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AI数字技术专家胡琨：AI 赋能千行百业的推动者

来源： 中国产经观察   日期：2025-03-21 11:59:59  点击：85384 
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   1956年达特茅斯会议，约翰・麦卡锡、马文・闵斯基等科学家首提“人工智能”，试图为机器赋予类人思考能力。随着技术演进，这一学科逐渐转向更务实的路径——模拟人类推理与决策过程，解决实际问题。如今，AI已广泛应用于语音助手、自动驾驶、工业质检、销售预测、辅助决策管理等场景，成为全球新一轮产业变革的核心驱动力。
   在这场技术浪潮中，胡琨的名字频繁出现在企业数字化转型的案例中。作为我国著名的数字技术专家，他主导开发的智能辅助决策系统、数据治理工具和预测分析平台等技术成果，不仅验证了AI在企业中实用价值，更揭示了技术与产业深度协同的可能性。

技术破局：用AI重构企业决策链条
   
  “人工智能不是替代人类，而是将人从重复性劳动中解放，聚焦更高价值的创新。”这是胡琨在2024年发表的论文《大数据与人工智能在企业信息管理系统数字化转型中的应用探索》中提出的核心观点。
   这一理念贯穿于他的技术实践始终。以他研发的“基于大数据分析的企业智能决策支持系统V1.0”为例，系统通过整合企业生产、销售、供应链等全域数据，构建动态预测模型。在某制造企业的应用案例中，该系统将市场趋势预测准确率提升至90%以上，库存周转效率提高了约40%，推动企业实现年均成本节约超30%。
   另一项代表性成果“面向人工智能应用的数据挖掘与预测分析系统V1.0”，采用模块化设计，集成了数据清洗、特征工程等核心环节。在某快消品企业的实验中，系统将业务响应时间压缩至原有水平的25%。胡琨解释：“传统决策依赖经验，而AI能通过实时数据捕捉市场‘弱信号’，比如区域性消费偏好变化或供应链波动，让企业提前调整策略的窗口期延长至48小时。”

生成式AI：从工具革命到认知革命
   当全球热议生成式AI掀起的内容生成革命时，胡琨将目光投向更深层的产业应用。“生成式AI不仅是创作工具，更是认知效率的颠覆者。”他在近期行业论坛中指出，“未来三年，基于多模态大模型的智能体（AI Agent）将渗透至研发、生产、客服全链条，但关键在于如何与垂直场景结合。”
   这一判断源于他的技术积累。早在2021年，胡琨开发的“基于机器学习的数据治理系统V1.0”已引入自然语言处理技术，实现非结构化数据的自动分类与语义关联。该系统在客户服务场景中，将工单处理效率提升60%，错误率下降至0.3%。胡琨透露，目前他带领团队正在探索制造业领域的生成式AI应用：“例如，通过集成DeepSeek多模态大模型解析设备运行日志，自动生成故障诊断报告和商业辅助决策方案等。”
   对于技术伦理，他持审慎态度：“生成式AI需要‘护栏系统’。我们在数据治理系统中设置了双重验证机制，即AI生成的决策建议必须与历史数据模式匹配，且需人工确认关键指标阈值。技术必须可控，才能创造可持续价值。”

AI工业化：从理论验证到产业落地的跨越
   胡琨的另一个身份是“AI技术产品化”的推动者。“许多AI项目失败，是因为追求实验室的算法精度而忽视工程化适配。”他强调。这种务实风格体现在他的技术架构设计中。
  以制造业为例，国内制造业普遍面临生产效率低下、能源管理粗放、产品质量检测依赖人工、供应链协同不足等痛点。胡琨针对这些问题，巧妙地将AI技术融入制造业的各个环节，设计并实施了包括机器视觉质检、设备智慧运维、智慧能耗管理平台、全产业链管理平台以及智慧园区驾驶舱等，实现了从理论到实践的跨越。这些技术不仅提高了生产效率和产品质量，还实现了节能减排和供应链的智能化管理，显著提升了制造业的整体竞争力。
   同时，胡琨提出“一厂一策”的精准赋能路径。他带领团队研发的自适应AI模块，通过动态学习不同产线的设备参数、工艺流与能耗数据，实时优化算法策略，确保每个生产线都能获得最合适的AI解决方案。

  从达特茅斯会议的宏大愿景，到千行百业的细微革新，人工智能正在经历从“技术突破”到“价值创造”的范式转换。通过大模型技术，胡琨正推动AI从通用能力向垂直场景的深水区演进。这场变革的核心不在于机器的智能程度，而在于人类如何将技术转化为生产力。（文/沈可）
 
编辑：王宇

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