探討中國制造的新發展范式，共見數字世界如何影響實體世界，構筑全新未來。

騰訊云副總裁、智能制造與智慧能源負責人 曹磊

騰訊云副總裁、智能制造與智慧能源負責人 曹磊發表致辭談到，DeepSeek等技術的爆發給傳統行業帶來巨大沖擊及不確定性，但更多的是機會。騰訊云TVP 旨在搭建一個暢所欲言的分享交流平臺，以促進新興技術在不同產業中的探索與創新。本次TVP走進三一，也是期望拉通產業，對標標桿，互相借鑒，共促發展。

騰訊 2024 年最新財報向產業傳遞出，在To B領域，騰訊更加注重業務健康可持續，更加強調產品與研發投入，進而更加夯實面向產業的服務能力。聚焦 AI 及大模型，在本次技術浪潮之初，騰訊就注重自研大模型的投入，DeepSeek爆發之后，騰訊從SaaS應用，PaaS產品及云底座，全面接入，賦能產業。

騰訊與三一集團的合作由來已久，雙方于2014 年共同打造“根云”工業互聯網平臺，融合騰訊云底座及三一集團在工程機械行業的領先實踐。在礦車遠控場景中，通過 5G、自動駕駛、騰訊音視頻等技術實現礦區無人駕駛。獲得行業嘉獎的同時，在礦區、港口大規模落地商業化應用。此外，雙方合作開發CDC專屬云架構方案，開創智能制造領域云邊端一體化的先河。在大模型時代，騰訊將與三一集團繼續攜手，共同推動AI 技術在產業場景的落地。

未來已來：DeepSeek與大模型協同進化之路

中南大學信息與網絡中心主任、騰訊云TVP 奎曉燕

中南大學信息與網絡中心主任、騰訊云TVP 奎曉燕發表《未來已來：DeepSeek與大模型協同進化之路》的主題演講。

DeepSeek擁有開源、免費、低成本、功能強大的特點，是中國AI技術的重大突破技術。DeepSeek支持智能對話、文本生成、語義理解、計算推理、代碼生成補全等應用場景，支持聯網搜索與深度思考。自2023年7月推出以來，DeepSeek經歷多次迭代，今年1月推出的DeepSeek-R1在大模型排名Arena中其基準測試升至全類別大模型第三。

目前，DeepSeek在高校的應用主要分為三大塊：在科研方面，通過DeepSeek進行文獻分析和知識發現，進行跨學科研究、數據分析等；在教學方面，可通過DeepSeek輔助教學演示、實驗數據分析、數字教材、大綱生成和制作PPT等；在校務管理上，對學生畫像進行分析與建議、育人成效評估，進行辦公自動化、行政管理、食堂成本分析，還可進行業務咨詢和場地預約等。

中南大學今年2月上線校園版DeepSeek，3月上線DeepSeek-V3滿血版；在技術培訓上，設計各類 AI+課程，邀請院士專家做DeepSeek知識培訓；還有搭建中南大學AI能力應用中心等。

奎曉燕提醒道，我們擁抱技術變革時，需要理性看待大模型的能力，明確其優勢與局限，避免過度依賴。她建議，加強師生和管理者AI素養培訓，結合專業領域知識優化使用效果。其次，以AI建設倒逼數據治理與系統整合，如利用AI建設需求，推動校內數據標準化、清洗與跨部門共享；還需打破數據孤島，整合教務、科研、管理等系統，構建高質量數據底座。然后，建立“場景驅動”的漸進式的推廣路徑，優先選擇高價值、低風險場景試點，最終形成“試點—反饋—優化—推廣”閉環，確保技術與需求精準匹配。

AI引領：三一創新實踐與產業賦能

三一集團首席數據官 傅杰

三一集團首席數據官 傅杰在《AI引領：三一創新實踐與產業賦能》的演講中，介紹三一集團的數智化轉型之路、智能制造實踐以及AI應用的具體案例。

回顧三一集團數智化轉型，經歷以下重要階段：

● 破冰期（1999年）：引入 CAD 軟件，開啟 3D 數字化設計；

● 基礎建設期（2000-2010年）：逐步將數字化應用于部分業務的線上管理，與企業的快速發展同步進行；

● 高速發展期（2010-2020年）：通過 CRM、PLM 等系統的實施，實現全面信息化，打通研供產銷服業務流和數據流， 基本實現產品全價值鏈的線上管理；

● 數字蝶變期（2020年后）：全面數智化變革，實現數智化三一，智能制造。

其中，數智化是三一集團關鍵的三化戰略之一。

目前，三一在智能制造實踐收獲一些成果和進步：三一建設全球重工行業僅有的 2 家“燈塔工廠”，全球風電行業首座“燈塔工廠”，三一內部工廠以燈塔工廠標準來制定工藝流水線。裝備自動化通過引進機器人等自動化設備，大模型等 AI 技術來實現分揀、自動開坡口和機器人噴涂等過程的智能化，大幅提升生產效率。三一搭建韶山葉片數字元平臺，通過數字孿生技術，實現虛擬工廠與現實工廠數智物聯，大幅提升風電葉片產品質量和生產效率。

