AI赋能制造业：效率之外，如何开启智造重构新机遇？
2025-08-26
过去两年，上海系统推进“AI+制造”，在政策端连续释放明确信号：从《上海市促进工业服务业赋能产业升级行动方案（2024—2027）》到《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，均将研发协同、智能排产、智慧物流、质量追溯等列为重点场景，并以资金与示范工程加速落地，形成“场景牵引—技术供给—产业转化”的闭环。
在这样的背景下，由璞跃中国（Plug and Play China）发起的Global Tech Network（GTN）系列活动聚焦产业应用与生态协同。本场“AI赋能，加速企业智造新程”专场于2025年8月14日在Plug and Play长三角区域创新中心举行，围绕“AI重塑制造全链路”的议题，汇聚产业方、技术方与投资方共议落地路径与合作模式。
一、设序科技：AI如何深度赋能研发设计环节？
活动现场，设序科技首席产品官杨庆保带来《AI驱动设计力：研发流程再造的未来范式》主题演讲。杨庆保表示：“AI的价值不止于让工业设计环节的‘结果更快’，而在于‘过程可生、可追、可改’，这一方向决定了产品形态与落地路径的不同。”
1、AI+工业设计的突破
当前通用大模型擅长理解文字、图像、视频等多模态信息，却难以直接理解工业设计中的“设计动作”“装配过程”等连续性的数据与信息，且工业标准多以PDF等非结构化形式存在，难以处理。为此，设序科技以设计建模过程为核心，明确3D设计与2D出图的输入输出边界，分别构建专属的数据与算法体系，先解放设计工程师的重复性劳动，实现AI+工业设计认知的突破。
2、3D方案分钟级生成
以汽车焊装装备为例，设序科技的闪设3D可在约1分钟内生成整套设计方案，结果不仅包含几何外形，还带有材质与加工要求等信息，并支持快速替换风格、零部件快速选型。在大语言模型的加持下，设计师用一句话即可生成或修改方案。
3、2D出图全流程自动化
闪设2D可基于3D数模自动完成投影视图、各类尺寸标注、自动填写标题栏、公差与形位公差标注等，并一键生成BOM。支持CATIA、DWG、PDF、SolidWorks、UG等多格式导出，实现出图环节的全自动化与标准化。
二、设序的方法论：数据和标准
1、既要过程又有结果
生成的3D/2D并非“黑盒”成果，而是在保留完整建模过程的前提下输出结果，确保模图联动、数据一致，便于二次编辑与团队协作。
2、用数据驱动标准执行
利用AI理解企业历史设计数据与设计标准（包括国标、行标、企标），并在生成过程中体现不同的“设计风格”。例如在欧标与日标下，结构呈现不同但底层数据目标一致，从而实现既符合规范又保留企业特色的设计产出。
三、落地边界与路线
目前设序聚焦于把重复性劳动算法化，优先解决效率与一致性问题。定位为“研发端人工智能中心”，在理解历史设计数据与标准的基础上，从3D设计、2D出图、BOM向仿真端和制造端延展，因为这些环节本质上是用不同视角复用同一份数据。
过去两年，上海系统推进“AI+制造”，在政策端连续释放明确信号：从《上海市促进工业服务业赋能产业升级行动方案（2024—2027）》到《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，均将研发协同、智能排产、智慧物流、质量追溯等列为重点场景，并以资金与示范工程加速落地，形成“场景牵引—技术供给—产业转化”的闭环。
在这样的背景下，由璞跃中国（Plug and Play China）发起的Global Tech Network（GTN）系列活动聚焦产业应用与生态协同。本场“AI赋能，加速企业智造新程”专场于2025年8月14日在Plug and Play长三角区域创新中心举行，围绕“AI重塑制造全链路”的议题，汇聚产业方、技术方与投资方共议落地路径与合作模式。
一、设序科技：AI如何深度赋能研发设计环节？
活动现场，设序科技首席产品官杨庆保带来《AI驱动设计力：研发流程再造的未来范式》主题演讲。杨庆保表示：“AI的价值不止于让工业设计环节的‘结果更快’，而在于‘过程可生、可追、可改’，这一方向决定了产品形态与落地路径的不同。”
1、AI+工业设计的突破
当前通用大模型擅长理解文字、图像、视频等多模态信息，却难以直接理解工业设计中的“设计动作”“装配过程”等连续性的数据与信息，且工业标准多以PDF等非结构化形式存在，难以处理。为此，设序科技以设计建模过程为核心，明确3D设计与2D出图的输入输出边界，分别构建专属的数据与算法体系，先解放设计工程师的重复性劳动，实现AI+工业设计认知的突破。
2、3D方案分钟级生成
以汽车焊装装备为例，设序科技的闪设3D可在约1分钟内生成整套设计方案，结果不仅包含几何外形，还带有材质与加工要求等信息，并支持快速替换风格、零部件快速选型。在大语言模型的加持下，设计师用一句话即可生成或修改方案。
3、2D出图全流程自动化
闪设2D可基于3D数模自动完成投影视图、各类尺寸标注、自动填写标题栏、公差与形位公差标注等，并一键生成BOM。支持CATIA、DWG、PDF、SolidWorks、UG等多格式导出，实现出图环节的全自动化与标准化。
二、设序的方法论：数据和标准
1、既要过程又有结果
生成的3D/2D并非“黑盒”成果，而是在保留完整建模过程的前提下输出结果，确保模图联动、数据一致，便于二次编辑与团队协作。
2、用数据驱动标准执行
利用AI理解企业历史设计数据与设计标准（包括国标、行标、企标），并在生成过程中体现不同的“设计风格”。例如在欧标与日标下，结构呈现不同但底层数据目标一致，从而实现既符合规范又保留企业特色的设计产出。
三、落地边界与路线
目前设序聚焦于把重复性劳动算法化，优先解决效率与一致性问题。定位为“研发端人工智能中心”，在理解历史设计数据与标准的基础上，从3D设计、2D出图、BOM向仿真端和制造端延展，因为这些环节本质上是用不同视角复用同一份数据。