让智能“长”进产线：从联宝“领航”实践看AI+制造的务实逻辑

当大模型的狂热逐渐褪去，中国制造业正面临一个更为冷峻的现实拷问：斥巨资买来的算力、服务器和AI系统，真的能直接转化为生产线上的生产力吗？

从“互联网+”到“工业互联网”，再到如今的“人工智能+”，制造业变革的步伐从未停止。然而，许多企业在试水AI时发现，脱离了现场工艺、专家经验与组织协同的AI，往往流于表面，难以沉淀为真实生产力。智能究竟该“长”在工厂的什么地方？

日前，以“AI+制造，让智能真正‘长’进生产线”为主题的联想智汇沙龙在合肥举办。在这场汇聚了中国信息通信研究院、联想及联宝科技高管，以及阳光电源等生态伙伴的深度对话中，一个核心共识被反复提及：“智能不是买来的，而是慢慢生长出来的。”

从灯塔到领航：联宝沉淀出的智造方法论

作为合肥“芯屏汽合”产业版图上的标杆，联宝科技不仅是联想全球最大的PC研发制造基地，更是近期工信部公示的2026年度“领航级”智能工厂，加上此前世界经济论坛“灯塔工厂”的荣誉，联宝堪称中国智能制造的“双料冠军”。

图注：联想中国政企业务企业行业纵队总经理宋涛

可以看出，联宝既是联想制造能力的样本，也是合肥制造业的一块招牌。在联想中国政企业务企业行业纵队总经理宋涛的叙述中，联想在合肥的布局远不止一座工厂：为本地客户提供国产化智算中心解决方案，助力国产大模型加速迭代；提供先进的计算平台，助力半导体企业研发仿真快速迭代和产能提升；与阳光电源这样的新能源出海企业合作，把联想自己的碳中和能力输出给客户，帮助其应对欧盟等海外市场的绿色门槛。这就意味着，联想在合肥做的不只是生产，而是深度嵌入了当地的产业生态。

图注：联宝智能制造解决方案事业部总监路楠

这些布局背后，是联想试图把自身工厂里长出来的能力“内生外化”给更多制造企业。那么，联宝智能工厂究竟沉淀了哪些“生长”方法论？在联宝智能制造解决方案事业部总监路楠看来，拿下“领航级”并非只是在“灯塔工厂”的荣誉墙上再添一笔。它标志着工厂的智能化已经跨越了“单点突破”的示范阶段，真正进入了全局化、系统性的执行期。而支撑这一跨越的，正是联宝在生产实践中沉淀出的一套系统化的落地方法论。

在联宝，这种“生长”体现在对“人机料法环”五大制造要素的深度重构上。

以智能排产（APS）为例，面对3C行业海量的变化因子与极其复杂的物料清单（BOM），过去需要几十名计划员耗费数小时手工排产。如今，系统每3分钟刷新一次，实时动态给出最优建议，将排产时间大幅压缩。而在智能化人力管理（MPT）中，联宝将员工技能标签化，实现“工牌、工种、工位”三合一。当产线缺人时，系统5分钟内即可在全厂数字化资源池中完成精准调配与财务结算，彻底终结了过去打电话“摇人”的窘境。

更令笔者印象深刻的是黑灯工厂的柔性测试环节。自动化设备矩阵取代了原本两班倒的多名测试员，在模拟客户使用习惯的测试中，沉淀出全流程可追溯的数据模型，直接反哺下一代产品的研发设计。

“我们不是先天就会用计算机的，智能也一样，需要练习和生长。”路楠总结道。经过多年沉淀，联宝将一路走来的成果提炼成一套可复制的三层方法论：底层是“工业大脑”，把所有数据量化、追溯、智能化；中间是执行层，把大量好用的、易用的智能化设备和单机串联起来；最上层是系统层，形成从PC到服务器的整套解决方案。路楠强调，懂工艺、懂流程、懂设备、懂数字化，四懂合一的解决方案提供，是联宝对外赋能一个非常核心的竞争力。

跨越落地深水区，从实践中探寻“生长”逻辑

联宝的经验提供了一个可观察的样本，但放到更广泛的制造业现场，AI落地并不是一道简单的复制题。不同企业的数字化基础、设备类型、数据质量、组织流程并不一致，同一种技术在不同工厂里，可能产生完全不同的效果。在沙龙的圆桌环节，宋涛抛出了企业落地AI最关心的“三道坎”：场景怎么选？账怎么算？人机怎么协同？

中国信息通信研究院首席专家石友康从政策导向指出，当前国家正大力推进“人工智能+制造”专项行动。但他也强调，AI落地仍面临技术迭代快、价值难量化等挑战，企业需从“高频、高价值”的共性场景切入。

阳光电源股份有限公司设备动力部主管朱辉用自身的实践印证了这一点。作为新能源出海龙头，阳光电源面临着严苛的海外ESG审核与碳盘查要求。他们选择从“最痛、数据最全、最易复制”的公辅设备能耗管理切入，联合联想打造了EMS能源管理系统。仅一期项目，就实现公辅系统节能10.7%，一年省下300万度电。

在ROI的考量上，企业家们展现了超越短期成本的战略眼光。朱辉算的是“生存账”：满足海外严苛的ESG审核，保住的是订单与“绿色溢价”。路楠则分享了联宝的立体维度，除了节约人力、提升效率等直接收益，更看重为应对3C行业新工艺迭代而进行的未来战略投资。

技术的落地终究要跨越“人”的鸿沟。面对AI上产线的组织惯性，朱辉表示通过激励政策引导老工程师验证AI建议，打破心理防线，并由此催生出场景需求分析师等新岗位，实现人的“能力升维”。路楠深表认同，他指出AI正润物细无声地重塑着制造行业最难改变的认知与习惯，最终将走向碳基生命与硅基智能的协同共生。留下来的人，将逐步向更高阶的工程师转型，去管理AI、筛选数据，解决更复杂的问题。

当AI能力随产能一起“出海”，合规与本地化成为新的必答题。面对数据跨境等挑战，朱辉坦言，选择伙伴看重的是运营健康，既懂合规又懂制造，能支撑全球化部署与本地化运营。路楠则分享了联想在沙特建厂的实战心得：先摸清当地法规与海关准入，架构先稳、先行先试，切忌大而全，更要与当地文化和使用习惯融合，小到操作台高度和界面语言等细节。

在最后的媒体问答环节，围绕中小企业转型路径、企业转型的阵痛与经验、联想在智能制造生态中的差异化定位，以及数据激活等热点话题进行了讨论。面对这些直指行业痛点的提问，与会嘉宾结合各自领域的实践与观察一一作答，既谈到了政策与标准层面的宏观趋势，也分享了工厂一线的具体心得，为在场观众提供了具有参考价值与启发性的思考。

结语

智能究竟该“长”在工厂的什么地方？在次日上午走进联宝工厂实地参观活动中，这句话有了更具体的注脚。在这里，人、设备与数据并非割裂的存在，而是彼此嵌入、协同运转的整体；数字化与智能化也并非某个孤立的环节，而是渗透在生产组织的日常之中。

参观者们从细节中体会到，所谓“长法”不是先引入AI再找场景，而是从工艺、数据、组织协同和人的习惯里一点点“生长”出来：先有可量化、可追溯的数字化底座，再让系统和现场配合起来，最后把人的经验变成可复用的能力。

期待联宝这套从实践中打磨出来的方法论，能够帮助更多转型中的制造企业少走弯路，让智能在更多生产线上真正“生长”起来。

（来源：中国工控）