引言
新春将至，年味渐浓，而在“中国五金之都”浙江永康，一股围绕制造业与人工智能融合发展的务实热流，正驱散着冬日的寒意。2026年1月下旬，一场旨在为永康世界级五金产业集群把脉问诊、探寻智能化升级路径的深度调研活动，在这里密集展开。这场活动，由永康市经济和信息化局（以下简称“永康市经信局”）精心牵头组织，浙江省智能制造专家委员会（以下简称“浙智专委”）派驻永康专家服务组（以下简称“专家组”）具体执行。它并非一次临时起意的走访，而是在永康经信局的谋划下，浙智专委系统性、专业化、常态化服务地方制造业年度蓝图中的关键落子。从专家团队的优化重组与年度计划的协同审定，到覆盖电动工具、智能家居（含保温杯）两大特色产业二十余家重点企业的沉浸式诊断，整个过程环环相扣，脉络清晰，生动诠释了“省级智库赋能、地方政府主导、企业主体参与”的协同服务新模式，为永康制造业在人工智能时代精准发力、构筑新优势，完成了一次扎实的前期勘探。
谋定而后动 共绘年度行动蓝图
2026年1月28日上午，永康市会议中心，浙智专委永康专家服务组见面会如期举行。这既是一次新老专家的接替亮相，更是一场凝聚省、市、专家三方共识，部署年度实战任务的动员会。会议由永康市经信局具体筹办。会场内，浙智专委副主任卢耀辉亲自率队，全新调整后的永康专家组成员整齐在列。永康方面，市经信局局长陈磊、党委委员金方刚，以及市府办、财政局、高新区、开发区分管领导共同与会。阵容体现了对这项工作的高度重视。
会议伊始，浙智专委副秘书长邹鹤海介绍了调整完善后的永康专家服务组。这支团队的调整，经过了严谨、透明的程序。调整工作坚持“综合能力与专业匹配并重”的原则，并在全过程充分征求永康市经信局意见，经过内部研讨、人选酝酿、面试沟通，最终与永康市经信局就最终人选达成一致。调整后的专家团队覆盖工业互联网、大数据、人工智能、机器视觉、数字化解决方案等领域。
紧接着，新任组长谭彰代表专家组，系统介绍了《2026年度浙智专委派驻永康专家组服务工作计划》。谭彰介绍，年度工作将围绕“永康世界级五金产业集群”核心，聚焦“电动工具、保温杯特色细分领域”，通过“诊断赋能+场景图谱+政策支撑+试点打造+生态构建”五个维度展开。具体包括：完成约20家企业的精准诊断与报告；编制《永康五金行业工业智能场景应用图谱》；协助制定工业AI专项支持政策并组织培训；培育3-5个工业AI应用标杆项目；帮助永康引进培育2-3家优质AI服务商，启动工业AI资源池建设。
永康市经信局党委委员金方刚介绍了为期三天的“人工智能场景调研”的具体安排。对象锁定电动工具、智能家居（涵盖保温杯、炊具等）重点行业企业；内容围绕生产制造、运营管理等环节的AI应用场景需求；参与人员即为在场的专家组全体及经信局分管领导、科室负责人。会议当场明确了分组计划、详尽的走访企业名单及联络员。这意味着，座谈会不仅敲定了全年蓝图，更直接吹响了立即进入实战的号角。
经信局陈磊局长在随后的讲话中，对工作计划予以肯定，并对调研提出期望，强调要深入一线，摸清真实痛点，发掘可行场景，形成能指导实际工作的成果。
卢耀辉副主任强调，专家组的工作：一是与省级智能工厂、未来工厂申报与政策对接；与工信部“基础级→先进级→卓越级→领航级”的梯度体系衔接，对接省市及工信部相关政策，通过创建活动争取政策支持，提升企业在智能制造方面的层级，提升智能制造水平。二是推动“AI+制造”在企业中的落地，包括智能终端与AI产业应用的结合；通过典型案例打造、服务商引进、企业培训等方式，形成可复制推广的AI应用模式。两项工作相辅相成：智能工厂创建过程中要求具备一定数量的AI应用场景；AI场景落地可借助智能工厂创建的契机和政策支持，实现双向推动。
体系化赋能——专业化诊断与场景挖掘的实战方法论
1月28日下午至30日上午，专家组兵分两路，按照既定行程，奔赴永康各重点企业。此次调研绝非走马观花式的参观座谈，而是承载着年度计划中“诊断赋能”核心任务的一次深度、系统化实践。
