5月15日，“齐鲁制造会客厅”首期活动开幕，解锁人工智能赛道上的山东优质企业、优质产品。
智能机械臂精准起落，AI视觉巡检下细密缺陷无处遁形，数字孪生车间里模拟推演轻松优化制造流程……眼下，山东正以人工智能重写工业“底层代码”。活动现场，六家深耕算力、算法、数据等领域的本土科创企业乘风集结，紧盯产业应用痛点堵点打磨“杀手锏”，牵引人工智能技术加速从单点示范走向产业普惠。
电脑里“盖”工厂
“请随我见证一家灯塔工厂的诞生：依托COSMO-iMOM，海尔洗衣机互联工厂可先在电脑里‘复刻’一座虚拟工厂，‘指挥’和‘优化’新厂区布局与物流动线，减少试错成本；生产运营中，COSMO-iMOM贯穿生产、质量、仓储等全流程场景，实时汇聚分析生产数据，快速识别生产瓶颈。”
卡奥斯推介的首个工业智能产品，由其AI员工爱卡辅助讲解——经由海尔内部工厂验证后，上述产品目前已成功复制到其他行业。
“例如造船行业，新能船业借此平台自主构建仿真模型优化排程，可以实现平均在制品库存降低20%，钢板利用率提升3%。”背靠海尔四十余年制造经验、率先探路工业互联网，卡奥斯得以打通工业运营和人工智能两门“语言”，对急需智能化转型的企业来说，这意味着省去试错成本、跳过概念折腾，智改门槛大幅降低。
安全担忧重、选择难度大……调研显示，安全自主可控方面的顾虑让不少企业对人工智能持观望态度。“智能改造要尊重企业主体选择意愿，我们做的就是帮企业在本地形成自主可控的AI底座。”继去年落地国内首个实体化运行的人工智能工厂，此次浪潮集团有限公司总工程师肖雪带来了浪潮新推出的人工智能工厂（企业版），其“物理工厂”和“AI工厂”相结合的“双工厂”模式，将AI能力“送上门”，让企业能一站式、低成本、高效率地获得构建与运行各类智能服务的能力。
具体来说，在以自控为核心的物理工厂上搭载人工智能工厂平台，提供数智中枢智能体、数智组织智能体、数智装备智能体等，企业便有了本地化的人工智能工厂。肖雪介绍，依托这一新产品，省内某化工企业得以针对隐患发现不及时、异常处置慢半拍、设备维护难预判、安全管理碎片化等行业痛点，建立起分布式人工智能工厂。目前，上述用户已打造20余个智能体及数字员工，让业务人员得以自主构建智能体。
传统人工智能应用开发周期长、资源拉通难，中移齐鲁创新院带来自主研发的“齐鲁智聚平台”。“这个平台实现了DeepSeek、九天、智谱等大模型统一纳管，提供公有云API、私有化及一体机三种服务模式。”中移齐鲁创新院院长郑晓莉表示，这可以看作人工智能有了一条柔性生产线，8个生产流程借此固化，110套工具集得以沉淀——实践显示，单个人工智能应用开发周期借此从20天缩短至3天，赋能效率大幅提升。
算力是人工智能核心支撑之一，据介绍，中移齐鲁创新院正在攻坚国产化算力技术，其主导研发的“芯合”算力原生平台与“芯合”异构混训系统，帮助企业的人工智能应用在不同算力之间灵活迁移，由此有效降低“用算”成本。
解锁AI多维感知潜力
模型训练离不开精准高效的数据标注，而当数据类型跨越文字、图片、视频、音频，再叠加不同工业场景，标注难度成倍攀升。
这有一个来自发动机零部件生产企业的真实案例：质检环节，工人需一边操作一边口头记录结果，不仅效率低，还易因口音、环境嘈杂导致记录偏差，直接影响产品合格率。“我们的核心解法是提供‘场景定制化+全链路AI数据服务’。”标贝（青岛）科技有限公司处于人工智能产业链最上游，董事长兼创始人刘博提到，企业以工业术语、设备参数、生产流程等数据的精准标注，帮企业解决“标注效率低、质量不达标、成本居高不下”等痛点。
