毛骨悚然撞鬼经

辽宁593家企业参加第135届广交会_我的网站

一 |     辽宁593家企业参加第135届广交会     　　设3个交易团，总展位数2096个          　　作为集中展示中国制造和中国外贸形象的平台与窗口，第135届中国进出口商品交易会（以下简称“广交会”）定于4月15日至5月5日分三期在广州举办，同时常态化运营线上平台。    21世纪经济报道记者 陶力上海报道          业界基本以两条并行路径深入物理世界：一条是从工业数据治理出发、向工艺与供应链渗透的“云端赋能”路线；另一条是从底层架构重构、让AI驻留终端的“端侧原生”路线。4月16日，省商务厅相关负责人表示，我省高度重视本届广交会参会工作，设辽宁省交易团、沈阳市交易团、大连市交易团3个交易团参加，参展企业达593家，总展位数2096个。其中，辽宁省交易团共有参展企业238家，展位总计845个，涉及节日用品、汽车配件、建筑及装饰材料、家居用品等40个展区，展品类型丰富。         2026世界人工智能大会（WAIC）期间，多家技术服务展商集中展现了AI深入物理世界的策略。         当前行业主流端侧AI方案，普遍采用 “云端预训练 + 终端裁剪压缩” 技术模式，该方案已成熟应用于各类数字化场景。

二 | 但物理场景对AI系统提出了低延迟实时响应、离线独立运行、本地数据隐私安全等刚性要求，传统云端迁移式方案仍存在短板，行业亟需底层技术架构创新，支撑物理AI的规模化落地。我省企业将借参会契机，与境外采购商、国内采购商面对面交流，寻求更多商机。         　　本届广交会，我省继续择优筛选参展企业，鞍山钢峰风机有限责任公司、辽宁春光制药装备股份有限公司等企业均为专精特新“小巨人”企业；凤城市时代龙增压器制造有限公司等企业被评为辽宁省高新技术企业；辽宁威科特瑞阻燃材料科技有限公司、辽宁东盛塑业有限公司等为国家高新技术企业。         标准共建先行          在“端侧流式多模态模型赋能 AI 硬件爆发”分论坛上，Om AI联汇CEO兼首席科学家赵天成指出，物理世界实时、动态、高频的交互特性，决定了端侧AI不能是云端模型的“简易减法版”，须基于物理场景重构底层架构与运行逻辑。“物理世界并非云端数字世界AI的简单延伸，端侧智能需要建立专属的架构思路、评估体系、安全框架和产业生态。”          当前端侧AI产业面临硬件架构繁杂、接口标准不统一、软硬协同成本高等碎片化问题，与多元算力产业早期困境高度相似。

三 |          统一标准体系建设，成为推动端侧原生从实验室验证，走向规模化商用的关键抓手。

四 |          为此，论坛上发起《端侧多模态基座与AI硬件协同发展倡议》，倡议提出三个共建方向：一是共建端侧原生技术标准，推动评估体系、接口规范、安全框架标准化；二是共研软硬一体联合方案，推动模型-芯片协同、端云协同边界探索；三是共拓物理AI产业场景，推动重点赛道数据反馈机制与开放生态建设。广交会将为企业提供展示自己技术产品优势的平台，也为他们开拓海外市场提供了有力渠道。         　　为帮助企业在本届广交会上有更好获得感，我省增强服务意识，做细做实展前培训、参展业务指导等各项组展筹备工作，内容涵盖企业证件办理、贸易促进活动、知识产权保护等参展注意事项，细致解答企业关于参展的常见问题，全力保障企业参展取得良好成效，帮助企业抢抓订单。         　　一批辽宁企业借助广交会拓展“朋友圈”，收获新订单。         据悉，倡议面向全行业开放，旨在凝聚科研机构、硬件厂商、方案商、开发者和产业投资人力量，打破技术壁垒、消除行业孤岛，推动端侧AI产业规范化发展。辽宁康顿门业集团有限公司去年通过参加广交会与东北亚地区一家客户达成合作，2023年采购订单总额达200多万元，该客户还与康顿集团签订了独家代理协议。今年，双方通过广交会再度合作，深度开发海外市场，预计全年采购量会比2023年增加一倍。         在嘉宾对话环节，行业资本从产业投资视角，剖析了消费端侧智能的爆发逻辑，明确核心行业判断：在通用算力底座日趋完善的当下，智能终端产业的核心稀缺资源，已转变为适配硬件迭代规律、支撑超低延迟实时交互的原生多模态能力，这也是AI PC、智能穿戴等终端硬件实现规模化普及的关键前提。         工业AI落地门槛          制造业AI落地，门槛不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。一辆整车涉及上万个零部件，数据散落在数百个系统里，格式混乱、时序不同步是常态。         本届WAIC上，广域铭岛将“懂工业”的基因转化为数据治理壁垒，其平台内嵌的数据治理引擎可自动识别数百种工业协议，将杂乱数据转化为高质量资产；一线人员拖拽组件即可搭建预测性维护、根因分析等应用，不再依赖算法工程师。

五 |                    责任编辑：刘春阳。                   在数据基座搭建完成后，AI向上游渗透至最具挑战性的工艺环节。未来，智能体更像是懂业务的“数字行动者”——把确定性交给智能体，将创造力留给工程师。

六 |          在国内某知名电器制造企业，库存分析智能体让全库检查效率提升99%，根因定位准确率达95%，库存管理从“人找问题”转向“问题找人”。         当云端AI在产线上完成数字化闭环，更深层的命题随之而来：如何让智能延伸到现实中的感知、思考和执行闭环。这正是行业参与者共同思考的问题。         从产业验证看，端侧AI已从可选升级变为刚需配置。

七 | 在低空经济、海事作业等场景中，智能设备必须具备本地自主运行能力。

八 |          实践，是工业AI未来唯一的标尺。制造业AI落地，门槛从来不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。AI能力正在快速普及，但把AI能力组织成工作流、嵌入具体场景、最终变成商业回报，依然是一道很难跨越的专业壁垒。

九 |

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Published on:09:37:53