AI 加速渗透实体经济，制造业大市宁波如何找准定位？中国移动通信集团研究院专家、浙江移动数智科技副总经理汤人杰博士结合AI工程化实践给出答案。

AI工程化的关键一“跃”

“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。”汤人杰用这句诗形容AI落地制造业。2026年正成为分水岭——此前AI更像车间“旁观者”，如今大模型跃升和智能体框架成熟，AI首次具备走进生产流程的条件。“AI的投入产出比能算得过来账了，商业模式终于形成闭环。”

两个转折支撑判断：大模型能力增强、成本下降；年初Harness模式出现，提升AI可靠性。“从‘能算账’到‘能落地’，关键一跃是AI工程化。”此前AI停在Demo阶段是“盆景”，如今正深度嵌入制造场景，从“盆景”变“风景”。

数据为基，场景为王

工程化本质是把大模型概率智能约束在工业确定性范围内。制造业需过三关：数据关打通IT与OT；模型适配关选合适模型而非拼参数；护栏关用Harness给AI套缰绳。大模型收敛明显，竞争重心已从拼参数转向工程化和场景交付。汤人杰 说：“宁波应聚焦应用”，需要“够用、好用、用得起”的推理算力。

从单点突破到全链覆盖

宁波制造门类齐全，天然是AI落地试验田。以得力集团为例，中国移动为其落地十多个AI场景，年降本超1亿元，日产量从20万支升至23.5万支。运营商正从“卖网络”转向“卖效果”。对中小企业，汤人杰建议：先找痛点别追风口，挑高频环节切入；用现成SaaS化AI，不必养团队；主动亮场景，企业出场景、运营商出算力。至于人形机器人，他认为三五年内大规模进车间概率不大，“不用太纠结人形概念，更应关注AI驱动的柔性自动化。”

记者 施文 通讯员 叶思侬