大会背景 - 2025年36氪产业未来大会在厦门举办 主题为"精耕时代 潮涌嘉禾" 聚焦人工智能 低空经济 先进制造 新能源 大消费五大核心赛道 [1] - 大会重点探讨"政 资 产"三方协同机制 旨在整合资源破解产业发展瓶颈 [1] AI对制造业的深层价值 - AI不仅降本增效 更重构生产关系和生产力 使柔性产线成为可能 推动从经验制造转向数据制造 并优化供应链关系 [8] - AI在制造业研发端创新潜力巨大 尤其在材料仿真 流体动力学等复杂领域 同时能通过优化工艺将良品率从70%提升至90% [10] - 具身智能机器人尚处起步阶段 主要完成简单重复性操作 但未来将重塑生产关系 将人类从枯燥工作中解放 [11][12] - AI技术填补人工缺口 在供应链管理中实现数据驱动的全局优化 为中小制造企业提供智能化转型机会 [13][14] - 需建立工业化AI平台整合行业数据与专家工艺 形成标准化模块解决细分行业智能化问题 [15] 工业机器人落地关键 - 工业移动机器人需满足承重600千克等极端场景需求 并具备经济可行性 客户分为算当前账（人工替代）和算未来账（产业链价值提升）两类 [16][17] - 投资偏好取决于生产链复杂度：算法团队适合简单环节 产业背景团队擅长复杂制造流程 中国凭借丰富制造场景将在AI融合领域领先 [18] - 需通过标准化工业AI平台（如广域铭岛Geega）将碎片化需求模块化 采用软硬一体模式解决复制性难题 [20][21] 工业质检新机会 - 从单一可见光检测向多模态感知发展 融合红外 X射线 激光雷达3D点云和光谱技术 [23] - 开发电子鼻等气体泄漏检测方案 并优化算法减少对缺陷库的依赖 实现快速部署 [23] - 质检需与工艺追溯结合 通过调整材料或反应温度等参数提升良品率 [24] AI改造可行性评估 - 三大核心标准：数据标准化能力 算法匹配度 边缘算力支持 需保障50%-60%毛利空间才具商业价值 [25][26] - 团队行业认知与执行能力是关键补充因素 决定项目最终落地效果 [26] 恶劣环境部署挑战 - 工业粉尘等环境要求机器人防护等级达IP67/68 需通过产品迭代（如云深处X30第三代）适应损耗 [27] - 发展分阶段路径：先深度学习客户需求形成通用方案 再实现标准化产品覆盖80%-90%场景 [28] - 采用直销与集成商结合模式 通过生态合作做大市场蛋糕 远期探索效果付费模式 [30] 无人化经验复制 - 选择标准化程度高的场景切入（如港口集装箱码头） 具备可复制扩展性 [33] - 顶层设计优先 提供全套解决方案（如主线科技智慧港口方案） 统筹设备交互与任务管理 [34] - 采用最小循环验证模式：先解决核心环节（如水平运输） 逐步扩展至全园区智能化 [35] 未来人才结构 - 制造业需培养服务型与高附加值挖掘型人才 替代简单加工岗位 [36] - 未来存留两类人才：AI技术引领者与AI工具熟练使用者 [37] - 重点培训垂直场景AI应用人才 同时建立企业效益分配机制保障就业过渡 [38]