C114讯 7月18日晚间消息（蒋均牧）制造业的智能化转型，正在触及一个更深的层面，Kown-How成为关键一环。
7月17日，2026世界人工智能大会期间，中国联通“模数同频 智造共振”AI赋能新型工业化发展论坛成功举办。围绕制造业隐性知识沉淀和高质量工业数据建设，论坛启动“工业老师傅”经验数据集共建仪式，旨在将“老师傅经验”加速转化为制造业智能升级的核心要素。
全球工业智能化赛道竞争持续升温，行业机构测算数据显示，2035年全球工业智能化市场规模将突破3.5万亿元，西门子、宝马等海外制造巨头已全面推进AI原生工厂改造，物理AI成为产业公认下一阶段技术制高点。国内制造企业推进智能改造过程中普遍遭遇共性难题，设备参数、生产图纸等显性数据归集渠道成熟，焊接判定、设备运维、工艺调参等依赖老师傅实操感知的隐性经验，长期留存于从业者脑海，难以转化为机器可读语料。资深技工人员逐年退休、一线实操人才规模收缩，这类支撑制造品质的核心Know-How存在流失风险。
传统师徒口传心授模式适配小范围车间传承，难以适配规模化工业大模型、具身智能、工业智能体的训练需求。老师傅经验多源于长年实操积累，缺少系统化梳理逻辑，部分从业者对数据采集存在顾虑，不同班组操作手法存在差异，多重因素抬高数据集标准化建设门槛。上海此番联合产业方启动共建，锚定行业真实痛点给出体系化解决方案。
本次参与共建的13家主体覆盖装备、船舶、核电、重工、“AI+制造”服务商，包含上海电气、振华重工、外高桥造船、上海飞机制造、中国联通上海市分公司、库帕思科技等各自领域的头部企业。各方结合自身生产场景划定攻关方向，集中攻坚设备诊断、焊接缺陷判定、船舶设计校审、人机协作行为等十类高价值经验数据集。
例如振华重工已经在钢桥项目板单元气体保护焊焊接中采集了海量多模态数据，建设焊接缺陷分析高质量数据集，经过大小模型通专结合的反复调校，气孔、咬边、未焊透缺陷的识别准确率已达到98%以上。外高桥造船则研发出“AI研发设计助手”，推动船东船检意见分析从“被动应答”走向“智能辅助”。上海电气旗下的上海汽轮机厂试点叶片工艺生成智能体，通过三维模型特征提取和工艺语料学习，自动生成零部件的工序、动作序列和关键参数，将设计周期由30天缩短至14天。
上海市经信委配套出台政策支撑数据集建设，最新发布的《上海市进一步推动“AI+制造”发展的若干措施》，专门单列条款支持老师傅经验数据治理方法论研发、开源采集工具链打造。
制造业智能化转型，数据是根基，一线实操经验是根基里最珍贵的矿藏。数据集落地之后，行业机器人、工业智能体可复刻老师傅判断逻辑，企业新人培训依托数字语料缩短成长周期，沉淀的工艺知识持续迭代行业垂类大模型，形成可持续运转的智造数据循环。
“道阻且长，行则将至”。工业隐性知识数字化尚无成熟通用标准，上海13家主体先行试点，意在打磨低成本、可落地、可复制的数据采集治理路径。后续随着数据集规模持续扩充，把沉淀数十年的一线工艺经验转化为新型工业化的核心数字竞争力。 
