pg电子模拟器:聚集构建AI原生安排数据同学会第9站走进海尔智家

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  当大模型热潮进入第三年，企业最关怀的问题已从要不要做AI变成了怎样把AI做进安排里。东西、场景、数据、Token本钱……每一个问题的背面，都是一次安排才能的重塑。AI原生安排不是把AI当作新东西叠加进现有流程，而是从底座、数据、文明甚至安排形状层面进行体系性重构。这条路怎样走，先行者们正在一边趟、一边给出自己的答案。

  2026年6月12日，走进标杆·会数据同学第9站在青岛海尔科创生态园落地，由瓴羊、阿里云与海尔智家联合建议，聚集一个出题：构建AI原生安排。80多位来自家电、工业、消费、零售等职业的企业决策者齐聚一堂，把各安闲AI落地中遇到的真问题摆上桌面。

  上午，参会者走进海尔展厅和卡奥斯工业网络站点渠道，实地感触这家接连17年连任全球大型家电品牌零售比例榜首的企业是怎样用数据把工厂串联起来的。下午回到大讲堂，海尔、阿里云、西门子、伊利的几位操盘手轮流登台，摊开各自的内部图纸。

  海尔智家数字化转型总经理孙丹凤在共享中着重，数字化转型首先要建立一致的技能底座架构，这是AI的根基，没这个底座，AI就没有落地的土壤。海尔智家从2014年单点在线年AI化转型的柱石。当时，海尔智家正加速从数字化1.0向智能化2.0跨过，敞开整体创客探究AI使用的新年代。

  企业应当怎样建立适配AI开展的技能底座? 海尔智家依托中心载体H-work一致渠道，以“四个一致”建立起安定的AI底层支撑。一致进口，一切职工都经过这一个渠道进口处理自己的作业、作业等一切作业。一致才能，把各类数字化功用整理成标准化、模块化东西，可以在多个场景重复使用，已有的才能直接扩展、不必重复开发。一致数据，各个体系都坚持仅有、精确的数据口径。最终是一致架构，全球都能用同一套架构，便利大规模仿制推行。这套完善的技能底座，为海尔智家的AI规模化使用供给了坚实土壤。

  海尔智家CTO崔秀元接着讲落地细节。2022年海尔做了一个决议：把本来各个部门涣散的烟囱式体系悉数整组成一套H-work企业OS操作体系，掩盖数百个人物、上千个场景，安稳性已达到职业先进水平。

  这个底座建好了，AI才有当地落脚。崔秀元要点介绍了智小能，

  数字职工“智小能”究竟是什么?它不是一个单一的数字职工，而是一个可以敏捷生成、快速布置数字职工的渠道。这些数字职工被编入安排通讯录，是会考虑、能进化的独立职工，可以独立承当完好的作业流程。

  在实践事务中，“智小能”发挥了多大作用?现在，“智小能”已在智能工艺规划、客服智能作业群组、营销种草视频传达等多个场景落地使用。以智能工艺规划为例，依托海量历史数据，Al能自主完结工艺规划，工艺员从履行者变为审阅者，这样一来，工艺规划的编制时长从数小时紧缩至分钟级，一起精确率也大幅提高。

  除了“智小能”外，海尔智家还打造了全民开发者“一念·轻使用”和数字化专家“无界·企业级使用”。以“一念·轻使用”为例，职工只需用自然语言描绘自己的需求，体系就能主动生成对应的AI使用，不只激发了全员的数字化创造力，也让AI真实变成每个人手边的生产力东西，然后让人的价值最大化。

  阿里云智能集团公共云事业部副总裁高飞直指痛点。他曩昔一年跑了200多家企业，看到一个改变正在发生：曩昔三十年企业IT的逻辑是硬件+软件+服务，现在变成了数据+模型+智能体。未来许多软件公司都可能会变成数据库公司——AI年代不再服务于流程，最中心的是底下沉积的数据。他指出，AI年代对企业最中心的是两件事：找到场景，沉积才能。

  阿里云智能集团瓴羊副总裁甄日新共享了瓴羊从数据中台到AI Native的演进途径，并坦白共享了走过的弯路——从自研模型到智能体渠道的搬迁本钱，以为所谓弯路，也是超前的投入，这些投入在今日模型快速迭代的情况下，团队的才能可以敏捷使用到新的结构里边发生新的战斗力。

  他要点共享了三个深水区事例：客服、出售、营销。在客服范畴，瓴羊将售后机器人从Workflow形式切换为多智能体自主协同，转人工率下降约30%;在出售范畴，经过本体语义图谱完成企业数据的有机相关，让智能体精准输出产品解决方案;在营销范畴，与车企协作落地门店导购AI，一个月就可以完成拟人化内容生成。

  甄日新提出了一个他一直在考虑的问题：模型越来越强、使用越来越简单一键生成，那企业中间层的共同价值究竟在哪?他的答复是数据。每个企业在日常事务里沉积下来的数据，是他人仿制不了的，也是让Agent越用越好的要害。

  自2013年初次协作以来，海尔与阿里巴巴于2025年晋级为以AI全栈为中心的战略协作。海尔中心事务及大数据、大模型渠道已安稳运转于阿里云之上，全面支撑其数字化晋级。当时，海尔正与阿里云、瓴羊继续深化智能剖析等AI原生使用的共建。

  西门子Xcelerator我国区CTO邵昱坤着重，工业AI落地有必要根绝模型错觉，经过流程和常识固化确保履行功率。伊利集团数据智能总监王轩春则表明，不要为做数据而做数据，中心是做价值——伊利不但寻求产品的质量，还要寻求数据和AI的质量。在敞开评论环节，牧原肉食数智化负责人、乖宝宠物CIO等嘉宾纷繁表达自己的AI心得和观念。

  整场活动参会嘉宾各抒己见，家电、工业配备、乳业等各职业差异很大，但面临的问题其实高度类似：底座要不要重做?数据质量够不够?Agent烧的Token和作用怎样平衡?怎样从单点才能拉通到大局?

  现场没有标准答案。正如高飞所说，这场评论自身的价值不在于得出结论——在每个人心中种一颗种子，然后渐渐发芽。数据同学会·走进标杆系列将继续携手各职业头部企业，让Data×AI的实战经验在更多工业场景中活动。