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振華重工決定上AI。

在獅子洋通道鋼橋項目氣保焊現場，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數據，以訓練大模型識別實時焊接缺陷的能力，改變事后返修高成本痛點。“焊中缺陷AI識別”今年底有望正式投入一線。

振華重工焊接。

上海，AI高地、制造強者，兩者正熱烈融合。

不同于在產線上外掛一套簡易算法的“制造+AI”，上海的腔調，在于“AI+制造”——前者修修補補，后者讓產業重生。

原生“AI+制造”

國內知名家電、航空航天及電子產業基礎設施提供商，在換下德日韓的自動化檢測設備、換上由AI驅動的軟硬一體國產化解決方案后，形成一致評價——工業質檢迎來“iPhone時刻”（形容AI技術從概念到商業化應用的轉折點）。

這些工廠檢測的核心是電路板，上面密布著上萬個電子元器件。每次切換新的電路板型號，產線必須停下，由編程工程師對板卡上元器件進行手動畫框、算法選擇、參數設置等，耗時數小時，產線難以適應頻繁換線、敏捷生產要求。

全新進場的AI方案來自識淵科技，它并非給檢測設備加塞一個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為導向的通用封裝算子。“這種‘AI+制造’，不是用規則去框定算法，而是讓它自己學會判斷。”聯合創始人茹彬鑫說。

AI原生方案，把換線調機時間縮短到最少僅55秒，可節省至少一名編程工程師，原先一條產線安排人工目檢復判人員2至3人，變為現在一人就可管3條產線，總體效率提升數十倍。這已非簡單的國產替代，而是國產超越。

研發生產全覆蓋

去年8月，上海在全國率先出臺“加快推動‘AI+制造’發展的實施方案”，計劃用3年時間，推動3000家制造業企業實現智能化應用。

現實比計劃更洶涌。在研發端、生產準備端及生產端，AI與制造正熱切奔赴。

比如，國企、央企已率先在研發端“重用”大模型。羚數智能旗下“百工”大模型，是上海工業領域首個國家網信辦備案模型。由“百工”驅動的各類智能體，已穩定服務國內港機、造船巨頭，近期又拿下電氣裝備巨擘的“超高壓變電設備的輔助繪圖和圖紙審核”等兩個超難場景。

“每套圖紙涉及成百上千張圖紙，且種類繁多，均由智能體來識別解析其中參數，去精細驗證圖紙間的勾稽關系，解決繪圖量大、審圖人員斷層短缺、項目交付延期及質量等問題。”羚數智能董事長郭文蔚說。

生產準備端對AI的嘗試意愿同樣高漲。近期在長三角工廠，來自黑湖科技的圖紙工藝解析智能體和報價智能體已從早期試用到商業化落地。智能體既具備黑湖已服務的近4萬家工廠的通用性經驗，又能貼合各工廠自身設備、工藝、經驗，實現“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”。

而在正式的生產端，AI更能打。比如在焦化行業，華院計算自研的工業級智能體，幫助寶武某鋼鐵、柳鋼集團、山西焦化等多家鋼焦企業實現“智能配煤”，焦炭關鍵質量指標預測誤差控制在2%以內，單家企業年降本達數千萬元。

AI如此卓越表現，竟是在數據極度稀缺情況下實現的。華院計算智能制造技術副總裁余炯告訴記者，要讓大模型學深悟透，最理想的有效數據采集量應在5萬至10萬量級。但配煤行業能獲得的樣本頂天2000條。數據不夠，算法來補。華院計算的殺手锏，就在于“非線性期望的小樣本學習算法框架”，僅輸入少量知識，就把AI訓練成能舉一反三的“學霸”。

智能配煤。

在全球某頂級車企的上海工廠，微億智造的檢修機器人已拿下核心場景——車身大型壓鑄件外觀的全流程檢測與打磨。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”，面對不同型號壓鑄件，機器人可自主規劃最優檢測路徑，大幅壓縮車型切換調試時間，且重大安全相關缺陷零漏檢。二在于“能攬更多活”，機器人并不止步于發現問題，更能把后續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，形成從識別、判斷到執行的閉環。

政府有生態托舉

上海“AI+制造”之所以蓬勃，是因為政府各種要素支撐，企業并不孤軍奮戰。

比如，在政府部門引導下，聯通承建了面向離散制造行業及中小企業的“AI+制造”工業智算云服務平臺，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，專為上海制造業匯聚工業語料。

再如，上海市經信委遴選44家“AI+制造”專業服務商，推動形成組團式服務，并鼓勵華院計算、羚數智能等公司及智能化轉型先行先試的制造企業編制場景指南。今年1月，首批12個建設指南已發布。

上海市工業互聯網協會也是“AI+制造”生態的催化者。協會發起追光社“AI+制造”技術愛好者沙龍，工業AI愛好者每月第三個周六下午齊聚交流。設序科技分享“AI賦能研發設計”，切中了盛美半導體和凱泉泵業的真實痛點。拉通之外還有糾偏。某航天企業原已規劃好一套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。

協會還直面一線問題和痛點，每兩個月發布一份“工賦·上海AI+制造需求調查報告”，陳列最新痛點，急求“揭榜掛帥”。如國產數控機床在轉型服務汽車精密零部件過程中的機床熱穩定性缺陷及數據荒問題，又如離散制造“插單”困局等。

需求報告。

協會秘書長王旭琴說：“上海一個突出特點就是，為看得到的結果埋單、為價值付費，成為制造業客戶與AI原生企業間共識。”

這也是上海底氣，AI入魂，制造重生。