无锡有个叫“雄伟精工”的公司，是个做汽车模具的传统企业，朋友介绍说他们最近在“搞大事”，建议我去看看。
走进雄伟精工的设计部门，我原以为会看到一群工程师在电脑前对模具设计反复修改，但事实上，眼前的场景完全相反：
他们只是时不时输入一些参数，剩下的事情已经全交给人工智能了。简直就是从从容容，游刃有余。
这个变化有多震撼，只有真正的业内人士心里清楚。
因为他们知道，一个模具工程师的“含金量”到底有多高。模具设计直接关系到企业的核心技术和数据安全，任何一家公司，要想培养出一位成熟的模具设计师，往往需要长达十年的时间。
不但如此，一直以来模具设计的效率因为各种限制，很难大幅提升。
以汽车座椅侧板模具为例，它由上万个零件组成，在过去，设计一张
完整的模具图，大约需要5位
工程师，花费20天左右时间
但从去年开始，雄伟精工实现了一个惊人的跨越——
这里的工程师只需在系统中输入技术参数，三天后就能拿到完整的总装图，整个产品开发周期也从过去的70天，大幅缩短至45天。
这背后，是他们引入了AI辅助设计技术，通过智能算法快速生成和优化方案，同时也在不知不觉中，让自己成了全球首家实现AI全流程模具设计的企业。
在过去，“制造”往往靠的是规模、成本和人力，但现在，AI已经走出科幻小说，成为工业领域随处可见的日常，这些看似细小却深刻的变化，正在一步步重新定义什么是“制造”、怎样才算“智能”。
传统制造业究竟如何在智能时代中既守住根本、又焕发新生，让机器更聪明，也让人的经验与机器的智能彼此共鸣，这是雄伟精工的勇敢探索，更是一个工业强市要解答的时代命题。
站在新一轮技术革命的起点，无锡这座制造业底蕴深厚的城市，正在以开放务实的态度积极探索着新的路径。
01.
AI赋能工业，一连串微创新的叠加
人工智能给工业领域带来最直观的变化就是产线的智能化。
效率提高了，精度提升了了，人力节省了，整个制造的能力边界也在不断拓宽。
但工业真正的核心竞争力，其实远不止于生产本身，更在于背后深厚的技术积累和工艺沉淀。
拿这次我们去调研的雄伟精工来说，他们原本是一家从事汽车座椅零部件研发及制造的企业，但随着智能化时代的到来，他们不再把自己定义为一家传统制造厂，而是走向“技术驱动”。
这，不仅意味着产线上的机器换人，更是从硬件到软件、从设备到系统的一整套升级。
技术型企业的成长，离不开持续的研发能力，可现实中，核心的技术开发往往掌握在少数人手里，还有很多日常工作是重复高、创造性低的“脑力劳动”，就像写基础代码，虽然必不可少，却很难直接带来突破。
而AI的加入，正在改变这一局面。
拿雄伟精工来说，他们把多年来积累的数万个零部件数据、数万套模具设计、超50亿条制造记录，统统“理解消化”，然后像一位资历深厚的老师傅一样把毕生经验毫无保留地传授给了AI。
AI辅助设计技术的投入使用，不仅大大提升了研发效率，也将设计师们从繁琐重复的任务中解脱了出来。
所以我们看到，AI赋能工业，有时候不像一场轰轰烈烈的革命，更像一连串“润物无声”微创新的叠加。
无锡还有一家企业威孚高科，就是这样一步步走过来的。
四年前，他们还处在自动化和信息化简单拼接的阶段——机械臂是机械臂，ERP是ERP，数据之间互不相通。
2020年，公司做了一次关键整合，把IT、制造质量和智能装备三个团队融合起来，成立了专门的AI创新实验室。
起到什么作用？最关键的一个作用就是，从此数据能够像溪水一样在公司内部流动了，数据“活”起来了。
接着是“修路”，通过物联网把上千台设备的PLC和传感器接入统一的5G网络，让数据第一次有了共同语言。
