近日，立谱智造创始人受邀参与深圳卫视《科创最前沿》栏目专访拍摄。节目聚焦深圳在人工智能赋能工业制造、产学研协同创新方面的最新实践，对立谱智造在工业大模型领域的探索与应用进行了专题报道。
在本次报道中，一个关键信号被反复提及：
AI，正在将制造业从“周级周期”压缩至“天级响应”。
在传统制造模式下，一个产品从设计到样品交付，往往需要经历多个低效环节：
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图纸反复修改，沟通成本高 -
工艺方案依赖人工经验，难以标准化 -
报价与排产割裂，周期不可控 -
产能匹配依赖人工协调，响应缓慢
这些问题叠加，直接拉长了产品研发周期，也增加了试错成本。而在本次节目中，立谱智造展示了一种新的实现路径：通过构建垂直领域工业大模型，将设计、工艺、报价与生产进行系统性重构：
- 图纸解析自动化：快速理解二维/三维设计数据
- 工艺决策模型化：基于历史数据匹配最优加工路径
- 报价计算实时化：多参数联动，实现秒级核价
- 生产调度智能化：自动匹配产能，实现快速排产
该体系以超过10万份工业零部件图纸数据与数万条工艺规则为基础，使AI具备工程语义理解与决策能力。
最终带来的结果是：产品从设计到样品交付，最快可在48小时内完成。这不仅是效率优化，更是对传统制造流程的一次重构。
在同一节目中，立谱智造联合创始人、首席科学家、哈尔滨工业大学（深圳）计算机学院教授，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF YOCSEF）深圳主席，中国人工智能学会青年工作委员会委员漆舒汉，也从产业视角给出了解释：相比传统模式下科研成果2-3年的转化周期，深圳可以将这一周期压缩至2-3个月。
这种“深圳速度”的形成，离不开三方面基础：
1. 完整且高密度的产业链体系：从设计、打样到量产，关键环节高度集中，使技术能够快速落地验证。
2. 面向新技术的开放制造环境：本地制造企业普遍具备较强的技术接受能力，愿意与AI等新技术深度结合。
3. 数据要素的流通机制逐步建立：随着数据交易与共享机制的发展，制造数据开始从“封闭资源”向“可利用资产”转变，为工业大模型提供关键支撑。
从更宏观的角度来看，本次报道所反映的不仅是单一企业的实践，更是制造业底层逻辑的变化：过去，制造依赖工程师经验与人工协同；现在，制造正在向“模型驱动 + 数据驱动”转变。
这一转变带来了三个显著特征：
- 更快：研发与打样周期显著压缩
- 更准：基于数据的决策降低不确定性
- 更省：在设计阶段即实现成本优化
也意味着：制造能力，正在从“个体经验”转变为“系统能力”。
在这一趋势下，立谱智造围绕工业大模型，持续推进制造全链路的智能化重构：
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在设计端，实现图纸的结构化理解与可制造性分析 -
在工程端，构建工艺知识库与决策模型 -
在交易端，实现报价与需求的高效匹配 -
在生产端，打通多工艺产能，实现柔性调度
通过“AI模型 + 云工厂”的方式，将分散的制造资源整合为可调度的系统能力。逐步形成从设计、分析、报价到生产交付的闭环能力。
从本次深圳卫视的报道可以看到，一个更加清晰的趋势正在形成：制造，正在从“重资产能力”走向“可调用能力”。
当工业大模型与数据要素结合：
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产品开发门槛将持续降低 -
创新迭代速度将显著提升 -
企业试错成本将进一步下降
这不仅影响制造企业，也将深刻改变整个产业创新方式。
深圳正在通过“AI工具化 + 数据资产化”，推动制造业迈向新的发展阶段。立谱智造作为工业大模型的实践者，也将持续探索AI与制造深度融合的更多可能性。
让制造更高效、更精准、更可控。