企业网D1net宁波由企业网D1net、信众智(CIO智力输出及社交平台)、中国企业数字化联盟共同主办的2026全国甲方IT/AI选型大会于10月24日至25日在宁波盛大举行。
大会现场
本次大会以“AI落地场景与选型”为主题，吸引了多家中国500强、各省百强企业IT决策层与众多优秀的AI赋能的IT服务商，抛开技术概念包装，聚焦真实业务痛点、落地经验与选型方法论。
企业网D1net CEO，中国企业数字化联盟秘书长 范脡
企业网D1net CEO，中国企业数字化联盟秘书长范脡在致辞中表示，本次大会聚焦AI落地规划。如今AI快速普及，甲乙双方既看好AI与各类创新应用，也普遍心生焦虑。AI工具正在快速替代传统软件，变革趋势持续加剧;软件采购模式也逐步将从买license许可，转向付费给Token供应商，服务商转型、企业存量IT资产盘活成为现实难题。
在前期央国企CIO交流中，一个共识是AI迭代速度过快，前期许多AI投资短期内就过时，导致大量浪费。技术格局瞬息万变，别说企业传统五年规划难以实施，就是半年后的技术走向都难以预判。企业网D1net近期完成了300多家大型企业调研，明年IT及AI选型采购趋势，也将在本次大会现场发布。大会还设置PK辩论等环节，直面“IT人推动AI，是否会被AI替代”这一尖锐话题。
范脡指出，AI应用国内外同步起跑，缺少成熟参考，不少前期投入的硬件闲置，投资踩坑风险较高。本次大会邀请行业专家分享落地实践，围绕痛点深度研讨，旨在为CIO们提供应对思路，帮助大家规避业务与职业风险。
国务院国资委商业科技质量中心 杨立新处长
国务院国资委商业科技质量中心杨立新处长在致辞中表示，本次大会恰逢中办、国办印发关于推动科技创新与产业创新深度融合的意见，更具时代价值。当前AI进入产业落地深水区，数字化转型成为实体经济高质量发展的必修课。AI落地拒绝概念炒作、参数堆砌，核心是嵌入业务、产出实效。中心联合院士、科研院所与央国企专家，搭建覆盖技术先进性、落地性、运维性、安全性的多维评价体系，为甲方选型提供客观参考。
中心将支持主办方企业网D1net落地两项举措：推出经过验证的AI、信创产品选型白名单，供给300多家参会甲方;面向央国企开展供应商科创专项评估，提高科创指标权重，重点考核自研能力、研发投入、专利转化等，扭转重价格、重噱头的采购惯性。
最后，杨立新表示，本次大会搭建了技术与场景对接桥梁，预祝大会圆满成功。
江苏医药信息部总经理 彭俊
江苏医药信息部总经理彭俊以《先验踏板，再谈智能》为题，代表D1net发布了2027 CIO选型趋势分析报告。调研基于300多家企业问卷，经过多轮数据清洗与交叉校验，剔除极端预算样本，分四档预算梯度研判选型趋势——核心价值不在于给出标准答案，而在于揭示方向。
调研揭示了几个关键信号：AI已经成为数字化必选项，办公场景AI关注度居首，，但热度与预算之间存在明显断层——近半数企业仍无法证明AI的财务回报(ROI)。应用层面，多数企业还停留在RPA、OCR等这类弱AI应用，复合型人才紧缺、AI治理机制缺失、信创落地缓慢构成三重普遍瓶颈。算力投入持续火热，大模型采购从自建转向调用租赁，AI安全、数据治理投入快速增长。
报告指出，当下AI选型逻辑已经发生根本改变：企业不再追求与厂商长期绑定，而是优先支持可替换、可退出。彭俊用踏板模型做概括：ROI评估与Know-How沉淀是油门踏板，安全合规与权限审计是刹车踏板，数据底座与数据治理能力是支撑骨架，同时要保留备选供应商规避锁定风险。面对员工自发引入外部AI工具的“影子AI”现象，治理思路应坚持“疏大于堵”。
他强调，前沿模型迭代周期已经缩短至44天，没有一劳永逸的选型方案，按效果付费的合作模式正在兴起。AI转型的核心是落地真实业务价值，大家不必盲目追逐最新技术，更应重点把控落地风险。
腾讯云高级架构师 刘杰
腾讯云高级架构师刘杰以WorkBuddy为主线，分享了腾讯在AI时代的思考与落地实践。2026年AI行业算力投入差距明显，大模型迭代迅速。企业选型核心关注两点：Agent如何助力业务效率提升和如何实现Agent管理层面的熵减。
