蘇州：沖刺“智能制造之城”

在蘇州昆山的滬光汽車電器股份有限公司（以下簡稱“滬光股份”）制造基地，人形機器人滑動到指定工位后，熟練地拿起周轉(zhuǎn)箱中的零件，進行外觀檢測。它們對合格產(chǎn)品進行激光打碼，并將不良品分類回收。盡管這套動作仍有“卡頓”，但失誤率幾乎為零。

“我們做的是實用型機器人。”滬光股份子公司全能具身智能科技（蘇州）有限公司產(chǎn)品總監(jiān)安明波告訴《中國新聞周刊》。自去年11月起，該公司的智能機器人正式進入自家工廠實習(xí)，從工人不愿做、失誤率高的環(huán)節(jié)切入，先解決實際問題，再積累數(shù)據(jù)。這與蘇州以“人工智能+制造”定義“智能制造之城”的路徑一脈相承。

與許多城市競逐AI大模型不同，蘇州將自身完備的工業(yè)體系作為發(fā)展AI的最大試驗場。這里擁有16萬家工業(yè)企業(yè)、近5萬億元的工業(yè)規(guī)模，覆蓋從螺絲釘?shù)礁叨诵酒?00多個工業(yè)門類，為技術(shù)落地提供了海量多元的應(yīng)用場景。

人工智能的下半場，正從感知走向認(rèn)知與行動。如何以場景驅(qū)動創(chuàng)新，讓AI從實驗室走進現(xiàn)實，完成向產(chǎn)業(yè)“最后一公里”的滲透？在“十五五”開局之年，蘇州發(fā)布了一系列推動人工智能賦能新型工業(yè)化的政策，試圖交出不一樣的答卷。

博眾精工的一處車間 本文圖/受訪企業(yè)提供

“最佳試驗場”

在滬光股份昆山工廠附近，一處占地4000平方米的創(chuàng)新中心內(nèi)，1:1還原了工業(yè)實景，新一批機器人正在此進行“真機+仿真”雙線測試。按該公司規(guī)劃，它們完成激光打碼的實習(xí)后，將逐步進入物流轉(zhuǎn)運、注塑生產(chǎn)、車間巡檢等更復(fù)雜的場景。

滬光股份的轉(zhuǎn)型需求正是蘇州制造業(yè)升級的縮影。安明波介紹，滬光股份創(chuàng)辦已有三十多年，核心業(yè)務(wù)始終圍繞汽車線束展開，客戶群從傳統(tǒng)品牌擴展至新能源領(lǐng)域，但勞動密集型的生產(chǎn)模式一直沒有改變。工廠至今仍有1.2萬名員工，但新人難招，面對年輕人不愿進廠的現(xiàn)實，安明波坦言：“要保持競爭力，引入人工智能提升效率已是必然選擇。”

像滬光股份這樣的企業(yè)，在蘇州并非個例。這座城市擁有16萬家工業(yè)企業(yè)，覆蓋34個工業(yè)大類、514個細(xì)分類別，形成了電子信息、裝備制造、新材料等3個萬億級產(chǎn)業(yè)集群。“龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模與完整的產(chǎn)業(yè)鏈，意味著任何工業(yè)AI技術(shù)都能在這里找到適配的測試場景。”阿丘科技副總裁李玉萍告訴《中國新聞周刊》，公司創(chuàng)始人最初就是因當(dāng)?shù)毓I(yè)氛圍而選擇落地昆山。

2016年，阿丘科技創(chuàng)始人黃耀還在北京讀研，在清華大學(xué)“昆山周”創(chuàng)業(yè)路演中憑借工業(yè)AI視覺平臺項目獲得種子輪冠軍。次年，受昆山相關(guān)部門邀請，黃耀團隊考察了當(dāng)?shù)毓S。他后來對媒體回憶，當(dāng)時走進嘈雜擁擠的車間，看到流水線上幾十名員工擠在一起，用放大鏡做質(zhì)量檢測，備受觸動。黃耀意識到：“這里是AI落地的最佳試驗場。”

兩年后，阿丘科技在昆山設(shè)立了全資子公司。其研發(fā)的AI視覺質(zhì)檢系統(tǒng)能在毫秒內(nèi)識別人眼難以察覺的缺陷，大幅提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品良率。如今，該公司不僅與立訊精密、清陶能源等昆山當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)巨頭合作，還服務(wù)了1200多家工廠，累計部署AI系統(tǒng)超1.5萬套。

