工博会观察：AI与制造正在相互重塑，但先要跨过几道坎

10月12日，第二十六届中国国际工业博览会在国家会展中心（上海）开幕。以“智能经济 智造无界”为主题，今年展会展览面积31万平方米，24个国家和地区的3200多家厂商参展，专业观众预计超过25万人次，近300项首发首秀展品集中亮相。从集成电路“国芯展”首次设立，到人形机器人专区专门开辟，办到第26届，工博会的变化其实很直白：中国制造业的重心，正在从“换设备”转向“重构体系”。

展会上最直观的变化，是AI讲的事情不一样了。前几年工业AI的热词是“感知”——让机器学会看和听；今年各路厂商明显把火力集中到了“决策”上。黑湖科技把平时藏在车间里的决策流程全部搬上展台，十多个决策型工业Agent覆盖报价、排程、质检等环节，工程Agent约1分钟完成图纸工艺解析，准确率做到95%；京东工业把物料治理、合规审核打包成22个智能体应用，商品数据治理的人效提升10倍。有意思的是，现场观众问得最多的，已经不是“这是什么新技术”，而是“这玩意儿在哪条产线用上了、到底提效多少”。

这届工博会，其实是观察AI与制造关系的一个好窗口。海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰在开幕式的发言，可以算一个代表性视角。他的核心观点是：AI进制造业，不是简单叠加大模型、堆砌智能应用，而是生产方式、组织模式、价值创造逻辑一起改变。他把当前先进制造的变化分为了三个层面——技术、竞争、价值。那句“自动化让机器会做，数字化让系统可见，智能化让制造会思考”，在现场被反复引用，背后是他对行业的判断：制造业升级的逻辑，已经从“追求极致效率”转向“效率与韧性协同共生”。

周云杰这么讲，不是“拍脑袋”。海尔自己的动作很具体：搞了个企业超级智能体“智小能”，让一线员工自己开发岗位用的AI应用，目前员工自研的制造类AI助手已经超过979个；通过卡奥斯工业互联网平台，把大规模定制和个性化需求连接起来，一款三筒洗衣机累计交付超过60万台。这些和黑湖、京东工业的做法放在一起看，方向是一致的——AI在车间里不再是辅助工具，而是慢慢长成了系统能力。图纸理解、排程调度这些过去靠工程师和老师傅经验判断的活儿，正在一点点交到系统手上。

但热热闹闹背后，问题一点不少。行业里普遍的抱怨是：制造数据“采不全、采不准”，没有统一标准，模型训练“垃圾进、垃圾出”；高端工业软件还高度依赖进口；既懂工业机理又懂AI算法的人，市场上很难找。更要命的是中小企业——数字化底子薄、数据孤岛多、利润薄、人也缺，一套定制化项目动辄几十万上百万，回本又慢，容错率太低，很多企业试一下就停在原地。业内甚至流传一句话：展会样板遍地，车间落地寥寥。展台上的热闹和车间的冷静，往往隔着相当远的距离，这才是AI和制造关系的真实底色。

针对这些短板，政策层已经动起来。工博会开幕当天，“上海市加快发展新一代智能制造行动”启动，目标到2028年，全市重点制造企业智能工厂全覆盖，AI在制造业的应用场景突破2000个，开发10个垂域大模型，工业机器人密度达到600台/万人，8000台人形机器人要进工厂。工信部总工程师王卫明的表态也直白：纵深推进“人工智能+制造”，既要做大开源基座模型和垂类模型，也要给中小企业数字化转型实实在在地引导支持。

讨论中，中国工程院院士王坚的一句话挺扎心。他说工业界的数据“还是锁在每个人的抽屉里”，呼吁把工业数据拿出来给做机器人的企业。他还打了个比方：当年没有个人电脑，软件就是个幽灵；今天人工智能要是没有机器人，也会是个幽灵，得找个安身之处。言下之意很明白——AI想在工业里真正扎根，前提是数据愿意流动、敢于共享，而这恰恰是最难啃的骨头。

回到本届工博会“智能经济、智造无界”这个主题，AI和制造的关系，其实正在悄悄掉头。过去我们总说“AI赋能制造”，好像AI在前面带路、制造跟在后面。但周云杰那句“未来十年不仅是AI重塑工业，更是工业场景重新定义AI技术”，和王坚对工业数据的呼吁，指向的是同一件事：没有制造场景的真实需求，AI没有用武之地；没有AI的深度嵌入，制造也卷不出新的空间。对中国制造业来说，眼下要做的可能不是追着AI跑，而是老老实实把数据、人才、成本这几道坎一道道迈过去。