行业正从问答、编排式智能体，走向自主智能体，催生大量短期“次抛型”应用，赋能员工成为超级个体。协作模式从人与人协同，逐步演进为人与AI、AI与AI(A2A)协同，第三代办公以数字员工直接完成业务目标，难点在于企业上下文流转、AI资产安全审计，需要沉淀岗位经验固化为数字员工能力。
狭义办公场景，WorkBuddy具备人机双写编辑、轻量链接发布、无代码轻应用搭建、企业知识资产沉淀能力，并深度联动企业微信，实现群聊发起任务、结果回流，完成大宗商品监控等实战落地。广义办公分两条路径：一是统一AI入口，对接ERP等多业务系统，聚合数据、派发业务任务;二是WMA托管智能体嵌入现有业务系统，无需新增入口，云端常驻运行，磐石小O、中移投标方案都是典型落地案例。
依托开放生态，WorkBuddy联合伙伴面向多行业打造行业AI应用，已服务美的、小米等大量企业。
戴尔科技集团大中华区售前系统工程部首席技术官 林帆
以当前高科技及先进制造行业为代表，结合一线客户实践，戴尔科技集团大中华区售前系统工程部首席技术官林帆分享了五大落地场景：
智能视觉质检方面，戴尔帮助客户搭建质检AI平台，把模型开发周期压缩至3天，部分灯塔工厂实现生产参数自动调节;
序列号追溯场景，助力企业构建追溯数据湖，实现正向查询、反向召回，并配套跨部门合规知识库。
数据安全层面，针对供应链图纸泄露风险，协助企业完成ERP等核心系统多中心备份、厂区安防、智能化运维，满足严苛供应链审计。面对业务周期性波动，采用稳态加弹性的混合架构，综合规划算力，避免盲目新建AI中台，平衡预算压力。
在企业出海领域，戴尔已经服务150余家出海客户，可将国内成熟IT整套复制输出至海外，联合法务完成海外AI数据治理评估。
戴尔智能就绪一体化平台，支持RAG、大模型微调、Agent智能体，可适配药企CSV等严苛行业监管。除技术之外，戴尔具备全球供应链韧性，提供咨询、实施、资产回收全链条服务。面对行业周期波动，练好内功、选择可靠伙伴，才能穿越周期。
吉利汽车集团AI运营平台部长 乔帅
针对海外业务快速扩张带来的大量本地化急单，吉利借鉴外部“一人公司OPC”，在企业内部落地OPT一人团队模式，进一步演进到M‑OPT规模化矩阵。
海外各国受时差、法规影响，岗位人员少，大量小需求返回国内排期周期长，跨国沟通丢失一线业务信息。吉利采用双层分工：总部承接ERP等主干系统，海外OPT依靠1名业务人员+多智能体，实现天级原型交付。
大模型长任务能力提升，加上AI承接编码、审查、自动化测试，让OPT成为现实;遵循沟通成本规律，小团队下AI杠杆效果最大化。我们搭建四件套工程工装解决Agent失忆烂尾问题，同时部署40多路审计Agent做安全校验，人只负责定方向与最终验收。海外驻场实战中，法兰克福对账、墨西哥预收款核销等多个项目，数小时就产出可验证原型;创新页面直接批注交互，实现“点哪改哪”快速迭代。
OPT单兵离不开集团底座支撑，沉淀记忆库、技能包、安全闸门三类资产，通过1‑3‑9路径复制推广形成M‑OPT矩阵。最后，吉利汽车集团AI运营平台部长乔帅给到同行建议：从小场景驻场试点，关注端到端闭环能力，预算优先投向共享底座，让单兵模式可规模化复制。OPT不是替代人，而是放大单兵作战能力。
中基集团CTO 王海涛
中基集团CTO王海涛表示，集团内部发现AI带来的矛盾：优秀员工成为超级个体，单人效率提升4倍，但部门整体效率仅提升34%。个人能力强不等于组织强，个人经验锁在人脑，无法规模化复制，这也是行业普遍痛点：超八成企业AI试点无法产生实质业务价值。
集团落地组织级AI‑Harness体系，依靠契约、门禁、幂等降级三层核心机制。项目开工前明确目标、范围、验收、止损红线;坚持检查先于代码，设置多层门禁拦截风险;建立降级兜底，AI出错业务不停摆。依托DCF代码仓库沉淀规约、测试用例，个人经验评审入库，实现团队知识自生长。
业务采用A/B双轨模式：A轨保障原有系统完整运行，B轨作为AI对话入口，自然语言即可完成批量业务处理，显著压缩工时。实践数据表明，推行体系后开发人员有效产出大幅提升，实现团队整体效率同步增长。
AI‑Native组织下，人从执行者转为问题定义与管理者，好奇心与规划能力不可被AI替代。集团同时实践FDE前出部署+本体模型，显式管理实体、关系与动作，抑制幻觉、实现安全可审计。王海涛指出，超级个体只是单点突破，把个体能力固化为可复制的组织体系，才是AI原生组织的关键。
