大模型在工业场景中的落地实践、挑战与未来机遇｜QCon 上海

QCon 上海站开幕倒计时！如果你也关注 Agent、AI 搜索、多模态、工程化等话题，一定不要错过这 100+可落地的实践案例！

10 月 23 日-10 月 25 日，QCon全球软件开发大会将在上海举办。本次大会将聚焦 Agentic AI、具身智能、强化学习框架、端侧大模型实践、多智能体协作等热门话题，以及 AI 时代下的软件研发、可观测、开源等技术实践，邀请来自腾讯、阿里、字节跳动、华为、蚂蚁集团、小红书等企业的技术专家，和来自清华大学、北京邮电大学、浙江大学的顶尖高校讲师，和你一起重构技术认知与能力边界！

其中，「大模型驱动的制造革命」专题论坛由工业时刻工业 AI 社区联合创始人、前特斯拉数字化负责人高智韬出品，将聚焦“大模型+工业”的融合趋势，讨论大模型在工业场景中的落地实践、面临的挑战与未来的机遇。将结合案例与技术演进路线，剖析从传统自动化到智能决策的跨越路径，并尝试勾画“工业操作系统”的未来形态。旨在为工业界提供落地路径、战略参考与生态协作思路，帮助参与者理解如何“从工业 4.0 走向工业智能的下一代”。

目前，该专题的所有讲师均已确认。Asia Growth Partners CEO Erik Walenza-Slabe 将在会上发表题为《Overcoming organizational barriers to AI adoption in large scale enterprises》的主题分享。随着人工智能技术的不断发展，大型企业在推进 AI 应用过程中常常面临一系列内部障碍，例如缺乏统一规划、数据孤岛、部门协作不畅以及员工抗拒等，这些因素都严重阻碍了 AI 的落地与推广。唯有从组织层面系统性地解决结构性障碍，企业才能真正释放人工智能的战略潜力。本次演讲将分享已在多家跨国企业成功应用的方法，有效提升了 AI 项目的实施效率与业务价值。

工业 AI Data Scientist 裘实将从技术落地层面分享《跨越预测模型的舒适区：制造 AI 落地的挑战与解决路径》。裘实及其团队探索了在不同场景中引入 AI 的方法，包括计算机视觉在质量检测中的应用、智能参数推荐在工艺控制中的落地、小样本学习结合专家反馈的异常检测方案，以及基于知识图谱的智能问答在售后知识管理中的实践。通过数字孪生、可解释 AI 与跨部门数据治理，逐步形成了人机协同的质量与效率优化路径。实践结果显示，这些方案不仅降低了生产损耗与质量波动，还提升了供应链和服务的敏捷性，为制造企业的数字化与智能化转型提供了可复制的经验。

此外，前国际数字化工业企业工业人工智能业务线负责人王超博士还将分享《大语言模型和时序基础模型在工业控制中的应用实践》。王超博士及其团队从 2019 年开始探索深度学习驱动下的工业控制体系创新，尤其是 AI-MPC 的应用探索，落地效果显著，但是大规模复制的问题非常突出，尤其是在不同行业工艺快速学习融合下的数据整理/特征工程建立等早期工作上，以及复杂工艺场景下多节点协同控制的问题。他们前后尝试了大预言模型对工艺解读和特征工程方面的增益，以及时序基础模型对部分单工艺段和公辅系统的控制增强。在本次演讲中，王超博士将对以上实践历程展开详细介绍。

除此之外，本次大会还策划了多模态融合技术与创新应用、混沌工程与全链路压测实践、Data Infra for AI、Agentic AI、加速与反哺：AI 时代的可观测实践、Vibe Coding、端侧大模型的创新与应用、大模型推理的工程实践、AI 搜索技术的深水区、模型训练与微调、具身智能：当 AI 学会“动手思考”、AI4SE：软件研发提质增效实践、AI 重塑视觉创作体验、从“炫技”走向“实用”的 AI 产品、大模型驱动的智能数据分析等 20 多个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在 QCon 上海站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

目前，所有大会演讲嘉宾已结集完毕，更多详情可联系票务经理 18514549229 咨询。