培育「ＡＩ超級員工」賦能上海製造《上海市加快推動「ＡＩ＋製造」發展的實施方案》公布

人工智慧應用，開始在真正的主戰場發力。記者從上海市經信委獲悉，《上海市加快推動「AI+製造」發展的實施方案》（以下簡稱「方案」）昨天正式公布。方案提出，力爭通過三年努力，推動3000家製造業企業實現智能化應用，打造10個行業標杆模型，形成100個標杆智能產品，推廣100個示範應用場景，發展約5家綜合集成服務商，讓希望藉助AI煥新出發的製造業企業從「有想法」邁向「能實現」。
上海是人工智慧與製造業的「雙高地」，更是兩者融合創新的沃土。事實上，在此次方案出臺前，AI已在製造業研發、檢測、運維等場景中率先奔赴，落地應用。
比如，風電廠在設計時便對AI有著天然需求。在黔、桂、滇等地的山區，地形多變，各處風速、風向變幻無窮，風機選擇、點位布局是一個在海量動態參數中實現「多目標尋優」的過程。上海電氣引入人工智慧算法，將研發設計效率至少提升30%，並實現了「人算」很難企及的更優解。
又如，在鋼鐵行業，鋼花四濺背後是算法與數據的奔流。質檢人員對熱軋表面複雜缺陷檢測，準確率始終難以突破80%的天花板。華院計算自研的鋼鐵行業大模型憑藉自有算法和多模態理解能力，學習少量樣本即能「舉一反三」，不僅能理解圖片、視頻、文字說明，對行業老師傅各種抽象的經驗要訣，也能汲取並領悟。這位「學霸」徒弟2020年就在寶武集團小試牛刀，將檢測準確率迅速提升至98%。2024年，華院計算正式推出鋼鐵行業大模型，不僅穩定應用於國內數十家鋼廠，更已成功出海，應用於墨西哥阿塞雷羅鋼鐵。
這些成功探索，證明了「AI+製造」的巨大價值。為了讓更多製造業企業擁抱AI，此次上海制定並發布方案，為未來規模化應用規劃了清晰路徑。
工業場景的專業壁壘高，複雜性強，容錯率極低。AI要在這一嚴肅場景打造「靠譜人設」，單純靠模型難以理解工業場景並自動執行，須依託智能體。為此方案鼓勵發展面向垂類領域的工業智能體，實現「小切口」精準賦能。
當前，工業智能體產品正加速迭代，以單體智能、群體協同、系統集成為特徵的智能體矩陣，正在成為推動製造業轉型升級的核心驅動力。華院計算等成功案例，都是智能體的成功探索。此次方案將為更多行業打造可複製推廣的「AI超級員工」。
為了促進AI賦能精準落地，方案強調一業一策、分類施策。據記者了解，經前期排摸，本次方案首批聚焦10個行業，包括高端裝備、鋼鐵、集成電路、電子信息、汽車、船舶海工、航空航天、先進材料、時尚消費品、醫藥製造，率先打造細分領域行業模型。
工業AI存在「三高」難題，即高準入門檻、高運營成本、高安全風險，這是阻礙製造業企業邁入AI大門的「攔路虎」。這當中，數據決定了工業模型的上限，必須對專業知識進行高水平數據治理，形成工業高質量數據集，才可有效轉化為生產力。然而，工業語料分享與流通機制尚未建立。
知易行難，為突破瓶頸，上海著力構建「技術突破—場景落地—生態協同」閉環體系。不久前閉幕的2025世界人工智慧大會暨人工智慧全球治理高級別會議上，上海宣布成立三大平臺，包括寶信軟體的寶聯登工業平臺、上海聯通工業智算雲公共服務平臺、庫帕思工業語料公共服務平臺。這三大平臺，嫁接了算力、語料、數據治理、智能體、工具調用、智能裝備及專業服務商等，旨在大幅降低AI大模型使用門檻，提高應用效率。這一範式，在全國並不多見。
據上海庫帕思科技有限公司執行長黃海清介紹，庫帕思深度參與上海「模塑申城」中的「5+6」領域及行業語料庫建設，其中工業高質量數據集建設最難，但目前規模已達50TB（太字節），還率先建設了鋼鐵語料庫標準及導則。
據悉，在應用端，受上海各類AI政策、方案及實施意見等疊加鼓舞，上海製造業搶搭AI快車行動尤為積極，市經信委製造業智能專項去年以來支持資金已達2億元，申請企業數十家，且其中近半數為民營企業。此次新政發布，將持續降低企業轉型成本，培育壯大智能化方案服務商，讓AI在製造業主戰場上遍地開花。