在国资委科技强国智库专家聘书颁发、全国优秀数智化团队颁奖、全国优秀数智供应商颁奖、D1net出海CIO分会成立仪式(欧美，东南亚，中东，非洲四大区)之后，下午演讲精彩继续。
星环科技制造行业解决方案专家 黄堃
星环科技制造行业解决方案专家黄堃指出，随着智能体成为企业应用的新型交互入口，企业AI建设应更加关注高质量数据供给与算力投入向业务价值的转化，统筹算力、数据、工具与应用建设，重点推动四个层面的协同升级：
一是算力层，以Token工厂实现异构算力统一调度与精细化运营，减少重复计算、优化推理成本;
二是数据层，构建AI-Ready多模态实时数据底座，通过GPU原生认知数据库支撑文档处理、数据分析、知识检索与智能体记忆;
三是工具层，将智能体融入数据开发与治理，完善非结构化数据加工及知识工程能力;
四是应用层，打造统一智能体入口，连接现有业务系统，推动AI融入实际工作流程。
以新能源汽车售后故障诊断方案为例，多智能体结合图谱、向量与时序数据协同分析，形成诊断与维修建议，并通过工单和车况数据回流，持续迭代知识与模型。他强调，AI基础设施建设的核心，是打通算力、数据、工具与应用的完整链路，为企业智能化应用的持续落地与规模化推广提供支撑。
某大型粮油食品企业CIO分享了快消电商业财智能体落地项目。该企业拥有近2000多家线上店铺，线上订单量达到线下的10倍，但营收占比不足20%，人工对账需要新增近千名财务人员，人力成本接近亿元;同时多系统数据割裂，千万级在途库存长期挂账，订单拦截失败、无头退货、平台费用漏结算等资金损失频发。
项目核心是打通一笔订单28个业务节点，依托智能体实现跨50余个电商平台、OMS、WMS、快递系统的数据自动拉通，完成订单、物流、资金三流合一。智能体实现账单自动核对、账差智能溯源、拦截指令实时下发、退货工单自动匹配，同时每日推送应收款预警，牢牢守住索赔时效。
上线后，企业月度无头退货从万件降至200件，隐性结算损失全部追回;财务对账效率提升近一倍，人员只需要处理异常差异;订单实现日清日结，应收与费用全程可视。项目既承接住大促订单峰值，又大幅缩减新增财务人力，堵住全链路资金跑冒滴漏，实现业财全流程自动化闭环。
ManageEngin卓豪高级解决方案顾问 刘佳全
当前企业运维承受降本、人员缩减、IT‑OT融合压力，普遍存在流程割裂、数据孤岛、安全敞口三大痛点，仅新增工具无法解决本质问题。
ManageEngin卓豪高级解决方案顾问刘佳全分享说，运维已经从脚本自动化、AIOps智能预警，演进到自治式运维，依靠生成式AI与智能体，实现故障自诊断、自修复，释放人力投入架构与风险治理。卓豪深耕运维30年，服务全球1.3亿用户。卓豪ServiceDesk Plus内置Zia四大AI能力：预测式AI提前预判工单风险;生成式AI自动产出脚本、知识库内容;对话式AI通过自然语言完成IT操作;5个开箱即用智能体模拟IT团队协同。大部分AI功能标准版免费，兼容多种公有及本地大模型。
浙江某车企落地案例中，AI承接工单预处理、分派工作，释放原有人力聚焦场景创新，AI以助手模式嵌入现有流程，无需改造旧系统。监控平台支持MCP协议，作为大模型和运维数据的安全桥梁，实现细粒度权限管控。
刘佳全表示，AI运维的价值不在于替换系统，而是沉淀可复用运维经验，改善终端自助体验，把运维人员从救火式工作解放，为管理层提供量化决策依据。
紫金矿业信息总监 董文生
紫金矿业信息总监董文生分享了有色金属矿山智能化AI实践。有色行业资源对外依存度高，面临开采难度大、井下安全风险高、人才老龄化、双碳约束多重压力，国家出台政策推动智能矿山建设，追求安全、高效、绿色三维目标，核心理念是为矿工谋幸福，为矿企增效益，实现少人无人作业与企业提质增效。
紫金矿业执行九年三步走数字化战略，现阶段推进业务智能化，采用云‑边‑端协同架构，打造数据中台、矿山大模型、数字孪生三大引擎，坚持工业场景机理模型+大模型双轮驱动，搭建方舟底座、MaaS、HiAgent智能体等全套平台。
目前，AI已经落地勘探、采矿、选矿、安全巡检、设备预测维护全生产链条，露天无人矿卡、井下远程编组作业、空地协同机器人巡检、磨矿专家系统、睿视AI视觉平台均已投产;集团管理侧落地27个AI业务场景，供应链、人力、安全等领域效率大幅提升。
