AI时代数据治理难落地？治理方案解析+工业智能体实战 + 标杆案例全拆解

本次专题研讨聚焦 AI 时代数据治理难题与工业智能体实战，展示一套兼顾数据、软件与工作流的可控方案，旨在帮助制造业加快智能体落地步伐。

数据治理的现实挑战

尽管数据治理概念广泛被接受，但在工业场景中落地仍面临数据孤岛、质量参差与跨部门协作难题，需要结合工程化工具与组织变革来解决。

工业智能体的开发路径

会议提出三类智能体（数据、软件、工作）协同的架构思路，借助底层大模型与工程化平台将开发周期大幅缩短，实现可控且可复现的工业级智能体交付。

标杆企业案例拆解

研讨会将深度剖析中广核、奥克斯等 500 强企业的实践案例，展示从需求识别、数据准备到模型部署与运维的端到端流程与关键经验。

落地建议与政策协同

推动工业智能体落地需要技术、流程與政策支持并举，建议企业优先在典型生产线或运维场景试点，并建立以可控性与可审计为核心的数据治理机制。

如有侵权，请联系删除。