腾讯云 TVP 走进三一集团，揭秘 AI+DeepSeek 工业智造新未来

引言

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随着 AI 技术的不断成熟，AI 在工业领域已成为提升生产效率、降低成本、优化流程的创新力量。DeepSeek 的出现为工业注入全新的动力，有效为企业智能化转型提供强大技术支持。在实际落地中，面对复杂的工业环境，如何最大化发挥 AI+DeepSeek 潜力？如何在工业领域拓展更多 AI 创新场景，加快工业企业的数智化转型？

4 月 10 日，由腾讯云 TVP 与三一集团联合主办的「AI+DeepSeek 工业场景融合——腾讯云 TVP 走进三一集团」活动在长沙成功举办。本次活动汇聚来各行业及技术领域的产学研专家，一同参观三一智联重卡产业园和三一重工 18 号灯塔工厂，实地见证三一集团先进的智能制造实践。通过主题分享和互动讨论的方式，各位专家多视角深入探讨 AI+DeepSeek 在工业场景的最新落地与发展，以及工业数智化转型之道，共同见证前沿 AI 技术如何真正赋能工业。

开场致辞

三一集团首席信息官、腾讯云 TVP 许国强

三一集团首席信息官、腾讯云 TVP 许国强在致辞中表示，自 2018 年起，三一集团将数字化转型作为三大战略之一，并将数字化转型分为三大方向：智能产品、智能制造和智能运营。在智能产品上，三一集团提升设备、挖掘机等主机产品的智能化水平，例如通过为远程控制的无人挖机及矿山装配设备添加 AI 能力，使产品智能程度越来越高。在智能制造上，三一集团建立全球重工行业的灯塔工厂，其“18 号灯塔工厂”是智能制造行业的典范。基于“三四互”基座能力，三一结合 AI 质检和工业视觉等技术，来增强其智能制造能力与提升效率。在智能运营上，将研供产销服等业务流程进行数字化改造，并实施“全员 AI”策略，使用 AI 来为业务赋能。

通过本次三一集团与腾讯云 TVP 的活动，大家一起探索在第四次工业革命浪潮下，如何将数字经济与实体经济进行融合。许国强表示，期待通过专家们的共同研讨激发乘数效应，通过分享企业实践探索出新发展路径，让我们共同探讨中国制造的新发展范式，共见数字世界如何影响实体世界，构筑全新未来。

腾讯云副总裁、智能制造与智慧能源负责人 曹磊

腾讯云副总裁、智能制造与智慧能源负责人 曹磊发表致辞谈到，DeepSeek 等技术的爆发给传统行业带来巨大冲击及不确定性，但更多的是机会。腾讯云 TVP 旨在搭建一个畅所欲言的分享交流平台，以促进新兴技术在不同产业中的探索与创新。本次 TVP 走进三一，也是期望拉通产业，对标标杆，互相借鉴，共促发展。

腾讯 2024 年最新财报向产业传递出，在 To B 领域，腾讯更加注重业务健康可持续，更加强调产品与研发投入，进而更加夯实面向产业的服务能力。聚焦 AI 及大模型，在本次技术浪潮之初，腾讯就注重自研大模型的投入，DeepSeek 爆发之后，腾讯从 SaaS 应用，PaaS 产品及云底座，全面接入，赋能产业。

腾讯与三一集团的合作由来已久，双方于 2014 年共同打造“根云”工业互联网平台，融合腾讯云底座及三一集团在工程机械行业的领先实践。在矿车远控场景中，通过 5G、自动驾驶、腾讯音视频等技术实现矿区无人驾驶。获得行业嘉奖的同时，在矿区、港口大规模落地商业化应用。此外，双方合作开发 CDC 专属云架构方案，开创智能制造领域云边端一体化的先河。在大模型时代，腾讯将与三一集团继续携手，共同推动 AI 技术在产业场景的落地。

未来已来：

DeepSeek 与大模型协同进化之路

中南大学信息与网络中心主任、腾讯云 TVP 奎晓燕

中南大学信息与网络中心主任、腾讯云 TVP 奎晓燕发表《未来已来：DeepSeek 与大模型协同进化之路》的主题演讲。

DeepSeek 拥有开源、免费、低成本、功能强大的特点，是中国 AI 技术的重大突破技术。DeepSeek 支持智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度思考。自 2023 年 7 月推出以来，DeepSeek 经历多次迭代，今年 1 月推出的 DeepSeek-R1 在大模型排名 Arena 中其基准测试升至全类别大模型第三。

