在制造业车间里，一台机器能不能正常运转、一道工序要调试多少次、一个新产品需要多久才能完成设计，都直接关系着生产效率。如今，这些过去主要依靠工程师和老师傅解决的问题，开始有了新的帮手——AI。
近日，记者走访杭州炽橙科技了解到，今年以来，制造企业对工业智能体的需求明显升温。“比原来增长了十倍以上。”炽橙科技副总经理韩鹏说。不过，与手机上的AI助手不同，工业AI要真正走进生产线，并不是打开软件、输入指令那么简单。
老师傅的经验，开始装进AI的“大脑”
一台使用了十多年的磨床，如何调出合适的加工参数？在浙江双环传动，这曾是一件颇费工夫的事。
据介绍，面对新的加工任务，操作人员需要根据经验不断调整参数，再观察加工结果。如果效果不理想，就重新调整。有时要反复七八次，花上将近一天。现在，工艺调参智能体开始参与这项工作。“通过学习过去积累的工艺参数和调试经验，AI可以根据新的加工需求提供建议。如今，原本需要七八次的调试，已减少到一两次。”
变化不只发生在机床上。
在设备维修环节，一些工厂也面临类似的难题：设备用了十多年，最熟悉它的老师傅退休了，新来的技术人员遇到故障怎么办？“原来的话，是靠放在老师傅脑子里面的一些经验。大模型是干什么呢？就是把他的经验变成知识。”韩鹏说。
把故障记录、维修手册和老师傅积累的经验整理起来，AI便可以辅助年轻技术人员查找问题、判断原因。
而在产品研发环节，AI接到的任务又不一样。
以电动工具行业为例，一款产品从设计到出口，需要经历方案设计、三维建模、仿真验证等多个环节，还要考虑不同市场的技术标准。炽橙科技正在与相关企业合作，尝试让研发智能体参与这些工作，把原本分散的设计环节串联起来。
从生产车间到研发部门，AI不再只是回答问题，而是开始参与具体的工业任务。
想让AI干活，先得带它进厂“学手艺”
既然AI已经能够调参数、画图纸，是不是把一套智能体装进工厂，就能直接使用？采访中，记者把这个问题抛给了炽橙科技的工作人员。答案是：没那么简单。
“我们不是要去了解每一个细分行业的全部知识，更多的是提供工具和技术服务。”工作人员解释。制造业有一个特点：行业之间差别大，即使同一行业，不同企业的设备、工艺和技术标准也可能完全不同。一套在汽车零部件工厂使用的智能体，换到电动工具企业，未必就能直接派上用场。
因此，工业AI的开发往往需要技术人员深入工厂，与企业工程师一起梳理工艺流程、整理生产数据，再根据具体需求进行开发和调整。有些项目还需要技术人员驻场，较短的项目开发周期也在三个月左右。
为什么要花这么多时间？韩鹏表示，一方面，工业知识并不都写在说明书里。许多工艺经验长期掌握在一线技术人员手中，需要通过双方合作才能逐步整理出来；另一方面，工业生产对准确性有着更高要求。普通AI回答问题，偶尔出现错误，用户还可以重新提问。但在工厂里，一组错误的加工参数，可能影响整批产品的质量，甚至导致设备停机。
这也是炽橙科技为什么强调工业模型需要结合物理仿真、工业软件等技术能力。以机械设计为例，AI生成一个零件模型只是第一步，零件能不能承受实际工作中的压力、结构是否合理，还需要进一步验证。
此外，企业的生产数据往往涉及核心工艺和商业秘密，如何在保障数据安全的前提下使用AI，同样需要解决。工业AI要学会的，不只是听懂工人的指令，更是理解机器为什么这样运转、工艺为什么这样安排。
一家工厂用得好，能不能让更多工厂用上？
需求增长十倍以上，让炽橙科技感受到制造企业对AI的兴趣正在发生变化。但韩鹏也观察到，目前提出需求的主要还是具有一定规模的制造企业。
这并不难理解。工业AI要真正发挥作用，往往需要企业具备一定的数据积累，还需要生产、技术等多个部门配合。如果每接入一家工厂，都要从头整理数据、开发系统、调试应用，那么工业AI的推广速度就会受到限制。
能不能把已经验证有效的技术能力沉淀下来，让更多工厂不必从零开始？
今年9月，杭州城市级工业智能体开放平台上线，首批上架50个工业智能体，覆盖研发设计、生产排产、缺陷检测、设备运维等场景。炽橙科技也是这一平台的参与建设者。
据了解，企业依托自研AIDT工业智能底座，牵头参与平台建设，并开放相关工业大模型和智能体开发能力。这让炽橙科技的业务探索有了新的延伸：除了为制造企业解决具体问题，还尝试把部分技术能力变成可供更多企业使用的工具。
当然，开放平台并不意味着所有工业智能体都能直接复制到不同工厂。一家企业的设备运行数据、工艺标准和生产流程，仍然需要与具体应用进行适配。哪些能力可以标准化，哪些环节必须个性化开发，还需要在实际使用中寻找答案。
但至少，工业AI的应用正在出现一种新的可能：不再完全依赖一个项目、一套系统的单独开发，而是让更多企业共享部分基础能力。
从一台磨床的参数调整，到一家企业的产品研发，再到城市级平台上的工业智能体，杭州制造业与AI的结合，正逐渐深入具体的生产环节。对于工厂来说，AI是不是足够聪明，最终还得看它能不能把具体的工作干好。