新質生產力賦能，國產工業軟件助陣，數據算法驅動

傳統制造業“老樹”頻發“新芽”

青翼工業軟件今年舉辦了一場新品發布會，預估約200家客戶參會，結果當天到場500余家。硬核制造如此熱切地擁抱國產軟件，讓CEO王文華很意外。羚數智能創始人郭文蔚也有同感。他的制造業客戶中，以創立20至70年的企業居多。但恰是這批“老樹”，最敢於把制造核心環節托付給人工智能。

新型工業化大潮洶涌，卻絕不意味著傳統產業的簡單退出。相反，制造業“老樹”在新質生產力賦能下，正頻頻冒出“新芽”。

發電設備高度定制，零部件有著“三邊”特性，即邊設計、邊採購、邊生產，且其中變量極多，每次都是牽一發而動全身，需要由經驗老到、專業技能豐富的老師傅作出正確分析與拆解，再將調整內容分發到工藝、採購、研發、質量等相關部門去執行。但老師傅終歸稀缺，也難免有不在狀態或失策時，容易出現生產錯誤乃至影響交付。

一家生產水力發電設備等重型裝備的企業，決定徹底解決這個數十年的痛點。羚數智能基於上海人工智能實驗室開發的多語千億參數基座模型書生·浦語2.0，用大量制造業專業領域精准數據進行訓練，為這家裝備企業打造了一個AI Agent（人工智能體）。該智能體具有專業記憶力和高效計劃力，可自主調用相應系統並進行自動執行操作，效率是工廠“老法師”的數倍，還可多線作戰。這是書生·浦語開源體系在工業領域的突破性應用。目前，羚數智能的工業多場景AI Agent已同數家頭部裝備制造企業達成合作，正逐步落地應用。近期，工信部宣布將開展“人工智能+”行動，促進AI與實體經濟深度融合。郭文蔚不無興奮：“這真是踩准賽道，等來東風。”

種種跡象表明，傳統制造業向新質生產力要效率成本最優解的轉型動力越來越迫切。也正因此，曾任西門子工業軟件大中華區副總裁的王文華果斷加入青翼工業軟件的團隊。

王文華告訴記者，有些制造企業看似風光，實則辛酸，“因為訂單越大，鋪的人越多。賽道很熱，利潤極薄”。比如國內一家半導體設備精密零部件制造商，量產應用於7納米工藝制程的光刻機零部件，就曾深陷煩惱——光刻機的零部件均由高精度的數控機床加工而成，過去，對著加工圖紙，工藝工程師純以肉眼觀察，憑經驗琢磨，研究切、削、鑽孔等動作，再編出程序“教”給數控機床，這一過程一般需要5名以上工藝工程師齊上陣，耗時約16小時——對大量工程師密集勞動的重度依賴，成為一些高精尖產業的難言之隱。

青翼工業軟件基於核心團隊數十年服務於頭部制造企業的豐富經驗，幫助該零部件制造商實現了零部件“一鍵加工、一鍵檢測”，完成了制造業知識的智能化與自動化輸出。王文華介紹，在智能知識引擎、知識圖譜工藝引擎、特征識別與自動編程引擎等加持下，一張圖紙輸入電腦后，最快十多分鐘就能識別出零部件加工最優方案，並直送數控機床。由此，企業規模擴容不用再“人堆人”。近五年來，這家老廠的產值增加10倍以上，但工藝工程師卻隻增加了1倍。

據了解，國產工業軟件風口約起於2021年。當年，紅杉資本僅用數月便鎖定青翼工業軟件。青翼的另一家重要投資人達晨財智，也因孵化出國內A股首家研發設計類工業軟件上市企業而成名。同年，清華工業工程系學霸何盛華憑借其在五家大型制造業企業15年漂亮履歷創辦數益工聯。

2022年，何盛華跑了全國200多家工廠，發現工廠無論規模大小，數字化需求都非常大。“小企業需要軟件運營服務，部署在雲端，可在物聯層面實現工廠所有設備狀態、生產節拍、產量等數據3毫秒內迅速採集﹔中大型企業則有管理和數據分析層面的需求，用一套軟件、同一標准來管理工廠20多個模塊，以數據和算法來驅動工廠的問題排查、自動排產等，實現更高設備開機率、交付准確率，幫企業挖出20%的利潤空間。”

當下，盡管西門子、達索等歐美機械類工業軟件在中高端制造業市場仍佔據90%份額，但中國軟件已有局部超車可能。王文華認為，中國作為全球制造業第一大國，每天都直面最真切鮮活的難題，這是青翼工業軟件決心投入自主研發的最大信心之源。據市經信委數據，上海制造業中傳統產業佔比達60%，但新質生產力的賦能正使傳統產業形成第二增長曲線。目前，上海已累計培育華誼新材料等3家國家級標杆智能工廠、19家國家級示范智能工廠及117家市級智能工廠。（記者 李曄）

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