江蘇
無錫有個叫“雄偉精工”的公司，是個做汽車模具的傳統企業，朋友介紹說他們最近在“搞大事”，建議我去看看。
走進雄偉精工的設計部門，我原以為會看到一群工程師在電腦前對模具設計反復修改，但事實上，眼前的場景完全相反：
他們只是時不時輸入一些參數，剩下的事情已經全交給人工智能了。簡直就是從從容容，游刃有余。
這個變化有多震撼，只有真正的業內人士心里清楚。
因為他們知道，一個模具工程師的“含金量”到底有多高。模具設計直接關系到企業的核心技術和數據安全，任何一家公司，要想培養出一位成熟的模具設計師，往往需要長達十年的時間。
不但如此，一直以來模具設計的效率因為各種限制，很難大幅提升。
以汽車座椅側板模具為例，它由上萬個零件組成，在過去，設計一張
完整的模具圖，大約需要5位
工程師，花費20天左右時間
但從去年開始，雄偉精工實現了一個驚人的跨越——
這里的工程師只需在系統中輸入技術參數，三天后就能拿到完整的總裝圖，整個產品開發周期也從過去的70天，大幅縮短至45天。
這背后，是他們引入了AI輔助設計技術，通過智能算法快速生成和優化方案，同時也在不知不覺中，讓自己成了全球首家實現AI全流程模具設計的企業。
在過去，“制造”往往靠的是規模、成本和人力，但現在，AI已經走出科幻小說，成為工業領域隨處可見的日常，這些看似細小卻深刻的變化，正在一步步重新定義什么是“制造”、怎樣才算“智能”。
傳統制造業究竟如何在智能時代中既守住根本、又煥發新生，讓機器更聰明，也讓人的經驗與機器的智能彼此共鳴，這是雄偉精工的勇敢探索，更是一個工業強市要解答的時代命題。
站在新一輪技術革命的起點，無錫這座制造業底蘊深厚的城市，正在以開放務實的態度積極探索著新的路徑。
01.
AI賦能工業，一連串微創新的疊加
人工智能給工業領域帶來最直觀的變化就是產線的智能化。
效率提高了，精度提升了了，人力節省了，整個制造的能力邊界也在不斷拓寬。
但工業真正的核心競爭力，其實遠不止于生產本身，更在于背后深厚的技術積累和工藝沉淀。
拿這次我們去調研的雄偉精工來說，他們原本是一家從事汽車座椅零部件研發及制造的企業，但隨著智能化時代的到來，他們不再把自己定義為一家傳統制造廠，而是走向“技術驅動”。
這，不僅意味著產線上的機器換人，更是從硬件到軟件、從設備到系統的一整套升級。
技術型企業的成長，離不開持續的研發能力，可現實中，核心的技術開發往往掌握在少數人手里，還有很多日常工作是重復高、創造性低的“腦力勞動”，就像寫基礎代碼，雖然必不可少，卻很難直接帶來突破。
而AI的加入，正在改變這一局面。
拿雄偉精工來說，他們把多年來積累的數萬個零部件數據、數萬套模具設計、超50億條制造記錄，統統“理解消化”，然后像一位資歷深厚的老師傅一樣把畢生經驗毫無保留地傳授給了AI。
AI輔助設計技術的投入使用，不僅大大提升了研發效率，也將設計師們從繁瑣重復的任務中解脫了出來。
所以我們看到，AI賦能工業，有時候不像一場轟轟烈烈的革命，更像一連串“潤物無聲”微創新的疊加。
無錫還有一家企業威孚高科，就是這樣一步步走過來的。
四年前，他們還處在自動化和信息化簡單拼接的階段——機械臂是機械臂，ERP是ERP，數據之間互不相通。
2020年，公司做了一次關鍵整合，把IT、制造質量和智能裝備三個團隊融合起來，成立了專門的AI創新實驗室。
起到什么作用？最關鍵的一個作用就是，從此數據能夠像溪水一樣在公司內部流動了，數據“活”起來了。
接著是“修路”，通過物聯網把上千臺設備的PLC和傳感器接入統一的5G網絡，讓數據第一次有了共同語言。
