会议简介

2018年起，由华中科技大学、上海交通大学、东华大学、贵州大学等联合发起，分别在上海、武汉、杭州、贵阳、郑州、大连、宜昌成功举办了八届大数据驱动的智能制造学术会议。为了汇聚工业大数据与智能系统领域的学者，推动学术进步与工程实践，2020年，在中国机械工程学会的指导下，本领域学者共同成立了中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会。为进一步交流和探讨我国工业大数据相关技术的最新研究与应用进展，定于2026年7月17日-19日在江苏南京召开中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会学术年会暨第九届大数据驱动的智能制造学术会议，欢迎从事工业大数据、工业互联网、智能制造系统等相关领域专家和学者参会。

大数据驱动的智能制造正深刻重塑制造业的发展范式，推动工厂运行透明化、车间管理精准化、产品质量一致化、产线效率最优化和设备运行平稳化，全面支撑制造全生命周期的协同优化。

制造过程中的大数据涌现出“3V-3M”特性，3V（规模性、多样性、高速性）3M（多维度、多尺度、多噪声），大数据驱动的制造模式是当前智能制造系统的研究热点，也是大模型、具身智能等新一代人工智能技术的重要应用领域。然而，“大数据驱动”的科学研究范式理论体系还不完备，工业大数据的使能支撑技术尚未成熟，如何充分发现数据价值、构建工业大模型，开展具身智能系统应用，仍需在工业应用场景中不断丰富完善。以工业大数据为基础，探索生成式人工智能、大模型、具身智能等新一代人工智能技术对智能制造系统应用的重要推动作用，打造大数据驱动的新一代智能制造模式，对推动中国制造业的转型升级与高质量发展具有重要意义。

专家介绍

会议内容

会议日程

2026年7月17-19日

参会对象

• 从事工业大数据、工业互联网、智能制造系统研究的专家学者
• 机械工程、自动化、计算机科学等相关学科的高校教师和科研人员
• 研究数据驱动智能设计方向的学者和工程师
• 研究数据驱动生产管控与制造执行系统方向的学者和工程师
• 研究智能运维与设备健康管理方向的学者和工程师
• 研究具身智能、人机协作与机器人技术方向的学者和工程师
• 研究工业大模型、生成式AI在制造领域应用方向的学者和工程师
• 研究智能体与人智协同方向的学者和工程师
• 从事智能制造典型行业实践与应用的企业技术负责人和工程师
• 从事国产工业软件（设计-制造-运维一体化）研发的科研人员
• 从事电子固废资源化、工业过程质量控制等细分领域的研究人员
• 从事精密制造装备、电液伺服智能控制方向的研究人员
• 硕博研究生（尤其是上述相关研究方向）
• 制造业企业数字化转型负责人、智能制造部门主管
• 关注工业大数据与智能系统前沿动态的投资机构和技术咨询人员

费用标准

注册征文

会议议程

酒店信息

l主会场酒店：珍宝假日酒店（南京市江宁区双龙大道1706号）

协议价格：

备注：交通、食宿费用自理。

酒店联系电话：黄经理，13814078426（报“2026工业大数据会议”以协议价预定，房间数量有限，请参会代表提前预定）。

l周边酒店推荐：

南京江宁百家湖1912亚朵酒店

参考价格：420-490元，单间或标间，含早。

预定电话：025-52281818。

地址：南京市江宁区双龙大道1539号，主会场斜对面，步行距离300米。

南京金鹰尚美酒店

参考价格：490-540元，单间或标间，含早。

预定电话：13813952086王经理。

地址：南京市江宁区双龙大道1688号，距离主会场约900米。

l特别说明：7月份为南京旅游旺季，房源紧张，价格随时波动，请各位参会人在报名注册时明确填写需要的房型、入住日期、退房日期和房间数量等信息；也可通过第三方平台自行预定。

