工业智能体没有捷径 拼的是“老师傅经验”

来源：证券时报 2026-11-04 A003版 作者：刘茜

　　证券时报记者 刘茜

　　10月19日，工业和信息化部公示2026年度卓越级智能工厂拟入选项目名单，253个工厂入围。次日，国新办发布会上，工业和信息化部总工程师王卫明透露，正在研究起草有关政策措施，加快推动人工智能与制造业深度融合。

　　一长串名单叠加酝酿中的政策，印证着一个趋势：制造业数字化转型正从标杆引领走向规模推广。

　　规模铺开之后，真正的考题也随之而来——智能工厂如何建出成效。锐科激光的实践给出了一种答案：会思考的工厂，从来不是花钱买来的，而是从产业链里长出来的。

　　逻辑链条很清晰。因为海外巨头早期技术封锁和部分产品禁运，才倒逼本土企业不断进行自研；因为从泵浦源、耦合器、特种光纤到整机全部自研，企业才握有完整的工艺数据；因为数据、设备、工艺都在自己手里，AI模型才有源头活水，“感知—决策—执行—反馈”的闭环才转得起来。

　　谈起智能工厂，不少人首先想到的是空无一人的流水线和挥动的机械臂，“无人化”几乎成了它最直观的标签之一。而从锐科激光这些探路者的实践来看，这场比拼的关键并非谁的车间里人更少，而是谁更善于把人的经验沉淀为数据、训练成算法，让机器从“照指令执行”走向“自主决策、自主学习”。

　　这也是当前政策的着力点之一。今年前三季度，我国深入实施“人工智能+制造”行动，已在钢铁、汽车、医药等20个行业形成1000多个应用场景，遴选推广100余项凝聚“老师傅经验”的工业智能体。“老师傅经验”成为被重点推广的关键词，释放的信号很明确：智能制造要把专家和工匠头脑中的工艺诀窍沉淀为数据和模型，让少数顶尖技工的本事能够被复制、被拉齐、被持续改进。

　　从这个角度看，智能化投入的回报，不只是省下多少人工，更是良率、交付和质量一致性的系统性提升，最终带动全要素生产率提升。

　　设备可以一夜购齐，数据积累、工艺沉淀和人才储备却没有捷径。中国诸多产业的赶超史反复证明同一个道理：核心技术立足自身，智能化才有稳固根基；产业链上的关键环节想得明白、做得到位，工厂的“思考”才能走得更远。

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2026-11-04

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