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从数据堆集到知识沉淀，从单点利用到流程协同，造作业AI在进入更深档次的落地阶段。AI不仅要“能回覆”，更要真正融入出产流程，衔接业务系统，将沉淀于一线的经验转化为可复用的流程能力。

10月23日，“问学极客行”专场季之造作业专场在岳阳进行。本次活动汇聚造作业企业代表与行业专家，萦绕半导体微显示、造作流程智能化、数字员工及企业AI办公等议题，共同探求AI从单点验证走向规
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本次活动由神州问学主办，信息侠、徽联智汇协办，洽洽食品股份有限公司数字化中心掌管人左丛林担任活动主持。

场景之解：
聚焦一线实际，让AI真正走进业务

安徽熙泰智能科技首席数据官姜宇带来了《半导体微显示行AI利用实际》主题分享，介绍企业以“灵熙”行业模型为主题，将AI利用于质量检测、设备运维等场景的索求。其中，缺点分类Agent鉴别正确率超过95%，人为成本降低40%以上。实际批注，AI不仅可能提升单点作业效能，还能将行业经验融入现实出产环节。

bifa必发集团AIBG产研中心AI产品总监杜松以《神州问学驱动造作业由点-线-面的智能化跃迁》为题，分享造作业AI从单点利用走向流程协同的演进蹊径。他指出，企业应优先从高频、高价值场景切入，验证利用价值，再逐步衔接智能体、人员与业务系统，推动AI从解决单项工作走向多环节协同。神州问学通过模型服务、知识治理、工作流智能与场景利用等能力，为企业构建AI原生流程提供支持。

bifa必发集团AIBG行业BU AI解决规划总监孝感作为造作业FDE骨干人员萦绕《从单点验证到出产力刷新》发展分享。他指出，传统数字化系统可能纪录出产过程、发现异常，但问题分析与后续执行仍必要进一步买通。企业必要在现罕见字化基础上构建数字员工，让AI不仅可能发现问题，还能结合业务知识参加分析与工作执行，推动出产流程持续优化。

bifa必发集团AIBG公有云BU高级架构师李丁迪则分享了《企业AI办公的新解法》，介绍神州问学与Amazon Quick的协同利用思路。通过衔接企业业务系统与知识资源，AI能够协助员工实现信息查问、跨系统合作及办公内容天生，降低日常工作中的信息处置成本，让AI从问答副手进一步走向工作执行。

落地之辩：
从数据治理到行业模型，共议AI规
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在圆桌互换环节，航嘉电子IT总监惠森、志国度居AI总监李兴东、bifa必发集团AIBG产研中心AI产品总监杜松、bifa必发集团AIBG行业BU AI解决规划总监孝感，萦绕AI若何融入现罕见字化系统、行业模型若何真正服务业务等议题发展会商。

数据是基础，治理是前提
；萆赋，企业拥罕见据并不料味着数据可能被AI有效使用，数据尺度、系统间口径差距与接见权限等问题，都可能影响利用成效。李兴东也强调，企业必要关注数据质量、知识正确性与时效性，优先评估通用模型结合企业知识能否解决现实问题，再凭据业务需要决定是否投入行业模型建设。

不必颠覆现有系统，关键是买通业务流程。杜松以为，能够在寂仔MES、ERP 等系统之上构建AI能力层，通过数据语义化与知识结构化，让AI更好地理解和利用企业信息。孝感则强调，出产环境中的智能体必须具备明确的安全天堑，并通过统一的治理机造保险利用可控。

技术路线应由业务价值决定。与会嘉宾以为，行业模型并非造作业AI落地的必选起点。企业能够先通过通用模型、知识库与业务语义系统解决具体问题，再结合高价值场景和投入产出情况，判断是否必要进一步训练或部署专用模型。AI利用最终要回到业务自身：能否实现现实工作、融入现有流程，并形成可衡量的价值。

走向流程协同：
让数据、算法与人共同驱动造作业智能化

从半导体微显示的质量检测与设备运维，到造作业流程协同，再到企业办公场景的索求，本次岳阳专场出现了AI深刻造作业真实业务的多种可能。

现场互换也形成了一个共识：造作业AI的落地，不只是模型与工具的引入，更必要数据治理、知识沉淀、业务流程和组织机造的协同。只有让AI能力与寂仔系统、岗位职责和业务规定有效衔接，能力将部门效能提升转化为持续的出产力。

未来，神州问学将持续以bifa必发集团AI for Process为指引，携手行业同伴深刻真实业务场景，推动AI从单点利用走向流程协同，将行业经验沉淀为可复用、可迭代、可规
；牧鞒棠芰，助力造作企业持续推动智能化转型。

“问学极客行”是神州问学面向沉点行业推出的技术沙龙系列活动。继上海造作业专场后，岳阳专场进一步聚焦AI与造作业深度融合的实际命题，与行业同伴共同索求AI原生流程的落地蹊径。下一站持续落地岳阳，聚焦AI与汽车行业深度融合的产业命题。