当前，上海正紧抓AI应用爆发窗口期，聚焦研发设计、柔性制造、设备运维等重点领域，加快人工智能在生产性服务业中的应用，推动生产性服务业业态迭代、能级攀升。同时，上海也着力推动生产性服务业全链服务升级，加快智能工具攻关，强化高价值行业语料服务供给，推动“AI+生产性服务业”生态融通共建，形成错位发展、优势互补、生态活跃、高质量发展的格局。
在2026世界人工智能大会即将召开之际，上海市经信工作党委、上海市经济信息化委联合上海人民广播电台推出《AI服务，智造未来》系列融媒报道，聚焦一线鲜活案例，生动呈现AI如何重塑生产服务、贯通制造全链、链接全球市场。
当前，人工智能正与千行百业深度融合，中小企业由于缺乏人才和资源，AI转型困难重重。在上海，一批AI原生的数智化转型服务商正快速崛起，推出“小快轻准”解决方案和行业智能体，为中小企业打通低门槛、高实效的转型之路。成立刚满四年的识渊科技，凭借着自研的AI质检大模型，赋能广大中小工厂，闯出了一条“国产超越”的创新之路。请听报道：
在朗骥电子公司的生产车间，两条自动化贴片产线有条不紊地运转，这里生产的电路板，主要供应AI算力中心、新能源汽车等高端领域。产线的最后一道工序是检验产品良率。就是这个环节，曾让生产负责人徐汉森感到头疼——
要给一块电路板做检测，工程师要用专业设备在每块板子上手动划定区域、逐一标注元器件、配置算法和阈值。复杂一点的电路板，调一次就要几个小时甚至半天，产线不得不停工等待。
徐汉森坦言，即便如此，仍然会有误判的可能：“我们主要是靠肉眼去检测，也会用放大镜检测，但是也会产生误判。我们有些电路板，光一块的成本就要十几万元。一旦质检环节有‘漏网之鱼’，导致产品质量出了问题，客户可能会批退产品，更严重的可能就会损失这个客户。”
面对“人工智能+”的浪潮，企业希望借助AI的力量提升质检质量，但却遇到不少挑战。“我们中小企业在硬件、工具等方面相对来说比较欠缺。AI是需要有基础数据去训练的，而我们没有那么多大数据。”徐汉森说。
更大的突破在于，设备在工厂里部署，无需额外训练，能够“开箱即用”。识渊科技销售总监茆长超说，这是因为AI模型已经提前学习大量案例。“人工智能已经把我们认识的这些元器件、各种缺陷做了学习，我们做产品时就按最大公约集来设计。”
要让AI“看懂”复杂的电路板其实并不容易。在这个高度垂直的细分领域，通用大模型“通而不专”，现成可用的数据语料也极度稀缺。于是，识渊科技决定从零起步、自主攻关大模型。为了得到充分的语料数据，团队想到“用AI给AI出题”。
“我们拿到有缺陷的图片数据，采用AIGC的模式，生成跟它缺陷高度相似的图片，开始训这个工业大模型。要验证它效果好不好，就拿真实的缺陷来检验这个模型。因此，我们凭借着有限的真实缺陷图片，就能实现比较高水平的算法。”茆长超说。
经过两年闭关打磨，识渊科技终于推出自研大模型，随后第一代产品问世。然而，面对严谨的先进制造业场景，产品必须打磨到99甚至100分，才能批量落地使用。
来自上海的生态支持为企业提供了关键支撑。茆长超说，在头两年研发模型的过程中，团队几乎没有收入，属地徐汇区提供了资本助力，同时引荐第一批“天使客户”，让AI产品的“飞轮”转动了起来。
“我们目前有超300家工厂在用我们的设备，有最真实的数据来回流，这样人工智能的数据‘飞轮效应’就开始跑起来了。市场持续性地反馈，我们就持续性地迭代。在这个过程中，我们的产品力也会逐渐增加。”
在识渊科技的团队里，研发人员都是来自顶尖的AI大厂或院校。这批“AI原生”的年轻人突破传统行业的桎梏，用AI来重新定义未来的生产性服务。凭借在AI工业检测领域的技术积淀与产品创新，识渊科技成功入选上海市“AI+制造”智能产品推广目录。
如今，识渊已经推出SPI、炉前AOI、炉后3D AOI三款设备。在茆长超看来，面向未来的制造业场景，“AI+服务”能力不止于质检设备本身，而是要深度融入整条产线。“如果我们把这三款设备串在一起，就可以对整个生产的工序会做详细的记录，为后来工艺的改良、不良及时反馈等提供支撑。未来，我们的设备可以为整个产线生产工艺的提升做一定帮助。”