供需对接,10多家模速空间入驻企业和需求方热聊!AI 场景对接会热络举办
摘要
“我们需要AI” 15平方米的房间,原本是容纳10人左右的会议室。围坐的长桌早已坐满,工
“我们需要AI”
15平方米的房间,原本是容纳10人左右的会议室。围坐的长桌早已坐满,工作人员又搬来椅子,沿着墙根塞了一排。六家AI科技企业的代表,与中国联通的需求方们肩并肩挤在一起,场面热络。时间被精确到分钟,一家聊完,下一家立刻填空,节奏紧凑。


王宛艺 摄
这正是“AI 场景·智赋万业”场景对接会的现场。上海蔬菜集团、中建八局、中国联通、中储集团等4家央企国企作为场景需求方,率先亮出了AI赋能需求清单。与此同时,组织方集结了10多家模速空间入驻企业作为技术供给方,通过“需求发布+方案路演+自由洽谈”的组合拳,目标很明确:推动供需双方从初步认识到快速达成试点合作意向。
中储发展上海公司的代表是第一次参加这类对接会,发言开门见山:“我们需要AI。”这家公司去年11月刚将总部迁至徐汇西岸,全球期货交割业务总部也同步揭牌,专精于大宗商品期货交割仓储业务。然而,国内大宗商品流通领域从源头开始就高度依赖人工操作,技术公司对这类细分领域关注度低,导致研发成本高、解决方案难匹配。“我们想要一套标准。”他直言不讳。
园区也是新建的,智慧化建设迫在眉睫。“我们希望在园区层面,能有方案帮我们整合底层的物联网设备。比如机器狗在园区的应用:巡检、盘点、安防等,理论上都能做,但通过哪种方案整合?成本是多少?有没有同行可借鉴的经验?”一连串的问题,指向了落地实操中的具体困惑。
需求抛出后,现场一位90后创业者——于佳良,主动展示了企业已落地的成熟项目案例。“我们公司旗下的AI智能仓储解决方案,核心聚焦贵金属类货品仓储赛道,业务布局与中储现有网点布局高度契合,完全具备快速适配、落地试点合作的条件。”这家成长于模速空间生态的新生代科创企业,正稳步启动各项合作探索。
中储的代表也补充了关键一点:“我们最迫切的,其实不是买一套软件。我们希望邀请技术公司来实地考察。只有真正走进我们的园区、作业流程,才能理解我们的真实需求。”这句话,点出了许多传统行业在拥抱AI时的核心诉求:技术需要“沉”到场景里去。
寻找真需求
那么,技术供给方如何应对这些具体而微的需求呢?关键在于,能否穿透表面需求,找到真正的痛点。
以传统非标装备设计为例,流程有多长?单个项目通常要经历需求分析、三维建模、技术评审、客户确认、二维出图、BOM整理、生产下发和交付实施等漫长环节。三维建模、二维出图都需要设计师在软件里一笔一笔操作,堪称“点石成金”般的慢工细活。更棘手的是,二三维工程设计长期被海外软件垄断,价格昂贵、迭代慢、使用繁琐,难以与先进的AI技术结合,国内设计院对此苦不堪言。
面对中国联通非标装备AI设计出图的需求,品览联合创始人李剑展示了一个工程设计领域的智能体集群平台。这个平台能让AI通过对话、文本、图纸、图表等多种方式理解设计文档,自动提取设计需求和参数;再结合设计专业小模型,AI就能准确读懂施工CAD图纸——比如地下车库的一个小方块,它能分得清是车位还是消防栓,从而实现用AI来审核图纸。

王宛艺 摄
“我们对接客户,尽量拿出可以落地的东西。用实际案例,将AI技术与应用场景紧密结合。不虚讲技术,讲清楚你会得到什么、需要多久、花多少钱。”李剑举例说,某全球领先的集装箱龙头企业的非标集装箱业务,每个集装箱的尺寸、用途都不同,设计部门疲于奔命。“我们做的冷藏箱AI设计,内部就结合了千问的大语言模型和设计专业小模型。”他坦言,现有流程长、响应慢是行业痛点,而他们的解决方案,正是将运营商(如中国联通)的算力、云服务与自己擅长的AI行业模型结合起来,“取长补短,合作空间很大”。
然而,客户主动提出的需求,往往只是冰山一角。酷爱科技创始人张佳维分享了一个深刻洞察:“客户主动提的需求,很多时候不是真需求。”他举例说,比如有些制造业客户会提出“跟单员每天花四小时做订单跟踪表,能不能用AI加速?”——听起来合理,但深挖下去会发现,真正的痛点不是做表慢,而是客户系统、库存系统、生产系统各自为政,数据不互通。跟单员做的,本质上是在人工充当不同系统之间的“数据桥梁”。“如果从源头打通数据流——客户下单自动归集、库存实时匹配、交期智能承诺——那么跟踪表这个东西本身就可能消失了。你加速一个本不该存在的流程,那就好比给马车装发动机,方向错了。”
因此,张佳维团队的做法是:往下深挖一层,做咨询落地陪跑。“我们不是简单地帮他自动核价——那只解决一个单点问题。我们把工艺知识结构化,让同一套知识库同时服务核价、质量标准、新人培训、子公司共享。目标是打造一个知识资产,解决整个组织的知识传承与效率问题。”
会议结束后,房间没有立刻清空。人们三三两两聚在走廊,交换微信、约定走访时间。一场对接会结束了,但技术与场景之间更深入的对话,才刚刚开始。
来源:互联网
本网站新闻资讯均来自公开渠道,力求准确但不保证绝对无误,内容观点仅代表作者本人,与本站无关。若涉及侵权,请联系我们处理。本站保留对声明的修改权,最终解释权归本站所有。