（一）精心筹备与精准选样
调研的成功，首先源于前期的精心准备。调研对象名单由永康市经信局结合本地产业布局和发展重点牵头拟定，确保了样本覆盖电动工具、智能家居两大主导产业，且均为各细分领域的代表性企业，如浙江德硕科技、浙江哈尔斯真空器皿、浙江三锋实业、春天集团等，涵盖了从整机制造到核心部件、从杯体加工到品牌运营的全产业链环节，保证了调研信息的多样性和行业代表性。
更重要的是，专家组携带了一份极其详尽的《调研提纲》。这份提纲长达数十页，结构严谨，逻辑层层递进，是此次系统性诊断的“导航图”和“检查单”。提纲内容主要分为四大模块：1.企业基础与经营痛点（了解概况与核心挑战）；2.现有基础深度调研（涵盖自动化/数字化现状、工业数据与知识积累基础、AI应用与团队基础）；3.AI智能化提升意愿调研（与企业决策层探讨认知、意愿、规划与顾虑）；4.AI应用场景深度挖掘（围绕研、产、供、销、服等全价值链环节探讨可能性）。调研特别强调，要关注对用户有价值、对行业有示范性的场景；关注相比传统数字化手段能带来增量价值的场景。
（二）“现场—座谈”两段式深度交互
在实际调研中，专家组普遍采用了一种高效的“两段式”工作法，其核心可概括为：始于车间现场观察，终于会议室聚焦业务痛点的引导式对谈。
第一阶段：深入现场的“望闻问切”
专家组进入企业后，通常首先提出：“我们先去车间看看。”在企业管理或技术负责人陪同下，专家们径直深入生产一线。在机器轰鸣的车间、在流转的仓库、在专注的质检工位，调研以一种沉浸式、交互式的方式展开。
观察：专家们分散开来，细致观察生产线上的装备自动化水平、工人操作方式、物料流转路径、质量检测工序、现场数据采集点（仪表、传感器、工控机）的布置，感受生产环境的温湿度、粉尘等状况。
询问：观察伴随着即时、具体的提问，问题紧扣眼前所见：“这个工位为什么需要两个工人配合？瓶颈在哪？”“这台设备的温度、压力参数是人工记录还是自动上传？”“这批抽检产品的主要问题是什么？有没有规律？”“仓库里这个物料库存偏高，是根据什么规则设定的？”
即时反馈：对于一些通过现场管理或简易技改就能优化的非核心问题，专家有时会当场提出初步建议。例如，针对工具摆放杂乱，建议推行定置管理；针对某环节纸质记录繁琐，建议考虑扫码录入。这种即时、务实的交流，迅速拉近了与企业的距离，建立了基于解决实际问题的信任基础。
通过约一小时左右的现场走访，专家组快速构建了对企业生产流程、自动化“硬实力”、数据产生环节及日常运营卡点的直观、立体认知，有效避免了仅凭会议室汇报可能产生的信息偏差或过滤。
第二阶段：会议室内的聚焦业务与引导共创
带着从现场采集的“体征”和疑问，双方移步会议室。参与座谈的企业方人员，通常是主管生产的副总、技术/质量部门负责人、以及供应链、计划等核心业务环节的管理者——即最清楚业务痛点和价值目标的人群。座谈对话遵循着清晰的逻辑链条：
1.梳理数字化基础：首先，结合现场所见，系统询问企业ERP、MES、WMS等信息系统应用情况，重点探查系统间数据是否打通、核心设备数据采集覆盖度与质量。目的是客观评估企业现有的“数据燃料”基础，这是任何智能化讨论的现实起点。
2.聚焦业务核心痛点：这是对话的关键转折。专家组会引导企业人员抛开技术术语，用业务语言描述最亟待解决的困难。问题直接而务实：“目前影响订单按时交付的最大原因是什么？（物料、设备还是计划？）”“客户投诉最多的质量缺陷是哪类？关键生产环节在哪？”“哪个环节的浪费（能耗、返工、等待）比较突出？”“新产品工艺定型，主要靠什么？周期多长？”这些讨论始终围绕“交付、质量、成本、效率”等企业生存与发展的核心指标展开。
3.探讨可能性与认知引导——技术的“翻译”过程：在具体的业务痛点被充分摊在桌面上后，对话才自然引入包括AI在内的智能化技术可能性。专家组在此扮演着至关重要的“技术翻译”角色。
