聚焦“AI+制造”场景与高质量数据集落地！杭甬汽车零部件行业供需对接活动在甬举行

在汽车产业加速向智能网联、绿色低碳转型的背景下，零部件企业如何抓住“人工智能+”的窗口期，实现提质、降本、增效？3月31日下午，杭甬汽车零部件行业人工智能应用场景与高质量数据集供需对接活动在宁波市甬江软件园举行，探讨人工智能赋能汽车零部件产业的新路径、新机遇。

聚焦供需痛点：从“大海捞针”到“双向奔赴”

走进活动现场，最直观的感受是“务实”。

当前，AI在工业领域的落地最大的障碍往往不是技术不够先进，而是供需错配——服务商拿着锤子找钉子，企业看不清自己的痛点。

宁波市智能制造专家委员会（以下简称：市智专委）人工智能专家组组长王战在分享《汽车零部件行业“AI+制造”试点工作路径分享》时，给出了破题的关键路径。他指出，AI赋能制造不能“眉毛胡子一把抓”，必须遵循“场景为锚、数据为基”的原则。他详细阐述了市智专委正在推行的“数模体景”（数据、模型、智能体、场景）一体化价值闭环方法论，强调要通过组建“试点企业+服务商+专家”的联合攻关团队，将大模型能力解构为适配具体产线的“本体模型”，让AI真正解决车间里的“螺丝钉”问题。

随后，中国工业互联网研究院高级工程师李士策带来的《工业高质量数据集建设路径分享》，为大家解读了高质量数据集如何支撑人工智能在工业场景的落地应用。

人工智能与数据要素的深度融合，离不开真实的应用场景和明确的企业需求。在“需求清单发布”环节，大屏幕上滚动的不是泛泛的转型口号，而是企业具体的生产痛点：“新能源汽车生产车间机器人行为与动作参数数据集”“新能源汽车零部件机加工刀具智能选型工业数据集”……这些来自企业的真实需求，为服务商提供了精准的发力方向。

在案例及解决方案分享环节，敏实集团有限公司、杭州海康威视数字技术股份有限公司、浙江文谷科技有限公司分别围绕“AI+制造”场景应用、智能物联融合、数字化解决方案等主题，分享了各自的实践案例与解决方案，为与会企业提供了可借鉴的落地参考。

构建“数据之基”：让工业数据变成可训练的资产

如果说算法是AI的“大脑”，那么数据就是AI的“血液”。在本次对接会上，“高质量数据集”是被提及频率最高的关键词之一。

据了解，市智专委在推动AI落地时，并没有盲目追求大模型的“大而全”，而是极为强调 “本体模型”与“企业实时数据” 的融合。这一思路极具现实意义。在制造业，通用大模型往往不懂工艺细节。为此，市智专委正在引导企业建立贯穿“采、洗、标、测、用”全流程的数据服务体系。王战在演讲中提到，未来的竞争不仅是设备的竞争，更是“知识工程化”的竞争——将老师傅的经验、设备的参数、工艺的图纸转化为机器可识别、可推理的标准化知识资产。

这种对数据的深耕，直接带动了产业的“链式反应”。如今，在宁波的汽车零部件产业集群中，数据不再只是存储在硬盘里的代码，而是成为了驱动良率提升、能耗降低的直接生产力。

宁波“AI+制造”的厚积薄发

为什么是汽车零部件？为什么是现在？答案藏在宁波的产业底色之中。作为全国重要的汽车零部件生产基地，宁波拥有数千家汽车零部件生产企业，其中相当一部分已经完成了自动化改造，正在向智能化要效益。

从2025年开始，宁波就已明确将“AI+制造”作为主攻方向，组织编制《宁波市“AI+制造”典型场景参考指引（2025版）》，面向10个代表性行业提出63个典型场景。市智专委主任陈炳荣曾在年初的规划中定调：“2026年，‘AI+制造’要从实验室里的技术探索，逐步变成工厂里真金白银的效益。”

这种“效益”已经肉眼可见。在鄞州，作为全省首批人工智能赋能制造业试点，汽车零部件行业已累计完成20个场景化垂直模型的开发与落地。博格华纳的工厂里，AI视觉检测系统正以99.5%的准确率替代人眼识别十余种微型缺陷；在均胜电子的布局中，智能汽车的技术正在向人形机器人“外溢”，实现了从“汽车Tier1”到“机器人Tier1”的跨越。

这些成功的“点”正在连成“面”。正如市智专委在此次活动中所展示的，通过提炼这些先行者的经验，宁波正在形成一套可复制、可推广的 “AI+制造”宁波方法论，旨在通过“典型场景+高质量数据集”的组合拳，解决广大企业“想用AI却不知从何下手”的困境。

近期，市智专委先后深入新能源汽车零部件、石化化工行业开展专题调研，全面摸排企业应用场景、数据现状与数据集建设情况，为下一步推进“数模体景”一体化落地、深化Al+制造应用做好充分铺垫。

站在新的起点，宁波的路径愈发清晰：以汽车零部件这一优势产业为“试验田”，以高质量数据集为“种子”，以场景应用为“灌溉”，精心培育“人工智能+”的产业生态。

（凤凰网宁波 诸瑗瑗 詹天宇）