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      “AI+工業”強力破冰,無錫再次令人刮目相看

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      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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