新華網北京5月27日電（趙海軍）在上海長寧區的黑湖科技展廳裏，一塊實時刷新的電子屏上跳動着數萬家工廠的生産數據——某食品企業的餃子皮切割模具利用率因AI工藝優化提升23倍，某新能源車企的訂單響應時長通過智能排産縮短至原來的1/3。這並非科幻場景，而是AI深度滲透製造業後，“未來工廠”在上海落地的真實縮影。從重型裝備到食品乳業，從工業軟體到供應鏈&&，上海正以AI為筆，在柔性生産的畫布上勾勒出中國製造業轉型升級的新範式。

上海汽輪機廠車間內，AGV智能搬運機器人隨處可見。

重型裝備的“數字蝶變”：數字化讓百年汽輪機廠煥發新生

在閔行區的上海電氣電站汽輪機廠車間，一台運行了30年的汽輪機缸體加工設備旁，一位年輕工程師正通過AR眼鏡接收數字化系統的實時工藝指導。“過去加工一個百萬千瓦級汽輪機轉子，需要資深技師憑經驗調整參數，現在依託於數字化技術，系統能根據技術材料數據自動生成最優路徑，加工效率大幅提升30%以上。”這家誕生於1946年的“中國汽輪機搖籃”，如今正通過數字化重構生産邏輯。

上汽廠的轉型始於對“數據沉睡”的破局。過去，車間裏80%的設備數據未被有效利用，排産依賴人工經驗，面對爆發式的訂單時常捉襟見肘。幾年前，企業開始打造全流程的數字化生態，將數千萬千瓦産能的設備參數、工藝路徑等數據接入企業數據中心，形成“數字孿生”模型。如今，系統可根據訂單需求快速形成設計方案，生産計劃精確管控到工序級根據實際生産情況動態調整，使大型裝備設備的生産過程等待時間大幅下降43%。

“數字化不僅是工具，更是重構生産關係的鑰匙。”上海汽輪機廠副總經理韓雷指着車間大屏上的實時能耗曲線説，通過動態優化切削參數，大型轉子的加工能耗下降18%，年節約電費超300萬元。這種變化背後，是數字化對傳統製造業“剛性生産”模式的顛覆——當汽輪機廠能像拼裝樂高一樣靈活組合工藝模塊時，其承接裝備訂單的能力得以大幅提升。

乳業全鏈的“智能躍遷”：從牧場到餐桌的AI管控網

在光明乳業華東中心工廠的中控室，屏幕上18000個控制閥的實時狀態閃爍如星。“現在每包鮮奶從牧場到貨架的全流程數據，都能通過AI系統追溯至54個關鍵節點。”光明乳業數字化中心高級經理徐劍華點開手機APP，金山智慧牧場的奶牛健康數據正實時同步——通過項圈和AI算法，系統能提前24小時預測奶牛發情期，配種效率提升15%。

這家擁有114年歷史的乳企，將AI應用滲透至全産業鏈：在牧場端，TMR精準飼喂系統通過分析每頭奶牛的進食數據，使飼料利用率提升12%，年節約成本800萬元；在生産端，AI溫控系統將巴氏殺菌溫度從85℃降至75℃，既保留更多活性物質，又實現能耗下降9%；在物流端，領鮮物流的58座倉庫通過AI算法優化路徑，使冷鏈車日均配送效率提升35%，成為行業首個五星級冷鏈資質獲得者。

最具突破性的是“隨心訂”&&的轉型。當傳統送奶入戶業務遇上電商浪潮，光明通過AI重構消費場景——系統根據350萬家庭的訂閱數據，動態調整産品組合，使低溫鮮奶復購率提升40%。“現在我們不是賣牛奶，而是用AI為每個家庭定制‘鮮食方案’。”徐劍華展示着&&的“四隨服務”：消費者可隨時調整配送時間、更換産品品類，背後是AI對供應鏈柔性的支撐——2600噸日産能的工廠，能同時處理超過100種定制訂單。

