当大语言模型开始辅助工程师做图纸设计，当时序预测算法能提前数周预判产线故障；当计算机视觉在质检环节替代了老师傅的“火眼金睛”，当智能排程算法精准调配资源、疏通产线排程拥堵——人工智能已不再是制造业的“未来时”，而是实实在在走进车间的“进行时”；然而，制造业推进人工智能转型仍存在多重现实堵点：应用场景挖掘难度较大、转型战略实施路径模糊、业务体系与智能技术融合脱节。诸多制造企业虽具备数智化升级意愿，却难以明晰转型落地的实施路径。
为充分发挥宁波市智能制造专家委员会（以下简称：市智专委）专家智库作用，补齐专家在制造企业 AI 全流程规划、场景共创、原型落地等实操层面的能力短板，搭建专家交流研讨、案例共创、资源互通的专业平台，培育一批能够深度服务制造企业 AI 转型的专家人才，持续增强我市智能制造专业服务支撑力量，7月23日至24日，市智专委2026年度专家履职能力提升研修班——“制造业AI场景落地方法与实践”共创工作坊正式开班。
本次研修班面向具备基础AI实践经验的企业数智化管理者、产业技术专家、高校教研学者。来自汽车零部件、高端装备、工业软件、高校科研、产业咨询等多赛道42位产业资深专家，以“数模体景”一体化价值闭环，采用实战共创模式，完成理论体系验证、行业场景创新、落地工具迭代全流程研讨。
搭平台，聚共识
一场跨领域的沉浸式共创
研修班于7月23日下午正式开班。市智专委规划部部长杨耿业主持活动。
市智专委主任陈炳荣作开班动员，明确本次研修对完善区域高端智造智库体系、赋能制造业AI转型的长期价值，确立智库专家 “通晓创新逻辑、掌握AI工具、深耕制造工艺、具备落地能力”的培育基准。
随后，创新体系研究专家鲁百年博士系统拆解了本次工作坊的底层逻辑、研修目标与产业赋能价值；数智化转型专家吴海宁则完整梳理制造业AI创新体系与细分赛道应用场景，结合二十余年全球化产业项目实践案例，剖析头部制造企业AI转型典型痛点与标准化解决路径。
现场，42位专家按细分产业赛道编为6个研究小组，立即进入实战状态。各小组围绕AI转型机会优先级排序、细分行业AI应用场景界定、产业初步蓝图搭建三项实操任务，通过交叉研讨、小组阶段性分享完成行业转型机会筛选，同步验证跨主体协同机制的实操价值。各小组思维碰撞火花频现，成果在持续打磨中愈发坚实。
建标准，出工具
一套可复制的落地方法论
第二天的议程更加聚焦于落地本身。上午，鲁百年带领各小组完成了制造业标准化AI场景用例框架的设计，从“流程优先”的产业实践观察出发，统一规范了AI项目的需求边界、优先级评估与价值衡量指标，有效缓解了行业普遍存在的项目需求模糊、价值难以量化等共性问题。
吴海宁分享了近上百家大中型产业集团实践检验的AI项目全周期落地框架，覆盖落地流程画布、避坑指南、模型实现路径、项目成功要素完整链路，形成了一套智库专家对外服务的标准化方法论工具载体。
随后，各小组围绕AI场景，从环境、数据、技术、流程、人才五个维度展开综合评估，持续迭代项目实施蓝图。在最终的路演环节，各组依次展示方案，由导师逐一点评优化。至此，一场覆盖“理论输入—共创研讨—工具设计—可行性验证—路演迭代”全流程的研修画上了句号。
建机制，谋长效
一个常态化智库的新起点
两天的思想碰撞，留下了多个层面的体系化沉淀，它们直接关系到宁波制造企业今后如何低成本、高效率地拥抱AI。
在工具方法层面，专家们整合多行业项目实践经验，构建了一套适配宁波化工、汽车零部件、重型装备、中小型离散制造等细分赛道的AI 机会甄别、场景界定、可行性评估、实施蓝图迭代标准化模型，补齐区域制造业 AI 项目全流程标准化实施体系缺口。
在场景储备层面，6个产业小组完成了标准化AI场景用例建模，输出了一批具备产业落地可行性的细分场景蓝图实施方案。这些方案将作为区域制造业AI转型的分层案例储备资源库，为不同行业、不同规模的企业提供“看得懂、拿得走”的参考样本。
在协同机制层面，本次研修打通了企业数字化负责人、高校院所学者、产业服务专家、数字化技术服务商、行业咨询专家多元主体协作链路，形成了覆盖企业需求响应、项目可行性评估、企业AI赋能服务的常态化联合工作机制，完善了宁波市智能制造智库协同服务体系。
制造业的AI转型，绝非单一技术工具的叠加，而是技术、产业、人才协同驱动的系统工程。
市智专委产教服务联合体相关负责人表示，本次研修是联合体常态化培训的起点。后续，联合体将依托“1个统筹中心+三大服务平台”协同生态体系，面向全市制造企业推出分层轻量化AI场景诊断蓝图规划等教培服务；面向区域产业智库专家常态化开设AI场景共创研修；面向本地智造产业生态，长期运营协同研讨机制，打通多方资源壁垒，搭建AI智造赋能服务网络，助力区域先进制造产业高质量可持续发展。
(凤凰网宁波 方欢燕 诸瑗瑗 鲁宽）
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