一次深入车间的调研与一场聚焦实效的座谈——徐纪平主任赴嵊州调研

       2026年岁初，寒意渐浓，但在浙江嵊州的企业车间与会议室里，一场关于传统产业智能化升级的讨论正持续升温。1月22日-23日，徐纪平主任、凌云副主任深入嵊州产业一线，开展专题调研与座谈。此行目的明确而迫切：为嵊州谋划2026年人工智能（AI）赋能制造业的具体路径。这不是一场空泛的技术宣讲，而是一次从车间痛点出发、以场景落地为目标的务实探路。专家组走访代表性企业，倾听最真实的声音，与地方政府、企业代表、服务商共聚一堂，共同勾勒一幅属于嵊州制造的“智能跃迁”草图。嵊州市副市长王哲峰，经信局党委委员、总工程师邹乐炳等相关人员陪同调研。

       调研的首站，选在了两家气质迥异但同样面临转型课题的制造企业：一家是敢于重金投入硬件、打造“未来工厂”的规模企业代表——浙江森歌智能厨电股份有限公司；另一家是在细分赛道精耕细作、以数据驱动内部挖潜的“专精特新”代表——嵊州市新起点焊接科技有限公司。

       在森歌董事长范德忠的陪同下，调研组走进了其投资兴建的工厂。这里堪称传统制造企业“机器换人”与硬件升级的典范：自动化组装线经过精密核算，两条线日产可达1200台，月产能超3万台；智能立体仓储系统有效解决了大促期间的物流瓶颈，总投资额巨大，彰显了企业打造行业标杆工厂的决心。范德忠坦言，当前产品仍以非标定制为主，效率低、成本高。企业正强力推动产品模块化、零部件标准化，并尝试建立部分通用部件的库存，目标是实现“像开窗口一样方便”的柔性定制。然而，如何将先进的硬件与灵活的生产模式、订单系统深度耦合，仍是摆在面前的课题。市场波动下，“六条产线只开两条”的现状，也让他思考：产能如何更敏捷地响应市场需求？

       与森歌的“大开大合”不同，新起点焊接科技展现的是“精耕细作”的数字化路径。从替代日本进口的空调压缩机焊接件起步，现已切入汽车热管理、机器人等新兴赛道。其数字化改造有明确的业务牵引：先自动化，再数字化，核心目的是提升效率、精准统计，最终服务于科学的绩效考核与利润增长。企业已部署ERP、MES、PLM系统，将所有生产数据归集，用于驱动绩效考核。这种“制度、软件、运行机制并行”的做法，确保了数字化不是空中楼阁。面对焊接气孔、外观等行业共性质量难题，企业已开始积累检测图像数据（每台设备录入五六十张图片），为后续AI视觉检测打下基础。同时，他们关注如何利用数据和分析工具，进一步优化流程、应对行业压力。2026年的目标是在销售保持增长的同时，“把内部管理（流程）捋顺”，这恰恰是AI能够发挥作用的深水区。

       在涵盖多行业代表的座谈会上，化工、高端装备、精密加工、本地软件商、轮番发言，一张立体而真实的、具体而微的AI场景诉求，嵊州产业“需求图谱”与“挑战清单”徐徐展开。

       化工行业追求超越简单报警的智能决策支持，以提升生产平稳率与产品合格率；高端装备制造企业，如来福谐波面对人形机器人产业爆发的海量定制需求，亟需智能排产与AI辅助工艺审核；精密零部件加工企业渴望实现从自动读图到成本报价的全流程自动化，却受困于图纸识别等技术瓶颈；本地服务商在优化生产物流算法上寻求突破；杭州科技企业则分享了AI在电商快反设计中“快速铺货”有效但“深度创意”不足的实践经验。与此同时，跨行业的转型之“坎”也高度一致：首先是数据之困，历史数据质量差、孤岛化严重，制约AI训练；其次是场景落地之难，通用模型与专业工业问题如机械图纸识别结合深度不足；第三是人才与成本之虑，既懂AI又懂工业的复合型人才稀缺，企业对投入风险存在顾虑；最后是路径选择之惑，在巨头方案与灵活服务商、自研与引入之间难以抉择。座谈会实质上完成了一次集体的问题梳理，它鲜明地指出：对于嵊州工业而言，AI的应用已跨越“要不要用”的初期阶段，正式进入了“如何用对、用好”的攻坚与实战期。

       凌云指出，当前产业发展的主旋律是深刻变革，而这一变革的核心驱动力正是人工智能。他强调，必须坚持以人工智能技术为抓手，系统性推动产业转型升级。凌云提出三项关键举措：首先，应从实际场景需求出发，挖掘人工智能在高频、刚需领域的落地应用，同时积极培育一批专注人工智能解决方案的应用服务商，构建健康可持续的产业生态。其次，必须筑牢数据基础设施，建设高质量、标准化、安全可控的数据底座，为人工智能的深度应用提供坚实支撑。第三，要全面推动产品研发模式的智能化升级，积极利用人工智能辅助设计、仿真和开发，大幅缩短研发周期，提升产品创新效能。

       徐纪平指出，智能制造正经历从以数字化为核心的“1.0”阶段向以人工智能深度赋能为标志的“2.0”新阶段的历史性跨越。

       徐纪平表示：一是坚定“应用为王”，摒弃空谈，将主攻方向牢牢锚定在“推动人工智能产业化”和“赋能产业智能化”上，一切以工业场景的可落地性与实效为衡量标准。二是夯实“数据为基”，视数据为智能化的生命线，提出三项紧迫任务：深化设备联网以打通数据采集“最后一米”，推行DCMM数据管理能力评估以系统性构建企业数据治理体系，以及围绕具体业务场景建设高质量数据集，杜绝为建而建的形式主义。三是坚持“场景为锚”，实施分类分级精准施策：对通识类场景（如智能问答）鼓励大胆先用；对行业类场景（如排产、质检）支持龙头企业的成功方案进行行业复制；对企业级深度场景（如工艺优化）则鼓励有条件的企业开展长远试点。四是积极探索“试点开路”与“生态共建”的创新模式。建议通过“发榜揭榜”机制，遴选条件成熟的企业攻关具体场景；创新商业模式，鼓励“企业抱团共建”以分摊研发成本、共享成果，或采用服务商“风险共担、按效果付费”的模式，破解数据共享与成本顾虑；优化政策支持，将资金精准投向“场景+智能体”试点项目，并发放“算力券”切实降低企业初始使用门槛。五是前瞻性推动“原生智能”与“模式创新”。在新工厂规划建设上，必须坚持“数字原生”理念，前置应用数字孪生技术进行仿真优化，打造天生自带“工业大脑”的工厂；在产业组织层面，鼓励发展服务型制造，并大胆探索构建以品牌和研发为龙头、整合专业化产能的“虚拟制造联合体”，以此增强整个产业链的韧性与响应能力。

       徐纪平特别强调，省智能制造专家委员会愿扮演好“参谋”与“助手”的角色，全力支持嵊州依托其扎实的产业根基，走出一条务实、特色、高效的智能化升级新路径，从而在AI赋能工业的“2.0”时代抢占先机。