在浙江，很多工厂老板现在都在琢磨一件事：怎么用AI。这玩意儿听着玄乎，但其实就是个解决具体问题的工具。
你比如说，绍兴柯桥有家叫乾雍纺织的公司。他们做数码印花。总经理萧兴水跟我讲了个事。去年，他一个国外的老客户发来一个花样，颜色特别怪。厂里的老师傅调了半天，怎么都调不对那个颜色。眼看订单就要飞了，他急得不行。
后来怎么办的呢？他拿着图样跑到杭州找朋友。他朋友用了个AI算法，把那个颜色的配比给算出来了。这一下就把订单给救了回来。这事对萧兴水刺激很大。他觉得，再靠着以前的老经验，真的不行了。
从那以后，他就开始琢磨AI。现在，他们车间的印花机电脑上，每一种颜料的配方都显示得清清楚楚。比如，紫色用量105.1968毫升。小数点后面四位数，这靠人是绝对调不出来的。萧兴水说，这就是AI干的活，他现在得意得很。
而且不光是他一家。
同样在柯桥，还有一家叫东进新材料的公司。他们是做户外运动服面料的。董事长陈贤明说，现在荧光色的产品越来越多。这个荧光色很特殊，特别晃眼。让一个工人用眼睛去检查布料有没有瑕疵，不出两分钟，眼睛就花了，根本看不准。
这是一个实实在在的痛点。怎么解决？一年前，他们找到了华为，还有绍兴本地一家做设备的叫越剑智能的公司。三家一起合作，开发了一台AI验布机。
具体是怎么做的呢？很简单。
第一步，东进新材料把他们这么多年积攒下来的验布数据，全都给了合作方。这些数据里，有各种疵点的图片，有人工标注的结果。
第二步，华为他们就用这些数据去“训练”AI。就像教一个小孩认东西一样，反复告诉它，哪种是正常的布，哪种是有问题的布。
这个过程花了一年时间。结果怎么样？公司信息部的部长徐佳翔，全程盯着这个项目。他告诉我，现在浅色布的验疵率，已经从一开始的70%左右，稳定在了95%以上。深色布的验疵率，也从60%提到了85%左右。工人终于从那个费眼睛的活里解脱出来了。
你看，AI在这里就扮演了一个不知疲倦的“质检员”。
咱们再把视线转到台州路桥。这里有家公司叫金龙电机。年底本来是最忙的时候，但技术员郑叶看着比以前轻松多了。以前，客户下一个定制订单，他就头大。因为公司里光物料编码就有20万条。生产一款电机，大概需要80种物料。他得从这20万条里，把那80种给准确地找出来。他说，这跟大海捞针一样，出错是经常的事。
但是现在不一样了。他打开手机上的一个小程序，里面有个AI助手。他把客户要求的电机性能参数输进去。几秒钟后，一张清清楚楚的物料清单（BOM）就自动生成了。他照着清单去备料就行。公司的首席信息官章少春说，就这一项，效率就提了80%。
而且，他们还做了更深入的尝试。从2025年8月开始，金龙电机把生产环节里50道工序的数据，包括来料、冲压、装配等等，攒了两年的数据，全部“喂”给了一个服务商。他们一起训练一个专门针对电机生产的智能体。
花了4个多月的时间，这个智能体基本上掌握了永磁电机、三相异步电动机这些产品的生产工艺。然后，他们孵化出一个叫“AI质量助手”的应用。这个东西能在几分钟内，就精准地给出生产线上哪里可能出问题，哪里可以改进。
这些例子都很具体。AI不是什么万能神药，它就是个工具。你得先找到自己工厂里最让人头疼的那个点，然后想办法用AI这个工具去解决它。
打造5个“样板间”
但是，很多老板会说，道理我都懂，但就是不知道从哪下手。而且，每个行业、每个工厂的问题都不一样。“AI+制造”这事，看着好像门槛不高，真做起来才发现，里面的水深着呢。
浙江这边的做法，就比较实在。他们不搞一刀切，而是先选了5个地方，做试点。说白了，就是先装修出5个不同风格的“样板间”，让大家看看效果，学学经验。
这5个“样板间”分别是：
- 杭州萧山，主攻化纤纺织行业。
- 乐清市，主攻智能电气行业。
- 台州市路桥区，主攻电机行业。
- 绍兴市柯桥区，主攻印染行业。
- 宁波市鄞州区，主攻汽车和关键零部件行业。
为什么选这五个地方？省经信厅的邬韶杭处长解释说，这几个地方的产业基础都很好。而且企业老板们想用AI的意愿很强。最关键的是，他们自己已经开始尝试了，不是一张白纸。
就拿我们前面提到的台州路桥来说。路桥区的经信局副局长陈灵坚告诉我，全区搞电机的企业不下300家。他们在前期走访的时候，企业普遍反映两个问题：用AI，成本高、门槛也高。
如果一个中小企业，自己去买服务器，建算力设施，没个300万根本下不来。这笔钱，对很多企业来说都不是小数目。
路桥区的解决办法是：政府出面。他们主导，让区里的国企路桥数产公司，联合中国电信浙江公司，一起打造了一个区域性的公共AI服务平台。名字就叫“擎云智驱”。
这个平台是怎么运作的呢？
它就像一个“AI应用商店”。平台针对路桥电机行业的共性问题和个性问题，开发了20个不同的智能应用。比如智能问答、电机仿真、智能下单等等。
