在国家对“人工智能+”战略的大力推动下，数字化转型已成为引领产业升级、增强国际竞争力的关键驱动力。当前，工业领域正迎来从数字化迈向智能化的历史性转变，而大模型以其卓越的理解力、生成能力和泛化能力，正逐渐成为推动这一变革的重要引擎。

然而，在实际应用中，仍旧存在许多难题。例如：（1）大模型所固有的幻觉问题，对于精确度要求极高的工业应用场景而言，无疑是一个巨大的考验；（2）大模型往往缺乏行业深度，无法满足企业级应用场景的垂直性、专业性要求；（3）大模型无法实现知识的实时更新，而企业内部数据更新迭代速度快，这可能导致大模型在提供分析和预测服务时出现偏差等。

在此背景下，本期会议有幸邀请到中国科学技术大学特任教授宋骐、达观数据有限公司副总裁王文广、安徽容知日新科技股份有限公司资深AI算法工程师张滔三位从事人工智能应用研究的专家围绕大模型在工业智能场景应用中的挑战，分享企业级的解决尝试和研究成果。