再接著是“發電”，2023年，自建的算力中心投入使用，結合開源大模型做二次開發，既保障了數據安全，也為后續迭代留足了空間。
當網絡和算力就位，AI就開始真正“發揮作用”了。
最開始，攝像頭只是代替人眼，檢測零件表面的劃痕、銹跡或者漏裝；
現在，它們還能識別工人有沒有規范戴安全帽、消防通道是否被堵塞，甚至實時把提醒推送到值班人員的手環上。
生產線上的每一把刀具，也不再簡單按經驗定期更換，而是由AI監聽它們微米級的振動變化，在即將磨損前的臨界點精準叫停——這樣既防住了質量風險，又最大化地利用了刀具壽命。
還有一些變化發生在更關鍵的環節。
威孚公司的朋友告訴我，比如，過去一份質量異常報告，可能要工程師在Excel里埋頭整理兩三天，而現在，直接可以問大模型：
“最近三周轉廢率最高的故障出現在哪幾臺設備？”
十分鐘之內，一份帶圖表、可溯源的分析報告就自動生成了。
今天在威孚高科，AI的觸角還在不斷延伸：
倉庫里，算法像一位老練的調度員，為每臺AGV規劃最優路徑，讓叉車空駛率降到了個位數；
設備報修時，大模型自動檢索兩千多條歷史維修記錄，直接給工程師開出“帶配件清單的診斷單”，剛上線兩月，準確率就達到97%；
研發部門還在訓練AI讀懂歷史圖紙，把可復用的參數自動提取出來，讓“小批量、多品種”的訂單不再意味著沒完沒了的加班。
甚至連對外服務都變了樣，客戶咨詢產品性能，智能客服會先問清楚使用工況，再調取知識庫，瞬間給出帶注解的選型方案。
石路縈回九龍脊，水光翻動五湖天，放眼無錫，AI正在悄悄地、持續地重塑工業的眾多環節，它不是一夜之間的顛覆，而是一場始于細微、終于全局的進化。
02.
AI，怎么變成工廠真正的數字員工
人工智能對工業的改造，還遠不止于提升效率、節省人力這些“表面文章”，它正更深層次地重塑整個產業的底層邏輯與生態系統。
無錫有家公司叫羚數智能，他們打造的“百工大模型”正是聚焦于制造全流程的協同與優化。
舉個例子吧，工業領域有一個很有意思的概念叫“三邊模式”，也就是邊設計、邊采購、邊生產，這在大規模制造中尤其常見。
比如造飛機、造船，周期動輒好幾年，不可能等全部設計完才開工，各個環節必須高度協同、實時調整，對跨學科、跨技術的整合能力要求極高。
以往靠人工經驗應對如此復雜的聯動，是一件超級困難的事，能做的人堪稱鳳毛麟角。
而人工智能，尤其是具備推理、記憶和思維鏈能力的大模型，就可以像一位資深的良率工程師那樣，不僅事后發現問題，更能事前預警和預防。
我們可以把工業知識的構建想象成“三個同心圓”：
最外圈是通用工業知識，中間是行業知識，最內圈是企業私有知識，只有把這三層全部打通，才能真正為企業打造出一個懂它、適合它的“數字員工”或AI平臺。
換句話說，羚數智能做的就是這個“打通同心圓”的事。
通過制造一個個“有人味”的智能體，依托于大模型能力，它們能夠替代原來需要人完成的查閱、分析、建議、整合等工作，讓人工智能真正成為企業的一份子。
對于像羚數智能這樣的企業來說，無錫也是一個“寶藏級”的城市。
民營經濟活躍，產業集群效應明顯，還有許多規范、成規模的企業，更不乏在細分領域默默做到極致的“隱形冠軍”。
除了羚數智能，無錫還有一家企業叫雪浪云，是 做智能裝備起步的，對于工業場景非常熟悉 。
與金融、計算機等“高門檻”行業不同，工業領域接口復雜、場景多元、流程繁瑣，參與者從一線操作工到研發專家，學歷從中專到博士，背景千差萬別，如何打通這群人之間的認知與技術壁壘，成為一道現實難題。
回答這個問題，雪浪云就很有發言權。
