本文以鼎捷数智2026峰会标杆工厂参访活动为背景，深入探讨了中国制造业如何通过鼎捷雅典娜“企业智能运行空间（EIOSpace）”实现智能协同转型。文章总结了联合轴承与鼎捷合作的五条路径，包括阶段性演进、AI赋能解决痛点、数据治理先行、多智能体安全架构以及未来人管理AI生产力。通过三个实际应用场景，展现了AI如何重构企业运行方式，并指出未来企业竞争的核心将是整体智能协同能力。文章最后强调了鼎捷数智在制造业深耕的深厚积累，为企业智能化转型提供了宝贵的经验和参考。
“沉浸式感受鼎捷AI如何与智能制造结合，真正落进企业生产。
5月27日，上海初夏，鼎捷数智2026第五届数智未来峰会标杆工厂参访活动如火如荼举行。来自全国各地的企业伙伴、媒体朋友走进联合轴承，沉浸式感受鼎捷为工厂赋能数智化转型的真实场景。
记者观察到，在这里，AI不再是概念，而是嵌入产线、驱动决策、提升效率的实际生产力。
中国制造业正在迈入智能协同新阶段
作为上海电气旗下国家级专精特新“小巨人”与“科改示范企业”，上海联合滚动轴承有限公司（以下简称上海联合轴承）深耕轨道交通轴承领域，拥有180余项专利。
成绩背后是联合轴承以及中国制造业近年来运行方式的持续升级。早期的中国制造企业运行等多依赖老师傅经验与现场管理，属于“经验驱动”阶段。
鼎捷数智行业咨询专家高路在现场分享了制造业数字化智能化的发展历程。随着ERP、流程制度与标准化体系的大规模建设，企业逐步进入“流程驱动”阶段，实现了组织能力的规模化复制。
在数字化与智能制造阶段，ERP、MES、PLM、WMS、IoT及自动化产线等系统广泛应用，企业进一步进入“数据驱动”阶段，开始具备数据在线、设备联网、业务实时化的能力。
但新问题也随之浮现，如系统越建越多，企业整体协同效率却未同步提升。传统数字化解决的是局部效率问题，而企业真正的运行是跨部门、跨系统、跨角色的协同问题。
高路表示，AI时代最大的变化不只是机器人或大模型本身，而是企业第一次开始具备“感知-思考-协同-执行”的一体化运行能力。企业运行方式，正从“流程串联”，走向“智能协同”，从“人调度系统”走向“系统调度能力”。
在此背景下，鼎捷数智发布鼎捷雅典娜“企业智能运行空间（EIOSpace）”，旨在让企业具备一体化智能运行能力，实现从“系统+人工协调”向“数据+智能协同”的转变。
联合轴承×鼎捷：18年共筑高端装备工厂的智能协同样本
现场接受采访的上海联合轴承副总经理郑磊表示，上海联合轴承与鼎捷的合作已走过18年。从2008年的ERP进销存起步，到如今嘉定新基地建成AI赋能的智能工厂，这段历程清晰呈现了中国高端制造数智化转型的典型路径和实践经验。
记者将这些做法总结为5条路径：
路径1：阶段性演进，从信息化到自适应智造
郑磊将双方的合作划分为：2008至2022年为浅度信息化阶段，应用ERP进销存与工单工艺模块；新工厂规划建设后进入深度合作期，鼎捷提供技术指导，企业提出现场实际需求，双方共同制定蓝图，核心追求可落地、有效益的应用。
联合轴承其发展路径遵循信息化（ERP、PLM）、智能物流与智能车间（AIoT）、智能化3步走流程，从经营管理层延伸至生产控制层、设备控制层，打通IT与OT数据，遵循“点线面”逐步扩展模式。
路径2：AI赋能，三大痛点与三大成效
郑磊介绍，聚焦高端制造数据孤岛、运维被动、库存难管等三大痛点，上海联合轴承在新基地布局了MES、WMS、物联网及数字孪生等全栈系统，围绕控本、绿色、增效3大目标推进。
基于鼎捷MES一体机+物联网平台，联合轴承建成全数据闭环的自适应智能工厂。数字孪生大屏实时管控生产、能耗等维度，车间AGV与机器人自适应调节节奏。AI算法实现设备异常提前12-24小时预判，并智能精算海外备件库存。
项目成效显著，效率提升20%、交付周期缩短超30%，打造了可复制的高端装备智造标杆。
路径3：AI落地的关键数据治理先行
面对“AI算力无法保证百分百正确，容错机制如何设计”的挑战，郑磊的回应直指核心：AI落地的关键是前置数据治理的有效性，数据异常会导致AI结果错误。
当前项目第一阶段重点即为数据治理，完成数据打通与有效性验证后，再推进智能体应用，采用小步慢走、逐步落地策略。
工业产品容错率低，前期采用“小步慢走”模式，通过数据验证与实验逐步落地。
目前联合轴承与鼎捷的智能化建设已实现点到线打通，多智能体按专家、分身、指挥官分级赋权，避免超级权限风险。
路径4：多智能体的安全架构
