《中国电子报》“AI+制造”深度调研行历时近一年的时间，走访了上海、杭州、呼和浩特、长春、洛阳、青岛、佛山、武汉、南京、东莞、温州等20余个城市，深入三大运营商、华为、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞、长虹、卡奥斯、一汽、一拖、浪潮、华工科技、黑湖科技、海智在线等40余家企业，形成系列深度报道，并对“AI+制造”相关10余个细分领域超过200个创新应用实践进行了全面、深入的观察和分析，最终精选出50个先锋案例。从本期起，本报将对入选案例进行编辑整理并陆续刊登，以飨读者。

　　安东油田服务集团：油气知识大模型

　　安东油田服务集团实现油气开发全流程与人工智能技术的深度融合，覆盖场景包括油气藏勘探、地质解释、钻井、油气开发、增产压裂等，推动行业智能化升级。

　　协同运用人工智能机器学习模型与GPT大模型，具体来看，机器学习模型负责预测、决策油气开发；GPT大模型辅助方案设计。同时，整合地下、地面多源数据，打通数据孤岛，构建油气知识大模型。

　　相关应用提升了油气开发效率与安全性：整体增产8%，降低工程事故率10%，缩短新井钻井周期5%，油气开发决策精确率提升15%~20%。

　　北京格瑞普科技有限公司：智能制造数字孪生系统

　　格瑞普数控机床数字孪生系统集成人工智能、数字孪生与工业互联网等技术，构建了制造仿真引擎与边云协同的智能制造数字孪生系统，降低了机加工全流程对传统信息系统和人力资源的依赖，提升了产线智能化水平与生产效率。

　　该系统首次将人工智能与数字孪生技术融合应用于数控加工领域。格瑞普自主研发的制造仿真引擎GPCORE，可支持智能制造工业软件快速集成开发；推出的GrapeSim、GrapeSaaS等智能孪生系统，融合动态仿真与人工智能技术，并拥有自主知识产权。该系统解决了机加工中工艺准备时间长、硬件依赖强、工艺调整频繁等问题，提升了机床利用率、加工质量和加工效率。目前，该系统已成功应用于中国商飞（C919生产线）、金航数码有限公司、深圳汇川有限公司等制造业企业。

　　北京小马智行科技有限公司：小马智行L4级自动驾驶系统解决方案

　　小马智行L4级自动驾驶系统解决方案包括外形设计、传感器及计算平台。在技术方面，该系统集成先进硬件与精密算法，可保障自动驾驶出行的安全性与舒适性；在产业化方面，PonyPilot+平台可在推动技术规模化应用的同时，提高了公众认知，推动自动驾驶技术进一步普及。

　　该系统方案采用小马智行自研车规级L4自动驾驶计算单元，引入车规级英伟达DRIVE Orin系统级（SoC）芯片，拥有更高性能、更高带宽、更低时延，并实现车规级量产。相较上一代计算单元，其算力预计至少提升30%，重量至少减轻30%，成本至少降低30%。

　　该方案于2022年发布，首批应用于丰田S-AM（SIENNA Autono-MaaS）车型，并于同年在国内开启道路测试，2023年投入国内一线城市，推动更大规模的全无人Robotaxi布局。

　　北京易控智驾科技有限公司：“著山”无人驾驶运输解决方案

　　易控智驾露天矿无人驾驶运输解决方案“著山”由智能云控平台、车端无人驾驶系统、协同作业系统、新能源线控矿卡四大产品及基础设施组成，支持专网、公网、自组网和弱网等多种网络条件下的不同规模车辆编队7×24小时不间断作业。

　　“著山”无人驾驶运输解决方案通过开发智能感知装备、无人驾驶新能源线控平台和无人运输系统管控平台，增强了多源数据流通与应用。该系统依托多传感器融合、深度学习语义分割、多模态感知技术和横纵向防滑控制技术，融合激光雷达、毫米波雷达等传感器，实现在扬尘、雨雾等恶劣天气下的高效感知。系统的横纵向防滑控制功能，可提前预判车辆打滑并实施稳定控制，有效应对湿滑路面工况。

