文章核心观点 - 中粮科工通过其全资子公司华商国际，为中水渔业打造了金枪鱼全程可追溯产业链及智能管理系统，展示了公司在农粮食品及冷链物流领域提供综合性技术服务和数字化解决方案的强大能力 [1] - 公司以“数字化、智慧化、绿色化、产业化”为发展方向，通过“软硬结合”与全栈能力构建了深厚的竞争壁垒，并正通过“内外双循环”策略拓展数字化业务，培育新质生产力 [1][3][6] 创新技术与解决方案 - 华商国际为中水金枪鱼研发加工中心项目打造全方位智能管理系统，为每条金枪鱼配备“生命导航仪”，实现恒温保鲜、智能安防和全流程可视化管理 [2] - 公司采用BIM与数字孪生技术，在动工前于虚拟空间构建完整工厂模型，包含设备参数等数据底座，从源头杜绝数据孤岛，并将建设过程本身转化为数据资产 [2] - 公司将各环节数据、模型与能力集成于统一的工业互联网平台，作为工厂“运营大脑”，实现实时监控、故障预测、工艺优化及能源调度，从“人驱动系统”转变为“数据驱动决策、系统辅助人” [3] - 公司积累的行业工艺理解（如金枪鱼超低温保鲜）已封装为专业算法与AI模型，集成于全产业链数智化平台，支持预测维护、工艺优化与智能决策 [4] 核心竞争力与研发投入 - 公司核心竞争力在于对行业工艺的把握，以及提供设计咨询、机电交付、装备制造、运维服务的“软硬兼备”全栈能力 [1][3] - 依托中粮集团全产业链场景，公司形成内部“首站验证”优势，数字化系统先在真实业务中落地优化，形成可复用解决方案，建立起区别于纯技术公司的场景理解力 [3] - 公司持续重视研发，研发投入占营业收入比例持续保持在5%以上；2025年前三季度研发投入累计达1.03亿元，较上年同期增长18.83% [4] - 2025年，公司自主研发的连续式粮食烘干机与管链式输送机，分别获得山东省和河南省“首台（套）技术装备”认定 [4] - 公司与河南工业大学共建粮油装备先进制造产业技术研究院，并与江苏大学合作研发粮食烘干数据接口标准化及实时采集分析技术，以强化科研能力 [5] 业务拓展与发展战略 - 公司实施“内外双循环”拓展策略：对内深化集团协同，将数字化经验向中粮集团内部酒业、乳品、糖业等板块扩展，构建统一“中粮数字生态”；对外将食品加工、物流园区、医药冷链等领域的解决方案进行规模化复制与行业适配 [6] - 具体拓展方向包括：将金枪鱼智能工厂经验延伸至预制菜与中央厨房领域，将智慧运营模式推广至大宗物流园区，并在医药冷链等高价值领域深耕 [6] - 公司构建了统一的全产业链数智化平台，采用模块化架构，可快速调用模块进行针对性配置，以提升新行业项目的实施效率并降低定制成本 [6] - 公司致力于生态化共创，与行业领先企业、技术伙伴及科研机构共同开发解决方案，例如在酒业、医药冷链、预制菜等领域进行协同创新 [7] - 未来公司将聚力攻关智能装备、生物工程、绿色低碳等前沿领域核心技术，深化数字赋能，加大海外市场拓展力度，并构建开放协同的科技生态圈 [7]

项目成就与行业地位 - 团队研发的“基于数字孪生的自动驾驶整车在环测试装备与应用”项目荣获全球道路成就奖，标志着中国在智能驾驶测试技术领域实现了从跟跑到领跑的跨越 [1] - 团队在2014年凭借汽车ABS检测相关成果荣获国家科技进步奖二等奖，并成功实现产业化，研发装备大量出口海外 [4] 技术演进与核心突破：车辆测试 - 上世纪80年代末，国内汽车检测依赖“眼看、耳听、手摸”的原始状态，团队于1988年后立志改变，建成了国内首条全自动分布式汽车安全与综合性能检测线 [2][3] - 2007年前后，针对汽车防抱死制动系统（ABS）整车检测的行业痛点，团队突破德国技术限制，研发出适用于中国路况的“可变路面试验台”，实现ABS整车不解体台架检测零突破，该系统能在0.5秒内切换复杂路况，20分钟完成全车检测 [3][4] 