阿丘科技的第一筆訂單便來自蘇州。當(dāng)時，客戶提出用兩周時間開發(fā)出一套定制化的AI檢測系統(tǒng)。黃耀和四個工程師結(jié)合需求場景，連續(xù)幾個晝夜攻克問題。那段經(jīng)歷也讓他認(rèn)識到工業(yè)場景的嚴(yán)苛，與消費級AI不同，工業(yè)領(lǐng)域容錯率極低，一個微小瑕疵可能導(dǎo)致整條產(chǎn)線停擺。

“工業(yè)AI必須從真實痛點出發(fā)，而非拿著技術(shù)找場景。”李玉萍回憶，公司2019年曾推出一款A(yù)I算法包（SDK），歷經(jīng)兩年研發(fā)，卻一直賣不出去。創(chuàng)始人黃耀帶頭跑市場，背著書包跑了兩三百個工廠，最多的一天跑了4個城市。黃耀發(fā)覺，純軟件的模式并不適合當(dāng)時的市場需求。于是轉(zhuǎn)向開發(fā)配套的軟件工具，形成了后來專業(yè)級工業(yè)AI視覺算法平臺軟件的雛形。

工業(yè)AI的數(shù)據(jù)獲取是另一大挑戰(zhàn)。“有時一周也收集不到一張缺陷圖片。”李玉萍以消費電子精密結(jié)構(gòu)件為例，其表面可能同時存在金屬、玻璃和塑料等不同材質(zhì)，對光線的反射特性差異巨大，這就使得設(shè)計一套通用的、能應(yīng)對各種材質(zhì)特性的方案變得極為復(fù)雜。

為此，阿丘科技引入AIGC技術(shù)生成工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)，以解決工業(yè)場景中樣本稀缺的行業(yè)難題。黃耀曾介紹，相比傳統(tǒng)視覺，深度學(xué)習(xí)的計算機視覺能使缺陷檢測正確率達(dá)到99％以上。而在某全球前三的新能源電池工廠中，依托阿丘科技的相關(guān)產(chǎn)品，缺陷率從百萬分之一降低至十億分之一。

“找到場景只是第一步，還需要反復(fù)驗證、迭代，蘇州的工業(yè)基礎(chǔ)提供了這樣的試驗空間。”李玉萍告訴《中國新聞周刊》，從2021年起，蘇州開始推動“智改數(shù)轉(zhuǎn)網(wǎng)聯(lián)”，為這波“AI+制造”落地提供了高質(zhì)量的工業(yè)數(shù)據(jù)，制造企業(yè)在完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型后也更為明確自身痛點，產(chǎn)業(yè)上下游數(shù)據(jù)鏈得以打通。

據(jù)蘇州市工業(yè)和信息化局?jǐn)?shù)據(jù)，2021至2023年，蘇州市累計實施智改數(shù)轉(zhuǎn)網(wǎng)聯(lián)項目超3萬個，在江蘇省率先實現(xiàn)了規(guī)上工業(yè)企業(yè)全覆蓋。截至2026年1月，蘇州市已擁有9家全球“燈塔工廠”。

“當(dāng)前的‘AI+制造’是蘇州‘智改數(shù)轉(zhuǎn)網(wǎng)聯(lián)’的延續(xù)。”蘇州工業(yè)園區(qū)經(jīng)發(fā)委副主任張敏高表示，通過上一輪轉(zhuǎn)型升級，基本形成了從普惠性診斷、貸款貼息到建設(shè)燈塔工廠標(biāo)桿的完整推進體系。經(jīng)過多年摸索，政策支持也從普惠性的基礎(chǔ)建設(shè)，轉(zhuǎn)向更精準(zhǔn)地聚焦于AI技術(shù)與垂直行業(yè)的深度融合，政策資源的投放效率也得到了提升。

2026年初，蘇州市新型工業(yè)化推進會議暨“AI+制造”創(chuàng)新發(fā)展大會召開，發(fā)布了《蘇州市推進新型工業(yè)化2026年行動方案》及“AI+制造”八大行動。值得關(guān)注的是，這是蘇州連續(xù)第三年聚焦推進新型工業(yè)化。蘇州計劃培育150個工業(yè)垂類大模型，建設(shè)6個國家卓越級以上智能工廠。這種從“面”到“點”的策略轉(zhuǎn)變，使蘇州避開了與北京、上海等城市在通用大模型領(lǐng)域的同質(zhì)化競爭，走出了一條基于自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢的錯位發(fā)展之路。

