破解AI落地难题，3家标杆企业CIO细述实战经验。本文深入分析企业AI落地的实战经验和最佳实践。

小编导读

数据孤岛、核心数据安全、专家经验难以数字化，是制造企业AI转型绕不开的难题。本期“I学吧集锦”汇集研华科技、大族粤铭激光、杰士德三家知名企业CIO做客ENI直播间分享的精华内容，一文了解标杆企业如何通过智能体、智能平台以及数智分身等实践，实现AI赋能智造目标。

研华科技陈福景： 

构建AI智能体技术架构，赋能制造与供应链应用 

研华科技打造的企业智能体体系，覆盖数据治理、核心能力、智能体编排、业务应用四大板块。首先完成多源异构数据接入，打通业务系统与文档资料，经过清洗、过滤、整合形成高质量数据集。核心能力分为三层：依托大模型微调一体机，企业可基于自身业务知识库微调模型，保障私有业务问答精准可靠；工具层集成丰富能力组件，供智能体调用拓展任务边界；AgentBuilder智能体开发平台实现大模型统一管控，快速搭建对话机器人、编排业务工作流，实现流程自动化。平台内置通用智能体，可与自研智能体灵活编排，构建多智能体协同体系，驱动业务模式优化。整套架构落地场景重点聚焦智能制造、智能供应链两大方向。

大族粤铭激光罗传良：

搭建本地化AI智能平台，落地企业多元业务场景

大族粤铭激光基于iGflow智能平台，搭建企业专属智能体底座。通过业务文档切片处理构建向量知识库，落地智能客服、文档智能解析等场景，提升企业内部知识资产复用效率。平台支持对接Ollama部署开源大模型，在控制项目成本的同时，保障企业内部核心数据不外流。可快速搭建客服问答、知识检索、数据库查询等多类型智能体，支持自然语言转SQL，实现业务数据快速检索。同时将AI能力嵌入OA办公系统，打造AI办公助手，自动归集工作日志，一键生成周度、月度、季度工作总结；配套知识库AI工具，简化资料整理、格式转换等重复性工作。以轻量化插件化的建设思路，赋能生产管理、库存管控、经营数据分析等业务环节，持续提升业务运行效率。

杰士德李芳： 

构建AI数智分身体系，实现人机协同制造升级

杰士德以AI、工业视觉、知识图谱构筑数智分身底层能力底座。自研MES、APE工业机器人与视觉应用软件夯实软硬件能力；依托中台组件库沉淀算法、模型与行业知识，构建“感知-决策-执行”完整技术闭环，借助智能知识平台，将专家经验完成数字化结构化沉淀。数智分身承接标准化、高重复度工作，人类专家专注高价值创新业务，在设备调试、营销服务场景落地。实施路径立足于非标自动化行业痛点，把工程师、销售人员的隐性经验转化为可复用的企业数字资产，并逐步拓展至供应链协同、工艺研发场景，最终构建组织级智能体系，完成从传统制造向智能制造升级。