　　应用“著山”解决方案可降低企业人力成本，以百台车规模估算，年节省人工成本约4500万元，作业时间增加10%，油耗降低5%，轮胎与维保成本均减少15%。

　　北京易智时代数字科技有限公司：基于数字孪生的设备健康预测分析系统

　　易智时代自主研发的“基于数字孪生的设备健康预测分析系统”综合运用数字孪生技术、大数据分析技术和人工智能等先进技术手段，实现对设备健康状态的实时监控和预测，能够及时发现潜在问题并采取相应的维护措施，有效提高设备的运行效率和稳定性，提升企业生产效率和管理水平。

　　该系统利用数字孪生技术，结合大数据和人工智能算法，为工业设备提供了全面的健康预测和分析服务。它能够实时监控设备状态，预测潜在故障，从而有效提升设备的运行效率和安全性。

　　成都阿加犀智能科技有限公司：工业AI质检纺织品行业解决方案

　　阿加犀工业AI质检纺织品行业解决方案采用其自主研发的智能工业相机进行工业AI质检。该相机基于融合操作系统AidLux与自研软件工具链，解决了在大靶面、高精度场景中的检测难题，可支持纺织等行业实现低成本、高质量的智能制造升级。

　　该解决方案以ARM架构高通芯片替代传统工控机，结合自研工具链充分调用芯片算力，AI性能显著提升，硬件成本大幅降低。具备3~48TOPS算力，最高支持4800万像素，内置成熟算法，支持缺陷检测、分类、物体识别、字符识别及二次开发，提供全流程AI工具链，外设接口丰富，适配多种工业场景。

　　该方案可降低工业AI质检应用门槛，缩短部署周期，提高生产效率，尤其适合中低端制造企业智能化转型。

　　鸣启数字科技（山东）有限公司：泰和新材化工园区智慧化管理平台

　　鸣启数字科技打造的泰和新材化工园区智慧化管理平台，集数据汇总、园区治理、工艺优化、辅助决策及虚拟培训与技术展示等功能于一体，深度融合园区内各类数据资源，实现对关键指标的统一监测。平台依托数字孪生技术，构建完全镜像的数字化工厂，并接入生产数据，可实时反映产品的生产流程、运行状态、生产进度等。

　　平台运用数字孪生技术，实现对新工厂1∶1的三维还原；借助虚拟现实培训系统，提供沉浸式培训体验。此外，平台通过整合全园区数据，实现对关键指标的综合监测，结合三维模型和AI算法，实时监控生产状态，提前发出预警。

　　平台投用后，企业安全与应急效率提升10%，管理效率提高15%，工作效率提高10%，产能提升20%，培训成本降低30%。

　　杉金光电（南京）有限公司：“人工智能+模型训练”检测技术

　　杉金光电是全球规模最大的偏光片龙头厂商。该公司在其后工程检测段中，使用人工智能+模型训练，有效识别压痕压点类外观缺陷。

　　该技术将面光源表面覆盖黑白格透光板，以45°角照射产品，在产品表面投影成黑白格图案后，经由面阵相机采集图像并传输至处理系统。系统依托人工智能技术，将实时图像与预设缺陷特征库进行比对，依据相似度自动识别缺陷并定位。这显著增强了压痕压点等细微不良特征的检出能力，解决了传统透射与反射模式无法成像的难题。

　　应用该技术后，产品压痕压点类外观不良检出率显著提升，产品质量和生产效率得到提高，生产成本有效降低。随着该技术的进一步普及，未来可通过模型与参数共同判定的方式，实现对缺陷的自动分类与分级。

　　中煤科工机器人科技有限公司：煤矿变电所巡检机器人

　　中煤科工自主研发的煤矿变电所巡检机器人，采用全国产AI智能解决方案，具备快速识别、直接决策能力，拥有纹声识别、人员检测、安全帽检测等功能，能够适应狭小、地面凹凸不平等复杂环境，可用于煤矿井下变电所水泵房，替代人工进行日常巡检工作。

　　该机器人搭载系列化视觉传感器、AI听觉应用体系和智能感知一体化体系，构建了图像自适应增强、目标边缘检测等算法结构，解决了煤矿场景原始数据信噪比低、视觉语音识别准确率较低等问题，具备全方位智能视觉感知、井下实时监听、纹声识别及空间定位等功能。