長出來的需求

作為“果鏈”核心設(shè)備商，博眾精工科技股份有限公司最先感受到了電子產(chǎn)品更新速度的加快。該公司消費類電子事業(yè)部工程負(fù)責(zé)人告訴《中國新聞周刊》，產(chǎn)品越來越智能，對生產(chǎn)設(shè)備的精密度提出了更高要求，而產(chǎn)品迭代的加速，又將設(shè)備研發(fā)周期壓縮得更緊。這種從消費端傳導(dǎo)到制造端的“又好又快”壓力，使得裝備的研發(fā)生產(chǎn)時間被壓縮到約一個半月。“這幾乎是裝備制造業(yè)中研發(fā)周期最短的品類。”

博眾精工創(chuàng)辦于2006年，專注于工業(yè)裝備制造，其業(yè)務(wù)覆蓋新能源、半導(dǎo)體等多個領(lǐng)域，其中消費電子類裝備占比最高。如今人們使用的手機、耳機等消費電子產(chǎn)品，其制造流程中已有大量人工環(huán)節(jié)被自動化設(shè)備替代，而博眾精工正是這些替代設(shè)備的重要生產(chǎn)者之一。

博眾精工的車間

據(jù)該公司介紹，這些自動化設(shè)備均為非標(biāo)產(chǎn)品，其生產(chǎn)長期依賴“有多少人，干多少活”的模式。隨著項目數(shù)量增加、復(fù)雜度提升，單純依靠增加工程師人數(shù)已難以跟上擴張速度。人員招聘與管理壓力隨之而來，后端生產(chǎn)環(huán)節(jié)被拉長，成本不降反升。“到了這個階段，生產(chǎn)效率已經(jīng)不能再靠招人來解決了。”

2024年底，博眾精工對生產(chǎn)流程進行自查，發(fā)現(xiàn)圖紙環(huán)節(jié)的物料編碼重復(fù)率高達(dá)14％，普遍存在“一物多號”現(xiàn)象。這意味著，同一零件圖紙對應(yīng)多個不同的物料編碼，從設(shè)計、采購到生產(chǎn)和品控，每個環(huán)節(jié)都因此增加了額外的識別與管理成本，造成巨大的隱性損耗。當(dāng)時公司算了一筆賬，若徹底解決這一問題，一年能省下數(shù)百萬元成本。

“系統(tǒng)里有數(shù)百萬個零部件，靠人腦根本記不住。”博眾精工數(shù)智中心負(fù)責(zé)人解釋。公司花了三個半月梳理出標(biāo)準(zhǔn)件庫，并引入一套外部設(shè)計軟件作為框架，根據(jù)自身業(yè)務(wù)流進行了二次開發(fā)與系統(tǒng)集成。如今，工程師設(shè)計新零件時，軟件會實時比對數(shù)據(jù)庫，動態(tài)提示已有相似零件的匹配程度，以減少重復(fù)設(shè)計，提質(zhì)增效。

“制造業(yè)做AI，一定要算得過來賬。”該公司工程部負(fù)責(zé)人坦言，技術(shù)研發(fā)的難度、周期、最終收益能否覆蓋成本，是必須權(quán)衡的現(xiàn)實問題。因此，工業(yè)AI的落地，大多源于企業(yè)自身發(fā)展無法繞開的痛點，“這些需求，都是從生產(chǎn)環(huán)節(jié)里自己長出來的”。

寶時得科技的“AI升級”同樣印證了這一邏輯。作為中國規(guī)模最大的電動工具制造商和出口商之一，其產(chǎn)品已銷往全球近70個國家和地區(qū)。2020年前后，該公司上一代智能割草機器人逐漸暴露出短板：機器的自動工作依賴預(yù)先埋設(shè)的物理邊界線，前期安裝鋪設(shè)費力，后期維護成本也高。

寶時得科技的生產(chǎn)細(xì)節(jié)之一

針對這一瓶頸，寶時得嘗試了多種技術(shù)路線。研發(fā)人員探索了毫米波雷達(dá)、接觸式傳感器等方案，最終收斂到引入人工智能——基于視覺感知與高精度定位技術(shù)，從根本上替代傳統(tǒng)的物理邊界。新的挑戰(zhàn)隨即浮現(xiàn)：公司內(nèi)部缺乏相應(yīng)的AI算法與軟硬件研發(fā)人才。

和當(dāng)時許多蘇州制造企業(yè)一樣，寶時得也在面向全球招聘。2021年，美國萊斯大學(xué)博士于航加入，牽頭組建起主攻智能技術(shù)的第二研究院，并快速搭建起約200人的研發(fā)梯隊。他們借鑒工業(yè)檢測等領(lǐng)域的成熟經(jīng)驗，以及當(dāng)時AI底層技術(shù)發(fā)展與成本下降的契機，集中攻關(guān)一年半，在2022年底推出了兩款基于AI技術(shù)的無邊界智能割草機。

