2026年，被定义为人工智能+制造落地应用关键的一年。在这个关键的时间段，石家庄的制造企业在包括智能体应用在内的 “人工智能+制造”落地应用方面有哪些落地成果，产生了哪些可复制的典型场景?在落地应用的过程中，面对算力、数据、安全、协同等挑战，有哪些方案和解法?AI加持的数字化方案和服务，又将如何在企业创新发展、全球竞争中发挥更大的价值?

2026年8月22日，在由ENI经济和信息化网与石家庄市企业联合会、石家庄市企业家协会、人工智能专委会联合主办的“破解场景落地困境，AI智能体如何“撬动”制造业转型升级”石家庄CIO智行社上，石家庄市企业联合会、石家庄市企业家协会副秘书长，人工智能专委会秘书长张领先在致辞中提到，目前是石家庄人工智能与实体经济深度融合的关键期，本次活动将聚焦企业数字化转型与制造业AI 落地、数据治理难点，搭建供需对接与经验交流平台，助力本地人工智能产业提质发展。

会议现场，群晖华北销售总监王雨欣和ZOHO解决方案经理刘星辰将就AI时代的数据管理、出海市场深耕、安全合规方案和服务做详细介绍。中车石家庄公司的数智化负责人分享了公司智能制造转型的经验和成果。

中车石家庄公司的数智化负责人

作为全国最大的铁路货车造修企业之一、全球最大的列车空调供应商，中车近年来锚定“自动化、精益化”方向，运用“机器人+”、视觉识别等智能化技术提效增质，并将以“节拍驱动，绿色发展”为目标打造智能标杆产线。

针对轨道列车空调箱体生产中折弯、点焊及打磨等关键工序依赖人工、难以满足高效高质需求的问题，通过优化机器人折弯工艺、焊接工艺参数，以及创新立体视觉焊缝识别技术，分别构建了折弯、点焊及打磨机器人工作站系统，取得了显著的成效，产品质量一致性获保障。

整线集成方面，在车体检修线采用了激光3D相机视觉扫描、智能机器人等技术，取代了人工，实现了端板、侧板、角柱侧柱加强板自动切割，切割数据与物料细录联动可实现自动开料功能。切割时间约40分钟/辆，效率提升25%，实现单班日产12辆敞车，优员6人以上。

王雨欣 群晖华北销售总监

数据来源复杂，管理效率低下，高性能与低成本双重压力，AI 时代下的数据安全新威胁是目前制造业企业数据管理面临的三大挑战。作为拥有20多年DSM自主研发操作系统经验的群晖，可以帮助企业简化海量的数据收集，护航数据流全周期，构建轻量化、全场景、高安全的数据中枢。

王雨欣介绍道，Synology Tiering数据分层作为一种可以自定义数据分层规则策略，在数据分层架构中可以实现自动迁移冷热数据的解决方案。Synology Tiering不仅可以进一步优化存储空间，还能降低存储成本，自定义分层策略会自动将不经常访问的数据移动到更具成本效益的存储设备。并且配合群晖最新支持的数据缩减功能，可以进一步为企业节省存储部署和硬盘采购成本。此外，群晖高性能存储PAS7700 双活全闪NVMe可以存储保障关键业务低延迟、不间断运行。过去十年，群晖解决的是“数据放在哪里”的问题，未来群晖希望解决的是“数据如何被AI利用”，例如近期推出的 AI 搜索功能，可实现亿级秒级检索，并支持自然语言查询，以文搜图、搜日志等，输入产品 SN 即可调取对应批次质检资料，自由组合多项筛选条件。而在数据安全灾备领域，群晖 ActiveProtect 备份一体机，可以形成覆盖研发资产、工业OT 控制系统、IT 基础架构的灾备合规全景方案，满足等保 2.0、ISO27001 等规范，实现数据全生命周期安全管理。

并通过介绍重庆张雪机车工业、保定头部上市车企、中石化墨西哥勘探业务等多个不同领域的成功案例，展现了群晖如何依靠集中存储、精细化权限管控、多站点备份部署，以及快照抵御勒索病毒，和异地同步等场景方案，帮助企业兼顾业务效率、数据安全与合规诉求。

刘星辰 Zoho解决方案专家

针对新制造出海进程中“海外获客低、客户数据孤岛、供应链管理粗放、跨境财税合规压力大、海外售后服务零散低效”五大数字化痛点，刘星辰在演讲中提到“出海企业不能在传统内贸系统上“修修补补”，而需要一套全新的、面向全球的数字化操作系统，以支撑业务的高速扩张与复杂合规。”

刘星辰介绍道，Zoho One 一体化平台以自研的Zia AI为底层引擎，覆盖了从营销到售后的完整链路，平台内置自研Zia大模型，无需额外付费即可实现智能预测、自动化工作流与深度数据分析，从数据洞察到业务自动化，全方位赋能企业决策与运营。同时，深度适配全球合规要求，支持多语言、多币种自动适配与跨国业务管理，一套系统完成从传统制造到智能出海的转型，加速全球化布局与落地。

营销环节，Zia AI可以帮助工厂低成本自主获取线索，利用Zia全网抓取海外采购商搜索关键词，精准研判市场趋势与需求痛点，批量生成多语种短视频脚本、社媒创意及独立站文案，自动汇聚官网、社媒、展会等全渠道线索，智能打分分层，7×24小时AI模拟销售自动跟进，跨时差持续触达与培育。同时，实时监控全球社媒的品牌舆情、竞品动态及行业热点;智能识别并抓取潜在采购咨询与隐性商机线索，帮助企业实现从被动等待到主动获取线索的转变。

互动讨论环节，30+制造企业的IT负责人围绕“大模型、工业智能体相关的实践和应用，典型应用场景”、“在AI与企业价值链融合的过程，企业遇到的挑战”等问题做了深度的交流。讨论中军工、医疗、涂料等行业的IT负责人提到，企业受数据保密约束难以使用公有大模型，私有化部署成本高、投入产出比难评估，普遍存在业务人员与技术人员认知割裂、老旧业务系统难以适配 AI、部分行业缺少成熟落地案例、大模型存在幻觉缺陷等现实困境。并提到底层装备数字化、面向大模型的数据治理是 AI 落地的重要基础。