不得不承认一件事，目前全球正进入AI重塑制造业的深水区，机遇与挑战并存。
回看几年来的起起伏伏，一个现象已经十分清晰：
中国在这场全球AI竞赛里，手握一张别人难以复制的王牌——制造业，我们拥有全世界最完整的工业门类，最庞大的制造数据，以及最丰富的应用需求。
但牌好和打好是两码事。
今天我们制造业面临一个很现实的矛盾，一边是AI技术渗透冲击旧有的资源配置和生产链条，一边是原先的产能利用率要稳住，不能出现滑坡。
换句话说，就是“人工智能”该怎么应用于制造业，才是最好的选择？
关于这个问题，有一个制造强市正在给出自己的策略——无锡。
就在最近，一场特殊的会议——无锡市“人工智能+制造”路演推进会召开。
说它特殊，是因为会场上不搞抽象的概念宣讲，不让专家空谈趋势，而是请了六家企业，一个接一个上台。
讲的是：自己怎么在生产线上把AI用起来、用了之后到底省了多少钱、增加了多少效益。
大家都明白，人工智能的下半场是突破从实验室走向产业“最后一公里”，谁能拥有一批真正把AI用到制造核心的企业，谁才算真正打通了链路。
无锡，用“真刀真枪”的案例，已经稳稳坐在了牌桌上。
01.
“最佳试验场”
为什么偏偏是无锡？最直接的原因，在于无锡有适配“人工智能+”的制造全场景。
翻翻家底，一目了然：
8万多家工业企业，9000多家规上企业，去年规上产值2.7万亿元，规模超2000亿的产业集群达到8个——这就是人工智能落地最需要的土壤。足够多的真实场景，足够深的工业知识，足够大的数据矿藏。
于是，在这场“人工智能+制造”的路演推进会中，我们能看到不同赛道的企业，各自交出了什么样的成绩单。
先来讲讲服装行业。
服装行业最大的痛点是什么？库存。全球服装行业库存积压率超过30%。一件衣服从设计到上市，传统模式要将近100天，等你好不容易上架了，可能潮流已经转向了。
无锡服装龙头海澜之家的破局方法，是打造一个叫“天海”的AI决策大脑。将全国8000家门店，近千条供应链，上亿件商品流转，所有这些数据，汇入“天海”系统，变成了一个能自主决策的智慧大脑。
效果怎么样？
在生产端，基于超10亿张服饰图片和1300多个设计标签，配合FD服装大模型，设计师输入一行字，就能生成符合商业标准的成衣款，时间压缩到极致的同时，设计成本降了60%以上。
生产端与销售端，AI实时分析销售数据，自动判断哪款要补、哪款要停，系统自己给工厂发指令下单，就拿一件西装来说，最快4天就能完成从测款到返单到再生产的全过程，库存从源头就开始精确管控。
服装行业几十年来梦寐以求的“柔性生产”，在无锡有了落地的大规模实践。
再看看钢铁行业。
江阴的兴澄特钢，是全球特钢行业第一家“灯塔工厂”，特钢和普钢不一样，这块“难啃的骨头”要求高性能、高纯净度、高精度、高稳定性，同时，客户定制规格五花八门，试错成本极高。
兴澄特钢的做法很“硬核”：
把30年110万条特钢产品工艺数据，整合成了一个高质量数据集，在全工序部署了30多个AI模型——
智能投料模型，在4000多个钢种中自动选取最优计算规则，一键完成配料加料，钢液成分不合格率降低34.4%；
钢包吹氩模型，用AI视觉识别技术实时分析吹氩效果，秒级响应调整参数，让钢液纯净度再提升0.2个百分点。
在特钢行业，这些小数点的提升，直接决定了产品能不能用在航空航天、高铁轴承、深海装备。
像这样的人工智能赋能制造的创新场景，同样出现在精密制造和生物医药行业。
汽车零部件领域的龙头企业威孚高科，他们搞了一套深度学习模型，实时采集设备数据，动态计算机械加工中最优的刀具更换时机。更厉害的是，AI不仅给出建议，还直接发PLC指令反控设备参数。
综合下来，产线效率提升18%，库存周转率优化33%，质量损耗降低33%。
生物医药公司英矽智能，自己研发的Pharma.AI平台，利用生成式AI、深度学习等技术，从靶点发现到确定一个候选化合物，最快只需要12到18个月。
目前英矽智能已经有两条管线进入临床二期，其中一个项目今年下半年就要在中国启动临床三期。如果这款药最终上市，将是全球第一款由AI发现全新靶点、设计全新分子并最终获批上市的药物。
02.
