上海制造，AI入魂：央國企率先“重用”大模型，自動(dòng)化設(shè)備被換下

供稿 / 2026-07-17 16:201348

振華重工決定上AI。

在獅子洋通道鋼橋項(xiàng)目氣保焊現(xiàn)場(chǎng)，振華重工采集了焊接中電壓、電流、氣體流量和熔池形貌等多模態(tài)數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練大模型識(shí)別實(shí)時(shí)焊接缺陷的能力，改變事后返修高成本痛點(diǎn)。“焊中缺陷AI識(shí)別”今年底有望正式投入一線。

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振華重工焊接。

上海，AI高地、制造強(qiáng)者，兩者正熱烈融合。

不同于在產(chǎn)線上外掛一套簡(jiǎn)易算法的“制造+AI”，上海的腔調(diào)，在于“AI+制造”——前者修修補(bǔ)補(bǔ)，后者讓產(chǎn)業(yè)重生。

原生“AI+制造”

國內(nèi)知名家電、航空航天及電子產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施提供商，在換下德日韓的自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備、換上由AI驅(qū)動(dòng)的軟硬一體國產(chǎn)化解決方案后，形成一致評(píng)價(jià)——工業(yè)質(zhì)檢迎來“iPhone時(shí)刻”（形容AI技術(shù)從概念到商業(yè)化應(yīng)用的轉(zhuǎn)折點(diǎn)）。

這些工廠檢測(cè)的核心是電路板，上面密布著上萬個(gè)電子元器件。每次切換新的電路板型號(hào)，產(chǎn)線必須停下，由編程工程師對(duì)板卡上元器件進(jìn)行手動(dòng)畫框、算法選擇、參數(shù)設(shè)置等，耗時(shí)數(shù)小時(shí)，產(chǎn)線難以適應(yīng)頻繁換線、敏捷生產(chǎn)要求。

全新進(jìn)場(chǎng)的AI方案來自識(shí)淵科技，它并非給檢測(cè)設(shè)備加塞一個(gè)AI，而是建立一套完整體系，底層有自研基座模型和AI基建，模型之上則是以任務(wù)為導(dǎo)向的通用封裝算子。“這種‘AI+制造’，不是用規(guī)則去框定算法，而是讓它自己學(xué)會(huì)判斷。”聯(lián)合創(chuàng)始人茹彬鑫說。

AI原生方案，把換線調(diào)機(jī)時(shí)間縮短到最少僅55秒，可節(jié)省至少一名編程工程師，原先一條產(chǎn)線安排人工目檢復(fù)判人員2至3人，變?yōu)楝F(xiàn)在一人就可管3條產(chǎn)線，總體效率提升數(shù)十倍。這已非簡(jiǎn)單的國產(chǎn)替代，而是國產(chǎn)超越。

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研發(fā)生產(chǎn)全覆蓋

去年8月，上海在全國率先出臺(tái)“加快推動(dòng)‘AI+制造’發(fā)展的實(shí)施方案”，計(jì)劃用3年時(shí)間，推動(dòng)3000家制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用。

現(xiàn)實(shí)比計(jì)劃更洶涌。在研發(fā)端、生產(chǎn)準(zhǔn)備端及生產(chǎn)端，AI與制造正熱切奔赴。

比如，國企、央企已率先在研發(fā)端“重用”大模型。羚數(shù)智能旗下“百工”大模型，是上海工業(yè)領(lǐng)域首個(gè)國家網(wǎng)信辦備案模型。由“百工”驅(qū)動(dòng)的各類智能體，已穩(wěn)定服務(wù)國內(nèi)港機(jī)、造船巨頭，近期又拿下電氣裝備巨擘的“超高壓變電設(shè)備的輔助繪圖和圖紙審核”等兩個(gè)超難場(chǎng)景。

“每套圖紙涉及成百上千張圖紙，且種類繁多，均由智能體來識(shí)別解析其中參數(shù)，去精細(xì)驗(yàn)證圖紙間的勾稽關(guān)系，解決繪圖量大、審圖人員斷層短缺、項(xiàng)目交付延期及質(zhì)量等問題。”羚數(shù)智能董事長(zhǎng)郭文蔚說。

生產(chǎn)準(zhǔn)備端對(duì)AI的嘗試意愿同樣高漲。近期在長(zhǎng)三角工廠，來自黑湖科技的圖紙工藝解析智能體和報(bào)價(jià)智能體已從早期試用到商業(yè)化落地。智能體既具備黑湖已服務(wù)的近4萬家工廠的通用性經(jīng)驗(yàn)，又能貼合各工廠自身設(shè)備、工藝、經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)“千廠千面”、越用越懂。89%的工廠反饋，“把以前不敢接的單子接起來了”。

