当人工智能（AI）的算力浪潮，碰上制造业的厚重基石，会产生怎样的反应？在日前举办的2026“工赋上海”创新大会上，上海宣布的一系列密集动作，给出了答案。在“十五五”时期，上海将推动“AI+制造”规模化发展，发挥“AI+制造”叠加优势，推动重点行业加快应用，支持打造样板企业，加强关键要素支撑，培育AI应用活跃生态。
值得关注的是，在对精度、可靠性和成本控制有着极致要求的工业领域，任何新技术的引入都绝非易事。AI的引入，其价值必须体现在更高的良品率、更低的能耗、更敏捷的响应，或是过去人力无法企及的工艺复杂度上。专家认为，如果智能化不能给企业提升效益，企业也不会投入，后续也不会再尝试。
为此，上海启动实施“AI+制造”样板企业培育工程，首批遴选了10家样板培育企业。企业围绕关键环节提炼出50项需要应用AI技术的场景需求。第三批21家“工赋链主”企业名单公布，它们被视为牵引产业链数字化转型的“火车头”。上海试图证明，AI与制造的融合，不是简单的技术嫁接，而是一场系统性重塑。中国证券报记者采访了解到，为了开辟产业空间，工业领域相关企业在AI实践方面正在不断探索。
● 本报记者 乔翔
培育样板 壮大“链主”
在“十五五”时期，上海为其“AI+制造”的征程确定了基调。在“工赋上海”创新大会上，上海明确释放了将“AI+制造”从试点探索推向规模化发展这一信号。为此，上海的方式是培育样板企业以及壮大“工赋链主”企业。
为发挥龙头企业的示范引领作用星星配资，会上，上海启动实施“AI+制造”样板企业培育工程，首批遴选了10家样板培育企业。这些企业来自核电装备、船舶制造、汽车、钢铁、航空航天、半导体、生物医药等领域。
上海电气（601727）集团数字和信息化部部长程艳表示，上海电气将持续深耕“产业数字化”主战场，把布局“数字化产业”新增长极作为核心方向，将技术势能转化为高质量发展动能，打造新质生产力，赋能高质量发展和产业升级。
据悉，这些企业围绕关键环节提炼了50项需要应用AI技术的场景需求。这些场景需求，精准地卡在了制造业数字化转型的痛点上。
在研发设计环节，相关企业提出装备研发3D转2D图纸智能生成、整车及关键零部件AI辅助CAD建模等20个场景需求。在生产制造环节，相关企业提出精密磨床产线智能调度、航空结构件智能视觉检测及全过程质量追溯等20个场景需求。在供应链与经营管理环节，相关企业提出智能工厂动态排产与决策优化、钢铁市场需求与价格预测等5个场景需求。在人形机器人进工厂环节，相关企业提出导板装配辅助作业、汽车产线上料搬运等5个场景需求。每一个场景都是一个具体的任务，目的是要探索出具有全国影响力的标杆案例。
在实践中，龙头企业如何将自身的数字化能力“溢出”至供应链上下游同样是一个难点。对此，会上正式发布了第三批21家“工赋链主”企业名单。
据介绍，上海正加快推动工业互联网创新发展，梯度培育“工赋链主”企业。2022年以来，围绕汽车、高端装备、航空航天等重点行业，上海已累计培育了42家“工赋链主”，链接企业超过36万家，赋能核心企业7000多家，连接工业设备230多万台套，开发工业软件1800多个，构建工业机理模型700余个，助力企业运维成本降低20%，设备能耗下降10%。
“‘工赋链主’企业的价值在于，其自身的数字化转型需求会自然传导至供应链，带动整个链条的协同升级。”上海某汽车零部件企业负责人在接受记者采访时表示，以汽车行业为例，一家整车厂进行智能化改造，必然会对零部件供应商的交付质量、数据接口甚至生产工艺提出新要求。
重要基础设施发布星星配资
在此次大会上，国家人工智能应用中试基地（制造领域）共建签约仪式的举行以及上海联通工业智算云服务平台的推出，为建设工业（002265）人工智能前沿应用高地和降低企业智能化算力建设成本提供了保障。
应用中试基地，将重点攻坚高端装备行业面临的研发设计智能化能力不足、高精度复杂制造水平待提升等共性难题，全面推进技术突破、场景落地和产品创新，着力建设工业人工智能前沿应用高地、高端产品创新与制造高地、公共服务高地。上海电气集团联合生态合作伙伴举行应用中试基地共建仪式，旨在探索一条可持续、可复制、可感知的共建新路径。
专家认为，应用中试基地的意义在于，为那些技术前景明确但产业化风险高的AI制造应用，提供一个可控的真实环境进行测试、验证与迭代，成果可供生态伙伴共享，从而大幅缩短创新周期。
而对于数量庞大的中小企业而言，需要面对昂贵的算力成本、稀缺的AI人才等难题。上海联通的工业智算云服务平台，直指这些痛点。
据介绍，该平台聚焦离散制造业智能化升级痛点，基于工业云的基础设施，提供低延迟分布式推理架构、工厂级算力调度等特色服务能力，构建“语料包”“模型包”“工具包”“智能体开发包”等核心服务，为中小制造企业提供“算力+语料+模型+工具+智能体”一体化AI应用底座，帮助企业降低硬件设施和软件开发成本，减少企业初期投入和运营投入。
下一步，该平台将不断提升智算云平台的服务能力，持续扩大生态圈，让智算能力普及更多的企业。
企业纷纷实践
从长远来看，政策的推力需转化为企业内在的竞争力。在“工赋上海”的舞台上，来自一线的实践者们，正用各自的方式诠释着AI如何穿透复杂的工业现场，完成对传统制造流程的AI赋能。
“通过人工智能技术，企业可以实现研发设计的智能化，提升工艺参数推荐的准确性，优化生产流程。”中国电气装备集团科学技术研究院副院长郭井宽认为，企业在面对新型电力系统的发展需求时，需通过人工智能技术提升装置的智能化水平和运维效率，以实现电力装备的绿色化和智能化。
“通过AI技术进行工艺参数推荐和流程重塑的具体案例，展示了AI在提升工艺效率和减少错误方面的应用，可以帮助企业在工艺设计、参数优化和质量控制等方面实现智能化，从而大幅提升生产效率和产品质量。”上海青翼工业软件有限公司副总裁严翼飞说。
上海飒智智能科技有限公司董事长、总经理张建政则认为，具身智能机器人在工业场景中的应用前景广阔，尤其是在高精度和复杂工艺需求的环境中。通过与工业互联网的结合，可以实现生产过程的自动化和智能化，提升生产效率和产品质量。
对于上海航天精密机械研究所所长戴铮而言，数字化转型是一场“老厂换新”的攻坚战。戴铮坦言，企业数字化转型面临一些共性矛盾，包括市场碎片化供给与企业整体需求的矛盾，以及转型长期性与投资脉冲式的矛盾等。戴铮认为，工业AI的落地需区分“确定性”与“相关性”问题，应将大模型、小模型与传统数学模型协作使用。用小模型更多去解决确定性问题，用大模型去解决一些思考、推测和关联性问题。
在普元大数据研究院院长李书超看来，高质量数据集是人工智能发展的基础星星配资，数据治理对于提升AI模型的理解和推理能力至关重要。通过理解能力、规范数据、关联数据和连贯数据等“四步走”数据治理模式，可以显著提高AI模型的准确性、可靠性和应用效果。
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