CIIF观察|热闹背后，AI进厂干活还缺啥？

（来源：观察者网）

（文/张志峰编辑/吕栋）

10月12日，第26届中国国际工业博览会（CIIF）开幕，主题是“智能经济，智造无界”。

31万平方米的展馆里，3200多家参展商带来近300项首发首秀，专业观众预计超25万人次。

这届工博会与往届最大的不同，要从观看方式里找：往年看机器怎么动，今年看模型怎么用。

上一届工博会上，人形机器人是绝对主角，各家秀的都是本体。

今年的机器人还在，动作更熟练了：非夕的机器人做凉皮，ABB查压铸件，KUKA搬箱子，宇树、越疆的人形机器人抓包裹、拧螺丝。

现场的一个共识是，具身智能正从“会唱会跳”走向“会干活”。

机器人展区之外，本届工博会首次设立集成电路展，新一代智能制造展专门划出“筑基创新区”，展示AI基础设施、数据与算力、工业大模型和智能体。

展品也印证了重心转移：黑湖科技的AI智能体读图纸、解析工艺，参与生产排程；节卡的两台协作机器人根据任务目标自主安排操作步骤，完成电机装配。

上海电气首展国产燃机控制系统，2吨级eVTOL真机也第一次开进工博会，但和往年比，它们不再是唯一的主角。

现场各大展台被问得最多的，几乎都是“能不能交付”；机器人输出的，不再是一段话，而是图纸、订单、预警信号。

设计环节变化最直观。

京东工业演示的“工业透视”，用一句话或一张照片生成设备图纸并拆解物料清单，直接联动采购下单。

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据工作人员介绍，简单零部件设计耗时从30分钟压到1-5分钟；但也承认，眼下只能处理简单零部件，图纸生成后仍需工程师调整。今年计划把试用用户从100人扩到1000人。

采购环节的痛点更古老：工业品参数不统一，同一个零件，一百家供应商有一百种写法。

京东工业的“工品智炼”平台把上游供应商的参数数据整理成高质量数据集，训练成垂直模型开放给上下游，刚获本届CIIF大奖，是十大获奖产品中唯一聚焦工业供应链的。官方数据是，商品数据治理人效提升10倍，任务成功率从60%提到90%。

做这件事的不止一家，供应链服务商西域展示了类似工具，能处理7000行混杂的物料清单，自动完成标准化。

热闹背后，现场不少行业人士却都向观察者网表示，AI进工厂的真实进度比展台看上去慢。

问题主要集中在三个方面。

第一是数据。

工博会开幕式上，中国工程院院士王坚打了个比方：工业界的数据还锁在每个人的抽屉里。

宇树创始人王兴兴说，AI需要所有数据，但企业普遍有保密要求。

禾赛联合创始人向少卿认为，人类操作数据、仿真数据、真机运行数据三者缺一不可，各地数据采集中心还远远不够。

工业数据能否成为继语言、代码之后AI的“头等数据”，是关键一跃。

第二是场景经验。

京东工业CTO谷应鲲讲了一个现场约束：预警模型要求秒级甚至毫秒级响应，“3秒、5秒后才告诉你答案，人可能已经受伤了，东西可能已经砸碎了”。

通用大模型动辄二三十秒的思考时间，在工厂现场没有意义。

懂模型的人很多，懂现场的人不多，这道门槛对全行业成立。

第三是成本与普及。

工业大模型不必都做成千亿参数，京东工业用3B、8B、32B的小模型做本地部署，一台二三十万元的服务器就能跑起来。但中小企业的难题在缺硬件、缺人才、缺算力。

这届工博会回答了一个问题：AI能不能进工厂。

答案已经比较明确，能，而且已经开始。

设计、采购、质检、安全预警，各环节都有公司在做，做的都是同一件事：把通用模型改造成懂工业的专用系统。

但明年的问题会更现实，AI在工厂里能不能规模化、能不能赚钱、ROI能否精准测算。

数据共享机制、工业数据标准、懂场景的人才，这些比模型参数更决定速度。

人形机器人的故事讲了一整年，行业内外的人早已疲惫，但AI在工业里的故事才刚翻开第一页。

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