當下，全球制造業正掀起智能化重構浪潮。西門子與英偉達聯手打造AI自適應制造基地，寶馬以“AI先行”理念重構匈牙利工廠……據預測，2035年全球工業智能化市場規模將突破3.5萬億美元。

在這股大潮中，上海試圖回答一個問題：如何將人工智能從技術概念轉化為制造業的普惠生產力？

樣板企業：讓“有用的AI”走出孤本

上海的策略始於“點”上突破。

首批10家“AI+制造”樣板企業被選定，分別在智能產線、智能產品和全流程轉型三個方向攻堅，目的是讓龍頭企業經驗能被行業復制，而非成為孤例。

振華重工氣保外焊工作站數據採集盒

振華重工是典型案例之一。重型鋼結構焊接質量關乎重大工程安全，但傳統質檢依賴事后無損檢測，反饋滯后、返修成本高。振華在鋼橋板單元焊接中採集多模態數據，建設缺陷分析數據集，經大、小模型聯合調校后，氣孔、咬邊、未焊透的識別准確率達98%以上。

外高橋造船則針對國際公約檢索低效、規范適配難、返修分析依賴老師傅經驗等痛點，開發“AI研發設計助手”，將船東船檢意見分析從“被動應答”轉向“智能輔助”。六聯智能在AI PC打包環節引入具身智能機械臂，效率提升100%，並計劃構建“大模型統籌+智能體協同+小模型執行”的三層架構，實現經驗數字化沉澱。

上海汽輪機廠試點葉片工藝生成智能體，通過三維模型特征提取和工藝語料學習，將設計周期從30天壓縮至14天。

據介紹，上海市經信委圍繞樣板企業及服務商，提煉了50項計劃應用的AI場景需求並對外發布，加強供需對接﹔形成兩批共30篇場景建設指南，覆蓋十大重點制造領域﹔同時編制“制造企業人工智能應用成熟度評估指引”，提煉45個共性示范場景及建設要求，填補了制造業AI專項能力評估的空白。值得關注的是，這套“場景地圖”讓企業不再困惑“從何轉起”。

公共服務體系：打好“水電煤”基礎

制造業AI落地的一大瓶頸在於數據分散、格式龐雜，且算力和模型多需私有化部署。

面對這些“難題”，上海則選擇以公共平台整合最基礎的語料和算力，避免企業重復造輪子。

庫帕思打造工業語料公共服務平台，採用“三層同心圓”邏輯：外層為通用通識數據，平台統一供給﹔中間層為約八成的行業共性數據，避免重復投入﹔內層為企業核心工藝數據，通過本地化部署確保AI Ready。目前平台已匯聚百TB級通專語料，服務電氣、華力等十余家重點企業。

中國聯通旗下工業智算雲平台聚焦離散制造與中小企業，依托萬卡級算力集群和“算力+語料+模型+工具+智能體”全棧服務，聯合羚數、帆軟等20余家廠商上架30余款工業智能體。

在模型能力端，華院計算針對鋼鐵行業訓練樣本不足的難題，自研小樣本算法，僅需400至2000條樣本即可實現配煤配方高精度配比，在某鋼鐵企業落地項目中每年節約成本3000萬至6000萬元。鬆應科技的物理AI仿真系統，可模擬真實物理規律，讓機器人在虛擬環境中並行試錯，僅用50條基礎數據和30分鐘仿真訓練，機械臂作業成功率即可突破九成，部署到真實產線成功率達95%至99%。

“工賦上海”創新大會上，十家樣板企業發布50個應用AI的場景需求

基於這些技術底座，上海已面向語料、智算雲、模型平台、智能體、具身智能五個方向遴選44家專業服務商，並聯合編制“一場景一指引”。

首批12篇指南已於今年1月發布，第二批18篇也將在人工智能大會期間亮相。上海工業數字化研究院院長陳廷炯指出，這套指引體系讓每家企業都可以站在行業最佳實踐基礎上，探索個性化轉型路徑，而非從零試錯。

生態雨林：標准、政策與協同

當技術和要素齊備，企業面臨的真正難題是找准自身轉型坐標。

上海市工業互聯網協會秘書長王旭琴表示，“當下企業從‘為系統架構買單’轉向‘為實際效果買單’。”為此，上海正在編制的成熟度評估指引，圍繞研發設計、生產制造、供應鏈管理、經營服務四大環節提煉45個應用場景及成效要求，並從智能要素、AI安全兩個維度衡量企業基礎能力，最終將企業映射至L1輔助感知到L4自主優化的四級評估體系，幫助企業看清現狀和方向。

配套的“若干措施”從工業智能體應用、價值鏈場景建設、工業數據治理等13條舉措入手，強化供給能力和融合內驅力。行業協會則發揮毛細血管作用，定期發布需求調研報告，推動傳統企業與AI原生企業雙向奔赴。

自去年8月《上海市加快推動“AI+制造”發展的實施方案》印發以來，已完成三輪資金支持，落地示范場景60余個。方案設定的三年目標是：推動3000家制造業企業實現智能化應用，打造10個行業標杆模型、100個標杆智能產品、100個示范應用場景。

從樣板企業單點突破，到語料、算力、模型等公共服務體系鋪開，再到評估指引、政策配套和生態協同，上海正在搭建一條從“點”到“鏈”再到“面”的清晰路徑。這場競速剛剛開始，而上海的目標不僅是參與，更希望在制造業智能化的規則版圖上，留下自己的刻度。