北京
“办公室里的AI答错了，可以点击‘重新生成'。工厂里的AI判断错了，可能要全盘返工、重新生产。严重一点，财务、质量、生产、客户需要联动复盘整改。”在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，上海精智（873842）董事长魏杰的这番话，引发了在场数百位制造业企业代表的强烈共鸣。
制造业数据量大、流程复杂、设备密集，看似是AI落地的优质场景，实则是AI落地难度最高的行业之一。魏杰系统阐述了制造业物理AI面临的四大核心挑战：
一是生产变量极多，容错空间极小。 产品质量受设计、材料、设备、工艺、环境、人工操作多重影响，任何一个变量波动都会引发质量问题。互联网产品出错可快速迭代回滚，但实体制造业出错，往往是批量报废、成本损耗，无法逆转。
二是数据海量，但碎片化严重。 工厂每日产生海量生产数据，却分散在ERP、MES、PLC、设备控制器、质检系统、Excel甚至微信群中，格式不统一、时间不同步、设备标识混乱、历史数据缺失。数据看似充足，实则各自孤立。
三是工业场景零容错，要求可追溯可解释。 工业AI不能只追求“大概率正确”，必须满足可验证、可追溯、可解释、可人工介入四大核心要求。
四是价值可量化，拒绝虚概念。 制造企业不会为模型参数、炫酷界面买单，只看真实落地价值：良率提升、周期缩短、停机减少、库存降低、人力效率提升。
魏杰认为，工业行业从不看模型参数、不看行业榜单，只认两个核心标准。这与WAIC 2026上西门子发布的Eigen Engineering Agent理念高度一致：工业AI正从“提供建议”升级为“交付结果”。
传统模式下，人操作软件完成生产配置；未来模式下，人提出目标，AI自主操作软件、落地任务。工程师只需下达核心指令，AI智能体即可自主拆解项目、调用工程工具、生成程序代码、排查报错、迭代优化，全程无需人工分步操作。
“工业数字工程师，不需要幽默感，只需要绝对的责任心与稳定性。”上海精智技术团队表示，“物理AI的竞争，从来不只是算法模型的竞争，更是数据采集、设备适配、系统打通、边缘计算、工程落地能力的综合竞争。”
上海精智在WAIC 2026上展示的解决方案，实现了制造业全生命周期的AI渗透：研发设计环节的仿真预判、工艺规划环节的经验传承、生产计划环节的智能排产、生产执行环节的动态适配、质量管理环节的事前防控、设备运维环节的预测性维护、供应链环节的智能协同。
本文源自：中国财富通
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