这届工博会，智能制造开始“平权”

华商韬略制造组 | 出品

今年10月，第26届中国国际工业博览会在上海举办，原来的信息与通信展，整体升级为新一代智能制造展。

短短几天，近200家企业在这里参展，近50项产品和技术选择在这里首发，四大板块涵盖了数据与算力、工业AI与硬科技、数智供应链与工业服务、智能工厂场景。智能制造来到了“大增量”时代。

但企业反复提到的并不是这些概念性的词语，而是几千元搭出来的系统，一台设备就能起步的AI助理以及曾经百万级、如今门槛降到近乎为零的大模型能力。

过去十几年，智能制造一直是个昂贵的词，动辄千万级的产线改造、数百万级的软件系统。如今，这个规则已经有所松动。

【新趋势：底座自主、规模落地、门槛下沉】

过去十年，智能化是大企业的游戏。一套像样的工业软件，要么花大价钱买，要么养着IT团队慢慢开发，需求、设计、代码、测试走一遍，周期以年计。由于实施成本巨大，且无法归因，行业里这类项目失败的案例并不少见。

但通过新一代智能制造展，让人能够直观地看到，智能化的门槛已经大大降低。行业正在涌现更多轻量化、低成本、易部署的解决方案。

比如算力底座。中国移动的“天工赋智”一体化工业智能底座、上海电信的“智云上海AI STORE”、中国联通的工业智检应用；上海市算力网络协会还首度设立了“太空算力专区”，星枢计划直接给出了2027年工程验证、2029年商业部署、2032年千星运营的路线图；

比如平台与软件。京东工业全球首发“工品智炼”平台，并带来工业供应链大模型JoyIndustrial 2.0；六联智能全国首展基于国产CPU/GPU/NPU的“全栈原生AI工厂”，可以一键落地；蓝沃AI也发布了“沃土”2.0机加工工艺大模型，试图把老师傅的工艺经验变成可以复用的模型能力。

另外，在工业服务创新区，海智智造用工业基础模型、制造网络两大基础设施，魔砺工场、智能体工作台、阵列工场三大品牌体系集中亮相、黑湖科技首次开放免费使用工业Agent并首发先锋工厂参观团等一批服务型制造企业齐聚，大大降低了软件与服务的成本。

政策也在同步跟进。新一代智能制造，是“十五五”时期制造业发展的关键部署。

此前，中央就发展先进制造业作出重要指示，强调坚持智能化、绿色化、融合化方向；工信部等八部门印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出，到2027年推出1000个高水平工业智能体、推广500个典型应用场景。

国家智能制造专家委员会主任苏波认为，新一代智能制造的“新”，关键在于自主化——制造系统要形成自感知、自决策、自执行、自适应、自学习、自优化的能力。

就此而言，智能制造的方向已经清晰，就是要让中小企业也能用得上、用得起、用得好。

不过，前路还有不少现实难题：生产里的核心要素该怎么重构，技术卡点怎么突破，试点跑通的经验怎么复制推广，产业链上各方主体如何协同？这些问题，还没有标准答案。

【平权最终要依靠市场主体】

政策能划出方向，但把成本打下来，只能靠一个个具体的市场主体。对于中小企业而言，智能制造落地的最大困难莫过于算力、模型、实施、软件。有部分企业已经针对这些问题，给出了解决方案。

本届工博会上，乐研科技首发了一台搭载国产处理器和国产计算加速卡的全栈液冷算力整机，连同国产工控机、服务器全系产品一起展出。

这台整机指向三个实际问题：一是适应工业现场的复杂工况，在高低温、强震动、电磁干扰环境下7×24小时稳定运行；二是缩短项目周期；三是在保障数据安全的前提下，降低整体使用成本。

创始人周玲在网络安全硬件领域做了近二十年，2017年开始布局国产化，如今正把公司带向产业算力这条路线。

在他看来，当前大量工业算力产品仅由通用服务器简单改造而来，难以匹配工业现场复杂恶劣的工况，以及高可靠、国产化适配等真实需求——面向产业场景的专用算力硬件平台，在市场上长期处于缺位状态。

乐研科技的路径恰好覆盖了这一段。自2017年布局国产化以来，该公司完成了多条国产处理器技术路线的平台适配，积累了国产芯片调优与软硬件兼容适配的工程化经验，能够将芯片能力转化为稳定可靠的整机平台；同时，其长期服务国内软件企业与行业客户，对工业、能源等领域的真实业务痛点有直接经验。

