六月初的辽沈大地，暑意初显。走进华晨宝马铁西工厂，数百台工业机器人挥臂起舞，500多台AGV智能搬运机器人穿梭于产线之间。尤其是里达厂区，这座从设计之初就完全在虚拟环境中进行规划和模拟的工厂，正以“数字孪生”重新定义汽车制造。在沈鼓集团，面对高度离散的压缩机设计，工程师们正借助AI大模型从数万份历史数据中提取通用经验。特变电工沈变公司工程师的电脑屏幕上，一台台变压器的全生命周期数据实时跳动，帮客户把风险预警跑在故障出现之前。
这是一场发生在老工业基地深处的“智造”变革。近日，记者跟随工业和信息化部“新型工业化”媒体调研行走进沈阳、大连这两座工业重镇，实地探访人工智能、数字孪生、工业互联网等新技术如何落地生产车间，直击传统制造业“智改数转”的一线实践与突围路径。
AI重塑“人机关系”：从“救火队员”到“数据侦探”
走进一汽解放大连柴油机有限公司的“超级工厂”，最让人印象深刻的并非某台巨型设备，而是一位“看不见的老师傅”。
“这个AI‘老师傅’，就是我们大柴工厂聚焦维修数据自主打造的AI智能体。”大柴公司智能制造组长鞠佳奇向记者演示了这套系统的核心功能——它是一个会分析、能决策的数字化员工，可以根据员工的提问，迅速从历史故障数据库、专业手册和维修工程师的分析报告中推送最优解决方案，指导现场快速维修。
更关键的是，这套系统让经验得以沉淀、让数据反哺业务。“维修产生数据，数据训练AI，AI再反哺业务，形成了一个正向循环。”鞠佳奇说，AI不再是单点的应用工具，而是驱动业务优化和重构的核心引擎。
这种变化最直观地体现在工程师角色的三重转变上。第一重，从“救火队员”变成了“数据侦探”。原来工程师被动等待故障发生，问题零散难以分析；现在AI“老师傅”帮助工程师从“等数据”转变为“挖掘数据”，主动发现趋势。第二重，变成了“模型的构建者”。过去，维修老师傅的“绝活”往往随人而走，经验难以传承；如今工程师参与AI模型训练，把隐性知识固化为显性模型。第三重，变成了“业务的主动优化者”。通过AI分析，可以针对性地输出哪些环节需要投入更多资源进行攻关，改变了过去“雨露均沾”的资源投放模式。
在沈阳飞机工业（集团）有限公司，这种“数据驱动”的逻辑同样深刻改变了航空制造的面貌。“引入智能制造后，我们实现了从传统生产模式向产线模式的转变。”公司民机加工分部党群综合室、经济性管理室副主任李智临介绍，以航空铝合金零件自动化线为例，设备利用率常年维持在85%以上，机外快速换装使得设备可以连续作业，产品加工周期相较于传统加工缩短10倍以上。企业还在探索“人工智能+航空制造”新模式，通过大数据积累形成典型产品特征数据库，用于指导工艺人员前端方案设计，实现从“经验驱动”到“人工智能生成”的转变。
同样的“数字觉醒”也发生在东北制药集团。在102分厂小容量制剂生产线上，高速智能灯检机正以每分钟550支的速度进行毫秒级判读，每支药液拍摄72张高清图像，0.1秒内完成检测，准确率达99.99%。东北制药总经理蔡永刚坦言，过去药品灯检“靠眼力、易疲劳”，如今AI让质量管控有了“火眼金睛”。2025年，公司已落地32个AI试点项目，全年创效165万元，2026年将系统投入7000万元，下一步目标是“黑灯工厂”。
从单点应用到体系再造：数据打通全链条
研发或质检领域的AI应用或许只是“点上的突破”，但对于被誉为“工业心脏”的压缩机、输变电装备等复杂制造企业而言，智能化是一场涉及全链条的“系统性手术”。
在沈鼓集团转子车间，一台略显斑驳的IBM大型计算机格外引人注目，这是1978年引进的中国大陆首台IBM大型计算机，见证了这家老牌装备制造企业信息化的起点。如今，沈鼓集团已建立起以PDM为核心的数字化创新设计平台、以ERP为核心的业财融合平台、以MES为核心的数字化生产管理平台、以CRM为核心的营销服务一体化平台，以及以“沈鼓云”为核心的设备远程监控云服务平台。