针对“外观检测靠人眼，易疲劳、标准不一、漏检导致客诉”的痛点，专家会解释：“对于这类有明确视觉特征的检测，现在有基于工业相机和深度学习算法的方案，可以设定统一标准，长时间稳定工作，还能自动分类保存缺陷图片，方便追溯是工艺还是物料问题。”
针对“关键设备突发故障，导致整条线停产损失大”的困扰，专家会探讨：“如果设备的主要运行数据（振动、温度、电流等）能够连续采集并积累，通过分析数据变化趋势，有可能建立预警模型，在故障发生前提示，从而安排计划性维护，减少非计划停机。”
针对“老师傅工艺经验依赖性强，新人培养慢，知识难以传承”的难题，专家会建议：“能否系统记录每次调参前后的设备数据、工艺设定和最终生产结果（质量、效率），积累成样本数据？通过数据分析，或许能找出参数与结果之间的关联，形成可重复使用的规则或辅助决策建议，加速新人成长，让核心工艺知识更好沉淀。”
在整个过程中，专家们很少空谈技术原理，而是将技术可能性“翻译”成解决企业特定业务痛点的潜在“工具”或“方法”。他们会引用其他制造领域（不限于同行业）已成功的类似应用案例，说明技术如何具体地解决了类似的业务问题。讨论的重点始终是“这个技术或方法，可能如何帮助你缓解或解决刚才提到的那个具体业务困难？”，引导企业从自身需求出发思考技术的适用性。
企业的反馈也随之变得极为具体和务实：“如果要试点视觉检测，对我们车间灯光环境有什么要求？”“做预测性维护，应该先从哪几台设备、采集哪些参数开始？”“想把工艺数据化，现有MES需要做哪些最小化改造？”调研过程，thus成为一次小范围的、有针对性的初步咨询与共创。
沉浸式观察——企业现场的声音与期待
三天的密集调研，如同一场场围绕“机器如何更懂生产”的深度对话。企业的会议室里，回荡着管理者们对发展的思考、对痛点的焦虑以及对新技术的期待与疑惑。这些来自一线的真实声音，是此次调研最宝贵的收获。
（一）头部企业的前瞻规划与深层需求
在一些数字化基础较好的头部企业，调研对话往往展现出更强的战略性和规划性。例如，在某知名电动工具企业，负责人坦言：“我们未来的方向不会局限于现有产品，会向智能陪伴机器人、特定工业场景的机器人拓展。”该企业已经规划将软件开发和产品研发部门合并，成立新的科技公司，并考虑落户杭州，以吸引更丰富的人才资源。对于AI应用，他们已不满足于零散的工具尝试，而是与合作伙伴规划了三个跨部门、跨流程的深层模型：1.内外供应链协同优化模型；2.全链路质量预测与管理模型；3.设计智能辅助与零部件通用性提升模型。企业信息部门负责人表示：“AI要解决的是复杂问题、端到端的问题，才能真正解决管理痛点。”同时，他们也清醒地认识到挑战：“这三个模型，尤其是设计模型，需要高质量的数据基础，并且需要持续的迭代，不是一蹴而就的。”对于数据安全与算力投入，他们已有深入考量，既尝试过私有化部署开源模型进行验证，也密切关注着云服务与专属大模型等不同路径的成本与效益。
另一家大型制造业企业的负责人，则分享了他们从2024年就开始探索AI应用的经历。他们曾引入服务商，希望构建压铸工艺参数的“数字人”模型，以降低对老师傅经验的依赖，并希望将产品知识与市场情报（如抓取亚马逊用户评论）相结合以指导研发。然而，由于服务商在技术热潮中难以潜心深耕制造业细分场景，合作未能深入。这位负责人感慨：“制造业行业特殊，比较‘苦’，不太赚钱但量很大。上层的AI算法公司，还没有彻底沉到底层来帮助制造业。”但他坚信AI的价值，并持续推动内部数据采集工作，为未来可能的机会做准备：“我们老板很有意识，他说信息化、AI就像当年用电脑，不用就会被淘汰。无论首次尝试成功率多少，我们要先做起来，才能知道哪些环节能被AI优化。”
（二）广大企业的共性痛点与务实关切
更多企业反映的，是更具普遍性的运营痛点和对见效快、性价比高的解决方案的渴望。
