核心结论

浙江省把人工智能从零星试点的“尝鲜工具”变成重构生产流程的基础设施:到2027年将培育10家“AI+未来工厂”示范企业、推广100个工业智能体;到2030年扩容至300个工业智能体。其核心方法论是从车间一线“找”真场景——绍兴永通印花借AI花型设计把新样发货从1—2天压到2—3小时,证明智能制造不必推倒重来,小切口也能跑出大效益。

一、不是“要不要上AI”,而是“AI怎么进车间”

在不少地区还在讨论AI的应用可能性时,浙江这个制造业大省已经把人工智能落到生产线、扎根在车间一线。一份十米印花棉布的新样,过去出货要一到两天;如今在绍兴永通印花的车间,依托高速数码印花设备与自主研发的AI花型设计系统,两三个小时即可完成发货。这种效率的跨越式提升,正是“车间里的AI”重塑传统制造环节的生动缩影。

浙江的实践说明,智能制造不一定推倒重来。当AI从“尝鲜工具”变成重构生产流程的基础设施,真正重要的不再是“买不买模型”,而是“怎么让模型进得了车间、接得上设备、算得清回报”。

二、政策先行:一张画到2030年的路线图

2026年起,浙江密集出台《浙江省人工智能赋能制造业数字化转型实施方案(2026—2030年)》《浙江省推进工业互联网与人工智能融合赋能行动方案》等政策文件,给出清晰的阶段性目标:

指标到2027年到2030年
“AI+未来工厂”示范企业10家30家
工业智能体平台20个50个
重点行业高质量数据集50个100个
重点产业集群典型应用场景50个150个
推广工业智能体100个300个

这套布局的底层逻辑是:立足“415X”先进制造业集群底座,以工业互联网为连接通道,以数据、算力、模型为核心支撑,以场景为牵引,推动人工智能从单点示范走向产业链全环节深度渗透。

三、从“机器换人”到“AI进厂”:浙江的存量底座

浙江与智能制造的渊源,比外界想象得更早。早在2012年前后,“机器换人”就在之江大地广泛推广;随后数字化车间、未来工厂梯次建设,为今天的智能化埋下了存量底座。例如在“中国五金之都”永康,当地电动工具行业从2012年实施“机器换人”,到2018年探索“企业数字化制造、行业平台化服务”,一套“搭积木式”的轻量级数改方案曾在全省推广,为后续AI落地筑牢了产业基础。

四、方法论:从车间一线“找”出真场景

政策落地的关键,在于怎么让文件里的要求走进车间。浙江的答案是“找”——从车间一线找出真痛点、找出真场景、找出真方案。浙江跳出自上而下推项目的惯性,构建起“经信抓总、部门联动、市县实施”的工作机制,摸索出一套从需求里挖掘机会、从试点中提炼经验、从供需对接里破解堵点的可落地、可复制实施路径。

五、“一县一业一方案”:把政策变成车间里的订单

5个
2025首批省级试点产业区块
200余家
试点汇聚AI服务商
3000余家
服务商覆盖制造企业
12个
2026新遴选省级试点

2025年,浙江按“一县一业一方案”启动首批省级试点,聚焦萧山化纤、鄞州汽车及关键零部件、乐清智能电气、柯桥印染、路桥电机等五大产业区块先行探路,首批5个试点地区汇聚人工智能服务商200余家,服务制造业企业超3000家。在此基础上,2026年新遴选12个省级试点,围绕数据集、行业模型、特色智能体、高价值应用场景等六大方向攻坚标志性成果。

试点之外,浙江依托长三角(杭州)AI赋能新型工业化能力中心,搭建“人工智能+制造”场景库与服务能力资源池,常态化征集发布企业真实需求,并组织开展160余场“AI+制造”浙里行活动,推动供需双方精准对接。

六、对杭州及长三角制造企业的启示

浙江路径给制造业企业的启示很直接:不必等“完美方案”,从一个高频痛点、一条产线、一个车间切入,用轻量化智能体把数据、设备、工艺连起来,先跑出可量化的小效益,再逐步复制。对杭州及长三角大量数字化基础还不厚的中小企业而言,本地既有政策侧的“小快轻准”产品目录与算力券、模型券等工具,也有像一道科技这样能提供AI大模型定制、数据挖掘与软件外包的本地服务商,完全可以用较低成本启动自己的“AI进车间”。

常见问题(FAQ)

浙江的“AI进车间”和直接买大模型有什么区别?+

区别在于“进车间”强调把模型落到真实生产流程而非泛泛采购。浙江的路径是以工业互联网为通道、以数据算力模型为底座、以场景为牵引,通过“一县一业一方案”把政策变成车间里可执行的试点,再用轻量化智能体从小切口跑出可量化效益,而非一次性大型改造。

中小企业也能参与浙江的AI+制造试点吗?+

可以。浙江首批5个试点已汇聚200余家AI服务商、覆盖超3000家制造企业,2026年又新遴选12个省级试点;政策侧配套“小快轻准”产品目录与算力券、模型券等工具,重点正是降低中小企业参与门槛,让县域与中小企业也能用较低成本启动智能化。

制造企业第一步该怎么切入AI?+

不必推倒原有系统重建数据中台。建议从一个高频痛点(如排产、质检、经营巡检)切入,用轻量化智能体把设备、工艺、数据连起来,先沉淀可复用工作流与知识库,跑通一段完整流程、算清ROI后再复制扩展。