在上述发动机零部件生产企业，标贝深入车间一线，贴合山东工人方言口音、车间机器轰鸣的嘈杂场景，记录质检操作话术、设备运行反馈语音。同时，结合企业质检规范、零部件专业术语，定制专属标注规则。有了这样一份定制化质检语音指令数据集，企业得以训练专属语音识别模型。现在，工人只需口头下达指令，系统即可自动记录、分类，质检效率提升30%左右，人为误差降低约50%。
有人打造“灵耳”，有人则专攻“慧眼”。有流水线的工厂往往离不开视觉检测，过去，这靠工程师反复调试、写代码、改参数。山东极视角科技股份有限公司联合创始人陈硕带来自研的新一代多模态视觉语言大模型——星际大模型（以下简称“星际”），基于10余年AI视觉技术沉淀，让工业场景“看得清”更能“看得懂”。
“简单来说，星际支持任意词汇指令，检测并定位目标。新出现的物体或新的场景需求都可灵活适应。星际还能理解并执行复杂的自然语言指令，比如上传图片后，输入提示词‘找出手持棍棒的人’，它就能精准定位到图片中对应人物及具体坐标。”陈硕介绍，基于星际视觉语言大模型底座和平台技术能力，80%以上的视觉场景无需重新标注训练，企业用通俗语言就能指挥智能体“干活”，解决了传统视觉方案成本高、周期长、定制性强等痛点。
传统化学在线分析检测流程长，大约花费一两个小时。这意味着，拿到的检测结果已无法很好支撑当下研究分析。烟台国工智能科技有限公司开发的人工智能全域光谱在线传感器，为人工智能应用安上了“鼻子”。
“我们这项技术采用LED精确光源，再通过人工智能训练，涵盖175纳米到2800纳米的一个相当广域的光范围，由此可快速辨识90%以上的物质。”董事长柳彦宏介绍，当前化工基础研发依赖国外，如能从初始研发侧就用好人工智能，能更好地实现弯道超车。
拼图成型，进阶协同
用工业场景“喂养”AI是山东人工智能产品的核心竞争力。上述六家本土科创企业，跳出通用人工智能同质化赛道，扎根应用痛点、场景需求，相关产品真正做到了接地气、能见效、可复制。
这些新产品、新技术也是山东制造向山东“智”造跃升的生动缩影。省工业和信息化厅厅长陈飞介绍，山东坚持梯度培育、矩阵发展，做强浪潮、卡奥斯等链主企业的同时，培优云鼎、极视角等骨干力量，支持创新奇智、瞬捷科技深耕细分领域，重点监测大模型企业已达170家；266个模型通过第三方测评，30个获省级重点支持，36个通过国家生成式AI服务备案，3个模型入选全国十大工业大模型，20个应用案例入选国家典型案例，数量均居全国首位；“浪头引领、浪花竞逐”的人工智能企业发展格局正加速形成。
“山东人工智能产业链的‘拼图’已清晰可见，但拼图放上去还不够，关键是要咬合传动。”中国人工智能产业联盟总体组组长、中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯，在圆桌论坛上提出了山东企业如何携手强化赋能，形成齐鲁“智造”服务军团的问题。
“创新院的定位之一就是生态汇聚者。”郑晓莉介绍，山东是移动的第一批大模型产业创新基地，这离不开各方产品共创、能力共享，尤其是需要将垂域服务商的特色能力与移动的智算等能力结合好，“移动省市县乡拓展渠道的优势，在这个过程中也能更好发挥出来。”
“从成本到安全，人工智能落地很难，但又很容易。”肖雪表示，人工智能与场景如何更好结合，归根结底是要坚持目标导向、问题导向，搭建生态也是如此，“要建立以指标为核心的紧耦合的生态体系，基于服务指标，选择能共同攻克问题的生态体。”
一次集结，一次会面，并非终点，而是深耕产业、协同赋能的开端。从数据采集、算力底座、轻量算法、智能传感，到工业大模型、具身智能执行，在每个企业的深度突破、相互咬合中，山东制造向山东智造的演进脉络愈发清晰。
编辑：刘梅梅