而在正式的生產(chǎn)端，AI更能打。比如在焦化行業(yè)，華院計(jì)算自研的工業(yè)級(jí)智能體，幫助寶武某鋼鐵、柳鋼集團(tuán)、山西焦化等多家鋼焦企業(yè)實(shí)現(xiàn)“智能配煤”，焦炭關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)預(yù)測(cè)誤差控制在2%以內(nèi)，單家企業(yè)年降本達(dá)數(shù)千萬元。

AI如此卓越表現(xiàn)，竟是在數(shù)據(jù)極度稀缺情況下實(shí)現(xiàn)的。華院計(jì)算智能制造技術(shù)副總裁余炯告訴記者，要讓大模型學(xué)深悟透，最理想的有效數(shù)據(jù)采集量應(yīng)在5萬至10萬量級(jí)。但配煤行業(yè)能獲得的樣本頂天2000條。數(shù)據(jù)不夠，算法來補(bǔ)。華院計(jì)算的殺手锏，就在于“非線性期望的小樣本學(xué)習(xí)算法框架”，僅輸入少量知識(shí)，就把AI訓(xùn)練成能舉一反三的“學(xué)霸”。

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智能配煤。

在全球某頂級(jí)車企的上海工廠，微億智造的檢修機(jī)器人已拿下核心場(chǎng)景——車身大型壓鑄件外觀的全流程檢測(cè)與打磨。它能完勝其他具身智能品牌，核心一在于“不用帶教”，依托“物理AI大腦”，面對(duì)不同型號(hào)壓鑄件，機(jī)器人可自主規(guī)劃最優(yōu)檢測(cè)路徑，大幅壓縮車型切換調(diào)試時(shí)間，且重大安全相關(guān)缺陷零漏檢。二在于“能攬更多活”，機(jī)器人并不止步于發(fā)現(xiàn)問題，更能把后續(xù)修正打磨工序一并干了。也就是說，它看懂零件、拿捏缺陷后，又能知行合一，形成從識(shí)別、判斷到執(zhí)行的閉環(huán)。

政府有生態(tài)托舉

上海“AI+制造”之所以蓬勃，是因?yàn)檎鞣N要素支撐，企業(yè)并不孤軍奮戰(zhàn)。

比如，在政府部門引導(dǎo)下，聯(lián)通承建了面向離散制造行業(yè)及中小企業(yè)的“AI+制造”工業(yè)智算云服務(wù)平臺(tái)，提供算力租賃、模型超市、AI智能體搭建等全套工具等。

又如，全國首家人工智能語料公司庫帕思打造了“通專融合”工具鏈，專為上海制造業(yè)匯聚工業(yè)語料。

再如，上海市經(jīng)信委遴選44家“AI+制造”專業(yè)服務(wù)商，推動(dòng)形成組團(tuán)式服務(wù)，并鼓勵(lì)華院計(jì)算、羚數(shù)智能等公司及智能化轉(zhuǎn)型先行先試的制造企業(yè)編制場(chǎng)景指南。今年1月，首批12個(gè)建設(shè)指南已發(fā)布。

上海市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)也是“AI+制造”生態(tài)的催化者。協(xié)會(huì)發(fā)起追光社“AI+制造”技術(shù)愛好者沙龍，工業(yè)AI愛好者每月第三個(gè)周六下午齊聚交流。設(shè)序科技分享“AI賦能研發(fā)設(shè)計(jì)”，切中了盛美半導(dǎo)體和凱泉泵業(yè)的真實(shí)痛點(diǎn)。拉通之外還有糾偏。某航天企業(yè)原已規(guī)劃好一套AI落地方案，卻在偶然扎入追光社后“急剎車”，直接避免百萬元的無效投入。

協(xié)會(huì)還直面一線問題和痛點(diǎn)，每?jī)蓚€(gè)月發(fā)布一份“工賦·上海AI+制造需求調(diào)查報(bào)告”，陳列最新痛點(diǎn)，急求“揭榜掛帥”。如國產(chǎn)數(shù)控機(jī)床在轉(zhuǎn)型服務(wù)汽車精密零部件過程中的機(jī)床熱穩(wěn)定性缺陷及數(shù)據(jù)荒問題，又如離散制造“插單”困局等。

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