中博会闭幕观察：AI从“数字员工”走向“数字工人”，中小企业迎来开箱即用的AI新帮手

一、从数字员工到数字工人：AI走出屏幕

「今年很重要的进展，就是把过去在数字世界积累的智能执行能力，延伸到了真实生产场景。」珠海金智维董事长兼 CEO 廖万里的这句话，基本概括了本届中博会的技术主线。金智维深耕 RPA、AI 数字员工与企业级智能体十余年，这次把能力延伸进车间、仓储、物流等物理空间，与南京大学人工智能学院、蜂核科技联合发布具身智能软硬一体化解决方案，核心架构是「AI 决策大脑 + AI 行动引擎」。

落到产线上是这样工作的：以医药包装产线为例，生产任务下达后，AI 读取生产计划并完成拆解规划，再调度机器人执行上料、搬运、扫码、分拣等作业，执行结果回传后台驱动后续流程。从「数字员工」到「数字员工 + 数字工人」，差别不在于多了机械臂，而在于AI 的决策闭环第一次真正覆盖了物理作业。

二、生产级具身智能：难在统一规划与系统协同

演示环境干净、可控、无干扰；生产现场却是订单插单、物料异常、设备抖动与人机混行同时发生。金智维因此提出「生产级具身智能」，重点解决三件事：统一任务规划、资源调度、以及与 ERP、MES 等企业系统的协同。第三点恰恰是中小企业最难补齐的一环——机器人能动只是开始，动完把数据写回 MES、把异常报给 ERP，才算进入生产体系。

广东智动未来联合创始人兼 CMO 高山给出同一判断：行业正从产品研发验证迈向场景试点、交付服务与商业化应用，竞争焦点正从运动能力、对话能力，转向真实世界理解和任务完成能力。其商用智能人形机器人「小智 S3」搭载自研「2AM 具身大脑 + MINT VLA 小脑」双模型架构，自研 VLA 模型在全球机器人大模型评测中位列前三，配备抓取成功率 99% 的仿生双臂，面向零售、酒店、商超、展馆导览等场景。「不是等模型成熟再进入场景，而是让机器人在可控真实场景中工作」——这句话对制造企业选型极具参考价值。

三、关键数据一览

四、中小企业的正确姿势：开箱即用，而非自建

云蝶科技联合创始人、联席总裁余澜的判断值得记住：公司首创 EEI 具身环境智能技术路线，把环境从静态空间升级为「环境智能体」，实现环境与机器人协同作业，并发布全球首个系统级具身大脑 RoboForge，已累计服务超 4000 家 B 端政企客户。这个数字说明一件事：中小企业不必自建具身智能能力，市场上已经有可直接采购的成熟底座。

这与一道科技在项目中反复强调的判断一致。中小企业普遍受限于预算、AI 工程团队与数据基础，自建团队做模型微调往往卡在两处：没有足够的真实工况数据，以及做出来的能力无法与 MES、ERP 稳定对接。更理性的路径是先把自身工艺数据理清楚，再采购开箱即用的行业方案做场景适配——这正是数据挖掘服务的价值所在。

五、一道科技建议：三步引入“数字工人”

第一步，先盘数据再谈机器人。梳理生产计划、工艺参数、质检记录、设备工况等已有的结构化与非结构化数据，判断哪些可训练、哪些仍在沉睡。缺了这一步，再先进的具身大脑也只能在脏数据上做规划。

第二步，选一个边界清晰的物理场景。优先选择流程固定、节拍稳定、异常少的环节切入，如上下料、扫码分拣、包装码垛，用单点闭环验证价值，再横向扩展。

第三步，把接口标准写进合同。要求方案方明确与 ERP、MES 的对接方式、数据回写字段与异常处理机制，避免机器人成为「信息孤岛」。

对缺乏自有 AI 团队的制造企业，选择一家同时具备AI 大模型定制、数据挖掘与软件外包能力的长期伙伴，通常比自建团队见效更快。杭州一道科技深耕制造业数字化与企业 AI 化定制，可提供从数据治理、场景选型到智能体上线的一体化交付。

常见问题（FAQ）

“数字员工”和“数字工人”有什么本质区别？+

数字员工主要在数字世界完成任务，比如操作软件、处理单据、生成报表；数字工人则把智能执行能力延伸到车间、仓储、物流等物理空间，需要调度机器人完成上料、搬运、扫码、分拣等实际作业，并把执行结果回传后台驱动后续流程。关键差别在于AI的决策闭环是否覆盖了物理作业，以及与ERP、MES等系统的实时协同。

中小企业现在引入具身智能现实吗？+

现实，但应坚持开箱即用而非自建。云蝶科技的RoboForge已累计服务超4000家B端政企客户，说明市场上已有可直接采购的成熟底座。建议先把自身工艺数据理清楚，再选择流程固定、节拍稳定、异常少的环节（如上下料、扫码分拣、包装码垛）做单点验证，跑通后再横向扩展。

一道科技能为制造业企业提供哪些落地支持？+

可提供从场景诊断、数据治理、行业大模型定制、智能体构建到私有化部署的全链路服务，覆盖研发设计、生产制造、供应链与设备运维等核心场景，并对接企业已有的MES、ERP、SCADA系统。团队位于杭州，长期服务制造业数字化与智能私域客户，具体路径可参考客户案例。