7月30日，由CIO 时代、红帽联合主办，新基建创新研究院作为智库支持的“AI筑基・智启新境 | 企业级 AI + 专家委员会高管沙龙系列活动（上海站）”圆满落幕。活动汇聚了来自多行业的 CIO、技术专家及企业高管，围绕企业级 AI 战略落地、技术支撑及实践案例展开深度探讨，共同解码AI技术在企业场景中的落地路径。活动解读了《2025企业级AI实践调研分析报告》，进行了“企业级AI+专家委员会”专家聘任仪式，为企业AI战略制定提供行动指南。

开场致辞

共话 AI 时代的协同与创新

活动由 CIO 时代联合创始人兼 COO、新基建创新研究院秘书长刘晶主持。刘晶表示，随着生成式 AI 与大模型技术的快速发展，企业对 AI 的需求已从“探索”转向“落地”，但如何平衡技术创新与业务价值、构建安全可控的基础设施、解决人才短缺等问题，仍是行业共同面临的挑战。本次沙龙正是为搭建协同平台，推动 AI 在企业中的务实应用而生。

开场环节，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康、CIO 时代创始人兼研究院院长姚乐分别代表主办方致辞：

曹衡康首先对出席活动的嘉宾致以衷心感谢，随后提到本次活动旨在打破常规AI会议的同质化议题，聚焦三大核心价值——开源生态的赋能、企业落地的痛点突破、开放共创的愿景：通过共享代码、透明协作与创新激发，构建企业级AI基础架构；针对数据安全、技术复杂性和高成本的挑战，提出了红帽的模型优化的思路和方案，并结合红帽AI平台实现异构算力统一管理，降低硬件成本与复杂度；本次联合CIO时代成立“企业级AI+专家委员会”，力求倡导全球技术共同体理念。他表示，开源不仅是技术选择，更是打破国界限制、推动共同治理的战略方向。期待本次活动能共同携手碰撞探索AI落地新范式，一起成为AI技术普惠与创新的推动者。

红帽全球副总裁兼大中华区总裁 曹衡康

姚乐对出席本次活动的嘉宾致以衷心感谢，随后结合红帽的实践与行业趋势，分享了两点核心洞察——开源生态的本质与价值、AI作为新质生产力的三重变革。他表示，开源并非道德驱动，而是基于利益共享的协作机制。通过第一时间将技术贡献至社区，企业可避免版本孤立，推动全球开发者共同迭代。AI识别、RAG知识库和AI智能体是目前企业级AI应用的三个重点。AI正从工具进化为“数字劳动力”，成为企业运营的基础设施，期待本次活动能碰撞出AI落地的创新路径。

CIO 时代创始人兼研究院院长 姚乐

主题演讲

技术赋能与行业实践深度融合

主题演讲环节，红帽中国商业客户部解决方案总监梁春，CIO 时代联合创始人兼 COO、新基建创新研究院秘书长刘晶共同解读了《2025 企业级 AI 实践调研分析报告》。该报告由 CIO 时代联合红帽发起、企业级AI+专家委员会精心编制，汇集了来自制造、金融、能源、零售、电信等多个行业的百余名CIO的实践经验与深度见解，从战略、技术、人才等维度勾勒出企业 AI 应用的真实图景。

报告指出，当前企业 AI 部署呈现三大特征：一是战略聚焦业务场景，超 80% 的企业优先选择 ROI 清晰的场景（如生产优化、客户服务）落地 AI，避免“技术空转”；二是自建云平台成为AI应用部署方式的首选，多数企业优先构建混合/私有云架构，对AI创新提供安全、弹性和可扩展性多重保障；三是人才短缺成核心瓶颈，40% 的受访企业认为 AI 人才不足制约项目推进，尤其缺乏既懂技术又懂业务的复合型人才。

针对 CIO 的行动建议，报告提出需从“战略对齐、平台构建、治理体系、人才培养” 四方面发力，例如优先选择开放中立的 AI 平台以降低供应商锁定风险，建立全生命周期 AI 治理框架以保障数据合规等。

红帽中国商业客户部解决方案总监 梁春

CIO时代联合创始人兼COO

新基建创新研究院秘书长 刘晶

上汽通用企业架构技术总监蔺博军带来“AI决策智能在智能制造中的应用分享”主题分享，深入阐述了决策智能如何解决工业场景中的复杂决策问题。他指出，决策智能是应对复杂市场环境的核心，Gartner 预测到 2026 年 75% 的全球 500 强企业将采用该实践。相较于传统大模型基于概率生成的“伪精确性”和对复杂约束的“选择性忽视”，决策智能通过“机器学习 + 运筹优化”的双引擎模式，实现了从数据洞察到最优决策的跨越 —— 机器学习负责分析历史规律、提升预测精度，运筹优化则基于数学模型锁定最优解，严格满足多维度耦合约束。上汽通用动力总成机加工工艺智能规划，通过融合运筹学、计算机科学等多学科算法（如拓扑排序识别加工顺序约束、深度搜索检测数据问题、分支定界法优化工序），将工序数量减少 50%，同时确保所有加工约束（如尺寸链、机床负载、刀具匹配）得到满足，工序节拍均衡且不超过限定值。

蔺博军强调，真正的智能化并非追逐技术潮流，而是“用大模型的‘广度’捕捉可能性，以运筹学的‘深度’锁定最优解”，通过数智协同提升决策质量与效率，为智能制造提供科学的决策支撑。