技术演进与核心突破：道路桥梁检测 - 传统道路桥梁检测方法存在破坏结构（钻芯取样）或探测深度浅（仅2-3米超声波）的局限 [5] - 2016年，受医学CT启发，团队研发出基于稀土超磁致伸缩材料换能器的24通道检测系统，探测深度突破10米，并首次实现桥梁内部缺陷的三维可视化，该技术已在多地重大工程中应用 [6] 技术演进与核心突破：自动驾驶测试 - 自动驾驶安全验证面临海量场景测试需求，据测算需行驶超过百亿里程，传统路测无法满足快速迭代需求 [7] - 团队提出“虚实融合”方案，建设车路云一体化智能网联测试基地，使车辆在实际道路上行驶时能实时“注入”虚拟场景，在有限物理场地模拟近乎无限的道路情况 [8] - 2024年，团队研发出全球首套Pioneer车云场一体化自动驾驶虚实融合测试系统，在山东52公里全尺度测试路上，将传统需半年完成的场景测试周期压缩至3天 [9] - 团队已整合智能车载终端、路侧感知装备、交通云平台和可信测试工具链为完整体系，累计完成超12万小时等效测试，相关标准被16项国内外规范采纳，系统已从第一代液压平台升级至第二代纯电控制平台 [9]

文章核心观点 - 上海杨浦区正式启动“同心荟”具身智能产业专家服务站 旨在为复兴岛打造“全球创客岛”和未来城市实验区提供智力支撑与实践路径 通过汇聚科学家与企业家力量 探索未来城市建设方案 [1] - 复兴岛的规划建设是上海立足长远发展作出的重大决定 活动旨在激发党外知识分子专家和行业领军人才的专业热情与创造活力 结合科学洞察与企业实践 为未来城市描绘清晰“施工图” [1] 活动与启动仪式 - “同心荟”杨浦具身智能产业专家服务站于2月7日的“复兴岛未来城市 科学家与企业家同心共创会”上正式启动 [1] - 服务站向首批16位来自高校 科研机构与领军企业的专家颁发了聘书 [1] 服务站职能与目标 - 服务站将立足上海“十五五”产业发展导向 依托统战资源优势 构建“需求-智库-场景”联动机制 [1] - 服务站旨在为具身智能产业发展提供常态化 专业化智力服务 成为需求与资源精准对接的桥梁 [1] - 服务站将发挥科技成果加速转化的平台作用 构建科技专家与产业深度融合的协作生态 为杨浦具身智能产业发展贡献力量 [1] 专家观点与行业实践 - 中国工程院院士 同济大学教授朱合华等科学家和专家以走出“技术空转”为核心思路 分享未来智慧城市建设“施工图” 并从城校共生 空间设计创新 创新栖息地治理等角度分享思考成果 [2] - 阿里云智能 腾讯研究院 千寻位置等企业代表 聚焦数字孪生 零碳建设 时空智能等前沿领域 分享技术赋能城市转型的实践路径 [2] 合作成果 - 共创伙伴围绕“未来城市想象”“共创机制建设”等主题深度研讨 形成一批可落地的创新思路与合作意向 [2]

核心观点 - 国铁济南局济南西车辆段通过系统性数智化改造，将轮轴车间升级为智慧化的“车轮医院”，大幅提升了铁路货车轮轴的检修效率和作业环境，为春运等关键运输期提供了坚实的技术保障 [1][3][4] 生产运营与效率提升 - 车间引入了68台智能设备（如轮对自动分解机、车轴自动除锈机、车轴数控成型磨床）和18台无人搬运车，实现了自动化流水线作业 [1] - 通过数智化改造，轮对分解能力从每天45条提升至90条，轮对组装能力从每天40条提升至70条，效率显著提高 [3] - 工业互联网、机器视觉、数字孪生等技术的应用，使智能设备能够协同“团队作业”，工人角色从体力劳动转向数据监控与调度 [3] 技术应用与智能化水平 - 车间控制室配备智能调度屏幕，可实时显示无人搬运车的位置、状态和任务，实现精准调度 [1] - 工人通过“智慧云”系统确保自动化设备协同工作，角色转变为“车间管家” [2] - 车轴智能除锈设备投入使用，彻底改变了以往需要工人“全副武装”进行繁重手工除锈的作业模式 [3] 员工角色与工作环境变化 - 改造前，车间依赖人工作业，数据手抄、物料人力推送、精度靠经验判断，工人整日围绕轮轴工作 [2] - 改造后，工人最主要的工作是监控数据，劳动强度大幅下降，工作环境从“灰头土脸”变为“一尘不染” [3] - 员工仍需具备快速故障诊断与处理能力，例如处理无人搬运车“罢工”等突发情况，确保生产流程不间断 [4] 行业地位与功能 - 该“车轮医院”是国铁济南局济南西车辆段的轮轴车间，也是山东省最大的铁路货车轮轴检修基地 [1] - 负责货运和部分客运列车运行一定时间后的轮轴精密检修工作，是保障列车运行安全的关键环节 [1] - 在春运期间，智慧化检修系统为列车运输安全筑牢了技术基石 [4]

公司业务与运营 - 公司运营着山东省最大的铁路货车轮轴检修基地，为货运和部分客运列车提供轮轴检修服务[1] - 车间内配备了68台智能设备，包括轮对自动分解机、车轴自动除锈机、车轴数控成型磨床等，并部署了18台无人搬运车（AGV）进行物料运输[1] - 通过“智慧云”系统对车间内的智能设备和无人搬运车进行集中监控与智能调度，实现了自动化生产流程的管理[2] 技术升级与智能化改造 - 公司在2022年对轮轴车间进行了系统性的数智化改造，引入了工业互联网、机器视觉、数字孪生等技术[4] - 改造后，车间的轮对分解能力从每天45条提升至90条，增幅达100%；轮对组装能力从每天40条提升至70条，增幅达75%[4] - 68台智能设备通过工业互联网系统实现互联互通与协同“团队作业”，替代了传统依赖手抄记录、人力推送和经验判断的人工作业模式[3][6] 生产效率与工作模式变革 - 数智化改造显著提升了生产效率，例如车轴智能除锈设备投入使用后，大幅降低了该岗位的劳动强度，使工人从繁重、高污染的手工劳动中解放出来[6] - 工人的核心职责从体力劳动转变为数据监控、流程管理和设备维护，例如通过控制室实时观察设备状态、处理突发故障（如搬运车“罢工”）[2][6] - 尽管自动化程度提高，但工人仍需具备快速判断和解决复杂故障的能力，以确保生产流程的连续稳定，特别是在春运等高负荷时期[6][7]

文章核心观点 - 中石化宁波镇海炼化有限公司作为唯一入选的炼化企业，入选工信部首批15家领航级智能工厂培育名单，其通过全面应用数字技术驱动业务变革，实现了从工程建设到生产运营的精益管理，是传统石化行业智能化转型的标杆 [1] - 公司通过构建系统自动化、巡检无人化、管理数字化的智能工厂体系，显著提升了生产效率、安全水平和劳动效率，智能化生产每年增效超2亿元，平均劳动效率提升50%以上 [10] 系统自动化 - 公司建设了覆盖全厂80多万台设备的健康管理平台，通过实时数据采集与专家模型进行智能诊断，每天进行3轮“体检”，实现设备实时打分、自动预警，改变了传统依赖人工经验排查的模式 [2] - 平台采用“公司—运行部—装置”三级架构，提供“千人千面”的数据视图，并自动生成“健康周报”，将设备管理从事后处理转变为主动维护和预测干预 [3] - 通过为近万台机泵中的4200多台加装传感器，平台可实时上传振动、温度等数据，帮助技术人员快速锁定关键机泵，排查问题效率大幅提升 [2] - 针对全厂55公里系统管廊和3500公里各类管线，公司利用数字孪生技术构建了三维虚拟镜像，并为近万个管架安装二维码“身份标牌”，现场人员扫码即可调出管线三维剖面图及材质、介质、检修记录等信息，实现了故障的快速精准定位与高效维修 [3] - 数字孪生系统深度嵌入日常生产，例如在工艺复杂的乙烯装置中，可在虚拟环境中先行模拟和优化生产参数，从而提升产品合格率与计划执行效率 [4][5] 巡检无人化 - 在球罐区，公司部署了沿钢丝绳凌空穿行的飞索机器人，搭载36套无线传感器、全景摄像头、气体传感器及红外热成像仪，能对重点部位进行全天候无死角监控，并在2秒内发现50米范围内的气体泄漏 [6][7] - 该机器人实现了对1.2万平方米重大危险源监控区域的自主避障巡航与数据实时回传，由AI算法分析处置，替代了此前完全依赖人工手持设备巡检的方式 [7] - 公司广泛推行“无人化、少人化”场景，包括变电站远程操作与机器人自动巡检、利用3D扫描与无线网络控制抓斗进行全流程除焦堆料操作，以及引入软件机器人实现跨系统流程自动化 [8] 管理数字化 - 公司实现了进出厂物流的全程数字化管理，从车辆预约、自动识别、地磅称重到自动装车、电子磅单生成，全程无需司机下车，使产品出厂效率提高40%，客户车辆等候时间由1天缩短至1小时以内 [9] - 在生产指挥中心，可通过大屏对23.1平方公里厂区的生产运行动态和现场人员进行实时监控与远程管理 [9] - 在二期项目的催化裂化装置中，项目团队利用自整定算法对271个控制回路逐一建模评估，目前部分关键回路已实现在线自动整定，显示屏上可清晰监控200多个控制回路的运行状态 [9] - 智能工厂以“分子炼油”理念实现资源高效转化，并通过标准化调度与实时优化提升装置效益，具体功能如“处理量自动爬坡”、“液位自适应抗扰动”等，直接作用于稳定生产、降低能耗和提高产品附加值 [10] - 公司未来将依托“长城大模型”与“石化智云”平台，进一步探索人工智能赋能下的石化生产新模式，旨在使生产运行更高效、精准和安全 [10]

文章核心观点 - 中石化宁波镇海炼化有限公司作为唯一入选的炼化企业，入选全国首批15家领航级智能工厂培育名单，其通过系统自动化、巡检无人化、管理数字化等全方位智能化建设，实现了生产效率、安全性和劳动效率的显著提升 [1][10] 系统自动化 - 公司通过设备健康管理平台对全厂80多万台设备进行每日3轮“体检”，实现实时打分、自动预警，改变了传统依赖人工经验排查的模式 [2] - 平台已为4200多台机泵加装传感器，实时上传振动、温度数据，并通过专家模型进行智能诊断，帮助技术人员精准锁定问题，排查效率大幅提升 [2] - 健康管理平台按照“公司—运行部—装置”三级架构实现“千人千面”的数据展示，并为每位设备员生成定制化视图和自动“健康周报”，显著提升问题研判与运维效率 [3] - 公司为厂区近万个管架安装二维码“身份标牌”，现场人员通过扫码即可调出管线三维剖面图，实时查看材质、介质、检修记录等信息，实现了对55公里系统管廊、3500公里各类管线的高效管理 [3] - 数字孪生工厂创建了与真实工厂高度一致的三维虚拟镜像，实时同步设备状态与生产流程，应用于应急管理和日常生产优化，例如在复杂的乙烯装置生产中先行模拟和优化参数，提升产品合格率与计划执行效率 [4][5] 巡检无人化 - 在球罐区部署飞索机器人，沿7毫米粗钢丝绳凌空穿行巡检，搭载36套无线传感器、全景摄像头、气体传感器和红外热成像仪，实现全天候无死角监控 [6][7] - 飞索机器人能在2秒内发现50米范围内的气体泄漏并捕捉细微异常声响，探测到异常后数据实时传回指挥中心由AI算法分析处置，相当于配备了全天候“智能管家” [7] - 公司广泛推行“无人化、少人化”场景，包括变电站远程操作与机器人自动巡检、3D扫描技术结合无线网络控制抓斗进行全流程除焦操作，以及引入软件机器人实现流程自动化 [8] 管理数字化 - 智能化进出厂物流管理系统实现车辆自动识别、地磅自动称重、自动装车及电子磅单生成，司机全程无需下车，产品出厂效率提高40%，客户车辆等候时间从1天缩短至1小时以内 [9] - 生产指挥中心大屏可实时监控23.1平方公里厂区的生产运行动态与人员活动，实现对现场所有设备的远程控制和管理 [9] - 在二期项目催化裂化装置中，利用自整定算法对271个控制回路逐一建模评估，目前部分关键回路已实现在线自动整定，实现劣质重油的高值化利用与低成本油转化 [9] - 智能工厂以“分子炼油”理念实现资源高效转化，通过建设智能工厂，公司生产水平和劳动效率显著提升，智能化生产每年增效超2亿元，平均劳动效率提升50%以上 [10] - 公司未来将依托“长城大模型”与“石化智云”平台，探索人工智能赋能下的石化生产新模式，旨在使生产运行更高效、精准和安全 [10]