接受记者采访的鼎捷数智董事长特助张俊杰认为，多智能体的特点是：理解意图、目标导向、自主运行，如果让智能体更好的完成任务，需通过分类机制保障安全执行，鼎捷把智能体分为分身智能体、专家智能体、指挥官智能体，分级赋予权限，有明确分工，协同运行。空间层面采用3D交互模式，规范人、智能体、智能装备的交互权限与规则。
郑磊举例说，机台参数调试实行权限分级，操作人员、工艺人员、技术人员权限不同；智能体同样实行权责分类，驱动对应工序设备，保障生产安全。
路径5：未来人管理AI生产力
记者观察到，联合轴承的实践证明，AI应用企业生产流程没有重大改动，但管理方式正在优化。智能化主要改变经营管理模式，企业需同时管理员工与智能体，让智能体承担繁琐工作，释放人力聚焦质量与效率控制。
郑磊认为通过自动化剔除无附加值环节，聚焦产品质量与效率控制，减轻员工劳动强度，优化人力配置。智能体可替代生产调度岗位，实现工序协同、物料转移、齐套率管理，人员可转岗至高价值岗位。
从“人操作系统”到“人管理AI生产力”，联合轴承的18年实践，为传统制造业的智能化转型提供了可复制的标杆样本。
三大场景落地
AI正重构企业运行方式
高路在工厂探访现场结合鼎捷AI在工厂落地的3大应用场景，展现了AI时代企业运行方式正在发生深层变革。
场景一：联合轴承从“被动维修”到“主动感知”
正如上面所言，联合轴承通过AI算法实现设备异常提前12至24小时预判，并智能精算海外备件库存。
高路指出，这背后不仅是设备联网与数据采集能力的提升，更意味着企业开始具备“主动感知”能力；而海外备件的智能精算与协同采购，则体现了跨业务、跨系统、跨组织的动态协同能力正在形成。
场景二：浙江某外贸企业数字分身接单跟单
面对“多品种、小批量”的快节奏外贸模式，传统销售录单、跟单大量依赖人工，效率与协同压力大。
高路介绍，浙江某外贸企业构建了“接单助手”与“跟单助手”数字分身体系：接单助手自动识别多渠道需求，完成产品匹配、系统录单与交期评估。
跟单助手持续跟踪生产、库存与物流进度，实现订单全过程协同。系统走向后台化，前端通过AI智能交互完成业务协同，显著降低了员工的系统学习成本。
场景三：上海某制造企业AI智能排程
传统排程高度依赖计划员经验，企业则可以通过梳理历史数据与动态业务规则，构建起专属排程模型。由“数字专家”沉淀排程逻辑，“数字分身”负责执行监控与异常处理，实现对插单、缺料、设备故障等复杂场景的动态响应。
为此，上海某制造企业排程从“人工经验驱动”转向“数智驱动”，企业只需设定库存最优、换线成本最低、交付优先等目标，多智能体即可协同完成动态推演与资源调度。
未来企业竞争的核心是
整体智能协同能力
高路明确指出，未来企业竞争的核心将不再只是规模、成本与流程效率，而是企业整体的智能协同能力。真正领先的企业，不一定是系统建设最多的企业，而是最先完成“组织智能化”升级的企业。
这一判断正在联合轴承的实践中得到验证。AI算法实现设备异常提前12至24小时预判，海外备件智能精算与协同采购，跨业务、跨系统、跨组织的动态协同能力正在形成。企业生产流程未做重大改动，但管理方式已在优化——智能体替代生产调度岗位，实现工序协同与物料齐套管理，人员转岗至高价值工作。数字化员工承担繁琐任务，释放人力聚焦质量与效率控制。
面对当前普遍的AI焦虑，鼎捷数智执行副总裁潘泰龢在峰会现场接受媒体采访时，给出了转型4大关键：摒弃工具视角，建立人机协同工作模式；夯实数据资产，完成跨系统数据治理；重构组织与文化，打破部门数据壁垒；注入行业知识，将专家经验与工艺知识植入AI，形成企业大脑。
记者发现，支撑这一切的是鼎捷数智44年深耕制造业构筑的“不可压缩的时间壁垒”。服务超5万家企业客户，半导体领域全球头部厂商合作占比约30%，汽车零部件A股上市公司客户占比近20%，装备制造百强客户占比达20%。这些行业Know-How的积累，不是通用大模型能替代的，也不是后来者能速成的。
从联合轴承的车间到外贸企业的数字员工，从AI智能排程到多智能体协同，一个趋势已经清晰：企业运行方式正从“流程串联”走向“智能协同”，从“人调度系统”走向“系统调度能力”。
最后
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
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6、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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