記者李曄

  青翼工業軟件今年舉辦了一場新品發佈會，預估約200家客戶參會，結果當天到場500餘家。硬核製造如此熱切地擁抱國產軟體，讓CEO王文華很意外。羚數智慧創始人郭文蔚也有同感。他的製造業客戶中，以創立20至70年的企業居多。但恰是這批“老樹”，最敢於把製造覈心環節託付給人工智慧。

  新型工業化大潮汹湧，卻絕不意味著傳統產業的簡單退出。相反，製造業“老樹”在新質生產力賦能下，正頻頻冒出“新芽”。

  發電設備高度定制，零部件有著“三邊”特性，即邊設計、邊採購、邊生產，且其中變數極多，每次都是牽一髮而動全身，需要由經驗老到、專業技能豐富的老師傅作出正確分析與折開，再將調整內容分發到工藝、採購、研發、質量等相關部門去執行。但老師傅終歸稀缺，也難免有不在狀態或失策時，容易出現生產錯誤乃至影響交付。

  一家生產水力發電設備等重型裝備的企業，决定徹底解決這個數十年的痛點。羚數智慧基於上海人工智慧實驗室開發的多語千億參數基座模型書生·浦語2.0，用大量製造業專業領域精准數據進行訓練，為這家裝備企業打造了一個AI Agent（人工智慧體）。該智慧體具有專業記憶力和高效計畫力，可自主調用相應系統並進行自動執行操作，效率是工廠“老法師”的數倍，還可多線作戰。這是書生·浦語開源體系在工業領域的突破性應用。現時，羚數智慧的工業多場景AI Agent已同數家頭部裝備製造企業達成合作，正逐步落地應用。近期，工信部宣佈將開展“人工智慧+”行動，促進AI與實體經濟深度融合。郭文蔚不無興奮：“這真是踩准賽道，等來東風。”

  種種迹象表明，傳統製造業向新質生產力要效率成本最優解的轉型動力越來越迫切。也正囙此，曾任西門子工業軟件大中華區副總裁的王文華果斷加入青翼工業軟件的團隊。

  王文華告訴記者，有些製造企業看似風光，實則辛酸，“因為訂單越大，鋪的人越多。賽道很熱，利潤極薄”。比如國內一家電晶體設備精密零部件製造商，量產應用於7納米工藝制程的光刻機零部件，就曾深陷煩惱——光刻機的零部件均由高精度的數控機床加工而成，過去，對著加工圖紙，工藝工程師純以肉眼觀察，憑經驗琢磨，研究切、削、鑽孔等動作，再編出程式“教”給數控機床，這一過程一般需要5名以上工藝工程師齊上陣，耗時約16小時——對大量工程師密集勞動的重度依賴，成為一些高精尖產業的難言之隱。

  青翼工業軟件基於覈心團隊數十年服務於頭部製造企業的豐富經驗，幫助該零部件製造商實現了零部件“一鍵加工、一鍵檢測”，完成了製造業知識的智能化與自動化輸出。王文華介紹，在智慧知識引擎、知識圖譜工藝引擎、特徵識別與自動程式設計引擎等加持下，一張圖紙輸入電腦後，最快十多分鐘就能識別出零部件加工最優方案，並直送數控機床。由此，企業規模擴容不用再“人堆人”。近五年來，這家老廠的產值新增10倍以上，但工藝工程師卻只新增了1倍。

  據瞭解，國產工業軟件風口約起於2021年。當年，紅杉資本僅用數月便鎖定青翼工業軟件。青翼的另一家重要投資人達晨財智，也因孵化出國內A股首家研發設計類工業軟件上市企業而成名。同年，清華工業工程系學霸何盛華憑藉其在五家大型製造業企業15年漂亮履歷創辦數益工聯。

  2022年，何盛華跑了全國200多家工廠，發現工廠無論規模大小，數位化需求都非常大。“小企業需要軟件運營服務，部署在雲端，可在物聯層面實現工廠所有設備狀態、生產節拍、產量等數據3毫秒內迅速採集；中大型企業則有管理和資料分析層面的需求，用一套軟件、同一標準來管理工廠20多個模塊，以數據和算灋來驅動工廠的問題排查、自動排產等，實現更高設備開機率、交付準確率，幫企業挖出20%的利潤空間。”

  當下，儘管西門子、達索等歐美機械類工業軟件在中高端製造業市場仍佔據90%份額，但中國軟件已有局部超車可能。王文華認為，中國作為全球製造業第一大國，每天都直面最真切鮮活的難題，這是青翼工業軟件决心投入自主研發的最大信心之源。據市經信委數據，上海製造業中傳統產業占比達60%，但新質生產力的賦能正使傳統產業形成第二增長曲線。現時，上海已累計培育華誼新材料等3家國家級標杆智慧工廠、19家國家級示範智慧工廠及117家市級智慧工廠。