沈鼓集团总工程师张勇告诉记者，高端离散装备制造业长期面临“效率与定制化”的难题，通过智能技术重构全链条，大幅提高了开发效率。其智能化重构的底气来自庞大的历史数据池——企业积累了5万份历史数据，基于这些数据搭建了垂直领域的AI模型，将过往产品的通用经验提取出来赋能新产品。在运维端，“沈鼓云”平台已为600多个用户、25000余台关键设备提供远程监测和故障诊断，实现了从被动维修到全生命周期健康管理的跨越。
在特变电工沈阳变压器集团有限公司，数字化同样贯穿从研发到运维的全周期。智能排产系统统筹调度车间，数字孪生平台在屏幕上映射出一个与实体工厂同步运行的“虚拟工厂”，管理者可一目了然地掌握每条产线的状态和每台设备的负荷。在运维端，公司自主研发的变压器智能监测平台为产品戴上“智能手环”，实现了从被动抢修到主动预警的跨越。“我们系统打通了从研发到供应链的全链条数据链路，要用数据重新定义输变电产品。”沈变公司流程与数字化管理部部长许林林说。
一线工人的感受更为直观。绝缘车间装配组班长牛立波告诉记者：“像油隙垫块冲穿智能生产线，整合了原先5道工序，1人就可以操作三条线，一个班次生产6万多片，产出是过去5人产能的两倍。现在我们的工作就是对比数据、操作终端，质量稳了，人也轻松了。”
华晨宝马铁西工厂厂长张涛对此有着系统性的判断：“AI是下一阶段智能制造的重要加速器，但不是智能制造的起点，也不是智能制造的全部。新一代智能制造的核心，在于体系能力的整体提升——涵盖先进制造技术、数字化能力、精益与柔性生产、质量管理、物流协同、人才能力的全方位融合。”从2010年落户沈阳铁西，华晨宝马的沈阳生产基地已不再是简单的“在中国生产、服务中国市场”，而正在成为宝马全球生产体系中重要的制造、创新和能力输出基地。
老工业基地书写“智变”方程式
单个企业的亮眼表现，能否带动整片“森林”的生态繁荣？这是辽宁在新时代推进新型工业化的核心命题。
辽宁省工业和信息化厅副厅长杜长征在座谈会上介绍，辽宁正加快建设具有特色的“2211”产业体系，聚焦22个产业集群、100余条产业链、1000余户重点企业，打造14个世界级、国家级和区域级集群方阵。全省已累计培育670家基础级、273家先进级、18家卓越级智能工厂，数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别达到86.7%和69.9%，均高于全国平均水平。
沈阳市工业和信息化局局长李昇智介绍，沈阳正以“智能制造”为主攻方向，以工业互联网创新应用为着力点，打造数字化改造的“沈阳模式”，预计到今年年底全市将全面完成规上工业企业免费评估诊断，实现规上企业数字化改造全覆盖。大连市工业和信息化局局长江滨介绍，大连正一手抓传统产业焕新、一手抓新兴产业壮大，已梯度培育卓越级智能工厂5家、先进级智能工厂74家。
然而，数智化转型并非一片坦途。调研中，多位企业负责人不约而同地提到了挑战。张勇直言：“AI不能简单仿制，必须结合行业特点，数据先行非常重要，没有干净的数据就没有好的人工智能，这需要在反复迭代中优化，绝非一蹴而就。”大连重工装备集团传动公司副总经理苏新顺也坦言，齿轮工厂磨削烧伤检测产线正在调研AI视觉方案，但“由于齿轮接触不同液体后的灰度变色比较浅，让AI视觉直接判断还有点难”。
前期的成本投入同样不容回避。但多位受访者强调，数智化转型是关乎企业生存与发展的“必答题”。站在“十五五”的门槛上，辽宁这座曾诞生过1000多个“共和国第一”的老工业基地，正以“智改数转”为笔，重新书写中国高端制造的竞争力曲线。这并非对过去的告别，而是一场植根于深厚产业土壤的进化。当工业机器人的手臂与老师傅的经验在数据中交汇，当数字孪生工厂在虚拟世界中先行一步，这片曾以重工业撑起共和国脊梁的土地，正在智能时代交出新的答卷。