因此，把乐研科技核心技术能力延伸至产业算力这条路线，布局边缘计算与AI服务器，在周玲看来，是再自然不过的事情，这类从细分领域长出来、向产业算力延伸的企业，正是智能制造降本故事里值得观察的一类。

模型是另一道坎，这个表面是钱的问题，实质是是否懂行的问题。

以蓝沃AI发布的“沃土”2.0为例，这个机加工工艺大模型有90亿参数，能识别2D图纸中的结构、公差、粗糙度，覆盖车、铣、钻、磨、铸造、锻造、热处理、焊接等主要工艺环节。

这些经验数据是从何而来？蓝沃联合创始人成凯提到，模型的训练素材是16家工厂的10万张工艺图纸，输出结果由36位从业20年以上的工艺工程师参与校验。

“这些是从真实工厂中孵化出来的，所以在类似场景下更容易落地。”

但即便算力和模型都不再昂贵，还有实施这一关。

展湾科技发布了O3设备数智运维平台，形成“感知—分析—决策—执行—复核—学习”的闭环。针对中小企业，展湾科技CEO唐栎的建议是从“一台设备×一个高频问题×一个AI助理”起步，上线前记录基线，用响应时间、工单闭环率等指标验证后再复制。

“小切口不是把目标做小，而是把价值验证单元做清楚。”唐栎在接受采访时表示，工业AI涉及数据、知识、流程、权限和人员协同，一次性覆盖全厂，很容易出现范围很大、责任不清、效果无法归因的问题。

数据显示，点巡检人力节省20%—40%，维护人员时间节省30%—50%，备件成本优化约25%，从告警到闭环复盘只需要50分钟。

这些区间数据都来自真实场景的统计，项目启动时会依据客户基线共同校准。对中小企业来说，可核验的区间，比单点数字更具有参考价值。

还有一道门槛不在车间，在工厂的采购和供应链上。

制造业工厂采购MRO工业品，面对的常常是成千上万个SKU，不同品种的商品，规格、物料编码五花八门，过去靠人工清洗、比对、匹配，既慢又容易出错；备多少货，则长期依赖老采购的经验。

西域在这届工博会展出的“旷叶AI”，就是为了解决这个问题。

一是物料数据的匹配和标准化：通过AI物料智控宝快速识别、标注和匹配，客户提出1000个SKU的需求，人工处理大约要三周，AI几分钟就能完成。另一个是需求感知：西域用数据叠加算法和模型判断该备什么货，让计划的偏差更小。

综合这些案例，所谓智能平权，就是要靠产品化把试错成本降下来，让更多中小企业敢于尝试。

【门槛下降，制造业的焦虑会消失吗？】

门槛的下降，是展馆里真切发生的变化。但不能回避的一个问题是，传统制造业，真的需要那么智能吗？

答案恐怕是否定的。因为，有些工序一辈子都不需要智能——稳定、单一、十年不变的生产环节，人加设备就是最优解，硬上AI只会平白增加成本和工序；但有些环节不智能就真的活不下去——多品种、小批量、快交期的离散制造，订单碎片化人工排不过来，招工难到产线开不满等真实存在。

耐人寻味的是，最先主动把风险摊开来讲的，恰恰是AI方案的供给方。成凯坦言，不少客户担心大模型产生幻觉，一旦出错，直接给生产带来损失，这也是沃土2.0 重点去攻克的问题。

西域创始人及CEO叶永清也认为，“是否引入新技术，最终还是要看它有没有改善现金流、利润、资产负债等财务指标。”

也就是说，无论什么行业，一个系统值不值得上，都必须以客户基线和业务结果为最终判断标准。

成本和门槛之外，新一代智能制造展还提出了一个非常重要的问题。

那就是，所有的这些应用都要基于工厂的真实数据，真实数据的背后是人的判断。例如，展湾科技的O3平台，将查询、整理和报告草拟等业务由AI承担，但停机、参数写入和维修实施等高风险动作，仍然要保留人工或双重确认。

周玲也认为，最大短板并不是技术，而是人——既懂硬件整机研发、又理解AI算力和工业场景的复合型人才，缺口很大。

回到开头的问题：门槛降了，焦虑会消失吗？恐怕不会。制造业的问题并不能单纯依靠智能制造完全解决，由此产生的焦虑仍然真实存在。

但真正重要的，是别让焦虑替企业做决定。

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