上海“工赋链主”带动36万企业转型，AI赋能制造效率提升超10倍

近日，在2026年“工赋上海”创新大会上传来喜讯，上海市正加速推进工业互联网的创新发展。自2022年起，聚焦汽车、高端装备、航空航天等关键行业，上海市已成功培育出三批共42家“工赋链主”企业(每批企业的培育周期为1至2年)。这些行业“领头羊”企业已经引领超过36万家上下游企业实现转型升级，连接了230万台(套)工业设备，构建了超过700个工业机理模型，有效帮助企业降低了运维成本约20%。这一系列举措不仅推动了产业升级，也为上海市工业互联网的发展注入了新的活力。

在严肃严谨的工业制造中嵌入AI，这对不少制造企业而言，还是一项拟探索或保持观望的事物，但对于第三批“工赋链主”之一的凯泉泵业而言，却已进入一个与AI深度绑定、非AI不可的阶段。公司副总裁顾桂凤介绍，水泵叶轮叶片的水功能输出效率，受28个因子影响，每个因子的变化都可能“牵一发而动全身”。要实现最优解，传统路径是由一名具备10年至15年经验的研发人员，花4周时间配置好各类数据，再经一周运算，才能有大约50%的成功率设计出一个好方案。

如今，凯泉泵业将6000套水泵设计图纸和运营历史数据接入AI，就能在24小时内完成设计任务，且只需一名约3年工作经验的员工对数据进行复核校准，成功率提升到85%以上。除了大幅缩短传统制造的产品研发周期，AI更关键的贡献，在于降低了企业对稀缺高端技术人才的依赖。

记者发现，这场“AI+制造”的推进大潮中，一群“90后”“95后”的“AI原生人”带着颠覆性思维入场，已在局部掀起效率革命。比如识渊科技联合创始人茹彬鑫，他设计的解决方案，将消费电子、集成电路领域的印刷电路板组件(PCBA)的检测环节漏报率几乎降至零，效率较传统的数智化解决方案提升10倍以上。

识渊科技的AI模型之所以展现出令人惊叹的能力，其中是否蕴含了制造业资深老师傅们的宝贵经验传授呢?茹彬鑫对此回应道：“并非完全是这样的。”在过去的AI算法设计中，往往会融入人类专家的经验，但结果往往不尽如人意，AI的表现难以超越人类。以阿尔法围棋(AlphaGo)为例，它摒弃了这种传统的算法设计，而是通过为AI设定一套完善的奖惩机制，让AI自主探索和突破能力边界。如今，识渊科技所采用的大规模AI模型亦是如此，一个优秀模型的评判标准在于其是否能够极大地拓展自身的学习可能性。只需为其提供充足的数据、计算能力和时间，AI便能超越人类，展现出更加卓越的性能。

上海，这座集制造业与人工智能发展于一体的双重高地，正以迅猛的势头在两者的融合创新领域发力。依据去年8月发布的《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》，上海制定了宏伟的发展蓝图。计划在三年内，全力打造10个“AI+制造”示范工厂，广泛推广100个具有示范意义的AI应用场景，并致力于推动3000家制造业企业实现智能化升级和应用，从而在“AI+制造”领域迈出坚实的步伐。