在位于佛山的国星光电无尘生产车间，一颗颗轻薄显示LED被陆续点亮；工作人员打开平板，整个生产和质量全程透明，关键工艺和物料也能全程追溯。

这背后，藏着一颗“隐形大脑”——国星光电与广州赛意信息科技股份有限公司合作，通过深度应用工业AI，给制造业装上“最强大脑”和“神经系统”，不仅降本增效，还逐步构建灵活响应市场变化的核心竞争力。

“十五五”规划纲要提出，全面实施“人工智能+”行动，全方位赋能千行百业。目前，广东正全力推动人工智能产业高质量发展和全域全时全行业高水平应用，加快培育和发展新质生产力。制造业数智化转型升级，正深刻改变生产模式、经济形态，并重塑广东在全球制造业领域的竞争格局。

技术破局

不断推动垂直领域大模型迭代应用

“帮我生成流程运行统计报表、流程优化线索统计报表以及流程耗时统计报表。”在国星光电，运营人员一声令下，大模型即时“心领神会”一一输出报表，在降低成本的同时有效提高了流程运营的效率。

在赛意信息董事长张成康看来，未来工业场景将衍生出数字工艺工程师、数字BOM（物料清单）工程师等岗位型“数字人”，今后客户购买的将不再是单纯的软件许可，而是能完成数据分析任务的“数字员工”。

提到大模型，很多人就会想到豆包、元宝等，这些通用大模型能写文案、会聊天，就像一部百科全书，但训练成本高、能耗大，尤其是应用到行业里还可能卡在“最后一公里”——“懂很多，但不好用”。

破局之道在于垂直深耕。今年，工信部等8部门印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出，到2027年推出1000个高水平工业智能体。广东正加强人工智能关键核心技术攻关和成果转化，加快做强芯片、算力、算法、数据、应用等人工智能产业全链条，培育一批垂直领域大模型和场景专用小模型，开发推出更多工业智能体、生活智能体。

赛意信息也正不断推动垂直模型迭代落地，例如，其工艺参数大模型，能自动输出温度、压力等成套最优工艺参数，替代人工反复调参。这些垂直大模型已落地光伏、LED头部制造产线，有效削减物料损耗、降低产品报废，实现企业生产降本提质。

例如，在光伏行业，龙头电池企业在丝网印刷阶段引入AI工艺优化，通过控制印刷机参数提升丝印线形质量，实现单片银浆节约1.5毫克，单条产线可直接减少2名工艺师傅，年产15GW基地预估年省超过4500万元。

通过锻造垂直大模型，赛意信息走出一条“AI+工业”深度融合的创新路径。张成康介绍，一方面，赛意筑牢工业AI的底层能力底座，让它更适配制造业严苛的安全、稳定要求；另一方面，持续沉淀行业认知与工艺经验，让AI真正懂制造、接地气。最终推动工业智能体的规模化落地，把跑通验证的成熟方案快速复用起来，帮企业少走弯路、早见成效，和整个行业一起把智能化转型做深做实。

应用突破

丰富的场景为AI落地提供舞台

相比于娱乐消费领域，制造业对大模型的性能提出了更严苛的要求，如实时性、准确性、可靠性等。“这需要在制造场景中积累和沉淀高质量的数据，形成高质量数据集。通过将高质量数据集与大模型相结合，推动大模型在制造业赋能应用。”张成康说。

随着AI、物联网、传感器等技术的更新迭代，不少企业强化了生产设备的数据采集能力，数据正逐步成为企业最核心的财富。

而广东丰富的应用场景，让蕴藏的数据极具挖掘潜力。作为制造业大省，广东形成了完备的工业体系，丰富的制造业应用场景产生的巨量数据，成为广东生产线上流动的“石油”。

从智能终端的精密组装到石化钢铁的流程优化，从纺织服装的柔性生产到商贸物流的智慧调度，几乎每一个制造环节都蕴藏着智能化改造的迫切需求。“广东应用场景的丰富度远超海外，智能化在应用端已实现并跑甚至局部领跑。”中山大学软件工程学院产业数字化服务中心主任戴欣说。

值得一提的是，随着“技术平权”的到来，技术越发容易获得，是否意味着，产品同质化也将加剧？张成康对此解释：“计算器的普及降低了算术难度，但本身并不会带来生意。AI降低了技术门槛，但无法替代行业Know-how（知识诀窍）等长期沉淀的核心壁垒。”

数据不仅有文字、图表，还涵盖了音频、视频等非结构化数据以及各类动态数据，市场和供应随时都在变化，消费品的审美也在千变万化，原有的订单预测模式不再奏效，倒逼企业快速对动态数据采集和分析，以提高企业的决策能力。

张成康认为，垂直赛道的长期场景沉淀仍是不可替代的核心竞争壁垒。仅仅在PCB（印制电路板）赛道领域，赛意信息就已积累300—500万张生产端图纸作为训练基础，这些核心数据形成了大量行业Know-how并沉淀下来，形成了企业的技术护城河。

产业破局

工业软件从“可用”转向“好用”

一直以来，工业软件被公认为工业制造的“大脑和神经”，它的应用横贯研发到生产的各个环节，对提高生产效率、降低成本、提升质量、提高管理水平有着直接作用。

曾经，工业软件领域的聚光灯下，只有海外厂商“起舞”。如今，以赛意信息为代表的本土工业软件企业，为全球制造业升级提供“中国方案”和“智慧大脑”。

国际厂商经过几十年迭代，在超大规模部署、高并发处理、复杂场景稳定性上打磨得更充分，产品化程度更高，并围绕自身平台构建了完善的生态体系，在行业标准制定上占据主导权。

但随着大模型等AI技术的兴起，国产工业软件企业积极布局AI智能体，推动AI技术在工业软件中的深度应用，形成了“换道超车”。比如，国产软件企业对国内制造业的生产流程、管理模式、工艺特点理解更深，更贴近客户、场景更丰富。

“坚持垂直深耕，在PCB、家电、汽车等这些领域做深做透，把对客户的理解沉淀为产品能力和技术能力，这是国产工业软件的一个重要突围路径。”戴欣对此分析。

过去，国产软件被认为靠的是性价比。客户选国产软件，大多是预算有限，图性价比高、服务响应快，核心诉求是“够用就行”。但在当下，很多企业在选择方案时，更看重能不能解决核心业务痛点，这也推动国产工业软件从“可用”转向“好用”。

随着全球制造业数字化升级需求的释放以及中资企业出海浪潮的持续，企业之间的合作模式也发生了变化。张成康说，制造业企业与工业软件服务商从单纯的买卖产品，变成了联合共创的长期伙伴关系，客户更愿意和懂行业、能陪跑的厂商一起探索智能化路径。