企业不用自己花大钱去搞研发了。他们可以直接在这个平台上，购买自己需要的AI应用。费用呢？普遍都在几万块钱。陈灵坚说：“这样一来，中小企业就用得起了，他们尝试的意愿自然就强了。”
平台总经理林行现在是个大忙人。采访那天，他就刚接到本地一家叫日井泵业的公司打来的3万块钱，还有一个新的AI需求。之前，林行的团队帮日井解决了AI智能客服的问题。现在，日井想更进一步。他们有个政策，安装师傅把安装现场的照片上传到后台，就能拿到奖励。但是问题来了，后台每天要审核差不多2000张照片，靠人去审，根本审不过来。
日井的需求是，希望通过AI实现图片实时审核。林行听完，心里就有数了，他对日井的负责人说：“给我一个月时间，我们就能把成品交给你。”
另一个“样板间”杭州萧山，玩法又不一样。
2025年夏天，萧山搞了一场很特别的路演活动，叫“揭榜挂帅”。什么意思呢？就是政府把企业最头疼的难题收集起来，做成榜单，然后面向全社会悬赏，谁有本事解决，赏金就给谁。
萧山区经信局副局长董可星介绍，他们一共发布了人工智能赋能制造业的“十大场景”。每个场景，政府补贴100万。这些场景覆盖了从研发设计到生产制造，再到运营管理的全流程。
比如，本地一家叫恒远新材料的企业，他们提了一个需求，希望能用“人工智能+具身机器人”，来解决化纤上丝这个工序的体力消耗问题。这个点就切得很准。因为化纤上丝这个活，又累又重复，如果能用机器人替代，对整个行业都是好事。
董可星说，这十大场景，都是他们从11个行业、120多个需求里，精挑细选出来的。都是企业应用频率最高、行业推广最迫切的点，是萧山的“刚需”。
你看，浙江的思路很清晰。先通过这5个“样板间”，把路趟出来。摸索出一些可以复制、可以推广的方法和路径。然后，再在全省把这些经验推开。这个方法，很稳健。
持续营造良好生态
当然，新东西出来，肯定会有人不适应。我在走访的时候，就发现企业老板们面对AI，心态挺复杂的。
有的人是盲目跟风。2025年上半年，大模型特别火。不少老板一冲动，就花了一大笔钱，买了一体机和算力。结果呢？买回来发现根本用不起来，机器就在墙角放着吃灰。
更多的人是不知道怎么上AI。他们心里很想用，但是自己公司的数字化基础太差。生产数据、管理数据都是一笔糊涂账。数据都没有，AI就像个没有食材的厨师，啥也做不出来。所以他们连个有效的需求都提不出来。
还有一部分老板，是之前被伤过心。前几年搞数字化提升，花了不少钱，结果没看到什么效果。现在AI这个新浪潮来了，他们心里就有点犯嘀咕，不敢轻易再花钱了。
这些问题，其实都指向了几个挑战。
第一个挑战，就是企业自身的数字化水平，参差不齐。
我发现一个规律。那些能精准提出AI需求的企业，基本上前几年都做过机器换人、智能化改造这些事。他们在生产和管理的关键环节，已经采集和沉淀了不少数据。这就给AI应用打下了一个好的数据基础。反之，那些数字化水平不高的企业，拥抱AI的积极性也普遍偏弱。路桥“擎云智驱”的林行也印证了这一点。他说：“服务企业过程中，我们发现产值在5000万到一个亿之间的企业，需求最多。因为他们有一定的数字化基础，但原有的生产管理手段，已经跟不上企业发展的需要了。”
第二个挑战，是现在急缺更懂AI的服务商。
采访中，一个做了十几年纺织印 ઉદ્યોગ企业数字化改造的服务商，跟我说了一句大实话。他说：“人工智能时代来得太快了，我们公司多少有点措手不及。其实不光是制造企业，我们这些服务商，同样面临巨大的转型压力。”
这话说的很实在。浙江之前培养了一大批优秀的数字化服务商。但是，随着AI技术的发展，这些服务商也必须更新自己的知识结构，从过去的信息化服务商，转型成AI服务商。这个转型过程，对他们来说也是个挑战。
第三个挑战，就是成本问题。
这个成本，不光是指制造企业用AI的成本，也包括服务商的研发成本。一个服务商告诉我，他们光是研发一款织造行业的大模型，就已经投进去上千万了。一些服务纺织印染企业的服务商也说：“训练智能体太烧钱了，而且短期内还看不到什么成效。”
面对这些挑战怎么办？浙江省政府特约研究员凌云，一直在关注“AI+浙江制造”。他说，有挑战很正常。说明这事刚开始，整个环境还需要完善。浙江现在最要紧的事，就是要营造一个好的“AI+制造”的环境。
他认为，政府、企业、服务商，三方都要找准自己的位置。
政府这边，就要抓好试点和样板，把成功的案例推广出去。同时，要多培育和引进专业的人工智能服务商。把人才、算力、资金这些政策支持都给到位。
企业这边，要合理选择应用场景。别总想着搞个大的，一步登天。先从一个小的、具体的痛点入手，和专业的AI服务商合作，先看到效果再说。
而服务商这边，就得尽快完善自己的知识结构。把服务能力，从过去的信息化水平，升级到人工智能的水平。
总的来说，浙江推动“AI+制造”这盘大棋，才刚刚开始。虽然路上还有不少困难，但方向是对的。只要大家一起努力，把这个环境建好了，浙江制造的未来还是很有看头的。