　　该机器人可解决人工巡检劳动强度大、准确率低等难题，实现对变电所内环境及各电控柜状态数据的有效识别。具体来看，1个机器人可减少约4名巡检人员，并将巡检效率和故障预警准确率提升50%以上，每年可为煤矿企业节约人力成本约200万元。

　　上海不工软件有限公司：东方电机智慧供应链解决方案

　　不工软件凭借不工智能工业大模型为东方电机量身定制了智慧供应链解决方案。该方案依托现代数学算法模型和人工智能AI框架，构建了基地计划一体化平台、供应链协同平台（ICP）、工厂智能生产计划系统（AP）和产线智能排产系统（AS）。通过一体化产能建模和系统运算，覆盖所有分厂不同时间维度的生产计划，实现了从年度大纲计划到月度计划的多层次协同。

　　不工智慧供应链具备算法组合多、运算速度快、运算规模大、支持多种部署等特点，可解决我国制造企业中常见的“无限资源计划”“长鞭效应”“数据野生”等问题。该系统综合考虑机器、物料供应、生产工艺、人员制约等条件，可根据客户货期要求生成最优排产计划，促进产、供、销同步，满足不同行业和企业的实际需求。

　　东方电机通过数字化建设，实现了生产计划与执行全程协同，人均劳动力提升620%，年产能由9000余吨提升至1.5万吨，同时库存和生产成本也大幅降低。

　　深圳思谋信息科技有限公司：曲面耳机外观缺陷检测系统方案

　　深圳思谋信息科技有限公司构建的面向3C消费电子产品的曲面耳机外观缺陷检测系统方案。该方案集成五轴AI-AOI视觉检测设备与工业通用理解大模型，搭配多项AI技术，大幅提升工业数据质量。

　　方案核心技术优势在于融合五轴 AI-AOI视觉检测硬件与工业通用理解大模型，形成“硬件+模型+技术”的一体化检测体系；同时创新性应用自动化数据清洗、数据增强技术及AIGC技术，辅助数据处理。

　　相关应用大幅提升工业数据质量，有效解决小样本、零样本检测难题，并通过轻量化压缩方法优化适配，更符合工业场景实际使用习惯。

　　卡奥斯工业智能研究院（青岛）有限公司：人工智能装配系统

　　卡奥斯工业智能研究院（青岛）有限公司构建的国内首套依托工业大模型构建的人工智能装配系统，通过动作级工艺机理建模，可精准规划装配任务序列与最优控制参数，实现人、机、料、法的高效协同。

　　系统核心技术突破体现在两方面：一是国内首次将工业大模型深度应用于装配领域，构建动作级工艺机理建模能力，实现从任务规划到机器人控制代码的“端到端”生成；二是创新采用数据驱动的多要素协同模式，打破人、机、料、法之间的信息壁垒，为离散制造业柔性装配提供技术范式。

　　该系统针对离散制造业工艺设计周期长、换产调试效率低的痛点，实现了显著的效率提升：工艺设计环节效率提高不小于30%，换产调试环节效率提高不小于50%，为家电等离散制造行业的智能化转型提供了可复制的解决方案，推动行业从传统生产模式向数据驱动的柔性制造模式升级。

　　联想研究院：供应链计划智能决策解决方案

　　联想研究院供应链计划智能决策解决方案，深度融合机器学习与运筹优化技术，以AI数学规划求解技术为核心支撑，可针对性应对供应链计划中的供需波动、复杂生产约束、多变业务目标等核心挑战，为企业提供数据驱动、AI赋能的供应计划、物料需求计划等多维度决策支持，助力供应链计划管理智能化升级。

　　一方面，该方案将机器学习的数据分析能力与运筹优化的决策规划能力深度结合，形成“数据分析-模型求解-决策输出”的完整技术链路；另一方面，该方案以AI数学规划求解技术为基础，突破传统供应链计划依赖经验判断的局限，能够精准处理在复杂约束条件下的多目标决策问题，提升方案的科学性与适配性。

