车间长出AI来！踩过坑、碰过壁，萧山传统制造从“买AI”走向“卖AI”

　　10月28日晚，浙江兆丰机电股份有限公司（简称“兆丰股份”）发布公告称，控股子公司浙江兆聚智能有限公司（简称“兆聚智能”）中标2.9992亿元机器人创新服务平台项目。

　　一个汽配企业，怎么卖起工业AI？

　　连日来，记者在萧山蹲点调研“AI+制造”时发现：在这个工业大区，一批传统制造企业已实现买AI、用AI、卖AI“三级跳”。兆丰股份的公告，正是最新注脚。

　　制造业如何长出AI？又何以从买到卖？这些追问驱动记者走进企业，拆解这场车间变革。

　　踩坑：

　　重金买来的AI，为何“水土不服”？

　　萧山某化纤企业技术负责人老周仍记得，8年前与互联网大厂合作的“工业大脑”。

　　实验室数据很漂亮，可一接入产线就频频“失灵”。

　　“一开始以为把订单扔给AI就能自己生产，结果不是空转就是卡壳。车间主任说，还不如他5岁儿子搭积木的水平。”老周表示，虽担心“被外面知道了不好看”，但愿匿名聊聊。

　　两年投了300万元，项目有成果但没跑通。“AI还不够成熟，读不懂工业方言。”老周说。

　　记者提出看看那套“工业大脑”，老周摆摆手：“早换了。”

　　踩坑并非个别，中小企业更多，部分至今还在观望。

　　为何AI进工厂会“水土不服”？

　　记者注意到，工业场景错综复杂，数据非标、工艺隐性、产线多变，与标准、公开数据生成的通用AI存在错位。

　　一个细节让人印象深刻。

　　在不少车间，企业资源计划系统（ERP）与制造执行系统（MES）用的物料编码不是一套体系，导致一个零件有两个代号。正是这些小问题，让AI推进受阻。

　　“不是AI不够强，而是AI缺少行业经验。”长三角（杭州）AI赋能新型工业化能力中心（简称“能力中心”）常务副主任汪婵媛说，“AI+制造”的突破口不在算法多先进，而在于是否对企业“有用”。

　　从机器人到智能体，在能力中心展厅，各种工业AI映入眼帘。该中心是国家级制造业数字化转型促进中心，由省市区三级共建。

　　长三角（杭州）AI赋能新型工业化能力中心。周少伟摄

　　AI如何懂行业经验？有34年历史的模具企业友成控股有限公司（简称“友成控股”）给出一个答案。

　　走进友成控股，车间轰鸣声不断。记者在产线旁站了10分钟，AI机械眼几乎没停过，一旁的显示屏上，校验数字一直在跳。“这套设备比人眼厉害。”操作工刘灵生说。

　　目前，这套系统已用到友成控股全球16大基地，还卖给了全国400多家制造企业、复购率达80%，但背后却是另一段故事。

　　友成控股车间。周少伟摄

　　“最初砸了200多万元，上了6套业务系统。”友成科技有限公司（简称“友成科技”）总经理李晓春说，各厂商系统互不兼容，数据相互割裂，根本用不了。

　　碰壁后转思路。9年前，友成控股成立友成科技，开启自研之路。

　　第一步，整理数据。

　　从一块物料到一次换产，足足两年，李晓春带着团队泡在流水线上，把藏在30多个车间、1000多台设备里的工艺经验变成6亿多条数据，形成采集、标注到归集的数据整理范式。

　　6亿条数据是什么概念？即使一个人每天刷1000条，也要连续刷1644年。而这套范式耗时两年，意味着后来者很难跳过数据治理这一关。

　　“AI落地，绝大多数卡在底层数据。”汪婵媛认为，只有把真实产业场景沉淀为可支撑模型训练的高质量数据集，才能消弭企业与AI之间的错位。

　　能力中心工业数据淬炼工坊。周少伟摄

　　记者查资料时发现，治理工业数据，萧山行动已久。

　　2017年，萧山启动智能制造行动，引导企业以数字化把生产管理流程变成数据，把散落车间的原始信息加工成AI语料。

　　萧山区数据局统计，萧山已有5个全省首批工业领域重点行业高质量数据集、14个省级人工智能行业高质量数据集，数量均居全省第一；另外，省级高端数据标注基地试点也已落地。