在智能運營上，三一集團 AI 應用整體戰略邏輯是圍繞業務，梳理業務場景，將業務在線，把數據采集清晰定義好每個場景下到底需要哪些數據，真正做到“All in AI”。基于此，AI 整體規劃是打造“數據+AI” 雙輪驅動體系，統一數倉沉淀數據資產，基于 AI 基座支撐多場景應用形成“數據治理-資產沉淀-AI 賦能”閉環，來加速數據價值轉化。目前，三一在 AI 應用的探索已覆蓋生產制造（自動排程、智能套料）、營銷服務（智慧導購、售后服務助手）和智能辦公（數字人、多語種翻譯）等領域。

傅杰表示，三一集團正處在全面 AI 探索的過程，不僅積極構建自身基礎能力，還攜手騰訊等企業共同推動技術創新與發展。

企業級數字員工落地的實踐

來也科技首席產品官、騰訊云TVP 褚瑞

來也科技首席產品官、騰訊云TVP 褚瑞 分享《企業級數字員工落地的實踐》的主題演講。褚瑞從他在2001年做的“按鍵精靈”談起，并說明時至今日，企業員工仍然需要每天在不同業務系統中做一些錄入、校對或復制粘貼等簡單重復的工作，效率十分低下。為了提升辦公室自動化程度，來也科技從“按鍵精靈”中獲得靈感，在2019年推出數字員工產品，也就是依靠RPA和AI技術，讓軟件自動幫員工完成每天重復的勞動，這是數字員工 1.0 版。

當大模型時代來臨，褚瑞認為大模型技術推動了數字員工的升級，實現了數字員工 2.0 版本，它包含兩種主要的應用范式：

● AI Agent（智能體/智能助理）：常以對話機器人作為入口，可根據用戶需求，由大模型自動拆解任務并執行，方便靈活地完成指定任務。

● AI Workflow（智能工作流）：常以定時器、觸發器作為入口，并以工作流的方式來定義任務的每個步驟，在任務中引用大模型能力，以自動處理大量復雜的工作。

以上兩種范式各有優缺點，AI Agent 主要是減少個人工作量，AI Workflow 主要是提升業務效率，前者優點在于開發成本低，靈活性強，后者優點是執行效率較高，確定性較高。根據目前的觀察，在企業場景中，以 AI Workflow 為主，以 AI Agent 為輔。

褚瑞強調：“在AI Workflow中，更強調的是人、大模型、傳統程序的三者協同，并不是有了大模型其他的就不需要了。實際上，人、大模型、傳統程序各有優缺點，需要在不同場景選擇恰當的組合來解決問題。”

在企業應用AI Workflow 落地時，褚瑞有以下建議：首先，不能想當然，要對大模型的輸出格式進行驗證，如果驗證不通過，不妨重試幾次；其次，傳統程序能做的，就用傳統程序做，如果要用大模型，盡量一次只用來做一個相對單一的子任務；最后，如果要對工作流的結果負責，仍然有必要設置傳統程序或人工驗證的環節。

騰訊云AI與大模型實踐分享

騰訊云企業數字化首席專家、騰訊研究院特約研究員 馬徐

騰訊云企業數字化首席專家、騰訊研究院特約研究員 馬徐帶來《騰訊云AI與大模型實踐分享》的主題演講。

當我們來到 AI 時代，工業企業如何實現轉型升級成為重要議題。新質生產力從最初的從“三大特征”到“五個著力點”，涵蓋技術的更新突破、新產業體系、綠色低碳、新生產關系、人才等，其中蘊含重要啟示：隨著 AI 時代的發展，工業企業轉型升級不全是AI。

基于此，騰訊云提出五個“新”方向來助力工業企業轉型：“新”產業布局，從產品出海到產業出海；“新”業務場景，AI 與大模型驅動場景創新；“新”生產要素，數據成為重要的生產要素；“新”IT基礎設施，集團一體化IT基礎設施升級；“新”組織方式，組織效能的全面提升。

騰訊云在每一個維度上均做了大量的嘗試，在本次演講中馬徐詳細介紹騰訊云在AI和大模型方向所做的工作。騰訊云提出“N+6+1+1”體系架構來助力 AI 和大模型在工業企業的落地。即N個延申場景，6個速贏能力，1 套算力底座，1 套AI產品化團隊。

“N”是指N個貫穿工業企業研、產、供、銷、服、IT 的AI場景，例如加速研發流程、綠色智能生產、精益智慧運維、客戶體驗提升、IT降本提效等場景。6 大速贏能力包含文生文、文生圖、文生視頻能力，數智人，知識引擎，智能客服，數據分析，員工助手這六項能力。

對于不同規模的企業，馬徐建議采用適合自身情況的AI部署方案，大型企業可使用混合云模式，而中小型企業則推薦公有云的方式。此外，隨著AI時代的到來，企業組織架構應有適當的調整，他認為企業建設全功能的AI團隊至關重要的，確保從“AI項目” 到“AI產品” 持續運營，該團隊應包含產品專家、算法專家、技術專家和運營專家，以確保AI項目的順利推進。