上汽通用企业架构技术总监 蔺博军

某外资企业资深数字化顾问Frank Wang以“AI 时代的机器视觉应用”为主题，深入探讨了机器视觉在制造业的实践价值与技术突破。他指出，AI 驱动的机器视觉正从传统固定缺陷识别迈向动态异常检测，通过深度学习算法实现对复杂场景的精准判断。以制造业质检为例，机器视觉可应用于违规行为识别、产品检测、视觉引导等场景，大幅提升生产效率与质量稳定性。针对工业检测中“缺陷种类多、样本少、特征微弱”等难点，其解决方案包括：采用深度神经网络进行缺陷定位分类，结合图片合成技术扩充训练数据，通过多角度检测结果综合决策。

他强调，机器视觉的核心价值不仅是替代人工，更通过数据积累与算法迭代持续优化检测标准，推动制造业从“人工质检”向“智能质检”的转型，在不确定的市场环境中为企业提供降低成本、提高效率、降低风险的确定性价值。

某外资企业资深数字化顾问 Frank Wang

企业级AI+专委会技术专家、红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧围绕“构建 AI 时代的基石，释放生成式 AI 的真正潜力”主题展开，介绍了红帽在AI领域的布局和产品，并强调了红帽致力于帮助企业降低AI落地成本、提高灵活性和简化开发流程的理念，为企业在AI时代的发展提供了有价值的见解。她表示，红帽作为一家老牌开源软件公司，凭借其在操作系统领域的深厚积累，积极探索AI领域，致力于帮助企业降低AI落地的成本、复杂度和提高灵活性。除了产品之外，红帽还提供AI孵化器、AI平台架构部署和MLOps流程实践等服务，帮助企业更好地落地AI技术。

企业级AI+专委会技术专家

红帽大中华区方案架构部总经理 王慧慧

颁发仪式

企业级AI+专委会专家

上半年CIO时代组织了线上线下的研讨交流活动超过50余场，通过每一次交流，CIO时代敏锐地察觉到企业级AI发展的巨大潜力，同时也面临诸多问题。为了更快更好地帮助企业让AI应用从“实验室”走向规模化落地，CIO时代联合全球开源技术及企业级AI领导者红帽作为联合发起单位，携手众多成员单位及行业技术专家，共同成立“企业级AI+专家委员会”。

本次活动，现场也邀请了嘉宾加入“企业级AI+专家委员会”并举办聘书颁发仪式。红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康、CIO时代创始人兼研究院院长姚乐分别为嘉宾颁发聘书并合影留念。

上汽通用汽车有限公司企业架构技术总监 蔺博军先生

晶科能源股份有限公司CIO 王兴旺先生

上海节卡机器人科技有限公司 CIO 杨万利女士

帝斯曼芬美意亚太区数字化交付总监 陶维先生

曼合普(上海)管理咨询有限公司 CIO 许光强先生

麦格纳汽车技术（上海）有限公司ITBRM 耿忠磊先生

红帽中国商业客户部解决方案总监 梁春先生

希尔顿企业管理（上海）有限公司IT总监 白东升先生

金桥信息股份有限公司AI创新业务总监 冯健先生

 某外资企业资深数字化顾问 Frank Wang

圆桌对话

共探企业级 AI 落地的挑战与破局之道

圆桌对话环节，CIO时代创始人兼研究院院长姚乐主持了以“企业级 AI + 落地实践应用探讨”为主题的圆桌对话，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康、上汽通用汽车有限公司企业架构技术总监蔺博军、德勤管理咨询（上海）有限公司总监陈程远、某外资企业资深数字化顾问Frank Wang、晶科能源股份有限公司CIO王兴旺、博世智能制造解决方案事业部亚太地区电池与先进制造业务负责人姚奇作为对话嘉宾，围绕多个议题展开讨论。

曹衡康表示，红帽致力于帮助客户快速实现AI应用，通过开源技术，提供建模功能，帮助客户用更精简的成本进行模型训练，所需参数仅为传统的十分之一，极大降低了GPU使用率。

蔺博军表示，在AI落地过程中，建议学习如何将AI落地项目分解为更小的单元，因为许多小型成功能够积累客户的信任度和耐心。这种接受度的韧性增强后，有利于持续投入和运营。

陈程远分享了公司在AI领域的探索，包括自建大模型的尝试及最终转向智能决策支持系统的经验。目前在国内AI技术尚未完全落地，但在某些领域应用中已显现价值，四大咨询公司正在努力追赶AI技术的发展。

Frank Wang表示，AI上线仅是开始，需要持续迭代和调优。必须为被AI替代的工作找到新的价值贡献点，才能确保AI从建设到推广的全过程成功。

王兴旺分享了公司在AI领域的实践经验，作为一家ToB生产制造企业，工艺生产是首要关注点。晶科能源在AI应用中面临成本差异等问题，强调AI技术需从小场景切入，逐步扩展。

姚奇表示，德国制造商虽已具备较高的品质和效率，但仍需进一步挖掘潜力，特别是在设备质量不稳定时，利用大模型提供尝试性判断和建议。博世内部设有覆盖全球的数字化部门，该部门具备三大功能：研究最新技术、分析技术在各事业部应用的可行性、与外部合作伙伴进行融合创新。

姚乐表示，在AI转型过程中，人才问题是关键挑战之一。核心观点是学习力决定个人与AI对接的潜力和未来发展空间。学习能力不仅指构建大模型的技术，更重要的是应用工具、发现问题并寻找更好解决方案的能力。

本次活动通过报告解读、主题分享、圆桌对话等多种形式内容，为行业提供了参考基准，更通过案例分享与思想碰撞，明确了企业 AI 落地的核心路径：以战略锚定业务价值，以开源技术构建灵活底座，以人才与治理保障可持续发展。

下一步，我们将通过“企业级 AI + 专家委员会”平台，开展更多调研、培训与案例征集活动，助力更多企业在 AI 浪潮中实现高质量转型升级。