【一线数智资讯】2026年6月27日下午，无锡运河湾现代产业发展中心，来自全国各地的实体制造业企业家、CIO、制造业一线管理者和数字化转型实践者、AI应用创业者和研究者、服务商代表纷纷前来参加AI中国行：制造业AI场景应用生态大会（以下简称大会），200多个座位的会场座无虚席，一场关于制造业AI场景应用的生态大探讨由此拉开序幕。
中国近代工业的发祥地无锡的AI新亮色
大会现场，无锡制造业OPC社区发起人廖仲明在欢迎致辞中说，无锡作为制造业重镇，拥有从互联网到集成电路等多条完整产业链，过去一年走访上百家制造企业发现：大企业尝试AI应用，中小企业观望，等待AI具体用途，但都面临AI落地问题。于是在去年走访过程中系统收集5000多个制造业AI应用案例线索，验证筛选167个案例。在多位专家共同努力下编写《中国制造业AI场景应用白皮书2026》，试图桥接先行者和跟进者。并发起无锡制造业OPC社区，希望聚集自由顾问、独立开发者等，打造有温度、有协作、有标准的AI场景服务生态，创生新范式。
AI中国行观察****：**** 无锡的制造业需要懂AI的OPC来服务来赋能，"钱"景广阔！
"老师傅经验"传承到数字员工，成就企业AI的轻盈之路
腾讯云乐享生态伙伴负责人武明以《腾讯WorkBuddy+乐享AI知识库助力制造业企业AI提效》为题为与会嘉宾做了精彩分享，他以某企业一个做了30年、经验非常丰富的老员工即将退休为案例，一下子就抓住了众多企业核心员工离职或退休带来的知识经验损失的痛点，尽管大家也想了很多解决方案，如留存资料、留存影像、留存知识库等，但是钱花了不少，效果却差强人意。但企业利用AI建立数字员工+知识库+skill，建立了不断学习校正的企业数字资产体系，就能解决这个难题，同时还把数字员工打造成为不断进化的超级个体。
目前AI应用大多停留在个人场景（如处理报表、PPT），未能深度渗透生产环节，原因是大模型训练基于通用知识，缺乏企业专属资产支持。腾讯乐享生态提出转变方向：从个人到组织，目标是通过AI将员工提升为超级个体，再将团队整合为超级团队，实现组织级提效。例如员工效率提升后需协同方向一致才能发挥最大效益。
超级个体应用概念首先是工作方式变革：让员工从亲力亲为转向指挥AI执行高频任务（如分析报表、生成PPT），时间效率提升显著（将几小时的重复工作缩短至几分钟）。Agent技术的支撑作用，构建起超级团队整合机制，以数字员工协作模式+经验共享与组织记忆；在岗位覆盖后渗透运营、管理、产品、行财等岗位，确保全员提效（如供应链分析响应客户验厂需求）。通过知识库自动治理与专业化提升知识库的价值体系，核心服务对象为AI（透过Agent），企业知识（如工艺参数、SOP、制度文档）导入后预处理确保可靠，支持102种数据源对接。AI应用价值与经济效益提升明显，日常任务（如资料查找、故障分析）耗时减少40%；例如故障代码识别处理，半分钟给出解决方案。新员工培训加速：AI辅助可缩短2周上手周期；
他建议企业早期应用AI工具而非观望（"AI定用越早越好"）。亲自试用WorkBuddy验证价值。AI非替代工程师，而是为岗位赋能专业助理，推动人类员工专注高价值决策。AI工具与知识库结合，终成组织竞争力核心。
**AI中国行观察：**Agent技术成熟度高，但部署依赖深度知识库支持，企业早期投入可规避后期整合风险，WorkBuddy+乐享AI知识库方案对于制造业企业是个不错的选择。
AI战略机遇期面前，企业如何果断摁下第一个"按钮"？
慧工智能(原慧工云)创始人朱鹰，以自身企业的心路历程为例讲述了《从战略共识到首批项目：制造业AI落地从哪里开始？》朱鹰开宗明义地说："今天，大家用AI这件事，我认为已经基本上是一个共识了。"他指出当前企业使用AI已成为普遍共识，并回顾了从去年到今年AI在国内外的发展变化。
