GTN上海｜从数字孪生到智能产线，AI如何赋能工业制造全链路？

当下，制造业站在智能化转型关键路口，市场竞争加剧与人工智能等新技术迭代涌现，驱动企业对提质增效、突破发展瓶颈的需求愈发迫切。在此背景下，8月14日，由璞跃中国（Plug and Play China）主办的“AI 赋能，加速企业智造新程”Global Tech Network在上海成功举办。

 

此次活动聚焦制造业智能化转型核心议题，汇聚行业权威专家、头部企业代表，深度围绕AI技术与制造场景的融合应用展开交流，为制造业企业破解转型痛点，抢抓发展机遇注入强劲动能 。

 

 

技术只是“门票”，场景才是“座位”

 

活动开篇，璞跃中国阐释了举办初衷：聚焦AI技术与制造场景融合，汇聚行业前沿实践，多维度呈现AI渗透生产运营全环节的落地路径，携手产业界生态伙伴共同剖析转型路径，助力企业以技术创新驱动二次增长曲线，重塑制造竞争力新优势。

 

“当前，只有9.3%的公司在过去两周内将生成式AI实际应用到生产流程中。也就是说，超过九成的公司要么还停留在观望、试验的阶段，要么只是把AI当作内部‘炫技’的工具，而没有真正融入日常业务。”璞跃中国企业创新副总裁刘佳诺表示。

 

她认为，现在大部分AI企业最缺的不是技术，而是高质量“好场景”。多数企业仍专注于技术本身，绞尽脑汁争夺行业里不多的场景应用需求，但很多企业处于观望态度，不愿主动入场，实际需求并不多。“技术只是入场券”，场景才是王道。刘佳诺总结了三类适合AI切入的典型场景：企业内部运营流程中高度重复、机械化的工作；企业内部容错率相对较高、风险可控的业务岗位；企业内部挖掘新增长点时，通过AI挖掘用户需求与数据价值、驱动业务增量的场景。

 

值得一提的是，璞跃（Plug and Play）是全球知名的科技创新生态平台，也是全球历史最悠久、区域及行业覆盖最广的科技孵化器之一。璞跃发源于硅谷，在全球布局了60多座创新中心，拥有20余年科创投资、产业创新服务、科技孵化的经验，曾成功孵化了Google，投资了PayPal、Dropbox等多家科技巨头公司。“当78%的AI项目因战略断层与落地脱节而失败，企业仍在承受高投入、高风险、低回报的困局，璞跃将‘助力企业AI重塑效率提升与价值增长’创新服务。”刘佳诺表示道。

 

多维推进，解码 AI 赋能实践

 

（一）前沿分享：AI 渗透制造全流程

活动设置多场主题分享，深度解码AI在制造各环节的创新应用。设序科技首席产品官杨庆保聚焦AI生成式设计技术，生动阐释“让工程师从重复性设计劳动中解放，使产业链在智能设计生态中实现高效协同运转”的实践路径；矢量智控总经理于小海围绕“数据克隆”技术构建“世界模型”，实现“让决策在数字孪生空间完成预演验证”，破解复杂制造场景下的决策难题；OAT业务总监王雷详解算法重构供应链决策逻辑，通过数据驱动模型替代经验式排产，达成“以算法为供应链装上最优解计算器”的提效降本目标；来也科技CFO范丽鸿分享“数字员工平台”融合RPA与大语言模型的创新实践，展现流程数智化转型的全新图景。

 

（二）圆桌对话：共探转型短中长期路径

圆桌论坛环节，由璞跃中国企业创新生态运营总监王灿主持，海南国际经济发展局党委委员、总经济师曾蓉，联合国工业发展组织投资与技术促进官、WiTTs副秘书长叶霖，驰星创投董事总经理李一心等嘉宾深度参与。围绕“科创产业创新生态：政府搭台、国际协同、资本赋能的多方对话”主题，嘉宾们从政策协同保障、国际技术对接、资本生态赋能等多元视角，为制造企业智能化转型构建生态支撑体系，系统探讨不同发展阶段的破局策略与增长路径。

 

（三）细分场景深化：覆盖绿色与质量管控

圆桌对话后，活动聚焦细分场景持续深入分享。光合智能创始人付强，分享基于物理驱动数字原生模型的AI+能源管理实践，助力制造企业构建绿色低碳生产体系；蔚碳科技CTO马赢超，详解“蔚碳云”碳中和管理平台与ZeroPilot AI车队智能物流管理系统，为供应链绿色变革提供全流程解决方案，诠释“AI驱动供应链效率与可持续发展双提升”；大制科技解决方案总监殷立，聚焦工业大模型在预测性维护与质量管理的深度应用，印证“让AI成为生产线的‘先知卫士’，于故障萌芽前筑牢质量防线”。

 

具身智能火热，仍有三大难点亟待攻关

 

具身智能作为具有实物“身体”的AI载体，同时具有“大脑”和“身体”，能感知、会学习甚至可以自主决策。在AI与机器人加速融合的背景下，全球机器人产业正迈向智能化、具身化的新阶段。演讲环节最后，璞跃中国投研负责人杨钧，全链路拆解具身智能在技术研发与场景落地的多维度探索，前瞻分享具身智能技术的市场应用趋势与产业价值。

 

当前具身智能领域面临哪些挑战呢？杨钧从成本-通用-效率的“不可能三角”进行了全面的分析。首先，成本困境来源于硬件技术路线未定。例如，核心组件灵巧手主流方案未能敲定，整体技术路线未能统一，核心零部件还有国产化+创新升级的空间。此外，高能量密度电池技术（如固态电池）尚未成熟。硬件降本高度依赖批量规模量产，下游应用场景的不确定性导致成本高居不下。

 

其次，数据难题带来效率冲突。收集真实世界的机器人数据耗时且昂贵，但仿真数据暂未解决S2R Gap，这导致高质量机器人数据集缺失。此外，行业中已经出现不少开源的机器人数据集，但数据质量参差不齐，且缺乏数据采集基准，无法实现跨场景、跨任务应用的通用机器人训练。

 

模型能力待提升是一项通用挑战。当前的多模态大模型虽然发展迅速但仍处于早期阶段，在处理需要长时间、多步骤规划与连贯执行的复杂任务时，其架构往往难以支持有效的远距离依赖建模和持续的逻辑推理。此外，模型虽然能够接收和处理来自多种模态的数据，但在如何将这些异构数据进行深层次、有意义的融合，并从中提炼出对任务至关重要的综合洞察方面，现有架构能力有限。

 

凝聚行业共识，赋能智造未来

 

本次活动为制造业智能化转型搭建起高价值交流平台，实现多重生态价值：认知突破上，帮助企业穿透AI技术迷雾，明晰从研发设计到质量管控全流程的渗透逻辑，理解AI重构制造价值链条的底层逻辑；资源协同上，构建政府、企业、资本、国际组织的多维对接网络，为技术合作落地、项目场景适配、政策精准扶持筑牢生态基础；案例沉淀上，积累多行业、多场景的AI赋能转型实践，为制造企业规划智造升级路径提供可参考、可复制的行动蓝图。

 

相信未来，璞跃中国将持续深耕制造业智能化转型赛道，迭代完善活动生态体系，强化“技术落地性”与“生态延续性”，助力更多制造企业把握AI机遇窗口，突破增长边界，重塑制造竞争力，推动中国制造业智能化转型迈向全球引领新高度，共探智造新局，解锁可持续增长密码。