寶時得的智能割草機器人

AI技術(shù)也在幫助企業(yè)加速產(chǎn)品迭代。于航回憶，新產(chǎn)品進入批量生產(chǎn)初期，曾出現(xiàn)短暫的“不良率升高”，根本原因是傳統(tǒng)檢測方式已跟不上產(chǎn)品需求。新機內(nèi)置了更多傳感器與電子元件，對質(zhì)檢精度和效率提出更高要求。為此，團隊又將AI技術(shù)反向應(yīng)用于生產(chǎn)流程，開發(fā)出一套與產(chǎn)品AI能力聯(lián)動的視覺檢測系統(tǒng)。“由此形成了從研發(fā)到制造，再反哺研發(fā)的完整閉環(huán)。”

蘇州制造業(yè)對AI的需求，正在向產(chǎn)業(yè)深處延伸。2025年，中國科學(xué)院院士鄂維南曾對當(dāng)?shù)財?shù)十家電子信息企業(yè)進行調(diào)研。他發(fā)現(xiàn)，與國內(nèi)其他制造業(yè)強市相比，蘇州企業(yè)對人工智能的應(yīng)用已不止于簡單的產(chǎn)線自動化，更指向了“工藝流程優(yōu)化”等更為底層與核心的環(huán)節(jié)。

耐心陪跑

“制造業(yè)企業(yè)不了解AI具體能做什么，AI企業(yè)則不清楚工廠的真實痛點。”蘇州工業(yè)園區(qū)經(jīng)發(fā)委副主任張敏高介紹，在組織制造業(yè)和AI企業(yè)交流的活動上，企業(yè)家普遍提到雙方存在“信息不對稱”等問題。同時，雙方體量上的差距、對數(shù)據(jù)安全的顧慮，也增加了合作難度。

作為落戶蘇州近二十年的人工智能企業(yè)，思必馳也是蘇州工業(yè)園區(qū)“對接會”的常客。該公司自主研發(fā)的智能語音語言交互技術(shù)和大模型，已經(jīng)在智慧出行、智能家居、會議辦公等領(lǐng)域落地。思必馳董秘、首席營銷官龍夢竹坦言，制造業(yè)客戶的需求往往始于一個籠統(tǒng)的概念。

2022年，思必馳與一家頭部掃地機器人品牌接洽時，對方最初提出的需求非常簡單：更便捷。但經(jīng)過聯(lián)合調(diào)研才發(fā)現(xiàn)，用戶實際需要的是精準(zhǔn)的語音交互，同時降低機器工作時的噪聲。這遠(yuǎn)非提供一套標(biāo)準(zhǔn)語音模組那么簡單，而是需要雙方組建包括聲學(xué)專家、工藝專家和算法工程師在內(nèi)的專項小組，進行定制開發(fā)。

思必馳的產(chǎn)品展廳

“技術(shù)落地不是單向輸出，需要完成多次從實驗室到車間的循環(huán)。”思必馳將這種合作模式概括為“0—1—N—0”的過程。龍夢竹解釋，首先要在具體場景中完成從零到一的技術(shù)驗證，再推向更多客戶完成規(guī)模化應(yīng)用。在海量的真實交互中，諸如離線響應(yīng)、多人對話、方言識別等復(fù)雜需求才逐漸暴露，再將這些數(shù)據(jù)與問題反饋到技術(shù)底層，驅(qū)動算法再次創(chuàng)新。

面對AI轉(zhuǎn)型趨勢，大型制造企業(yè)往往更傾向于依靠自身力量。全球光纖通信領(lǐng)軍企業(yè)亨通集團便選擇了自建團隊，并于2020年將內(nèi)部團隊孵化為獨立的數(shù)字智能科技有限公司。該公司首席技術(shù)官陳虎介紹，亨通集團主營光棒、光纖、光纜等產(chǎn)品，其專用性強，很多核心技術(shù)全靠企業(yè)自身摸索而來，國內(nèi)幾家代表企業(yè)至今仍沿襲各自獨立的工藝路線。這類高度特化的技術(shù)難以外包，且涉及核心數(shù)據(jù)和知識產(chǎn)權(quán)安全，自主組建團隊便成了必然選擇。

亨通的解法是，讓最懂生產(chǎn)的工程師來主導(dǎo)智能化。在陳虎看來，工業(yè)AI不能只依靠單以數(shù)據(jù)驅(qū)動的“深度學(xué)習(xí)”，而是需要更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬇c可控的因果鏈條，首要任務(wù)就是將“腦子里的經(jīng)驗”知識化、數(shù)字化，這是工業(yè)AI最難、最關(guān)鍵的一步。