朱鹰强调，在AI时代，任何观点都可能成为诉求。慧工智能十年制造SaaS经验，两年前延伸智能硬件开始演变到新业务，短短两年就实现了智能装备类全国第二，这一跨越背后，是企业底层技术架构的全面重构。公司研发了类似WorkBuddy的制造企业级智能协作平台i-Link，底层深入特定制造与管理场景的运行50多个小型智能体，重点探索智能体之间的通信与协作问题，类比企业员工自主组织工作的方式，这是AI时代最具魅力的部分，强调项目落地的生命力和平台依赖的重要性。
朱鹰指出在制造业AI应用中，除多模态图形，视频处理外，国产模型已足够满足绝大多数需求。但在机械设计等特定场景，国外模型仍具优势。在接入工具前，应重新审视数据边界与业务部署逻辑，这对企业决策层尤为关键。AI正在彻底重构传统IT体系，过去依赖外包的模式不再适用。面对信息过载的时代，朱鹰抛出了一个引人深思的观点："人的判断力，已经变得比算力更重要。"
企业需意识到人不仅要对自己负责，还需对AI同事的行为结果承担责任，考验的是"人脑OK"而非"AIOK"。
针对制造企业如何具体推进AI建设，朱鹰系统性地总结了落地的"5步法则"：
私有化选型定基础：筑牢底层基础设施。
关注数据过程价值：深度挖掘员工在使用AI过程中的沉淀数据。
构建专属知识库：基于观测训练，打造专业的场景小模型。
有限度开放验证：在安全边界内，开放部分数据进行场景验证。
持续复盘与迭代：根据落地效果沉淀能力，并循环回到第二步不断优化。
朱鹰主张将Agent视为数字员工，需明确其职责、权限与工作方法，不能沿用人类管理中的模糊方式。举例说明数字化员工已在制造板块带来70%职能部门效率提升，采购成本降低17%，办公AI化潜力巨大。
同时企业推进AI面临的四个主要障碍：缺乏真实信息输入、流程定位不清、责任边界模糊、缺少检验指标。建议从小而硬的工程切入，两周内完成闭环验证，确保输入真实、目标清晰、责任分明、结果可衡量。全球领先制造企业正面临生产体系全面重构的命题。通过供应链、质量管理和现场管理三个典型场景展示AI应用：
供应链管理：实现断料风险的智能提前预警。
质量管理：自动进行根因分析并一键生成8D报告。
现场管理：5S现场智能巡检与整改闭环追踪。
AI项目应以一周到两周为周期快速迭代，从真实场景切入，完成闭环验证。他指出"业务强兵"角色空前重要且稀缺，需既懂业务又懂AI，能够推动落地，避免仅停留在前端开发层面。作为行业从业人士，建议企业无论是否已启动AI，都应从一个小闭环切口进入，逐步扩大影响。AI发展难以完全规划，更多是生长出来的过程。鼓励大家千里之行始于足下，两周内看到成果并持续复盘迭代。
**AI中国行观察：**AI使用过程本身是企业核心资产的构建过程，制造业AI落地不在于宏大的叙事，而在于"小而硬"的真实场景。从小模型与单点场景入手，快速迭代完善是构建制造业AI场景应用的不二法门，但数据安全对于中小型制造业而言比模型选型更紧迫与致命。
车间现场的全链路智能化的底盘是****AI能力
大会现场，汉得信息智能制造事业部华东总经理台启飞，就《制造业中质量·工艺·排产：AI升维制造全链路实战分享》做了专题报告，介绍了汉得智能制造事业部的背景及核心业务，涵盖信息化咨询、MES、WMS、供应链及IoT等制造相关系统。同时引出AI在制造全链路中的应用挑战，并介绍汉德专注制造业信息化20余年，服务上千家客户，针对计划、生产、物流等场景已沉淀出一系列小模型，内部平台"葫芦娃"的命名由来及其在企业智能化升级中的定位。平台命名"葫芦娃"意指赋能企业能力延伸，目前已抽象出七大功能模块，因时间关系简要介绍两个娃的本领。