长出来的需求
这些案例看下来，你会发现一个有意思的事，无锡的AI+制造，不是“上面派下来的任务”，也不是追风口的一时冲动，而是一种“长出来的需求”。
什么叫“长出来的需求”？就是这些企业在真实的生产经营中遇到了真问题：
如何“降本增效”？如何不断创新？如何不断满足市场需求？
针对这三个问题，这次推进会上有一个观察，同样把AI对制造业的赋能拆解成了三个维度：
资源配置、技术创新、组织形态。
一方面，AI改变了传统的资源组合方式，设备、人力、物料、算力、资金可以跨时空重组，经验可以沉淀为算法，算法可以无限复用；
另一方面，机器视觉、多模态感知、自学习算法这些技术，正在让工业生产从经验驱动转向数据驱动、模型驱动；
更重要的是，传统的制造是大规模、批量化、标准化的，但市场越来越要求小批量、多品种、定制化，并且市场正在不断地快速迭代。
发现没？一个问题对应一个维度，可以说，这些足够密集、足够强烈的行业需求，“人工智能+”都能稳稳接住。
无锡为什么能接得那么快，那么稳？
首先是无锡有一批“懂得智能、熟悉行业”的AI应用服务商。
就在去年，来自上海的服务商羚数智能正式落户无锡，成立环太湖总部，目前已经和无锡派克、鹰普、润和机械等本地企业落地合作项目，打造区域AI +制造示范工程，让一些前沿的AI 技术和本地制造需求对接。
无独有偶，梅洛迪科技创始人2024年回国调研之后，最终选择落地在无锡。面向非标装备制造，企业综合运用通用大模型、行业专家小模型、CAD智能解析及工业多智能体技术，构建从设计到供应链的智能化完整闭环。
像羚数智能、梅洛迪这样的公司，无锡已经集聚了一批。
其次无锡人工智能的底座是相当坚实的。
人工智能三大要素：算力、算法、数据。
算力方面，无锡已经建成智算中心19个，总算力规模达13800PFLOPS，足以支撑大批企业同时进行模型训练和推理应用。更重要的是，无锡还在推进“云-边-端”协同的算力体系，目标是让企业用算力像用电一样方便。
数据方面，无锡正在全力打造高质量的工业数据集。无锡具身智能机器人工业数据采集与实训中心，每年高质量数据的产能已达1200万条。今年，无锡的目标是新增工业模型、智能体、高质量数据集各50个。
算法方面，无锡正在深化与阿里、讯飞、抖音、京东等头部大厂的合作，推动本地多模态大模型训练取得突破。同时开展垂类模型“揭榜挂帅”，鼓励企业针对具体场景开发轻量化、可部署的工业模型。
在当前制造业面临巨大生存压力的背景下，无锡智造的探索意义重大。
从近期看，这是企业实实在在的增长需求，从长远看，则是无锡制造不断扩宽“护城河”的刚需。
03.
“生态”陪跑
方向对了只是第一步，更重要的是怎么走过去。
说实话，目前“人工智能+制造”的路还很长：
在什么环节切入、用什么方式落地，才能让AI更快更好地融入到制造业的各个环节中去？这些问题，值得深入探讨。
无锡深知，必须以示范引领、以应用导向。
无锡工信局的朋友告诉我，接下来他们要做的几件重点工作：
组织优质服务商重点服务50家企业开展深度诊断； 打造50个工业高质量数据集和50个工业垂类模型； 形成10家人工智能应用头雁标杆； 培育5家有行业影响的标杆服务商； 进一步推动智能体、智能装备、具身智能等“锡产锡用”。
从这些任务看，无锡走的是“试点先行、标杆引领、生态共创”的路子，一面打造标杆，一面把基础设施和产业服务布好局，让更多企业敢闯、敢试、敢投入。
这，也是这场“人工智能+制造”路演推进会的主要目的。
说白了，就是要“上下一心”，全力营造“人工智能+制造”生态。
值得注意的是，针对这片“生态”，无锡已经开始“织网”：
政策层面，20亿元的AI产业基金，引导多元主体参与构建人工智能基金投资生态，让企业AI应用的门槛大幅降低；
平台层面，无锡建设“犀数工场”，企业在这里能“像逛超市一样找到匹配的AI解决方案”，锡东新城的长三角国际人才港集聚了超过50个创业项目，AI应用相关企业占比超四成；
企业实践也在加速铺开，航亚科技等本地龙头企业，发起打造“AI+制造创新联盟”，探索产业链联盟的全新模式。
说实话，这种耐心陪跑、久久为功、上下一心营造生态的姿态，恰恰是最难的，也是最值得关注的。
同时，这套“生态”打法正在产生实实在在的成效。
2025年，无锡智能制造发展水平指数达170，居长三角27个中心城市第4位，稳居第一梯队。
当然，对“走在路上”的无锡来说，人工智能的应用、数字化转型与制造强市建设是一个有起点而无终点的持续过程，噪声很多，诱惑很多，焦虑也很多。但真正踏实行路的人，只管低头看路，一步一步往前走。
莫听穿林打叶声，何妨吟啸且徐行。
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