中科慧远闪耀WAIC2026 引领工业AI质检规模化应用
7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）在上海盛大开幕。作为国内最具影响力的国际AI产业盛会，本届大会汇聚全球前沿技术成果与产业智慧，成为洞察人工智能与实体经济融合发展的重要平台。在全球AI竞技舞台上，中科慧远视觉技术（洛阳）股份有限公司以“AI重构工业质检，打造缺陷检测全链路生态”为参展主题，全面展示了全场景AOI产品矩阵、工业具身质检机器人、QAS质量分析与决策系统三大核心成果。这家源自中国科学院自动化研究所、专注于工业外观质检多年的国家级专精特新
工业AI赋能新质生产力深度分析
作为新一轮科技革命的核心引擎，工业人工智能正深度渗透制造业全流程，成为推动中国新型工业化及发展新质生产力的关键支撑。数据显示，2025年中国工业AI市场规模达到1287亿元，同比增速高达26.3%，远超软件行业平均水平。政策方面，国务院“人工智能+”行动及工信部相关方案持续加码，确立了2028年融合赋能水平显著提升的宏伟目标。产业链呈现“上游硬件占比下降、中下游软件与服务价值攀升”的结构性转变，2025年数据表明上游硬件占比41.2%，中游软件平台33.5%，下游集成服务25.3%。供需端则显现“通用供给
海智在线AI智造亮相WAIC 2026，贯通创意到制造全链路
7月17日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）在上海开幕。大会期间，海智在线携制造业智能体工作台、魔法工场（Magic Factory）及一系列AI智造成果亮相，相关成果分别进入WAIC官方生态展示区、上海国投展区和漕河泾具身智能展区，横跨创新孵化、硬科技产业化和具身智能产业链三大方向。海智在线副总裁刘海涛同时受邀在上海国投展区发表《教会诗人下车间》主题分享，结合海智在线实践，阐释大模型如何从内容生成走向真实制造。本次参展集中呈现了海智在线AI智造能力的跨场景应用：
WAIC 2026启幕：AI新品爆发，智能伙伴纪元开启
7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）于上海盛大启幕。本届盛会由外交部、发改委、工信部等九部委联合上海市人民政府共同主办，主题确立为“智能伙伴 共创未来”。自2018年首届举办至今，WAIC已历经八载，今年更是刷新多项纪录：展览总面积首度突破10万平米，汇聚全球1100余家领军企业与科创团队，亮相3000余项前沿AI成果，超300款产品实现全球首发。对于科技爱好者而言，这无疑是当下最具参考价值的行业风向标。人工智能正从“会聊天”的工具，蜕变为“能干事”的伙伴。今年大会最显著的变革在于，AI不再局
入场券千金难求，全球人工智能峰会成机遇聚集地
文 /巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）世界人工智能大会（WAIC）步入第九个年头，本届盛会引发的关注度前所未有。它刷新了多项纪录：展区规模突破10万平方米，创历史之最；1100余家企业携3000余件展品亮相，参展阵容空前庞大；图灵奖、诺贝尔奖获得者及中外学术权威齐聚一堂，嘉宾分量达到顶峰。展览为期四天，7月17日是开幕日。由于正值工作日，真正的参观热潮还未完全涌来，但世博展馆主会场已人潮涌动。首日中午才开放入场，下午4点便结束展览，留给观众的探索时间相当有限。我们在琳琅满目的科技产品与各式各样的参观者中穿
米兰理工能源系：工业智能与可靠性博士后招募
米兰理工大学能源系现面向全球公开招聘1名博士后研究人员，依托 PRIME（Platform for Reliable Intelligent Monitoring and Prognostics in Engineering）项目，开展工业人工智能、可靠性分析与智能运维相关研究。该项目由意大利国家工伤保险研究院 INAIL 通过 BRiC-2025合作研究计划资助。博士后将在米兰理工大学能源系 LASAR³研究团队开展科研工作。本岗位研究主题为：面向能源与工业系统及结构可靠性与维护的人工智能模型开发主要研
制造业AI应用,从视觉识别迈向实际管控
近期，艾瑞斯塔应邀参与江苏省企业信息化协会《秘书长会客厅》访谈，衷心致谢节目组的邀请及肯定。此次对话由艾瑞斯塔研发副总陈小倩担任嘉宾。身为工业人工智能领域的行家，她始终致力于工业视觉AI在制造行业的开发与实施，广泛介入多个智慧工厂项目，于工业安全、品质管控、流程规范等范畴积累了丰厚的实战经验。在本次交谈中，陈小倩借助若干实际项目实例，阐述了工业AI如何由"能看清"演进为"能管好"，以及AI怎样助力企业强化安全生产、品质监督和现场治理能力。感念《秘书长会客厅》搭建这一沟通桥梁
国家肯定 | 极峰科技工业智能方案荣登工信部2025AI标杆名录