重点介绍"二娃"能力，即基于视觉和听觉的AI检测系统。涵盖员工操作行为是否符合SOP、穿戴规范识别、产品外观缺陷检测（如划痕、色差）、小件尺寸测量，以及通过声学传感器进行轴承、齿轮等部件的异常声音识别。通过视频演示强调该系统以小模型为主，边缘部署实现低延迟响应。提出"985计划"作为"二娃"能力的落地路径，目标为识别率99.9%以上，模型训练调试周期控制在8天内。说明实施三步：收集缺陷样本并做光学实验、获取行为视频制作Demo验证、确认可行性后推进合作。提及与湖南钢铁等客户的合作案例。适配家电/消费电子/汽配三大场景。
介绍"大娃"能力，设计三层模型架构：感知层、认知层、决策层，专注于解决流程化工等复杂制造难题，如多晶硅还原炉控制、锂电池性能预测、材料工艺优化等。强调此类问题依赖老师傅经验，缺乏系统化知识沉淀。通过数据建模将隐性经验显性化，实现质量预警与工艺调参的自动化。详细说明'大娃'技术路径，采用多变量统计过程控制结合专家经验构建模型，覆盖感知、认知、决策三层架构。需大量数据支持（数十万级），经历长期调试与迭代。以多晶硅还原炉为例，通过相关性分析发现22项关键参数，结合深度学习实现提前5分钟质量预警，准确率逐年提升。
通过视频展示神经网络模型的可视化训练过程，通过线条粗细和节点数值表示权重与偏置，帮助理解特征学习过程。强调"大娃"所用方法论已产品化，包含数据采集、标注、相关性分析、模型搭建与迭代上线，但需根据具体场景适配调整，是一个持续优化的长期工程。提出"211计划"作为"大娃"类复杂项目的落地策略，需2万至20万基础数据量，首月用于数据清洗、标注与相关性分析，目标找出关键因子并确定建模方案。强调此阶段为试探性磨合，不同于"985计划"的确定性，是长期落地的起点。
AI中国行观察****：**** 机器视觉系统边缘化部署保障工业现场毫秒级响应需求，填补传统中心化AI方案在实时控制场景的应用空白；工艺经验神经网络转化有效解决制造业隐性知识传承难题，为复杂工艺提供数字化决策底座。
回到企业本体看数学逻辑，洞察改善良机
艾兰得集团数字化总监盛勇兴给与会嘉宾分享了《从"数学幻觉"到"物理真相------复杂制造业供应链的AI破局践行录》，通过案例阐述了在美国市场面临的两大核心问题：一是高达千万美元的库存积压，其中A类产品因高货值和需求波动大占比较大；二是存在多个关键SKU面临严重缺货风险，安全库存不足，部分产品仅有不到一个月的库存储备。揭示了库存呆滞与缺货并存的矛盾现象。提出解决上述问题的三个核心支柱：第一，建立基于货值与需求波动的需求分类引擎；第二，为不同类别制定相应的供应链管理策略；第三，将决策结果与Oracle ERP/MRP系统联动，实现智能化运营闭环。该框架旨在打通数据与执行之间的断点。
同时分析了同一问题下的三种不同声音：计划部门主张按成品消耗预测，CEO指出数据口径问题，销售则反映大客户捆绑订单的商业规则。说明在真实业务中需平衡技术逻辑与商业契约，不能仅依赖单一数据源。提出"双轨信号重组"概念：第一条轨道关注客户真实市场需求（成品消耗），第二条轨道纳入商业约束条件，如最小起订量、交付服务水平、采购周期等，通过融合两类信号构建更贴近实际业务的预测模型。
模型运行后暴露出中间体与成品复用比的结构性问题，反映出高度定制化带来的资源浪费。解决方案转向提升中间体复用率以适应碎片化需求。优化后呆滞资金降幅达1/4。解释优化后高位物料从7个增至23个的原因：并非妥协或倒退，而是模型具备了发现以往隐藏风险的能力。强调真正有价值的系统不是粉饰太平，而是将真实问题呈现出来，供管理层决策。并总结三条核心经验：第一，数据完整度远比算法选型更重要；第二，业务质疑是推动AI迭代的重要动力；第三，必须坚持"人在回路"，即使AI能完成99.9%的任务，最终决策仍需人类参与。当前系统仍为"参数外置"模式，下一步目标是将其演化为具备自主决策能力的智能体，服务于CPO定制化行业。最后强调：数学是理解工具，物理是运行法则，商业才是不可逾越的边界。