目前，DeepSeek 在高校的应用主要分为三大块：在科研方面，通过 DeepSeek 进行文献分析和知识发现，进行跨学科研究、数据分析等；在教学方面，可通过 DeepSeek 辅助教学演示、实验数据分析、数字教材、大纲生成和制作 PPT 等；在校务管理上，对学生画像进行分析与建议、育人成效评估，进行办公自动化、行政管理、食堂成本分析，还可进行业务咨询和场地预约等。

中南大学今年 2 月上线校园版 DeepSeek，3 月上线 DeepSeek-V3 满血版；在技术培训上，设计各类 AI + 课程，邀请院士专家做 DeepSeek 知识培训；还有搭建中南大学 AI 能力应用中心等。

奎晓燕提醒道，我们拥抱技术变革时，需要理性看待大模型的能力，明确其优势与局限，避免过度依赖。她建议，加强师生和管理者 AI 素养培训，结合专业领域知识优化使用效果。其次，以 AI 建设倒逼数据治理与系统整合，如利用 AI 建设需求，推动校内数据标准化、清洗与跨部门共享；还需打破数据孤岛，整合教务、科研、管理等系统，构建高质量数据底座。然后，建立“场景驱动”的渐进式的推广路径，优先选择高价值、低风险场景试点，最终形成“试点—反馈—优化—推广”闭环，确保技术与需求精准匹配。

AI引领：三一创新实践与产业赋能

三一集团首席数据官 傅杰

三一集团首席数据官 傅杰在《AI 引领：三一创新实践与产业赋能》的演讲中，介绍三一集团的数智化转型之路、智能制造实践以及 AI 应用的具体案例。

回顾三一集团数智化转型，经历以下重要阶段：

• 破冰期（1999年）：引入 CAD 软件，开启 3D 数字化设计；
• 基础建设期（2000-2010年）：逐步将数字化应用于部分业务的线上管理，与企业的快速发展同步进行；
• 高速发展期（2010-2020年）：通过 CRM、PLM 等系统的实施，实现全面信息化，打通研供产销服业务流和数据流， 基本实现产品全价值链的线上管理；
• 数字蝶变期（2020年后）：全面数智化变革，实现数智化三一，智能制造。

其中，数智化是三一集团关键的三化战略之一。

目前，三一在智能制造实践收获一些成果和进步：三一建设全球重工行业仅有的 2 家“灯塔工厂”，全球风电行业首座“灯塔工厂”，三一内部工厂以灯塔工厂标准来制定工艺流水线。装备自动化通过引进机器人等自动化设备，大模型等 AI 技术来实现分拣、自动开坡口和机器人喷涂等过程的智能化，大幅提升生产效率。三一搭建韶山叶片数字元平台，通过数字孪生技术，实现虚拟工厂与现实工厂数智物联，大幅提升风电叶片产品质量和生产效率。

在智能运营上，三一集团 AI 应用整体战略逻辑是围绕业务，梳理业务场景，将业务在线，把数据采集清晰定义好每个场景下到底需要哪些数据，真正做到“All in AI”。基于此，AI 整体规划是打造“数据+AI” 双轮驱动体系，统一数仓沉淀数据资产，基于 AI 基座支撑多场景应用形成“数据治理-资产沉淀-AI 赋能”闭环，来加速数据价值转化。目前，三一在 AI 应用的探索已覆盖生产制造（自动排程、智能套料）、营销服务（智慧导购、售后服务助手）和智能办公（数字人、多语种翻译）等领域。

傅杰表示，三一集团正处在全面 AI 探索的过程，不仅积极构建自身基础能力，还携手腾讯等企业共同推动技术创新与发展。

企业级数字员工落地的实践

来也科技首席产品官、腾讯云 TVP 褚瑞

来也科技首席产品官、腾讯云 TVP 褚瑞分享《企业级数字员工落地的实践》的主题演讲。褚瑞从他在 2001 年做的“按键精灵”谈起，并说明时至今日，企业员工仍然需要每天在不同业务系统中做一些录入、校对或复制粘贴等简单重复的工作，效率十分低下。为了提升办公室自动化程度，来也科技从“按键精灵”中获得灵感，在 2019 年推出数字员工产品，也就是依靠 RPA 和 AI 技术，让软件自动帮员工完成每天重复的劳动，这是数字员工 1.0 版。