它對企業的一個“痛點”了解很深，其實很多企業其實并不缺工具，甚至已經堆滿了各類數據分析軟件，但問題恰恰出在“工具太多”，該用哪個、什么時候用，反而成了新問題。
于是雪浪云依托自研大模型，推出了一款“分析助手”。
起初，它只是理解人的意圖，推薦合適的工具，但后來發現大模型不僅能推薦，還能直接調用工具執行任務，一下就實現了從“人找工具”到“工具找人”的關鍵跨越，把人從反復決策中解放出來。
除此之外，雪浪云大模型還有一個亮點，就是能從雜亂無章的文檔甚至圖片中，提取出結構化的信息。
工廠里大量技術資料以掃描件、示意圖等形式存在，缺乏文字標注、沒有數據庫支持，甚至有些關鍵工藝全靠老師傅口口相傳，對年輕技術人員來說，分析效率極低。
但現在不一樣了，大模型能讀懂它們，整理它們，接著把它們變成可用的知識。
比如說，特種鋼是怎么煉成的？它看似只是一塊鋼，但背后其實是一整套復雜的“配方”：里面加了哪些物質？每樣加多少？在什么條件下加入？這些“配方”往往散落在論文、報告甚至圖片里，研究人員每天花大量時間手動查閱和整理，反向推導的過程更是難上加難。
但有了雪浪大模型，他們就能構建起一個“合金材料知識庫”，自動抓取和整合這些信息，極大提升了新材料的研發效率。
現如今在無錫，AI進入工業領域，不再是一個飄在半空的技術概念，而是要做真正扎根車間、理解產線、融入制造基因的“新工匠”。
03.
生態的背后是土壤
這次在走訪無錫企業的過程中，有一個詞被反復提及，那就是“生態”。
無錫工業的智能化轉型，并不是某一家企業單打獨斗的故事，而是一場多方協作、共同推進的整體進化。
無錫坐擁超8000家規上工業中小企業，它們正在借助人工智能，實現降低成本、提升質量、增強效率的目標，也帶動更多中小型企業一步步走向智能化。
而這一切的背后，離不開一套強大的支撐體系。
提到AI就繞不開三個關鍵詞：算力、數據、算法
算力方面，無錫在全國率先布局算力基礎設施。
目前，無錫已經建成智算中心19個，智能算力總規模13800P、全省第三，包括雪浪CPU算力中心、太湖億芯智算中心等，共同構筑起總規模達到4199PFlop的算力網絡，它們像無聲的“電力系統”，為整個城市的AI應用持續供能。
數據方面，無錫構建了“1+8+X”數據產業體系，各區根據產業特色發展數據標注、質檢、治理等不同方向，形成協同效應，同時成立工業數據語料公司，為AI模型訓練提供高質量行業數據。
不僅如此，無錫還在打造適合AI生長的“土壤”。
比如新吳區推出的“犀數工場”，就是一個集能力展示、場景驗證、產業升級和生態集聚于一體的服務基地，它不僅僅是一個空間，更是一種機制，推動技術走出實驗室、走進真實的生產現場。
政策方面，無錫也拿出了實實在在的支持。
通過發放模型券、數據券和算力券，對通過國家備案的大模型最高補助50萬元，落地應用的場景模型最高支持30萬元，每家企業累計最多可獲200萬元。
這些舉措，如同細雨潤土，鼓勵更多企業勇敢擁抱人工智能。
正是在這樣多方合力的生態中，技術、數據、場景、政策交織成網，彼此滋養、共同成長，也正因如此，我們可以做如此判斷——
無錫的制造業轉型，走的不是一條孤立的技術路線，而是一條有人、有環境、有支撐的可持續發展之路，構建的是一個以企業為主體、市場為導向、產品為核心的創新體系。
因為真正的智能化，從來不是技術的獨角戲，而是智慧與機器能力相互激發、共同進化的交響樂。
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