王涛：AI算法驱动制造业变革与数据资产价值跃迁

主要观点总结

本文报道了王涛在第三届海丝数字经济大会上关于AI驱动制造业转型的分享。内容涵盖AI驱动制造转型的核心价值、技术基础、实施路径、实践案例、专家资源及数据治理等六大板块。王涛强调了AI在制造业中的核心优势，并介绍了企业在应用AI过程中的注意事项。同时，本文还提供了关于实施路径、实践案例、专家资源和数据治理等方面的详细信息。

关键观点总结

关键观点1: AI驱动制造转型的核心价值

传统制造模式依赖管理者经验，难以适应复杂的用户需求与市场变化。企业期望通过AI技术与大数据分析，实现从经验管理到智能化、数字化管理的跨越。

关键观点2: AI与大数据的技术基础

企业需谨慎评估预算，选择合适的第三方服务平台。企业在应用AI过程中，需做好问题记录与分析，结合专家经验与AI模型，实现问题预警与智能解决方案推送。数据治理至关重要，涵盖数据存储安全、数据流通安全和治理合规等方面。

关键观点3: 实施路径与预期成果

项目周期主要包括需求调研与数据准备、模型开发和测试、集成与培训、试运行和优化四个阶段。其中，集成与培训阶段确保新系统有效运行，避免重复建设。

关键观点4: 实践案例

以智能问答系统为例，将AI系统与企业办公OA系统、AI智库结合，实现问题提前预判、已有问题统计分析，为库存等问题提供回复。

关键观点5: 专家资源与数据治理

整合专家资源搭建专家服务平台，推动企业排行、报告撰写及成果转化。同时，强调数据治理的重要性，包括数据资产界定、识别核验、质量评估定价等步骤。

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