当下，全球制造业正掀起智能化重构浪潮。西门子与英伟达联手打造AI自适应制造基地，宝马以“AI先行”理念重构匈牙利工厂……据预测，2035年全球工业智能化市场规模将突破3.5万亿美元。

　　在这股大潮中，上海试图回答一个问题：如何将人工智能从技术概念转化为制造业的普惠生产力？

　　首批10家“AI+制造”样板企业被选定，分别在智能产线、智能产品和全流程转型三个方向攻坚，目的是让龙头企业经验能被行业复制，而非成为孤例。

　　振华重工是典型案例之一。重型钢结构焊接质量关乎重大工程安全，但传统质检依赖事后无损检测，反馈滞后、返修成本高。振华在钢桥板单元焊接中采集多模态数据，建设缺陷分析数据集，经大、小模型联合调校后，气孔、咬边、未焊透的识别准确率达98%以上。

　　外高桥造船则针对国际公约检索低效、规范适配难、返修分析依赖老师傅经验等痛点，开发“AI研发设计助手”，将船东船检意见分析从“被动应答”转向“智能辅助”。六联智能在AI PC打包环节引入具身智能机械臂，效率提升100%，并计划构建“大模型统筹+智能体协同+小模型执行”的三层架构，实现经验数字化沉淀。

　　上海汽轮机厂试点叶片工艺生成智能体，通过三维模型特征提取和工艺语料学习，将设计周期从30天压缩至14天。

　　据介绍，上海市经信委围绕样板企业及服务商，提炼了50项计划应用的AI场景需求并对外发布，加强供需对接；形成两批共30篇场景建设指南，覆盖十大重点制造领域；同时编制“制造企业人工智能应用成熟度评估指引”，提炼45个共性示范场景及建设要求，填补了制造业AI专项能力评估的空白。值得关注的是，这套“场景地图”让企业不再困惑“从何转起”。

　　制造业AI落地的一大瓶颈在于数据分散、格式庞杂，且算力和模型多需私有化部署。

　　面对这些“难题”，上海则选择以公共平台整合最基础的语料和算力，避免企业重复造轮子。

　　库帕思打造工业语料公共服务平台，采用“三层同心圆”逻辑：外层为通用通识数据，平台统一供给；中间层为约八成的行业共性数据，避免重复投入；内层为企业核心工艺数据，通过本地化部署确保AI Ready。目前平台已汇聚百TB级通专语料，服务电气、华力等十余家重点企业。

　　中国联通旗下工业智算云平台聚焦离散制造与中小企业，依托万卡级算力集群和“算力+语料+模型+工具+智能体”全栈服务，联合羚数、帆软等20余家厂商上架30余款工业智能体。

　　在模型能力端，华院计算针对钢铁行业训练样本不足的难题，自研小样本算法，仅需400至2000条样本即可实现配煤配方高精度配比，在某钢铁企业落地项目中每年节约成本3000万至6000万元。松应科技的物理AI仿真系统，可模拟真实物理规律，让机器人在虚拟环境中并行试错，仅用50条基础数据和30分钟仿真训练，机械臂作业成功率即可突破九成，部署到真实产线%。

　　基于这些技术底座，上海已面向语料、智算云、模型平台、智能体、具身智能五个方向遴选44家专业服务商，并联合编制“一场景一指引”。

　　首批12篇指南已于今年1月发布，第二批18篇也将在人工智能大会期间亮相。上海工业数字化研究院院长陈廷炯指出，这套指引体系让每家企业都可以站在行业最佳实践基础上，探索个性化转型路径，而非从零试错。

　　上海市工业互联网协会秘书长王旭琴表示，“当下企业从‘为系统架构买单’转向‘为实际效果买单’。”为此，上海正在编制的成熟度评估指引，围绕研发设计、生产制造、供应链管理、经营服务四大环节提炼45个应用场景及成效要求，并从智能要素、AI谈球吧论坛安全两个维度衡量企业基础能力，最终将企业映射至L1辅助感知到L4自主优化的四级评估体系，帮助企业看清现状和方向。

　　配套的“若干措施”从工业智能体应用、价值链场景建设、工业数据治理等13条举措入手，强化供给能力和融合内驱力。行业协会则发挥毛细血管作用，定期发布需求调研报告，推动传统企业与AI原生企业双向奔赴。

　　自去年8月《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》印发以来，已完成三轮资金支持，落地示范场景60余个。方案设定的三年目标是：推动3000家制造业企业实现智能化应用，打造10个行业标杆模型、100个标杆智能产品、100个示范应用场景。

　　从样板企业单点突破，到语料、算力、模型等公共服务体系铺开，再到评估指引、政策配套和生态协同，上海正在搭建一条从“点”到“链”再到“面”的清晰路径。这场竞速刚刚开始，而上海的目标不仅是参与，更希望在制造业智能化的规则版图上，留下自己的刻度。

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