北京学习社活动报道 | 走进大数据系统软件国家工程研究中心

10月24日下午，上海国家会计学院北京学习社联合大数据系统软件国家工程研究中心，组织三十余位校友参加“当工业软件遇到 AI”主题研学活动。三场专题分享层层递进，从自主工业软件栈，到AI时代管理新范式，再到企业一线落地实战，带来前沿产业洞察。本次活动由学院EMBA项目校友、工程中心顾问、北京工业大数据创新中心副主任李兵支持并主持。

给设备赋予灵魂：清华数为工业软件栈

清华大学软件学院副研究员、大数据系统软件国家工程研究中心副主任刘英博士首场分享。他沿着ISA-95金字塔，拆解工业数据打通IT与OT域的分层逻辑：依托端、边、云数智协同架构，端侧采集执行、边缘推理决策、云端训练模型，指令再逐级下发，而清华数为工业软件栈就是支撑这套体系的自主软件底座。

刘英博士研判了工业软件智能化的四阶段路径：当下处于非侵入式 AI 外挂阶段；未来两到三年，ETL、BI等数据类软件将率先迎来 AI 原生重构，大量细分行业软件快速涌现；碎片化应用后续将走向再平台化，规避二次老化；面向中国制造 2035，工业软件最终具备自主迭代能力，实现人与 AI、AI 之间协同作业。

AI 紫领：打造 AI 时代工业管理新范式

昆仑数据董事长、北京工业大数据创新中心主任陆薇博士结合产业实战，阐释AI在工业场景的深度价值。她以某铝业集团电解槽项目为例：1600 余台电解槽实现生产级闭环管控，AI 承担值守研判工作，超 80% 槽控指令自动下发；六家工厂累计推送预警 1516 次，异常漏报率从 15% 持续收敛至 0，她特别强调，模型持续优化的核心是高质量基础数据。

基于落地经验，陆薇博士提出“AI 紫领”这一新概念，描绘 “硅基员工” 与人类员工协同作业的新模式。这也意味着工业管理范式正在转变：从传统业务流程再造，转向数智员工搭建、业务地图重新设计。

从中国电子旗下某工厂看工业 AI 的落地实践

清华大学软件学院校友、博通数杰CTO王洪江分享中提到，带来中国电子旗下工厂的工业AI落地案例。他梳理出清晰的进阶路线：先用AI辅助质量判别，作为工程师的“第二双眼睛”；再将AI嵌入岗位工序、融入业务流程；长期目标是实现产线级智能体协同。结合项目实施、咨询与投资多重视角，他拆解落地与规模化拓展框架，回应传统制造企业如何把AI用深、用实的问题，补齐产业落地“最后一公里”的实践视角。

交流与总结

茶歇交流环节，校友围绕工业数据治理、AI投入产出、制造企业数字化转型路径踊跃提问，三位嘉宾逐一解答、深入研讨。

分享结束后，北京学习社社长王悦表示，从自主可控的工业软件底座，到车间规模化AI应用，再到企业一线落地探索，整场研学立体展现了工业软件与AI融合的真实图景。这既是学习社走进国家级产业平台、向一线取经的初衷，也是校友们保持前瞻视野、彼此赋能成长的长期价值。未来，北京学习社期待以持续的研学交流，助力大家在产业变革浪潮中把握新机、聚力前行。