ABEC 2026丨第13届中国（宁波）电池新能源产业国际高峰论坛现场
电池百人会-电池网11月12日讯（常青 肖何 浙江宁波 图文直播）11月11日-13日，由中关村新型电池技术创新联盟、ABEC组委会主办，电池网、海融网、我爱电车网、能源财经网、电池百人会联合主办，云山动力独家协办的ABEC 2026丨第13届中国（宁波）电池新能源产业国际高峰论坛在浙江宁波举行。
本届论坛以“深耕存量价值拥抱增量蓝海——全球能源变革下的中国智慧与创新之道”为主题，汇聚了来自全球电池新能源全产业链企业家、专家、教授、知名投资人以及政府机构、主流媒体等500+各界精英代表，共话变革趋势，共探产业机遇。同期，第16届（2026年）中国电池行业年度人物/年度创新奖/优秀供应商颁奖盛典、特色展览展示也重磅登场！
百度智能云装备行业解决方案总监章畅海
12日下午，百度智能云装备行业解决方案总监章畅海在论坛上作了题为《百度全栈能力助力制造企业AI应用落地》的主题演讲，分享了新一代人工智能技术在新能源产业的应用等，电池网摘选了其部分精彩观点，以飨读者：
据介绍，百度业务主要分为三大板块，分别是大众熟知的搜索业务；面向工业、制造、能源、电力领域提供服务的百度智能云；以及以萝卜快跑无人驾驶为代表、面向未来布局的创新业务。
“百度既是电池行业数字化服务商，同时也是电池行业的实际使用者。”
章畅海表示，百度以四层AI架构作为业务底座，支撑自身业务运转同时向外输出产业服务能力。其中，底层为异构算力层，包含自研昆仑芯片以及行业主流芯片产品；第二层依托百度智能云完成异构算力的整合，实现算力的统一管理、训练、推理与服务；第三层依靠模型能力破解各类产业技术难题；最上层为智能体，通过智能体串联业务场景，实现企业内部运营管理的智能化，整套技术能力也对外开放，赋能产业合作伙伴打造行业解决方案。
“在工业AI落地实践中，机器视觉是制造企业布局AI的优先场景。”章畅海举例称，从早期工厂视频监控，到影像智能识别，行业已经发展到对现场画面开展深度分析的新阶段。针对电池车间组装等严格遵循标准作业程序（SOP）的生产场景，百度提出将作业动作原子化的解决方案，拆解出最小作业单元，从目标识别、画面多模态理解、多模态时序连续动作识别三个维度解析生产影像，搭建生产动作原子库。
基于动作原子库，企业可通过技能编排实现动作单元的复用，以拖拽组合的方式搭建业务识别场景，将原本1-2个月的模型训练周期压缩至1-2天。同时，结合大语言模型对SOP进行解析拆解，可进一步实现全流程自动化，该模式可广泛应用于人员、装备、环境识别等工业现场。
此外，大语言模型技术也正在持续迭代并深度赋能工业场景。章畅海将其发展划分为多个阶段：从基础对话交互、接入企业知识库实现知识动态更新，到调用外部工具拓展能力边界，再到如今可完成循环迭代、多层逻辑推理，处理复杂长周期任务。依托相关技术能力，可实现内容创作、代码编写、数据分析等多类工作。
针对大模型处理企业复杂业务数据准确率不足的痛点，百度引入本体技术，架起大模型与企业信息系统之间的桥梁。
该技术将业务拆解为数据表、逻辑、行动三层，完成业务抽象，让AI充分理解业务逻辑。章畅海以零部件热失控产品召回场景为例，借助本体建模，系统能够顺着零部件链路追溯关联整机产品、流向信息，同步核算召回、库存等相关成本，完成复杂的数据查询、统计分析与业务模拟，有效弥补大模型直接处理多系统嵌套业务数据时的短板。
章畅海表示，工业领域AI技术迭代速度飞快，不仅提升文档处理效率，更大幅降低复杂工业问题的研发落地难度。未来期待与行业各方携手，持续探索AI在制造业更多场景的创新应用。
（以上观点根据论坛现场速记整理，未经发言者本人审阅。）
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