近期，工业和信息化部发布了2025年人工智能标杆案例清单。经安徽省工业和信息化厅举荐，极峰科技（Geegobyte AI）全资控股的安徽极果科技有限公司提交的“大模型及智能体实践”方案成功上榜。此次上榜，意味着极峰科技的工业AI实力首度获得国家级标杆收录，彰显了企业在工业大模型与工业智能体领域的技术突破和产业落地成果赢得了国家层次的认同。该上榜方案围绕工业大模型及工业智能体在流程制造中的运用，借助工业时序基础模型、Agent协同框架、多智能体判断等技术，达成生产流程提效、工艺联动调控、故障识别及知识积累，
从虚拟智能到实体 AI，研华工业 AI 合作峰会苏州落幕
本期导读6 月 30 日，围绕 “边缘智算・共创未来” 主题的 2026 研华工业 AI 生态合作峰会于苏州顺利收官。本次活动吸引超 600 位行业领军人物、技术专家、供应链上下游伙伴及实际用户，聚焦边缘智算、工业 AI Agent 和 Physical AI 的前沿进展，深入智能制造、智慧能源、机器人、智能设备、智慧城市等领域的实际应用，共同研究工业 AI 从试验探索到广泛落地的可行方案。研华董事长刘克振提到：“步入 AI 时代，产业进步的重心逐渐转向平台化实力与生态协作。应对这一变化，研华持续推行&#
AI产业链全景透视与投资机遇解析
当前人工智能正从“技术能力”全面迈向“商业价值”兑现期。全球AI投资规模已接近1.5万亿美元，行业讨论重心从“投入能否产生回报”转向“如何将能力转化为实际生产力”。A股AI产业链上市公司上半年业绩捷报频传，算力、存储、服务器等环节普遍实现净利润大幅增长，上下游全面迈入“业绩兑现”阶段。人工智能产业链可分为三大层次：算力基础设施层：AI服务器、智算中心、GPU/AI加速卡、光模块、存储芯片，为AI应用提供“大脑”和“心脏”。当前算力需求仍处于快速增长阶段，各地政府、电信运营商、云计算厂商对算力基建投资持续加
工业AI为何难以读懂工厂？从文字识别到生产流程理解的跨越，核心瓶颈是什么？
随着AI技术的不断进步，制造业的众多环节也在积极引入AI方案，比如将AI接入MES系统，把设备运行数据接入大模型，借助AI进行质量分析等。但实际应用后会发现，AI往往只能应对一些简单问答，无法真正理解工厂需求并解决实际问题。这就需要从AI的底层原理说起。通用AI理解文字依赖的是语言内在的规律，公开的网络数据为其训练提供了充足素材。然而，要理解生产过程，则必须依托企业的私有数据以及其背后的工艺知识与经验。只有这样，AI在面对生产数据曲线和设备参数时，才能给出有价值的分析结果。一、AI为何能读懂文字，却无法理
工业AI项目投产验收全流程指南——三大验收关卡、四大指标体系与持续运营方案
一、前言：工业AI项目交付的核心挑战前三期指南已系统阐述标准化资料底座、数字人角色消歧义、知识切片与冷热分层三大关键基础设施建设。当前工业AI项目普遍面临严峻挑战：系统部署后运行不稳定、缺乏统一验收标准、持续运维责任不清、使用效果逐渐衰减。工业AI与通用AI的本质差异在于：容错空间极小、直接影响生产流程、涉及安全底线、必须可量化评估、可追溯查询、可持续运营。本章将建立工业AI专用上线验收标准、全方位量化指标体系、周期性运营标准流程、风险熔断机制，推动AI从"试点验证"迈向"规模投产、稳定运行"。二、工业A
工业AI进入运营期：就绪度差距制约规模化
思科最新调研深入剖析了工业人工智能（AI）如何融入实体运营。该报告从数据视角出发，揭示了工业企业采纳AI的路径、遭遇的难题，以及AI融合至物理系统、基建与流程后催生的新机遇。思科近日发布年度重磅报告《工业AI发展现状》，聚焦工厂、能源及交通等关键设施如何加速AI的实地部署。报告通过数据驱动分析，展现了企业应用AI的现状、AI落地真实场景面临的挑战，以及AI深度嵌入物理架构与业务流后所释放的潜在价值。此项双盲全球调研覆盖19个国家及21个工业领域的千余名运营技术（OT）决策者。数据显示，AI已在流程自动化、
联通国家AI基地：驱动湾区智造升级，共筑终端创新生态
点击上方↑蓝字，关注公众号。当前，AI本土化、柔性生产、工业大模型应用三大变革席卷粤港澳大湾区，区域内超5万家智能终端厂商年产值突破1.3万亿元，占据全球半数市场。蓬勃发展的背后产业链瓶颈显现：国产软硬件缺少专门适配测试平台，企业AI研发算力投入高昂；中小3C、模具工厂数字化提升缺乏公共基础支撑；终端开发与规模生产脱节，创新落地转化耗时过长。在2026制造业数智化转型与AI应用沙龙上，联通深圳新型工业化事业部范耀明发表主题演讲：中国联通国家人工智能应用基地：AI终端共筑未来，详细阐述全国独有的深莞联合打造
AI预测性维护PdM核心问题全面解答
1、AI PdM 实际多久能收回投资？根据2024–2026年的落地案例数据，泵与压缩机场景需3–10个月，CNC加工与变压器场景需6–24个月。那些将AI PdM与生产计划、能源管控、供应链管理（备件库存优化）协同推进的企业，投资回报速度最快。2、AI 能准确识别哪些类型的问题？又会遗漏哪些？对于缓慢演变且传感器可捕捉的劣化表现检测效果出色：轴承磨损、绝缘老化、叶轮侵蚀、阀门疲劳、油液污染。对于缺乏明显先兆的突发性故障识别能力较弱：材料内部缺陷导致的疲劳断裂、外力冲击或污染事件、传感器采样频率无法覆盖的