再接着是“发电”，2023年，自建的算力中心投入使用，结合开源大模型做二次开发，既保障了数据安全，也为后续迭代留足了空间。
当网络和算力就位，AI就开始真正“发挥作用”了。
最开始，摄像头只是代替人眼，检测零件表面的划痕、锈迹或者漏装；
现在，它们还能识别工人有没有规范戴安全帽、消防通道是否被堵塞，甚至实时把提醒推送到值班人员的手环上。
生产线上的每一把刀具，也不再简单按经验定期更换，而是由AI监听它们微米级的振动变化，在即将磨损前的临界点精准叫停——这样既防住了质量风险，又最大化地利用了刀具寿命。
还有一些变化发生在更关键的环节。
威孚公司的朋友告诉我，比如，过去一份质量异常报告，可能要工程师在Excel里埋头整理两三天，而现在，直接可以问大模型：
“最近三周转废率最高的故障出现在哪几台设备？”
十分钟之内，一份带图表、可溯源的分析报告就自动生成了。
今天在威孚高科，AI的触角还在不断延伸：
仓库里，算法像一位老练的调度员，为每台AGV规划最优路径，让叉车空驶率降到了个位数；
设备报修时，大模型自动检索两千多条历史维修记录，直接给工程师开出“带配件清单的诊断单”，刚上线两月，准确率就达到97%；
研发部门还在训练AI读懂历史图纸，把可复用的参数自动提取出来，让“小批量、多品种”的订单不再意味着没完没了的加班。
甚至连对外服务都变了样，客户咨询产品性能，智能客服会先问清楚使用工况，再调取知识库，瞬间给出带注解的选型方案。
石路萦回九龙脊，水光翻动五湖天，放眼无锡，AI正在悄悄地、持续地重塑工业的众多环节，它不是一夜之间的颠覆，而是一场始于细微、终于全局的进化。
02.
AI，怎么变成工厂真正的数字员工
人工智能对工业的改造，还远不止于提升效率、节省人力这些“表面文章”，它正更深层次地重塑整个产业的底层逻辑与生态系统。
无锡有家公司叫羚数智能，他们打造的“百工大模型”正是聚焦于制造全流程的协同与优化。
举个例子吧，工业领域有一个很有意思的概念叫“三边模式”，也就是边设计、边采购、边生产，这在大规模制造中尤其常见。
比如造飞机、造船，周期动辄好几年，不可能等全部设计完才开工，各个环节必须高度协同、实时调整，对跨学科、跨技术的整合能力要求极高。
以往靠人工经验应对如此复杂的联动，是一件超级困难的事，能做的人堪称凤毛麟角。
而人工智能，尤其是具备推理、记忆和思维链能力的大模型，就可以像一位资深的良率工程师那样，不仅事后发现问题，更能事前预警和预防。
我们可以把工业知识的构建想象成“三个同心圆”：
最外圈是通用工业知识，中间是行业知识，最内圈是企业私有知识，只有把这三层全部打通，才能真正为企业打造出一个懂它、适合它的“数字员工”或AI平台。
换句话说，羚数智能做的就是这个“打通同心圆”的事。
通过制造一个个“有人味”的智能体，依托于大模型能力，它们能够替代原来需要人完成的查阅、分析、建议、整合等工作，让人工智能真正成为企业的一份子。
对于像羚数智能这样的企业来说，无锡也是一个“宝藏级”的城市。
民营经济活跃，产业集群效应明显，还有许多规范、成规模的企业，更不乏在细分领域默默做到极致的“隐形冠军”。
除了羚数智能，无锡还有一家企业叫雪浪云，是 做智能装备起步的，对于工业场景非常熟悉 。
与金融、计算机等“高门槛”行业不同，工业领域接口复杂、场景多元、流程繁琐，参与者从一线操作工到研发专家，学历从中专到博士，背景千差万别，如何打通这群人之间的认知与技术壁垒，成为一道现实难题。
回答这个问题，雪浪云就很有发言权。