效果直接體現(xiàn)在核心效益上。以光棒為例，其生產(chǎn)過程復(fù)雜，一旦出現(xiàn)殘次品，無法返修，報廢成本極高。亨通團隊耗時兩年多，將溫度、粉塵、化學(xué)配比等30多個關(guān)鍵因子的對應(yīng)關(guān)系，轉(zhuǎn)化為可量化的模型，實現(xiàn)了對光棒質(zhì)量的實時預(yù)測與工藝參數(shù)優(yōu)化。僅此一項，在應(yīng)用第一年就將光棒報廢率降低了至少1％，直接節(jié)省成本上億元。

對于大量中小企業(yè)“缺方案，不敢轉(zhuǎn)”的顧慮，蘇州則通過一套系統(tǒng)化的公共服務(wù)來降低其轉(zhuǎn)型門檻。張敏高舉例，去年下半年開始，工業(yè)園區(qū)陸續(xù)梳理出31項結(jié)合產(chǎn)業(yè)特色的典型場景，并以此為基礎(chǔ)開發(fā)了針對園區(qū)制造業(yè)人工智能應(yīng)用能力的“評價規(guī)范”。企業(yè)可自行在線測評，明確改造環(huán)節(jié)與預(yù)期效益。目前，該服務(wù)已經(jīng)覆蓋園區(qū)內(nèi)上百家企業(yè)。

如何解決服務(wù)效率，則是更進一步的問題。張敏高直言，以往組織對接活動，常面臨“信息錯位”的窘境。臺下坐的可能是財務(wù)人員，即便來的是工程師，也無法推動企業(yè)層面的轉(zhuǎn)型決策，從而導(dǎo)致活動“失效”。為此，園區(qū)在搭建產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈的同時，還特別成立了制造業(yè)CDO聯(lián)盟，“為了把政策信息精準(zhǔn)傳遞到企業(yè)關(guān)鍵決策人”。

兩年前，張敏高曾親自帶隊，組織昆嶺薄膜、友達(dá)光電等園區(qū)內(nèi)規(guī)上企業(yè)的負(fù)責(zé)人到清華大學(xué)，參加麥肯錫主辦的“燈塔工廠”培訓(xùn)班。“目的是通過引導(dǎo)和樹立標(biāo)桿，形成示范效應(yīng)，加速園區(qū)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。”

然而，企業(yè)沖擊“燈塔工廠”的門檻極高，僅咨詢機構(gòu)的服務(wù)費用就高達(dá)數(shù)百萬元。發(fā)現(xiàn)這一癥結(jié)后，園區(qū)調(diào)整政策，主動出面與咨詢方談判，將費用砍到了企業(yè)可承受的范圍，并承諾為入選培育庫的企業(yè)承擔(dān)首筆診斷費用，單筆支持可達(dá)200萬元。目前，園區(qū)累計已有5家“燈塔工廠”。“我們不當(dāng)最后的鼓掌者，而要當(dāng)過程中的陪跑者。”張敏高總結(jié)。

“事實上，政府引導(dǎo)在人工智能發(fā)展過程中是把雙刃劍。”《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)白皮書》一位編委成員告訴《中國新聞周刊》，其優(yōu)勢在于能夠通過集中資源快速布局，實現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)的突破。但在很多城市的AI布局過程中，催生出不少“面子工程”，這種偏差在近年來的“城市算力競賽”中表現(xiàn)得尤為明顯。

前述白皮書編委成員坦言，蘇州較早意識到了這一問題，在早期參與基礎(chǔ)算力建設(shè)后，很快將重心聚焦于自身最具優(yōu)勢的“AI+制造”方向。不過他也指出，這條道路依然漫長，蘇州仍需在構(gòu)建高質(zhì)量的工業(yè)數(shù)據(jù)集、持續(xù)打磨和推廣典型應(yīng)用場景等方面，保持耐心與投入。

去年召開的一次市長懇談會上，陳虎作為企業(yè)代表，直言不諱地提出了制造業(yè)在AI轉(zhuǎn)型中面臨的需求與建議。令他有些意外的是，會后一個月內(nèi)，多個相關(guān)委辦單位主動聯(lián)系，對其建議逐一反饋，給出解決方案，并提出了明確的資金支持意向。“從政策支持到落地見效，城市產(chǎn)業(yè)的全面升級，仍需時間。”陳虎說。

發(fā)于2026.3.2總第1225期《中國新聞周刊》雜志

雜志標(biāo)題：蘇州：沖刺“智能制造之城”

記者：李明子

（limingzi@chinanews.com.cn）

編輯：閔杰