　　破题：

　　工业与AI，谁来打通“最后一公里”？

　　有了数据，不代表AI就能用好。

　　兆丰股份产线上，机油味扑面而来，15台人形机器人一口气完成上下料，10个动作仅耗时35秒。

　　“动作虽简单，却经过上万次训练。”兆丰股份工程师冯昊天说，机器人已连续上岗两个月，作业成功率达98%。

　　从“机器换人”到“未来工厂”，兆丰股份探索较早。“几轮讨论后，决定先在上下料这个具体场景中引入AI。”兆丰股份董事长孔爱祥说，如果一开始就全厂铺开，产线容易不稳。

　　兆丰股份的人形机器人，本体和算法来自机器人企业乐聚智能（深圳）股份有限公司，场景和数据来自自家车间。目前，兆丰股份开放了60万张零件缺陷及正常样本图片给对方训练模型，双方的合资企业兆聚智能已实现商业化。

　　兆丰机电的人形机器人。周少伟摄

　　工艺、设备历来是商业机密，并非所有企业都愿意对外开放，兆丰股份的选择更多是建立在29年制造沉淀和资本合作基础上。与之不同的是达利（中国）有限公司（简称“达利”），这个纺织服装企业走出一条“职工创新+全员AI”的内生路径。

　　到达利时，做了多年财务的李安红正为AI纠错。她点开一条记录：“你看，这张单据上的数字漏算了。”如今，她还是“AI优化师”，为“单证智脑”标记误判样本。

　　财务人员李安红多了个“AI优化师”身份。周少伟摄

　　作为自研的报关文件生成系统，“单证智脑”让达利单票报关提效约85%，节省7.4人全年工作量。

　　“以前担心‘AI抢走饭碗’，后来明白‘AI需要我的经验’。”李安红表示，机器很聪明，但有盲区，“所以，我们不断把业务知识‘喂’给AI。”

　　从怕AI到教AI、用AI，这种转变发生在不少人身上。

　　依托较强组织动员能力，达利每月给每名员工发放200美元AI算力Token额度，鼓励用AI解决岗位问题。尽管实际平均消耗仅50美元，却撬动全员“手搓AI”，带动超200个AI应用场景落地。

　　记者在车间多次听到，工业AI的核心能力买不来，只能在工业场景中“长”出来。从布满油渍的零部件制造，到蒸汽弥漫的印染上色，这些不起眼的现场，构成工业与AI难以融合的最大鸿沟。

　　“打通这道鸿沟，核心是场景驱动。”在萧山区经信局，局长王艳萍拿出一本《萧山区“人工智能+制造”典型场景集》说，里面30个案例，是从近1800家规上工业企业中选出来的，具有较强突破性和可复制性。

　　周少伟摄

　　记者翻阅这份资料，案例分成研发设计、生产制造、运维管理三大类，其中生产制造占16个。

　　“能不能在车间干活，才是AI的真正考场。”王艳萍表示，政府搭好台，但能不能唱戏，还得看企业自己的数据底子和场景判断。

　　9月的浙江“人工智能+制造”现场推进会公布一项数据，全省“AI+制造”标杆应用场景中，萧山独占1/5。这次会上，萧山实践被认为“值得推广”。

　　作为浙江人工智能赋能制造业首批试点，萧山以场景“揭榜挂帅”推进“AI+制造”，一大批AI应用从车间长了出来。

　　裂变：

　　车间长出AI，如何变成一门生意？

　　内部AI跑通后，萧山企业转向卖。

　　浙江思维特数字科技有限公司（简称“思维特”），正凯集团孵化的AI服务商，它的第一个外部客户是温州金田集团。

　　“一般服务商让工厂迁就AI，但思维特让AI主动适配工厂，我们供应链成本因此下降23%。”金田集团首席信息官潘建雄说。

　　温州金田集团智能化车间。受访者提供

　　在思维特，首席执行官范天月演示了金田集团的采购供应链AI平台：输入一笔订单，几秒钟生成排产建议。“这套系统的原型，来自正凯车间。”他说，只有自家跑顺，才敢往外卖。