它对企业的一个“痛点”了解很深，其实很多企业其实并不缺工具，甚至已经堆满了各类数据分析软件，但问题恰恰出在“工具太多”，该用哪个、什么时候用，反而成了新问题。
于是雪浪云依托自研大模型，推出了一款“分析助手”。
起初，它只是理解人的意图，推荐合适的工具，但后来发现大模型不仅能推荐，还能直接调用工具执行任务，一下就实现了从“人找工具”到“工具找人”的关键跨越，把人从反复决策中解放出来。
除此之外，雪浪云大模型还有一个亮点，就是能从杂乱无章的文档甚至图片中，提取出结构化的信息。
工厂里大量技术资料以扫描件、示意图等形式存在，缺乏文字标注、没有数据库支持，甚至有些关键工艺全靠老师傅口口相传，对年轻技术人员来说，分析效率极低。
但现在不一样了，大模型能读懂它们，整理它们，接着把它们变成可用的知识。
比如说，特种钢是怎么炼成的？它看似只是一块钢，但背后其实是一整套复杂的“配方”：里面加了哪些物质？每样加多少？在什么条件下加入？这些“配方”往往散落在论文、报告甚至图片里，研究人员每天花大量时间手动查阅和整理，反向推导的过程更是难上加难。
但有了雪浪大模型，他们就能构建起一个“合金材料知识库”，自动抓取和整合这些信息，极大提升了新材料的研发效率。
现如今在无锡，AI进入工业领域，不再是一个飘在半空的技术概念，而是要做真正扎根车间、理解产线、融入制造基因的“新工匠”。
03.
生态的背后是土壤
这次在走访无锡企业的过程中，有一个词被反复提及，那就是“生态”。
无锡工业的智能化转型，并不是某一家企业单打独斗的故事，而是一场多方协作、共同推进的整体进化。
无锡坐拥超8000家规上工业中小企业，它们正在借助人工智能，实现降低成本、提升质量、增强效率的目标，也带动更多中小型企业一步步走向智能化。
而这一切的背后，离不开一套强大的支撑体系。
提到AI就绕不开三个关键词：算力、数据、算法
算力方面，无锡在全国率先布局算力基础设施。
目前，无锡已经建成智算中心19个，智能算力总规模13800P、全省第三，包括雪浪CPU算力中心、太湖亿芯智算中心等，共同构筑起总规模达到4199PFlop的算力网络，它们像无声的“电力系统”，为整个城市的AI应用持续供能。
数据方面，无锡构建了“1+8+X”数据产业体系，各区根据产业特色发展数据标注、质检、治理等不同方向，形成协同效应，同时成立工业数据语料公司，为AI模型训练提供高质量行业数据。
不仅如此，无锡还在打造适合AI生长的“土壤”。
比如新吴区推出的“犀数工场”，就是一个集能力展示、场景验证、产业升级和生态集聚于一体的服务基地，它不仅仅是一个空间，更是一种机制，推动技术走出实验室、走进真实的生产现场。
政策方面，无锡也拿出了实实在在的支持。
通过发放模型券、数据券和算力券，对通过国家备案的大模型最高补助50万元，落地应用的场景模型最高支持30万元，每家企业累计最多可获200万元。
这些举措，如同细雨润土，鼓励更多企业勇敢拥抱人工智能。
正是在这样多方合力的生态中，技术、数据、场景、政策交织成网，彼此滋养、共同成长，也正因如此，我们可以做如此判断——
无锡的制造业转型，走的不是一条孤立的技术路线，而是一条有人、有环境、有支撑的可持续发展之路，构建的是一个以企业为主体、市场为导向、产品为核心的创新体系。
因为真正的智能化，从来不是技术的独角戏，而是智慧与机器能力相互激发、共同进化的交响乐。
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