AI中国行观察**：**数据先于算法，强调数据完整性与业务协同在AI模型应用中的关键作用，指出算法需与真实商业规则结合，而非单纯依赖技术模型，最终通过人机协作揭示供应链背后的物理真相。
当下的企业****AI实践，虽然试错失败率偏高，但依然有许多好牌可打
中关村领智青年人才自主创新发展中心副主任郑金军，为大会做了AI进工厂的三个认知时刻：本体论、语义层、FDE、制造业AI选型的真实分水岭的报告，就工业AI应用现状分析、关键技术趋势、实施路径建议等做了分析讲解
郑金军指出当前AI在制造业的真实成功率约为20%，面临数据、人才、组织等多重挑战，中小企业自动化基础薄弱，人才匮乏，对AI边界认知不清是主要实施障碍，AI需优先解决"质量一致性"、"预测性运维"、"工艺优化"、"供应链管理"、"知识流失"五大核心问题；工业AI技术聚焦四大领域：机器视觉（CV）、机器学习、机器人技术、VIT架构，VIT架构通过预训练模型提升小样本场景精度（案例：手机中框划痕检测），技术演进方向：从离散小模型向统一大模型过渡，数字孪生与智能体技术加速落地；对于企业实施而言，优先选择小切口、轻量化、见效快的应用场景，避免全系统重构，流程制造场景比离散制造更适合AI初期应用。
AI中国行观察**：**制造业AI场景的应用还处于萌芽状态，数据治理和数据规范以及数据安全全生态系统的市场机会巨大，对于制造业而言是场域的涅槃，对于从业者而言，这是值得深入挖掘的全新领域。
制造业****AI有哪些误区？这本白皮书告诉你
精彩纷呈的分享之后，大会还进行了一项非常重要的环节------《中国制造业AI场景应用白皮书(2026）》（以下简称白皮书）的首发仪式。白皮书的编委和审核委员会代表南京市企业数字化转型研究会副会长、场景学社创办人王甲佳、上海对外经贸大学统计与数据科学学院副教授、中国人工智能学会可拓学专业委员会副秘书长李莉、中关村领智青年人才自主创新发展中心副主任、江南大学商学院产业特聘教授郑金军、慧工智能创始人&CEO朱鹰、艾兰得健康控股有限公司首席信息官蒋科伟、无锡哲讯能科技有限公司总经理崔新华、北京上云数智科技有限公司总经理李伟和懂行会客厅(杭州）数字科技有限公司总经理樊俊等共同发布。这是中国制造业AI场景应用的首份实操指南，对于制造业拥抱AI具有极高的参考价值。
AI中国行观察****：**** 《中国制造业AI场景应用白皮书(2026）》的首发代表着制造业AI场景应用的进一步深化，将全面指导制造业AI场景应用的拓展方向，也必将加快制造业AI应用场景的多元化发展。
OPC城市圈特别例会上，90分钟，100多人，究竟聊了什么？
在本次大会的最后，以AI在制造业落地路径的群智探索为主题的无锡特别例会召开，以别开生面的方式在OPC城市圈主理人王从洲的主持下进行了热烈的探讨，对包括企业AI人才断层、新的风险如何防控等十个话题，进行了深入讨论提出了很多值得参考的路径和方法。
AI中国行观察：**** 打破常规，激发参会制造业企业一线管理人员参与感，以解决实际问题为核心的探讨，引发共创机制和氛围的形成，制造业不抗拒AI，更多的是无从下手，通过群智探索，可以打开企业的创新之路，面对AI积极而热烈！
感谢分享嘉宾们精彩纷呈的智力分享，感谢参会制造业的管理者们全程的认真陪伴和热烈的讨论分享，感谢腾讯workbuddy乐享知识库、慧工智能、汉得信息、金山办公、无锡哲讯、南京蒙特雷、杭州熵焱、链曼斯、奔雷云、尚品创、全维度、顺维、智享链、米烙智能和assets等合作伙伴的倾力支持，感谢工作人员全程的辛劳，因为有大家的全力协调，这场大会才圆满成功，也为后续在20多个制造业集聚地的大会召开提供了源源不断的能量。
（制造业AI场景应用生态大会组委会特稿）
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