质量检测之困：“人工目检疲劳、标准浮动、漏检导致客诉”是高频词。一家企业负责人直言：“我们做过评估，用AI视觉做全面检测成本太高。现在通用做法是在关键工位设一个称重或感应装置，重量误差超了就报警，把人检变成重点抽检。”这反映了企业在理想方案与经济性之间的现实权衡。
经验传承与数据之殇：“老师傅的经验在脑子里，新人培养周期长”“设备参数和质检结果是两条线，出了问题追溯原因慢、难”，这类问题普遍存在。许多企业的工艺知识沉淀在纸质文件或老师傅的经验中，未能有效数字化、结构化。
数据基础薄弱与“孤岛”问题：尽管不少企业上了ERP、MES等系统，但“系统间数据没完全打通”“物料编码不统一（同一个零件，设计、采购、仓库叫法不同）导致库存不准、采购失误”等问题屡被提及。数据质量不高、流通不畅，成为阻碍更深层次分析的普遍瓶颈。
供应链与库存优化需求：多家企业提到库存成本压力大。“动态安全库存怎么设更合理？”“如何根据订单更精准地预测物料需求？”是他们希望借助数据智能解决的痛点。
对AI的认知与期待：不少传统制造企业的管理者对AI的认知仍处于起步阶段。一位负责人诚恳地说：“除了三维设计、外观设计我们知道AI有能力，对于生产制造如何导入AI，我们还是‘小白’。希望有已经应用的企业让我们看看，有服务商带方案来，我们学得就快。”这代表了大量中小企业的心态：既期待技术赋能，又因不了解而谨慎，迫切需要看到身边可借鉴的成功案例和清晰的价值回报路径。
（三）企业对专家服务的欢迎与肯定
尽管面临挑战，企业对浙智专委专家组的到来普遍表现出欢迎和开放的态度。一家企业董事长在座谈开始时即表示：“我今天推掉了其他事情专门来听，因为从国家到省里都很重视智能制造、AI+制造。不管这次做不做，听了对未来一年、三年、五年的规划布局也有好处。”这种“打开门”交流的姿态，源于企业对提升竞争力的内在渴求，也源于对省级专家资源专业性和公信力的信任。
在调研中，企业不仅展示现状、提出困惑，也积极与专家探讨可行性。当专家结合其痛点提出潜在的技术解决思路时，企业方会迅速追问具体的实施条件、改造要求、投入成本及预期效益，表现出务实的商业考量。永康市经信局的同志全程参与，既协调保障，也从产业管理角度同步了解情况、记录问题，为后续工作积累素材。
协同机制与未来展望——从诊断到行动的桥梁
本次调研的顺利实施及其在年度工作中的定位，深刻体现了浙智专委服务地方制造业并非短期行为或单点支援，而是依托一套常态化、制度化的协同工作机制。这一机制在《2026年度工作计划》中已被明确，并在调研中得到充分演练。
1.决策共商机制：从专家组人选的共同确定，到年度工作计划的协商审议，再到本次调研企业名单的联合拟定，永康市经信局均发挥主导作用，确保专家服务方向与地方产业政策同频共振。
2.行动协同机制：调研由永康市经信局正式发文组织，局分管领导及相关科室负责人全程参与，与专家组形成“联合行动组”。调研中发现的共性现象、突出问题及初步建议，将通过既定渠道及时反馈，为后续政策制定、项目遴选提供一手依据。在未来的标杆培育、服务商遴选等关键环节，计划明确将在经信局领导下继续组成联合工作组推进。
3.成果共建机制：此次调研的所有产出，都将直接输入到年度工作的后续模块：形成企业个性化诊断报告与行业分析报告；为编制《永康五金行业工业智能场景应用图谱》提供鲜活场景素材；为协助制定本地化工业AI支持政策提供需求蓝本；为精准筛选3-5家标杆培育对象奠定科学基础。
展望未来，三天的集中调研仅是序曲。根据计划，专家组将立即投入调研数据的系统分析，撰写诊断报告，启动场景图谱编制，并协同永康市经信局，进入“标杆培育”的核心阶段——聚焦筛选出的重点企业，开展深度咨询与方案设计，共同打造“效益显著、可复制可推广”的AI深度融合应用标杆。
电话：0571-88356990
邮箱：info@zjznzz.cn
传真：0571-88356990