　　思维特的起点，是正凯集团34年积累的200TB数据。目前，思维特已研发出NeoOmni企业级AI中台及57项工业智能体，年营收突破4000万元，其中化工、纺织等外部客户超八成。9月，企业还联合华为发布纺织面料AI一体机。

　　纺织面料AI一体机。 周少伟摄

　　同时，一批工业AI已“出海”。

　　X·FUN智能包装设计平台，由大胜达包装股份有限公司（简称“大胜达”）联合北大信息技术高等研究院（简称“北大信研院”）打造，注册用户已超50万。

　　“平台为东南亚500多个中小客户提供了跨境AI设计，并入选联合国教科文组织乡村创意与可持续发展教习全球项目。”北大信研院研究员、大胜达“科技副总”张伟说。

　　记者在平台输入“印尼玛琅面具”“用于萧山萝卜干礼盒包装”等描述词，不到一分钟，一个包装设计就生成了。“这些面具纹样，都由当地设计师上传。”张伟表示。

　　10月23日，记者试用X·FUN智能包装设计平台。

　　借助大胜达AI平台，印尼对玛琅面具开展数字化活化，提取传统纹样符号融入包装设计。

　　印尼布拉维加亚大学讲师、玛琅面具推广者杨娜在电话采访中表示：“中国AI既挖掘出古老非遗更大商业价值，也为不少企业产品增添文化附加值。”这个会讲汉语的印尼女孩说，已有150多家企业在包装上用了玛琅面具设计。

　　周少伟制，豆包AI生成背景

　　把AI做成生意，多少萧山制造企业做到了？两个权威来源给出了相差五倍多的两组数据。

　　窄口径来自萧山区经信局，共5家，标准限定为制造企业IT部门独立运营并孵化服务商，AI来自车间并反哺生产，如脱胎于母公司IT部门的思维特。

　　宽口径来自长三角（杭州）AI赋能新型工业化能力中心，共32家，凡制造业孵化的服务商均纳入统计，如大胜达实现产学研成果市场化。

　　记者分别求证，两边都承认口径不一，但该按哪个算，还没定论。两个数字看似“打架”，实则统计边界不同。这种差异，不仅丈量出工业AI的不同深度，也表明了一个趋势：制造业裂变服务业、服务业反哺制造业。

　　周少伟制，豆包AI生成背景

　　放眼全国，吉利集团孵化广域铭岛数字科技有限公司、美的集团孵化美云智数科技有限公司，都是先在自家产线沉淀工艺、跑通验证，再向外输出工业AI。但萧山的不同在于，这不是个别企业的单点突围，而是纺织、汽配等传统老行业的集体选择。

　　浙江省智能制造专家委员会专家、浙大计算机创新技术研究院院长助理陈康说，相比写字楼里的通用AI，经车间验证过的AI更懂企业痛点，也更容易落地，“这不是否定通用AI，而是工业AI更突出行业经验。”

　　他认为，萧山制造业率先裂变出服务商集群，关键是跑通了一套完整机制，即以数字化改造为底座，走内生孵化、外部合作两条路，依托真实工业场景迭代打磨AI，最终交由市场检验，实现从企业级到行业级。

　　“萧山实践不只是一地探索，更带有浙江试验意义，也回答了‘AI如何重塑制造业肌理’这一全国性命题。”陈康说。

　　“三级跳”演进图。周少伟制，豆包AI生成背景

　　调研中，记者看到一条AI从云端到车间的现实路径，目前走通的多为头部企业。窄口径5家、宽口径32家，两组数字指向同一判断：萧山制造业孵化AI服务商已初显集群，但尚未规模化。眼下，走通的企业已在卖AI，数据治理耗时长、场景开放有顾虑却仍考验着中小企业——这道分水岭，比“5家还是32家”更值得追问。萧山样本的价值，不在于每家企业都能复制，而在于它把“能不能”变成了“怎么走”：真正能解决制造业痛点的AI，还得从车间长出来。长出来，正是“集群”与“规模化”之间那段路的起点，能不能走下去，取决于还在观望的中小企业。

　　记者/姚潮龙 孟再励 周少伟

　　图片/部分图片由AI生成

　　资料/区融媒体中心

　　编辑/李钰涵 洪玮 於立英 楼丹瑜