项目概况与建设进展 - 项目是国内目前在建最大的低碳商务区，位于青岛市胶州市临空经济区核心，由中建八局四公司承建 [1] - 项目地下工程已完工，地上主体结构已完成近60% [1] - 项目整体由A、B、C三个区块组成，总占地面积21万平方米，总建筑面积58.57万平方米，包含22个框架结构单体建筑，工程总投资46.57亿元 [1] 项目定位与功能布局 - 项目定位为“上合迎宾港”和“空港商务区”，旨在打造集星级酒店、酒店式公寓、数字贸易大厦、零碳创新园区、空港会展中心于一体的高端综合体 [1] - 功能布局分为“一港一区”：“一港”即上合迎宾港，以航空类产业为支柱，配备专机楼、公务机楼、航空公司基地等，为上合示范区和青岛市提供航空服务 [2]；“一区”即空港商务区，聚焦临空服务、高新活力、对外贸易三大临空特色产业，提供八大支撑服务 [2] - 项目旨在推进“港产城”一体化发展，助力临空经济向更高处进发 [1] 产业与经济影响 - 项目将整合上合示范区和RCEP资源，利用航空枢纽能力发展产业 [2] - 项目是青岛市以产业园区为“主战场”，构建面向2030年现代化产业新体系的代表项目之一 [2] - 青岛市系列园区将聚焦高端制造、海洋经济、数字经济与绿色能源四大战略赛道，推动产业向集群化、智能化、绿色化跃升，培育新质生产力 [2] 施工技术与项目管理 - 项目施工面临工序衔接密、质量标准高，以及需减少对胶东国际机场运营及场区生态影响等多重挑战 [1] - 项目团队应用BIM+GIS数字孪生平台实现全要素可视化管控，通过优化采运路径减少模板损耗超过10% [1] - 项目依托集群式工地优势，建立了7000平方米钢筋集中加工厂，推行模板集中加工标准化作业，提升了施工质量，其“集中加工”经验正辐射周边项目 [1]

AI在制造业中的应用现状与核心挑战 - 制造业对AI的拥抱普遍存在焦虑与迷茫，系统性推进困难且效果常不及预期，麻省理工学院2025年调研显示，仅约5%尝试系统性利用AI的企业取得成功 [2] - 当前制造业AI应用多处于“点状智能”阶段，主要辅助特定环节，尚未达到端到端的智慧工厂水平 [4] - AI在研发环节能提升效率但核心创新贡献有限，例如谷歌DeepMind的GNoME工具通过图神经网络发现了超过528种潜在锂离子导体，相当于此前总量的25倍，但这仍属辅助范畴 [4] - 在设计环节，生成式AI在平面设计上提升速度，但在复杂工业设计（如汽车整体造型）中多局限于概念启发，难以深度考虑物理约束与成本，特斯拉等领先企业最终设计仍需工程师干预 [6] - AI在芯片或电路板等高精度产品的布局优化上初显价值，如英伟达的AI辅助芯片设计工具，但整体渗透率较低 [6] - 在生产制造环节，AI在品质检测和预测性维护上成效显著，例如博世某产线采用AI品质检测，准确率达99.8%（高于人类的95%），单件检测时间从20秒缩短至约5秒，检测成本下降约50% [6] - 预测性维护系统（如GEAviation）据称每年可节省数亿美元 [6] - 在智能排产、流程优化、工艺参数动态调整和个性化制造等领域，AI影响有限，2025年麦肯锡报告显示，88%的企业使用AI，但仅6%的企业报告AI对利润（EBIT）产生了企业级影响 [6] - 在销售服务环节，由于容错率相对较高且任务与大模型能力匹配，应用进展不错 [7] - 在供应链管理环节，AI未来潜力大，但目前受数据孤岛、规则复杂及不确定性等问题限制，落地效果有限 [7] - 总体而言，AI在制造业的应用多依赖传统机器学习，而非前沿大模型，且停留在孤立优化阶段，尚未实现系统集成 [8] 制造业AI落地滞后的根源 - 制造业AI落地滞后的根源在于行业固有复杂性、物理交互挑战和高标准要求，与当前AI技术范式不完全匹配 [10] - 制造业复杂性体现在：生产系统链条长且高度耦合；数据和知识复杂，跨越多领域且碎片化；行业差异巨大，知识复用困难 [11] - 与物理世界的深度交互增加了难度，当前大模型在具身感知、物理规则理解和空间推理等方面存在显著局限 [11] - 物理世界数据来源复杂（如各种传感器、PLC、CNC机床），数据格式、协议、频率不同，且常伴有噪声、干扰和不准确问题 [12] - 仿真与真实情况差距大的问题难以解决，导致仿真中训练的策略在现实中易失败 [12] - 制造业对实时性要求极高，决策延迟可能导致产品报废、设备损坏或人身安全威胁 [13] - 制造业容错率低，高端制造业对错误几乎是零容忍，例如理想汽车MEGA车型因冷却液缺陷召回导致损失超过11亿元 [13] - 大模型速度不够快且存在“幻觉”问题，其可靠性成为深度赋能制造业的重大挑战 [13] 缩小差距：智慧工厂AI需发展的核心能力与企业战略 - 要缩短理想和现实之间的差距，技术需进步，企业也需有适配的AI战略 [15] - 核心能力一：开发真正适配制造业的工业大模型，模型需掌握专业领域知识（可通过微调、RAG等方式实现，难点在于高质量领域数据），并具备更好的可靠性、更快的速度 [16][17] - 核心能力二：AI需具备全面感知和获取全链条关键数据的能力，智慧工厂需构建深度数字孪生系统（如西门子的工业元宇宙概念），进行实时推演和优化 [18] - 需解决制造业数据来源复杂、分散在不同系统与设备中的问题，进行数据归集、清洗、对齐 [18] - 工业大模型训练需要大量高质量标注数据（如资深工程师对复杂故障的判断），成本高于语言模型的自监督学习 [18] - 核心能力三：AI必须在复杂条件下（物理、安全、合规、商业约束）进行深度理解和高质量决策，实现多目标优化并应对不确定性，需具备持续在线学习、从错误中自我改进的能力 [19] - 核心能力四：AI需要具备具身智能，以理解并操控物理世界，并统筹多供应商设备和机器人间的协同，确保顶层集成 [1][20] - 上述所有能力需在极高可靠性、安全性和确定性下运行，以确保生产连续性和零风险 [21] - 企业需制定长期和短期AI战略：短期可以点带面，在匹配场景（如大模型辅助知识问答、缺陷检测、预测维修）落地AI以积累经验；长期应专注构建高质量数据资产，通过数据合作在工业AI生态中占据上游位置，并逐步扩大AI利用广度和深度，最终打造端到端的智能工厂 [22]

公司业务与运营 - 国铁济南局济南西车辆段轮轴车间是山东省最大的铁路货车轮轴检修基地，负责货运和部分客运列车的轮轴检修[1] - 车间内拥有轮对自动分解机、车轴自动除锈机、车轴数控成型磨床等68台智能设备，以及18台无人搬运车[1] - 车间通过“智慧云”系统进行智能调度，工人角色转变为“车间管家”，负责监控和协调自动化设备运行[3][4] 技术升级与智能化改造 - 公司于2022年对轮轴车间进行了系统性数智化改造，引入了工业互联网、机器视觉、数字孪生等技术[4] - 改造后，轮对分解能力从每天45条提升至90条，轮对组装能力从每天40条提升至70条，效率显著提高[4] - 68台智能设备通过工业互联网系统实现“团队作业”，工人主要工作转变为监控数据[5] 生产效率与工作模式变化 - 车轴智能除锈设备投入使用后，彻底改变了原本需要工人“全副武装”进行高强度手工除锈的作业模式[5] - 工人劳动强度大幅下降，但责任未减，需具备处理设备故障（如搬运车“罢工”）的应急能力，以保障生产流程顺畅[5] - 数智化改造使车间从依赖人工作业、手抄记录、经验判断，转变为以自动化设备和数据驱动为核心的智慧化运营模式[4][5]