格创东智CEO何军出席2025 TCL全球技术创新大会,阐述AI与工业软件融合路径

2025-12-15 18:13:30     来源:

12月11日,以“AI for Real(AI向实)”为主题的2025 TCL全球技术创新大会(TIC2025)在广州隆重举行。作为TCL每年最高规格的全球技术盛会,本届大会汇聚了TCL各产业的核心技术成果,展现面向未来的技术布局。吸引了包括多位院士、行业顶级专家以及数百位产业合作伙伴在内的众多嘉宾,共同探讨AI激活产业发展新动能。

大会发布十大AI应用场景示范成果,发起TCL全球AI人才引进计划,并分享多模态垂域大模型、AI赋能显示材料开发、具身智能、数字孪生等多项前沿AI应用展望。2025年TCL通过推进落实AI应用,创造综合效益超10亿元。

作为TCL战略孵化的工业AI领军企业,格创东智在TIC2025大会通过主旨演讲、重要奖项、展台演示等多种形式,向全球呈现了工业AI在先进制造业的技术创新与实践成果。TCL实业副总裁、格创东智CEO何军在题为《AI与工业软件的融合发展之路》的主旨演讲中,深刻阐述了AI与工业软硬件深度融合的发展趋势与实践路径。

他指出,工业AI融合发展已迈入“深水区”,亟待破解数据孤岛林立、需求碎片化、系统与业务割裂等核心挑战。基于格创东智在生产、品质、能碳、物流自动化等多个场景累积实施超150多个AI项目中积累的实战经验,何军总结出AI落地的“系统集成优化”与“算法创新”双轮驱动,依托全局规划与“人机协同、渐进式演进”三大关键策略,推动系统集成向智能化方向进化。

何军以不同案例揭开其观点依据。在AI+质量领域,格创东智通过引入机器学习等AI算法,帮助工程师快速定位异常问题,发现根因,缺陷预测,赋能企业实现极致良率。在AI+能碳领域,格创东智基于能碳垂直大模型,实时管理工厂的水、电、气能源以及电力系统、暖通空压等能源设施,构建工厂“心肺”和“神经中枢”的智慧大脑,累计降耗超2亿,减碳35万吨;在AI+AMHS领域,格创东智使用运筹学优化算法来提升AMHS的调度能力,智能分析最佳搬运路径,实现半导体工厂搬送效率的最大化;在AI+生产控制领域,格创东智为TCL华星实施的T-work项目,克服了中国大部分制造企业系统的割裂状态,实现跨部门业务流程梳理与重构;在某头部农牧企业AI项目改造中,格创东智从底层架构统一规划AI算法模型,实现原有APS系统改造,并与CRM、ERP等系统集成,实现了跨系统集成和算法叠加并行。正是不同项目的锤炼,格创东智具备了将AI与工业软硬件融合兑现为真实效益增长的能力。而在这一过程中,何军强调,对制造场景的理解、行业Know-how的积累比纯粹的AI技术本身更为关键

何军进一步指出,AI技术与制造场景的深度耦合,其成功落地需遵循“需求梳理-数据工程-模型开发-工程落地-持续优化”的五步闭环路径。他认为,AI与工业软硬件深度融合是一场生态协同的战役,需要深度融合产业端的场景需求、研究院的前沿探索、学术界的理论创新与服务商的工程化能力,塑造“懂AI、懂软件、懂设备、懂制造场景”的复合型基因,才能真正为中国制造业构筑起坚实可靠的智能决策底座。

凭借长期在TCL产业不同世界级工厂中的实践经验,格创东智已形成涵盖AI技术、工业软件与智能设备三合一的全栈自主能力,并持续构建全球领先的工业人工智能体系。

大会的重要亮点之一,是格创东智与TCL华星、TCL中环、中环领先等产业伙伴联合研发的TCL华星制造FAB AGENT项目半导体晶圆缺陷检查机项目、半导体材料Auto SMI AI 项目分别摘得TCL AI应用创新金奖、TCL技术创新二等奖、TCL技术创新成长奖。其中,格创东智与TCL中环牵头联合研发的半导体晶圆缺陷检查机项目,围绕硅晶圆缺陷检测场景,以其高精度自适应成像技术、人工智能检测技术、自动化检测系统等创新技术,提升设备运行状况与产品可靠性。项目相比于人工目检,设备出货良率提升50%,显著降低废品率,实现资源可持续利用,在国内行业中实现标杆突破。

一直以来,格创东智已连续多年在TCL技术创新大会舞台上发布重要成果,持续成为TCL AI战略与全球制造体系智能化升级的核心技术引擎。从生产、设备、品质、能碳、物流,到工厂级垂直大模型、知识工程化与工业软件体系化重构,格创东智不断将AI技术成果从实验室推向工厂一线,转化为可落地、可持续的生产力。

站在2025年节点,TIC不仅是格创东智对外展示的一次“年度秀”,更是其作为中国工业AI代表性企业面向产业未来的一次系统性发声。格创东智始终认为,在工业智能化的浪潮中,真正的核心竞争力源于对行业的深刻理解、软硬件体系的自主构建与业务价值的持续输出。基于来自制造现场的深厚积淀与原创能力,格创东智正致力于为TCL乃至中国制造业构建一个可持续进化的智能未来,加速中国制造业高质量发展与全球竞争力提升。

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