当大模型时代来临，褚瑞认为大模型技术推动了数字员工的升级，实现了数字员工 2.0 版本，它包含两种主要的应用范式：

• AI Agent（智能体/智能助理）：常以对话机器人作为入口，可根据用户需求，由大模型自动拆解任务并执行，方便灵活地完成指定任务。
• AI Workflow（智能工作流）：常以定时器、触发器作为入口，并以工作流的方式来定义任务的每个步骤，在任务中引用大模型能力，以自动处理大量复杂的工作。

以上两种范式各有优缺点，AI Agent 主要是减少个人工作量，AI Workflow 主要是提升业务效率，前者优点在于开发成本低，灵活性强，后者优点是执行效率较高，确定性较高。根据目前的观察，在企业场景中，以 AI Workflow 为主，以 AI Agent 为辅。

褚瑞强调：“在 AI Workflow 中，更强调的是人、大模型、传统程序的三者协同，并不是有了大模型其他的就不需要了。实际上，人、大模型、传统程序各有优缺点，需要在不同场景选择恰当的组合来解决问题。”

在企业应用 AI Workflow 落地时，褚瑞有以下建议：首先，不能想当然，要对大模型的输出格式进行验证，如果验证不通过，不妨重试几次；其次，传统程序能做的，就用传统程序做，如果要用大模型，尽量一次只用来做一个相对单一的子任务；最后，如果要对工作流的结果负责，仍然有必要设置传统程序或人工验证的环节。

腾讯云AI与大模型实践分享

腾讯云企业数字化首席专家、腾讯研究院特约研究员 马徐

腾讯云企业数字化首席专家、腾讯研究院特约研究员 马徐带来《腾讯云 AI 与大模型实践分享》的主题演讲。

当我们来到 AI 时代，工业企业如何实现转型升级成为重要议题。新质生产力从最初的从“三大特征”到“五个着力点”，涵盖技术的更新突破、新产业体系、绿色低碳、新生产关系、人才等，其中蕴含重要启示：随着 AI 时代的发展，工业企业转型升级不全是 AI。

基于此，腾讯云提出五个“新”方向来助力工业企业转型：“新”产业布局，从产品出海到产业出海；“新”业务场景，AI 与大模型驱动场景创新；“新”生产要素，数据成为重要的生产要素；“新”IT 基础设施，集团一体化 IT 基础设施升级；“新”组织方式，组织效能的全面提升。

腾讯云在每一个维度上均做了大量的尝试，在本次演讲中马徐详细介绍腾讯云在 AI 和大模型方向所做的工作。腾讯云提出“N+6+1+1”体系架构来助力 AI 和大模型在工业企业的落地。即 N 个延申场景，6 个速赢能力，1 套算力底座，1 套 AI 产品化团队。

“N”是指 N 个贯穿工业企业研、产、供、销、服、IT 的 AI 场景，例如加速研发流程、绿色智能生产、精益智慧运维、客户体验提升、IT 降本提效等场景。6 大速赢能力包含文生文、文生图、文生视频能力，数智人，知识引擎，智能客服，数据分析，员工助手这六项能力。

对于不同规模的企业，马徐建议采用适合自身情况的 AI 部署方案，大型企业可使用混合云模式，而中小型企业则推荐公有云的方式。此外，随着 AI 时代的到来，企业组织架构应有适当的调整，他认为企业建设全功能的 AI 团队至关重要的，确保从“AI 项目” 到“AI 产品” 持续运营，该团队应包含产品专家、算法专家、技术专家和运营专家，以确保 AI 项目的顺利推进。

深度探讨热点话题，观点PK创新思维

腾讯云 TVP 系列活动注重交流和分享，本次活动的最后一个环节是开放讨论，数十位来自工业、AI 领域的专家分组交流，通过两个 AI 热点话题开启 AI 如何赋能工业未来的深入探讨。

