無錫，瞄準“人工智能+制造”最佳試驗場

不得不承認一件事，目前全球正進入AI重塑制造業的深水區，機遇與挑戰并存。

回看幾年來的起起伏伏，一個現象已經十分清晰：

中國在這場全球AI競賽里，手握一張別人難以復制的王牌——制造業，我們擁有全世界最完整的工業門類，最龐大的制造數據，以及最豐富的應用需求。

但牌好和打好是兩碼事。

今天我們制造業面臨一個很現實的矛盾，一邊是AI技術滲透沖擊舊有的資源配置和生產鏈條，一邊是原先的產能利用率要穩住，不能出現滑坡。

換句話說，就是“人工智能”該怎么應用于制造業，才是最好的選擇？

關于這個問題，有一個制造強市正在給出自己的策略——無錫。

就在最近，一場特殊的會議——無錫市“人工智能+制造”路演推進會召開。

說它特殊，是因為會場上不搞抽象的概念宣講，不讓專家空談趨勢，而是請了六家企業，一個接一個上臺。

講的是：自己怎么在生產線上把AI用起來、用了之后到底省了多少錢、增加了多少效益。

大家都明白，人工智能的下半場是突破從實驗室走向產業“最后一公里”，誰能擁有一批真正把AI用到制造核心的企業，誰才算真正打通了鏈路。

無錫，用“真刀真槍”的案例，已經穩穩坐在了牌桌上。

01.

“最佳試驗場”

為什么偏偏是無錫？最直接的原因，在于無錫有適配“人工智能+”的制造全場景。

翻翻家底，一目了然：

8萬多家工業企業，9000多家規上企業，去年規上產值2.7萬億元，規模超2000億的產業集群達到8個——這就是人工智能落地最需要的土壤。足夠多的真實場景，足夠深的工業知識，足夠大的數據礦藏。

于是，在這場“人工智能+制造”的路演推進會中，我們能看到不同賽道的企業，各自交出了什么樣的成績單。

先來講講服裝行業。

服裝行業最大的痛點是什么？庫存。全球服裝行業庫存積壓率超過30%。一件衣服從設計到上市，傳統模式要將近100天，等你好不容易上架了，可能潮流已經轉向了。

無錫服裝龍頭海瀾之家的破局方法，是打造一個叫“天?！钡?/strong>AI決策大腦。將全國8000家門店，近千條供應鏈，上億件商品流轉，所有這些數據，匯入“天?！毕到y，變成了一個能自主決策的智慧大腦。

效果怎么樣？

在生產端，基于超10億張服飾圖片和1300多個設計標簽，配合FD服裝大模型，設計師輸入一行字，就能生成符合商業標準的成衣款，時間壓縮到極致的同時，設計成本降了60%以上。

生產端與銷售端，AI實時分析銷售數據，自動判斷哪款要補、哪款要停，系統自己給工廠發指令下單，就拿一件西裝來說，最快4天就能完成從測款到返單到再生產的全過程，庫存從源頭就開始精確管控。

服裝行業幾十年來夢寐以求的“柔性生產”，在無錫有了落地的大規模實踐。

再看看鋼鐵行業。

江陰的興澄特鋼，是全球特鋼行業第一家“燈塔工廠”，特鋼和普鋼不一樣，這塊“難啃的骨頭”要求高性能、高純凈度、高精度、高穩定性，同時，客戶定制規格五花八門，試錯成本極高。

興澄特鋼的做法很“硬核”：

把30年110萬條特鋼產品工藝數據，整合成了一個高質量數據集，在全工序部署了30多個AI模型——

智能投料模型，在4000多個鋼種中自動選取最優計算規則，一鍵完成配料加料，鋼液成分不合格率降低34.4%；

鋼包吹氬模型，用AI視覺識別技術實時分析吹氬效果，秒級響應調整參數，讓鋼液純凈度再提升0.2個百分點。

在特鋼行業，這些小數點的提升，直接決定了產品能不能用在航空航天、高鐵軸承、深海裝備。

像這樣的人工智能賦能制造的創新場景，同樣出現在精密制造和生物醫藥行業。

汽車零部件領域的龍頭企業威孚高科，他們搞了一套深度學習模型，實時采集設備數據，動態計算機械加工中最優的刀具更換時機。更厲害的是，AI不僅給出建議，還直接發PLC指令反控設備參數。

綜合下來，產線效率提升18%，庫存周轉率優化33%，質量損耗降低33%。

生物醫藥公司英矽智能，自己研發的Pharma.AI平臺，利用生成式AI、深度學習等技術，從靶點發現到確定一個候選化合物，最快只需要12到18個月。

目前英矽智能已經有兩條管線進入臨床二期，其中一個項目今年下半年就要在中國啟動臨床三期。如果這款藥最終上市，將是全球第一款由AI發現全新靶點、設計全新分子并最終獲批上市的藥物。

02.