产业简报

2026年工业大数据与智能系统行业发展趋势简报

一、 核心趋势：迈向“自主化智能”与“模数共振”2026年，工业大数据正从单纯的信息工具向核心资产跃升。行业正经历从“自动化智能”向具备自主决策与生成能力的“自主化智能”演进。国家启动的“模数共振”行动，正推动构建“行业模型赋能应用→应用产生场景数据→场景数据优化行业模型”的良性闭环，数据要素价值加速释放。

二、 关键技术方向：大模型与具身智能重塑制造范式面对工业数据“3V-3M”（规模性、多样性、高速性；多维度、多尺度、多噪声）特性，核心技术正加速突破。工业大模型、生成式AI与具身智能成为关键引擎。技术架构正转向“智能模型+数字孪生+智能体”的协同闭环，推动制造模式向“换产不换线、改规格不停机”的自适应柔性生产演进，实现从“被动执行”向“自主感知与决策”的跨越。

三、 政策驱动因素：数据筑基与标准体系建设国家层面政策红利持续释放。工信部启动“工业数据筑基行动”，着力突破数据“采、集、用”瓶颈，建设高质量行业数据集。同时，《工业大数据标准体系建设指南》等政策推动数据格式与安全标准统一，行业合规成本降低，竞争核心从技术参数全面升级为数据价值共创与标准竞争。

四、 产学研生态：跨界协同与区域集聚产学研生态正从“抢客户”转向“建生态”。以本次会议为例，由中国机械工程学会主办，东南大学承办，联合了上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心、国防科技工业智能装配技术创新中心等12家机构，形成了“平台+服务商+用户”的协作模式。华中科技大学、上海交通大学等高校与长三角区域产业集群深度绑定，加速了前沿技术在工程实践中的落地。

五、 企业行动建议企业应紧抓“十五五”规划窗口期，优先选择符合安全分级标准的平台，规避合规风险；中期应推动内部数据资产化，积极参与行业数据联盟；长期应将平台能力融入产品设计，探索设备即服务（EaaS）等订阅制商业模式。

六、 行业应用与就业机遇洞察

研究现状与应用领域：当前研究正围绕研发设计、生产制造、智能运维等全生命周期展开。例如，会议分论坛聚焦的“智能运维与健康管理”、“数据驱动的生产管控”等，已广泛应用于高端装备、新能源、电子固废资源化等细分产业，实现设备预测性维护与极限制造。

知名研究机构与品牌：行业内已形成头部平台与垂直创新者并存的格局。除华为、阿里云等头部企业外，依托高校和科研院所的机构如上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心、纺织工业人工智能技术教育部工程研究中心，以及国家智能设计与数控技术创新中心等，凭借深厚的行业Know-How构筑了强大的技术壁垒。

招聘岗位与就业机会：随着“软件定义制造”成为主流，行业对复合型人才需求激增。当前急缺的岗位包括：工业大模型算法工程师、具身智能系统研发工程师、多模态数据治理专家、数字孪生建模师以及智能制造系统架构师。掌握工业机理与AI算法的跨界人才，将在这一轮产业重构中占据核心优势。

会议简评

推荐指数 : 7

评分依据加分项：

会议品牌成熟：自2018年起已连续举办八届，2026年为第九届，具有稳定的学术传承和品牌积累

主办机构权威：由中国机械工程学会主办，属于国家一级学会，学术认可度高

学术阵容扎实：李培根院士担任荣誉主席，大会主席4位、程序主席8位，组织架构完整

主题前沿热门：涵盖工业大数据、大模型、具身智能、生成式AI等当前研究热点，与制造业转型升级高度契合

协办网络广泛：12家协办单位，涵盖高校（东南大学）、省级学会、教育部工程研究中心、国防科技工业创新中心等，跨领域资源整合能力强

减分项：

源数据中未体现知名企业的深度参与，产业界影响力尚不明确

未提供详细的特邀报告嘉宾名单和议程亮点，学术含金量难以进一步量化

会议地点南京虽为学术重镇，但相较北京、上海对全国学者的吸引力略弱