话题一：AI 战略如何与企业数智化转型路径协同？

第三组代表永钢集团 赵国宾表示，一是 AI 应用应聚焦核心业务，分析企业主要业务价值点，从中找到数字化转型和 AI 落地的方向，这是实现最大效益和最有效投入的方式。二是以点带面推进，落地 AI 和数字化转型的经验是相通的，相对来说企业很多点的数据质量非常好，找到这些领域，利用 AI 技术来解决实际的业务问题，使其比人工操作做得更好、更准确、更高效，当多个这样的业务“点”被 AI 提升效率后，逐步构成“面”的变革。

赵国宾表示，目前关于 AI 的讨论热烈，但在具体主体业务里的实际落地案例并不多。这反映出 AI 对业务数字化的要求较高，希望在这轮 AI 浪潮下，企业重新审视并加强其数字化转型的基础工作，为未来的 AI 落地打下坚实基石。既不能很超前，也不能太保守，应将 AI 与数字化转型有机结合，通过抓主要业务、由点及面的方式，通过 AI 反推原先企业数字化转型工作有效落地。

话题二、大模型在智能制造行业的落地和应用

来自第一组的代表，三一集团 傅杰表示，针对大模型在智能制造行业的落地和应用话题，从研供产销服领域来看，可使用大模型做以下工作，例如在营销上，利用大模型提升客户问询处理能力和产品理解力；在零售上，探讨大模型是否能替代传统推荐模式，并优化库存结构等；在服务上，通过大模型技术提升服务水平。

此外，在构建大模型专业领域知识库时，尤其是医学等特定行业，对知识的要求较高，无法通过众包或低成本的模式由普通人完成标注，需要行业专家的参与，这无疑增加成本。因此，未来应建立专门的训练知识设计标准、知识生产流水线以及完善的生态系统，以满足专业领域的要求。

值得一提的是，高校学生思想活跃、开放，是企业创新的活水。加强校企合作，有效推动大模型技术创新与落地。

第二组代表青宁科技 白慧冬指出，目前业内在使用大模型的过程中有个误区，是人们认为简单地将通用大模型与专业数据简单结合，就可以获得期望的专业结果，这是严重错误的。

所有的大模型都有所采集方向的数据与逻辑提取的算法，经过大量正负样本数据的深度学习训练后形成的结果集，脱离基础场景直接输入专业数据，不可能获得专业结果，而且所有的大模型给普通用户提供的会话长度都是有限的（对计算能力和缓存空间有限），这些会话长度里所填充的数据不足以构建起专业模型的深度。真正的专业模型是基于底层采用专业数据通过深度学习方法逐层构建起来的。

对于智能制造领域，基于自身数据构建起专业大模型是不可或缺的，而不能单纯依赖外部通用模型加自身积累的数据。

大数据和数据量巨大之间，也有着一个巨大的专业鸿沟。

例如在材料加工的过程中涉及材料缺陷发生的概率问题，即使材料从基础矿藏到采矿过程到冶炼、提纯和加工制造是标准化流程，里头存在因为原材料和加工制造过程中出现的概率性的缺陷问题。这意味着企业需要基于自身数据构建适合自己需求的大模型，基于这样构建起来的大模型，才能对未来设备的使用寿命缺陷的发生以及分布等获得更有效的预测与计算结果，只有这样才有助于精准地识别和管理生产和产品运行过程中的潜在风险。

结语

在「AI+DeepSeek 工业场景融合——腾讯云 TVP 走进三一集团」活动中，上午，与会专家们实地考察三一智联重卡产业园和三一重工 18 号灯塔工厂，亲身感受三一集团在先进智能制造领域的落地实践。下午，来自工业制造、数字化、AI 领域的产学研专家从多视角分享前沿的实践经验与真知灼见，为我们带来宝贵的启发和切实的指导。在分组研讨环节，各位专家从不同角度深入探讨数字化转型与 AI 技术的发展路径，帮助我们理清思路，带来诸多收获。

未来，腾讯云 TVP 将继续携手更多大咖，走进更多企业，分享最新鲜、最落地的技术实践。腾讯云 TVP 通过开展各类线上线下活动，为大家提供一个开放、平等、知无不言的交流环境，献上一场场精彩有料、有趣、有用的技术盛宴。

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