深度探討熱點話題，觀點PK創新思維

騰訊云TVP 系列活動注重交流和分享，本次活動的最后一個環節是開放討論，數十位來自工業、AI 領域的專家分組交流，通過兩個 AI 熱點話題開啟AI 如何賦能工業未來的深入探討。

話題一、AI戰略如何與企業數智化轉型路徑協同？

三組永鋼集團 趙國賓表示，一是AI應用應聚焦核心業務，分析企業主要業務價值點，從中找到數字化轉型和AI落地的方向，這是實現最大效益和最有效投入的方式。二是以點帶面推進，落地AI和數字化轉型的經驗是相通的，相對來說企業很多點的數據質量非常好，找到這些領域，利用AI技術來解決實際的業務問題，使其比人工操作做得更好、更準確、更高效，當多個這樣的業務“點”被 AI 提升效率后，逐步構成“面”的變革。

趙國賓表示，目前關于AI的討論熱烈，但在具體主體業務里的實際落地案例并不多。這反映出AI對業務數字化的要求較高，希望在這輪AI浪潮下，企業重新審視并加強其數字化轉型的基礎工作，為未來的AI落地打下堅實基石。既不能很超前，也不能太保守，應將AI與數字化轉型有機結合，通過抓主要業務、由點及面的方式，通過 AI 反推原先企業數字化轉型工作有效落地。

話題二、大模型在智能制造行業的落地和應用

來自第一組的代表，三一集團 傅杰表示，針對大模型在智能制造行業的落地和應用話題，從研供產銷服領域來看，可使用大模型做以下工作，例如在營銷上，利用大模型提升客戶問詢處理能力和產品理解力；在零售上，探討大模型是否能替代傳統推薦模式，并優化庫存結構等；在服務上，通過大模型技術提升服務水平。

此外，在構建大模型專業領域知識庫時，尤其是醫學等特定行業，對知識的要求較高，無法通過眾包或低成本的模式由普通人完成標注，需要行業專家的參與，這無疑增加成本。因此，未來應建立專門的訓練知識設計標準、知識生產流水線以及完善的生態系統，以滿足專業領域的要求。

值得一提的是，高校學生思想活躍、開放，是企業創新的活水。加強校企合作，有效推動大模型技術創新與落地。

二組代表青寧科技 白慧冬指出，目前業內在使用大模型的過程中有個誤區，是人們認為簡單得將通用大模型與專業數據簡單結合，就可以獲得期望的專業結果，這是嚴重錯誤的。

所有的大模型都有所采集方向的數據與邏輯提取的算法，經過大量正負樣本數據的深度學習訓練后形成的結果集，脫離基礎場景直接輸入專業數據，不可能獲得專業結果，而且所有的大模型給普通用戶提供的會話長度都是有限的（對計算能力和緩存空間有限），這些會話長度里所填充的數據不足以構建起專業模型的深度。真正的專業模型是基于底層采用專業數據通過深度學習方法逐層構建起來的。

對于智能制造領域，基于自身數據構建起專業大模型是不可或缺的，而不能單純依賴外部通用模型加自身積累的數據。

大數據和數據量巨大之間，也有著一個巨大的專業鴻溝。

例如在材料加工的過程中涉及材料缺陷發生的概率問題，即使材料從基礎礦藏到采礦過程到冶煉、提純和加工制造是標準化流程，里頭存在因為原材料和加工制造過程中出現的概率性的缺陷問題。這意味著企業需要基于自身數據構建適合自己需求的大模型，基于這樣構建起來的大模型，才能對未來設備的使用壽命缺陷的發生以及分布等獲得更有效的預測與計算結果，只有這樣才有助于精準地識別和管理生產和產品運行過程中的潛在風險。

結語

在「AI+DeepSeek工業場景融合——騰訊云TVP走進三一集團」活動中，上午，與會專家們實地考察三一智聯重卡產業園和三一重工18號燈塔工廠，親身感受三一集團在先進智能制造領域的落地實踐。下午，來自工業制造、數字化、AI領域的產學研專家從多視角分享前沿的實踐經驗與真知灼見，為我們帶來寶貴的啟發和切實的指導。在分組研討環節，各位專家從不同角度深入探討數字化轉型與AI技術的發展路徑，幫助我們理清思路，帶來諸多收獲。

未來，騰訊云 TVP 將繼續攜手更多大咖，走進更多企業，分享最新鮮、最落地的技術實踐。騰訊云 TVP通過開展各類線上線下活動，為大家提供一個開放、平等、知無不言的交流環境，獻上一場場精彩有料、有趣、有用的技術盛宴。

TVP，即騰訊云最具價值專家(Tencent Cloud Valuable Professional)，是騰訊云授予云計算領域技術專家的一個獎項。TVP 致力打造與行業技術專家的交流平臺，促進騰訊云與技術專家和用戶之間的有效溝通，從而構建云計算技術生態，實現“用科技影響世界”的美好愿景。