　　该解决方案有效解决了传统供应链计划中应对不确定性能力弱、决策效率低、难以平衡多业务目标等痛点，为企业供应链管理提供了智能化、精准化的决策工具。

　　维库（厦门）信息技术有限公司：经编疵点检测方案

　　维库（厦门）信息技术有限公司推出经编疵点检测方案，依托AI视觉算法、数据统计分析算法、超轻量级AI网络模型及全幅面自动分幅算法等核心技术，通过10万张样本数据的充分训练优化，针对性解决纺织业布匹瑕疵检测中准确性不足、效率低下的行业痛点。

　　该方案一方面整合AI视觉、数据统计分析等多元算法，构建全方位的布匹瑕疵识别体系，确保检测覆盖度与精准度，另一方面创新采用超轻量级AI网络模型与全幅面自动分幅算法，在保证检测效果的同时兼顾运行效率，适配纺织行业实际生产节奏。同时，基于10万张样本数据进行模型训练，通过海量数据迭代持续优化算法性能，实现检测能力的高效提升。

　　该检测方案为纺织行业带来显著的效益提升：将布匹瑕疵检测准确率从传统的70%提升至99.5%，核心推理算法优化使检测效率提升200%，批量部署后帮助企业节省50%的人力成本。

　　中国移动紫金（江苏）创新研究院：高精度工业AI质检视觉检测方案

　　中国移动紫金创新研究院高精度工业AI质检视觉检测方案将5G、智能机器人、光学成像、网络保障、算力调度与算法开发六大关键技术有机融合，通过智能系统全面替代人工完成产品视觉检测，同时将核心能力集成于“紫晨”工业视觉AI平台，为工业质检智能化转型提供一体化支撑。

　　该方案创新性融合5G、智能机器人、光学成像等跨领域技术，形成“通信+硬件+算法+算力”的全链条工业质检技术体系，打造“紫晨”工业视觉AI平台作为能力载体，可支撑多场景标准化方案输出与千万级多模态数据积累，为算法迭代优化提供数据基础。

　　该方案有效解决了传统工业质检中人工检测精度不稳定、效率低、场景适配性差等痛点，通过智能系统替代人工检测，显著提升质检可靠性与效率。目前已完成30余个工业视觉AI解决方案部署，积累多模态数据超千万条，为制造业企业提供了可快速落地的高精度质检工具，降低企业质检成本与人力依赖。

　　阳光电源股份有限公司：iSolarCloud阳光云工业互联网平台

　　阳光电源iSolarCloud阳光云工业互联网平台聚焦企业能源及碳排放数据监测核心需求，通过融合AI、大数据等前沿技术，实现设备与系统的实时精准监测。该平台可借助智能算法助力企业减碳，推动运维自动化，全方位降低企业运营成本。

　　该方案以AI技术赋能监测分析，实现设备运行状态智能识别、故障提前预警，打破传统监测依赖人工经验的局限；同时，运用大数据技术对海量能源及碳排放数据进行深度挖掘与分析，为能效优化、智能减碳提供数据决策依据；此外，构建一体化的监测与运维体系，通过自动化运维功能减少人工干预，提升运维响应速度与准确性，保障系统稳定高效运行。

　　iSolarCloud平台有效解决了企业能源管理中数据监测滞后、能效分析粗放、故障响应不及时、运维成本高等痛点。其应用帮助企业精准掌握能源消耗与碳排放情况，提升能源利用效率，降低运维成本与设备故障率。目前，该平台已在能源、制造等多行业广泛应用，不仅助力单个企业实现能源管理智能化升级，更推动整个行业朝着绿色、高效、智能的方向发展。

　　达闼机器人股份有限公司：国网湖北信通小数多模态大模型

　　达闼机器人股份有限公司发布的湖北企业首个具有电力专业知识的多模态大模型应用“国网湖北信通小数”，具备多模态人机对话互动、文库问答、协助创作、智能会议纪要、语言情绪判断等能力。

　　信通小数采用基于tramsformer架构的多模态大模型技术，具备文本、语言、图像等模态的融合处理能力；通过预训练学习通用知识学习，增强理解、生成、逻辑推理、决策生成等AI能力；通过AI Agent，结合大模型，提供自动化、个性化服务。

　　自部署以来，信通小数被调用约1.45万次，平均反应时间在5秒以下，有效节省了基层员工查找资料、公文写作、制作报表、整理会议内容的时间，大大提高业务效率。