長出來的需求

這些案例看下來，你會發現一個有意思的事，無錫的AI+制造，不是“上面派下來的任務”，也不是追風口的一時沖動，而是一種“長出來的需求”。

什么叫“長出來的需求”？就是這些企業在真實的生產經營中遇到了真問題：

如何“降本增效”？如何不斷創新？如何不斷滿足市場需求？

針對這三個問題，這次推進會上有一個觀察，同樣把AI對制造業的賦能拆解成了三個維度：

資源配置、技術創新、組織形態。

一方面，AI改變了傳統的資源組合方式，設備、人力、物料、算力、資金可以跨時空重組，經驗可以沉淀為算法，算法可以無限復用；

另一方面，機器視覺、多模態感知、自學習算法這些技術，正在讓工業生產從經驗驅動轉向數據驅動、模型驅動；

更重要的是，傳統的制造是大規模、批量化、標準化的，但市場越來越要求小批量、多品種、定制化，并且市場正在不斷地快速迭代。

發現沒？一個問題對應一個維度，可以說，這些足夠密集、足夠強烈的行業需求，“人工智能+”都能穩穩接住。

無錫為什么能接得那么快，那么穩？

首先是無錫有一批“懂得智能、熟悉行業”的AI應用服務商。

就在去年，來自上海的服務商羚數智能正式落戶無錫，成立環太湖總部，目前已經和無錫派克、鷹普、潤和機械等本地企業落地合作項目，打造區域AI +制造示范工程，讓一些前沿的AI 技術和本地制造需求對接。

無獨有偶，梅洛迪科技創始人2024年回國調研之后，最終選擇落地在無錫。面向非標裝備制造，企業綜合運用通用大模型、行業專家小模型、CAD智能解析及工業多智能體技術，構建從設計到供應鏈的智能化完整閉環。

像羚數智能、梅洛迪這樣的公司，無錫已經集聚了一批。

其次無錫人工智能的底座是相當堅實的。

人工智能三大要素：算力、算法、數據。

算力方面，無錫已經建成智算中心19個，總算力規模達13800PFLOPS，足以支撐大批企業同時進行模型訓練和推理應用。更重要的是，無錫還在推進“云-邊-端”協同的算力體系，目標是讓企業用算力像用電一樣方便。

數據方面，無錫正在全力打造高質量的工業數據集。無錫具身智能機器人工業數據采集與實訓中心，每年高質量數據的產能已達1200萬條。今年，無錫的目標是新增工業模型、智能體、高質量數據集各50個。

算法方面，無錫正在深化與阿里、訊飛、抖音、京東等頭部大廠的合作，推動本地多模態大模型訓練取得突破。同時開展垂類模型“揭榜掛帥”，鼓勵企業針對具體場景開發輕量化、可部署的工業模型。

在當前制造業面臨巨大生存壓力的背景下，無錫智造的探索意義重大。

從近期看，這是企業實實在在的增長需求，從長遠看，則是無錫制造不斷擴寬“護城河”的剛需。

03.

“生態”陪跑

方向對了只是第一步，更重要的是怎么走過去。

說實話，目前“人工智能+制造”的路還很長：

在什么環節切入、用什么方式落地，才能讓AI更快更好地融入到制造業的各個環節中去？這些問題，值得深入探討。

無錫深知，必須以示范引領、以應用導向。

無錫工信局的朋友告訴我，接下來他們要做的幾件重點工作：

組織優質服務商重點服務50家企業開展深度診斷； 打造50個工業高質量數據集和50個工業垂類模型； 形成10家人工智能應用頭雁標桿； 培育5家有行業影響的標桿服務商； 進一步推動智能體、智能裝備、具身智能等“錫產錫用”。

從這些任務看，無錫走的是“試點先行、標桿引領、生態共創”的路子，一面打造標桿，一面把基礎設施和產業服務布好局，讓更多企業敢闖、敢試、敢投入。

這，也是這場“人工智能+制造”路演推進會的主要目的。

說白了，就是要“上下一心”，全力營造“人工智能+制造”生態。

值得注意的是，針對這片“生態”，無錫已經開始“織網”：

政策層面，20億元的AI產業基金，引導多元主體參與構建人工智能基金投資生態，讓企業AI應用的門檻大幅降低；

平臺層面，無錫建設“犀數工場”，企業在這里能“像逛超市一樣找到匹配的AI解決方案”，錫東新城的長三角國際人才港集聚了超過50個創業項目，AI應用相關企業占比超四成；

企業實踐也在加速鋪開，航亞科技等本地龍頭企業，發起打造“AI+制造創新聯盟”，探索產業鏈聯盟的全新模式。

說實話，這種耐心陪跑、久久為功、上下一心營造生態的姿態，恰恰是最難的，也是最值得關注的。

同時，這套“生態”打法正在產生實實在在的成效。

2025年，無錫智能制造發展水平指數達170，居長三角27個中心城市第4位，穩居第一梯隊。

當然，對“走在路上”的無錫來說，人工智能的應用、數字化轉型與制造強市建設是一個有起點而無終點的持續過程，噪聲很多，誘惑很多，焦慮也很多。但真正踏實行路的人，只管低頭看路，一步一步往前走。

莫聽穿林打葉聲，何妨吟嘯且徐行。

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