转型存在数据质量差、投入周期长、集成难度大、复合型人才短缺四大挑战。董文生提出破局思路与选型原则：业务导向、小步快跑、量化ROI、保障自主可控。未来矿山向地质透明化、装备自动化、工艺连续化、数据知识化、信息全域互联的五化方向演进，从单点智能逐步走向自主无人矿山，整体预计需要十年持续迭代。
易立德AI团队首席专家 崔浩然
在制造业分论坛上，易立德分享了制造业AI基座与FDE工程化落地实践。AI团队产品专家崔老师以汽车刹车踏板断裂这一典型场景切入，指出制造业问题排查往往需要跨PLM、MES、ERP、QMS等多系统，传统依靠人工拉群开会，使得知识、流程与数据分散，影响问题响应与协同效率。
针对这一痛点，易立德推出了由CoCoAI、LuBan和Lumen共同构成的工业AI产品光启平台。
CoCoAI作为企业大脑，负责理解问题、拆解任务，并调用结构、工艺、质量、供应等多类业务Agent协同分析。目前，依托企业本体图谱、分层RAG知识库实现知识持续沉淀，产品已内置7类PLM场景Agent。
针对AI访问内部系统的安全管控需求，企业AI治理底座——Lumen，统一管理Agent技能、知识库、连接器，实现权限隔离、调用审计、版本管控，保障AI资产可复用、运行可追溯。
LuBan则将企业流程转化为Agent、将专业知识沉淀为知识库，并推动既有信息系统适配AI调用，形成从开发、评测、监控到持续迭代的闭环，“以Agent构建Agent”，形成能力迭代飞轮。
崔老师指出，AI在工业领域不是一锤子软件交付，而是需要持续进化的系统。易立德配套的FDE现场工程师模式，由300余名工程师深入业务一线，完成场景洞察、交付、迭代，并建立内部人才培养体系，推动制造业AI从单点工具应用走向持续进化的工业AI系统。
中天科技数字产业集团副总裁/CIO 时宗胜
中天科技是覆盖通信、电网、新能源、数字经济的多品类制造集团，集团确立创新拓新、海外布局、产业链深耕三大战略。AI落地必须由一把手强力推动，依靠业务、数字化、产业集团三位一体联动，坚持双轨并行：对内以AI+制造实现“用人少、质量好、效率高”;对外用AI赋能产品，创造高附加值。
据中天科技数字产业集团副总裁/CIO时宗胜介绍，公司打造天玑工业平台，采用“一平台、两核心、三层次、多应用”架构，软核为工业模型库、硬核为AI一体机，落地四大场景：工业视觉缺陷检测、招投标与文书办公智能、巡检机器人具身智能、业务系统智能运维。
在供应商选型上，定下产品四项准入门槛，同时用“三看三问”核验服务商真实能力。实施坚持保护存量系统、通用场景采购、自建智能底座三步走;项目分试点验证、横向复制、体系化运营三阶段推进。
中天科技未来打造人工、数字员工、智能体三级协同体系。时宗胜表示，AI转型既要抢抓机遇，也要保持长期定力，鼓励试错、杜绝不作为，稳步完成制造业智能化升级。
浙江建行原互联网客户部总经理 徐松文
浙江建行原互联网客户部总经理徐松文分享了银行业AI落地实践。浙江分行AI落地历经准备、突破、全面推广三阶段。前期厘清资源与目标，开展人员培训，寻找原型突破口。重点落地四大场景：搭建统一IT运维知识库，故障告警15分钟定位责任人;通过OCR与小模型，财务报表解析从人工3分钟完成，贷款申报材料自动化率80%;建设统一数字人服务入口;联合专利局打造专利量化授信模型，利用人工智能技术实现企业专利变成银行可授信的资产。徐松文将实施三原则总结为：先内部后外部、先减负后增效、先赋能后创新。
最后，徐松文发表了自己的实践感悟：坚持场景优先，少讲技术概念对齐业务价值;数据知识底座是核心根基，算力模型可租可买;严守人机协同，人是决策与安全主体。银行受强监管，对外AI上线需监管审批，要把业务人员纳入AI共建共同体，推动业务主动使用，才能把技术投入转化为真实业务价值。
至此，“2026全国甲方IT/AI选型大会”第一天的活动圆满落幕。
大会期间，戴尔科技集团、腾讯云、WorkBuddy、腾讯会议、金山办公、ManageEngine卓豪、易立德、星环科技、中企通信、数字认证、销售易、会畅科技、BARCO(巴可)、金智维、数字力量、奇墨科技等IT厂商也在大会期间展出了各自优秀的产品及解决方案。
