一杯牛奶，从牧场到消费者手中，要流转50多个关键节点，依托AI算法和可穿戴设备，配种效率、饲料利用率、生产效率、配送效率都可大幅提升。在今年的世界设计之都大会上，一批造纸、乳业、糖业、食品、日化企业齐聚于“智慧工程·与AI共生”论坛，为了同一个目标，探讨轻工业数字化转型的未来方向。
工信部等部门年3月印发的《轻工业数字化转型实施方案》提出，到2027年，重点轻工企业数字化研发设计工具普及率达到90%左右，关键工序数控化率达到75%左右，打造100个左右典型场景，培育60家左右标杆企业，制修订50项左右国家标准、行业标准，形成一批数字化转型成果。到2030年，规模以上企业普遍实施数字化改造，形成“智改数转网联”数字生态，高端化、智能化、绿色化发展水平显著提升。
根据工信部公示的2024和2025年度智能工厂梯度培育企业榜单，全国卓越级智能工厂总量509家，其中轻工行业获评卓越级智能工厂77家，占比15%。目前中国有79家获评世界灯塔工厂，其中轻工业25家，占比31.6%。
在上海市智能制造产业协会会长徐洪海看来，目前轻工业数字化转型遇到的最大难题是AI通用大模型和工业大模型不匹配。在数据类型、数据源、安全等方面，通用大模型和工业大模型的需求大相径庭，前者的数据类型是图像、声音、文本和视频等，数据样本巨大，容错性较强；后者需要的数据类型是电流、电压、温度、震动等，数据样本较小，对安全失误“零容忍”。
“两者的本质区别是通用性与专业性的权衡。”徐洪海说，“通用模型提供基础能力，但需行业知识和场景才能落地，工业模型通过领域优化实现高精度和可靠性，但跨行业复用率低。”
目前，上海已累计培育3家国家级标杆、19家国家级示范智能工厂、29家国家卓越级智能工厂，111个国家级智能制造优秀场景，254家上海市先进级智能工厂，国家级智能工厂数量蝉联国内城市榜首。徐洪海几乎跑遍了这些代表着制造业前进方向的工厂，而抓住“未来”的关键，在于将自身沉淀的数据优势转化为工业垂类模型优势。
当下，工业垂类大模型的开发才刚起步。宝钢股份去年对AI应用进行了大量的实验和攻坚，首先就瞄准了高炉。在收集了40多万条信息的基础上，去年8月“高炉大模型”在宝钢股份宝山基地4号高炉正式投运，AI大模型首次被用于解析高炉这一复杂工艺。
高炉是炼铁的核心工艺，冶炼温度会达到2000℃以上。炉内反应看不见、摸不着，也没有任何仪器仪表能够直观监测，到现在仍被业界视为“黑匣子”。长期以来，高炉的操作都依赖一线操作工人的经验判断，这导致冶炼的生产效率大大受限。
运行10个月后，在工艺优化方面，高炉大模型实现预测命中率与控制采纳率均超过90%，炉热控制精度显著提升；在能耗与减碳方面，高炉运行更顺畅，实现了铁水温度、硅含量、燃料比等多项指标的改善，每吨铁水可节约燃料2千克。
重工业的“他山之石”同样适用于轻工业。当下市场导向“多品种、小批量、个性化”的生产需求，也鞭策着轻工业企业尽快与数字接轨。轻工工程服务行业的“国家队”中国海诚常务副总裁张志表示，中国海诚已累计服务我国36家卓越级智能工厂，约占77家轻工业领域卓越工厂的半壁江山，其中食品行业整体转型速度最快，酿酒行业和烟草行业紧随其后。另外，制浆造纸、制糖制盐等轻工业也已加快转型步伐。
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