Gartner:破解2026 CIO如何应对AI规模化、云成本与安全挑战
2026年第一期报告揭示了CIO领导者们普遍面临的三大痛点：规模化部署生成式AI优化AI云投资与成本管控网络安全威胁，包括AI驱动型攻击
行业动态
制造业AI应该从哪里开始？ 你的质量总监为什么第一个想上AI？
IT部门的人有时候反而会犹豫——这个算法准不准？数据量够不够？他们习惯从技术可行性的角度去评估。但质量部门的人想得很简单：现在漏检一个批次，客户投诉一次，损失多少钱？如果AI能把漏检率降下来，这笔账怎么算都是划算的。 这种"经营视角"的差异，是我在筹备这场大会的过程中反复看到的。真正推动AI落地的，往往不是最懂技术的人，而是最痛的那个业务部门。
全球灯塔工厂已经有189家，中国占了将近80家 ，那么最好的AI工厂，长什么样?
中国最好的AI工厂，不是某一家具体的工厂。而是那些把AI做到了"看不见"的工厂。博世无锡，是我研究过的，最早让我理解这一点的地方。
企业AI最值钱的数据，不是知识库，而是意图库
我们聊了一个观点：很多企业AI项目做失败，不是因为模型不够聪明，而是AI根本没搞清楚用户想干什么，意图识别出问题了。这个问题背后，藏着企业AI建设里一个被长期忽视的东西：
从ERP到AI：中国制造业信息化的三次浪潮
制造业信息化，我入行的时候，是上个世纪。ERP刚开始在中国的制造业里落地，已经是21世纪初的事情了。
不是北京去不起，而是无锡更有性价比
北京、上海固然是好地方。但制造业AI这件事，真正的水位在工厂里，不在高楼里。我把AI中国行的第一站放在无锡，是想让这个品牌从诞生的第一天起，就站在制造业最真实的土壤上。
2026制造业AI真实水温：比你想的热，比你做的冷
—老板嗅到了AI的热度，高层已经下了决心，但真正落地的第一步，却不知道该迈在哪里。 这就是2026年制造业AI的真实处境：舆论的温度比实际落地的温度，高了至少十度。
一位30年的信息化老兵，为什么现在要办一场AI大会？
不是我变聪明了，是工具变了，是伙伴变了。但工具变了这件事本身，不是今天我想说的重点。我想说的是：为什么是现在，为什么是AI，为什么是制造业，为什么是我来做这件事。