工業軟體的“中國方案”：AI讓中小工廠邁入數字化快車道

“過去接一個非標訂單，光拆解工藝就得花3小時，現在 AI生成工藝路徑，取代人工排程與派單，工藝準備時間縮短 60%。”東莞某鈑金廠的黃老闆點開黑湖科技的“黑湖小工單”小程序，屏幕上實時顯示着給美國某醫療設備訂單的生産進度--系統已根據訂單緊急程度、工人數量、工藝路線和庫存等，生成了最優生産計劃，隨時查看訂單生産進度。這種“輕量化”AI工具，正讓中國幾萬家中小工廠嘗到數字化甜頭。

作為中國製造業雲化生産管理軟體市場佔有率42.7%的領軍者，黑湖科技將AI作為破解中小工廠轉型難題的核心。其推出的“CAD圖紙自動解析”功能，能識別圖紙中98%的工藝參數，某模具廠借此將工藝準備時間從8小時壓縮至20分鐘；“分佈式智能體”系統則接管了43%的生産節點決策，某食品企業通過跨車間産能調度，使突發訂單響應速度提升3倍。

傳統MES系統最大的難點在於“定制化慢”：從立項、開發到上線，一個功能模塊動輒需要1-3個月，企業很難跟上業務變化節奏。黑湖科技基於AI的應用開發系統，融合SaaS標準組件與低代碼能力，解決了“通用性與個性化”的矛盾。在明確業務需求的前提下，一個定制應用最快1-2天即可上線，幫助客戶實現快速迭代功能。這種“中國效率”，正成為全球製造業數字化的新標杆。

供應鏈網絡的“智能編織”：AI打通全球製造的“毛細血管”

在海智在線的上海總部，大屏幕上27種語言的訂單信息實時滾動——法國某直升機製造商的高精密齒輪訂單，正通過AI匹配系統對接給西安的3家工廠協同生産。“這個齒輪的齒形誤差要求比頭髮絲還細，傳統模式下找供應商要2周，現在1小時搞定。”海智在線董事長佘瑩點開訂單詳情，系統已自動拆解出粗加工、熱處理、精密磨削等6道工序，並匹配了最優産能組合。

這家連接70萬中國工廠和28萬全球買家的數字化&&，用“2+5+2+1”AI體系重構了非標零部件貿易邏輯：“以圖搜廠”功能通過圖像識別技術，使杭州某智能鎖企業的尋源效率提升14倍；“供應鏈智能組織系統”則將分散的中小訂單聚合後分配，使寧波某機加工廠承接新能源電機零件訂單時，成本降低3%。最具創新性的是“拆集派”系統——當某醫療機器人企業需要打樣10個骨科零件時，系統將訂單拆分至5家專精工廠，既解決了“小單沒人接”的痛點，又保證了工藝精度。

“AI讓中國供應鏈的‘韌性’看得見。”佘瑩指着&&的“産能地圖”説，當疫情導致深圳某電子廠停産時，系統在2小時內為其訂單找到了東莞、蘇州的3家備份工廠，這種“彈性網絡”使&&訂單履約率保持在98.7%。2024年，海智在線&&交易額達226億元，其中AI驅動的跨行業訂單佔比超40%，成為全球製造業供應鏈數字化的“中國樞紐”。

從汽輪機廠的重型裝備到乳業的柔性生産，從工業軟體的算法創新到供應鏈&&的網絡協同，上海“智”造的實踐揭示了一個核心命題：AI對製造業的改造，已從工具層面向範式層面躍遷。當機器不再只是執行指令，而能自主優化工藝；當工廠不再是孤島，而能動態組網；當數據不再沉睡，而能驅動決策，中國製造業正通過AI解鎖“柔性生産”的密碼——這不僅是産能的提升，更是工業文明從“標準化大規模生産”向“個性化精準服務”的歷史性跨越。在上海這片創新沃土上，“未來工廠”的範式變革，正為全球製造業轉型升級提供着鮮活的中國方案。