10月14日至15日，第26届中国国际工业博览会期间，由行业生态方联合主办的“制造业AI场景应用生态大会”在国家会展中心（上海）6.2H-B020-AIMS会客厅连续召开。作为国产工业软件与制造业AI+应用服务商，上海青翼工业软件有限公司受邀出席，并带来了三场紧扣“AI+制造”落地的重磅场景化技术分享，覆盖精密机械加工、半导体零部件制造和新材料配方研发三大高价值场景。
在当前制造业从“数字化”走向“智能化”的拐点，企业关注的已不再是“要不要上AI”，而是“AI能否进研发、进工艺、进实验、进车间”。本次工博会上，青翼工业软件一口气把过往在机加工艺智能体、AI+PLM、新材料智慧研发上的产品化系列成果，放到了产业的大舞台上。
两日连讲：青翼把“制造业AI+场景应用”讲透
首日开场，青翼工业软件副总裁严翼飞聚焦精密机加工艺这一制造业的最硬核环节。该环节长期面临工艺编制周期长、工艺经验依赖老师傅、质量一致性难以保障等问题。
严翼飞介绍了青翼如何攻克机加工艺长尾挑战，构建“AI+结构化计算”的工业大脑。青翼自研的青翼工艺智能体以多模态工程语言为驱动，把自研小模型与视觉大模型协同、图神经网络、机器学习决策模型等AI方法，与几何匹配、特征识别、工艺知识库和规则配置等传统方法相结合。系统将工艺知识、加工规则和历史零件的工艺方案沉淀为可复用、可迭代的知识资产，覆盖工程图纸解析、三维以图搜图、工艺智能决策与CAM辅助驾驶、工艺标准化审查、机床仿真和三维工艺指导等环节，形成"图纸输入—工艺生成—知识沉淀"的闭环。严总介绍道，青翼智能体可将复杂工艺的编制周期从"天"缩短至"小时"，目前已在半导体设备零部件加工等领域完成验证落地。
青翼工业软件副总裁严翼飞
第二场分享聚焦半导体设备零部件行业。青翼工业软件CTO胡文胜针对半导体零部件“多品种、小批量、高洁净、强追溯”的典型需求，针对半导体设备等行业常见的“来图来样”加工的业务模式，介绍了青翼AI+PLM以模型为中心打通设计—工艺—制造—质量数据链的实践，展示了多项青翼AI+的落地能力：
结构与特性的智能匹配让历史相似件工艺可一键复用，并能够加快报价响应速度；多样化PMI信息的智能识别与自动提取把制造要求结构化并关联到具体工序；工序模型集管理则解决了复杂零件多工序模型关联与管理难题；工艺资源与参数智能推荐则帮助工艺师提高工艺设计正确性。胡总认为，在整个加工业务过程中深度集成AI智能应用能力，和三维模型的管理与工程应用能力，正是国产半导体装备供应链质效提升的关键所在。
青翼工业软件CTO胡文胜
青翼的第三场分享聚焦新材料配方研发的新路径。传统材料、精细化工、食品、电池、涂料行业的企业，配方产品的研发工作普遍面临周期长、试错成本高、经验难传承的难题。
青翼工业软件PLM技术总监李麟以化妆品研发为例指出，传统研发周期长达1.5至4年，尽管企业已部署PLM、LIMS等系统，配方、样品与检测数据之间仍难以串联，资深人员离职还会造成技术断层。他对比了AI4S（科学发现）与ADSS（辅助决策）两条路径，主张以盈利和应用为导向的企业更适合基于私有数据的ADSS模式——在有限数据和约束条件下，综合考量法规合规、成本控制与工艺可实现性，生成满足市场需求的配方建议。
青翼“材智”聚焦新材料配方研发，把配方知识、物性模型、实验数据、法规约束融为配方师的AI外脑，实现组分推荐、性能预测、替代料寻优与配方版本追溯，让研发从“凭感觉调比例”转向“可解释地逼近最优解”。李麟还特别强调，AI的价值在于放大和传承研发工程师的智慧，而非取代人类。
青翼工业软件PLM技术总监李麟
工博会现场：看AI如何“进研发，助工艺，下车间”
国家会展中心（上海）6.2H-AIMS会客厅，已经成为制造业AI从理念走向场景的聚集地。业内观察认为，十五五制造业AI的竞争焦点，正从“模型能力”转向“场景渗透率”。谁先把AI能力真正融入产品设计和制造工艺，嵌入产品研发制造管理的生命周期中，特别是类似于配方研发这些高壁垒环节里，谁就能在下一轮智能制造颠覆式提升的竞赛中抢得胜出的先机。
青翼工业软件在工博会给出了青翼AI+先进制造的答案。AI不仅是飘在天上的彩云，更是：
青翼的智能体将站在机床边，坐在设计旁，还能做配方师的外脑……