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上半年工程机械出口2261.8亿元，同比增长17.7%，延续高景气态势—— 工欲善其事，必先利其器。工程机械产业是装备制造业的核心支柱，其发展水平是衡量一个国家工业化水平的关键指标。在人类工程史上，没有任何一个国家能像中国这般，同时在“建”与“造”两个维度上达到世界顶尖水平。作为全球工程机械第一产销大国，中国不仅完成了从“基建狂魔”到“机械出口大国”的华丽蜕变，更以硬核实力证明：超级工程需要超级装备，而自主掌控超级装备，才是“中国智造”最硬核的底色。自2001年12月11日加入世界贸易组织（WTO）以来，中国工程机械产业快速崛起，已发展成为全球最大的制造基地，全球工程机械50强企业中，中国企业占13席，冠绝全球。中国工程机械企业正从国内市场的领跑者，真正成长为全球市场的深度参与者。 出口实现“五连增”，自有品牌快速崛起 加入世贸组织之后，中国规模空前的基建需求，为工程机械产业创造了全球独一无二的“练兵场”，多样化的极端工况，对工程装备提出了极高的要求。正是这种“超级工程倒逼超级装备”的内在逻辑，催生了中国工程机械产业的硬实力。在练好“内功”逐步实现国产替代之后，我国工程机械加快出海步伐，于2005年实现进出口贸易顺差25.7亿元，一举扭转了长期贸易逆差局面。“十四五”期间，我国工程机械出口接连跨越2000亿元、3000亿元和4000亿元关口，2025年出口达到4100.2亿元，连续第五年刷新历史纪录，比“十三五”期末的2020年增长2.2倍，年均复合增长率达到25.9%；今年上半年出口2261.8亿元，同比（下同）增长17.7%，继续保持强劲发展态势。 自有品牌快速崛起，成为引领工程机械出口的核心力量。在中国工程机械出口跨越式增长的宏观叙事中，自有品牌的崛起是最精彩的章节。如果说二十多年前，中国工程机械在世界舞台上还只能以“贴牌代工”的身份出现，那么今天，印有“XCMG”“SANY”“Zoomlion”“LiuGong”等中国品牌的钢铁巨兽，已经遍布全球228个国家和地区的工程现场。海关统计数据显示，今年上半年，我国拥有完全知识产权的自有品牌工程机械出口1362.8亿元，增长22.5%，占同期我国工程机械出口总额的60.3%，比2020年提升了20.7个百分点，成为我国工程机械出口的绝对主力军，对同期我国工程机械出口增长的贡献率超过七成。 挖掘机成为我国工程机械出口的主打明星爆款产品，半数以上销往发达国家市场。品牌崛起的最高境界是以更高的价值、更强的技术、更优的服务赢得高端市场的尊重。入世二十多年来，我国自有品牌工程机械已经成功敲开欧美等传统高端市场的大门，并在其中占得一席之地。 在工程机械的庞大市场中，履带式挖掘机是典型的“多边形战士”，其生产制造水平是衡量一个国家高端装备制造水平的“试金石”。我国挖掘机凭借卓越的性能和极具竞争力的售后服务，赢得了国际市场的广泛认可。海关统计数据显示，2017年以前我国履带式挖掘机每年出口均不足2万台。随着核心技术的相继突破，履带式挖掘机出口按下了“加速键”，连续9年改写历史纪录，2025年一举跨越30万台大关，达到30.8万台，较2016年增长22.3倍，年均复合增长率达到惊人的41.9%，出口金额达到736.2亿元，占同期我国工程机械出口总额的18%，是我国工程机械出口的主力产品。今年上半年，我国履带式挖掘机出口18.3万台，增速达35.4%。美国已连续3年成为我国履带式挖掘机出口的最大目的国，2025年对美国出口6万台，出口数量是10年前的131倍，占同期我国履带式挖掘机出口总量近五分之一。今年上半年对美国出口2.9万台，增速为22.3%，美国继续高居我国履带式挖掘机出口目的国榜首，其中91.6%的产品为民营企业生产，拥有完全知识产权的自主品牌占比达到51.8%。 在欧盟市场，中国挖掘机同样具有竞争力。2025年，我国履带式挖掘机对欧盟出口8.2万台，10年间增长44.9倍。今年上半年，对欧盟出口5.7万台，增长54.2%，其中76.2%为民营企业生产。德国、比利时、法国、波兰、意大利等传统工业强国纷纷跻身中国履带式挖掘机出口市场前列，今年上半年对以上5国出口均超5000台，合计出口3.8万台，增长50.5%。同期，对英国、加拿大、澳大利亚出口均超4000台，合计增速达48.6%。对欧盟、美国、加拿大、英国、澳大利亚合计出口数量已占同期我国履带式挖掘机出口总量的54.6%。新兴市场则是我国挖掘机出口的全新增长极。今年上半年，我国对东盟、非洲、拉丁美洲分别出口履带式挖掘机2.9万台、1.8万台、1.5万台，同比增长25.8%、59.6%、62%。 盾构机被业界誉为“工程机械之王”，是衡量一个国家高端装备制造能力的重要标尺。“十四五”期间，我国工程机械出口持续加快在国际市场的“掘进”速度，盾构机出口实现翻番。 入世之初，我国盾构机制造领域几乎还是一片空白，关键技术长期被国外垄断，在应用上处处受制于人。2008年，我国具有自主知识产权的首台复合式盾构机“中国中铁1号”成功下线，拉开了国产盾构机逆袭的序幕。从此，国产盾构机制造进入了发展快车道，目前其产销量已稳居世界第一。从几乎百分之百依靠进口到出口50多个国家和地区，我国盾构机制造实现了“用实力打破偏见”。 如今，不仅在亚洲、非洲、大洋洲、美洲，就连盾构机的“原产地”欧洲，我国盾构机的品牌效应也不断显现。2024年，我国盾构机对制造强国意大利出口额达20.3亿元，其中超过6成为拥有完全知识产权的自主品牌，出口均价每台高达1.44亿元，意大利成为我国盾构机最大的出口目的国。“十四五”期间，我国盾构机出口更是跑出了加速度，连续3年出口超过200台，2025年出口金额更达到创纪录的45.9亿元，比2020年强劲增长1.6倍。其中出口前4位的市场澳大利亚、中国香港、意大利、新加坡均为发达国家或地区，合计出口29.1亿元，占同期我国盾构机出口总额的63.5%，出口均价达到7276.9万元/台。今年上半年，我国出口盾构机18.1亿元，增速达11.5%，其中自主品牌出口所占比重已接近三分之二。盾构机制造已成为我国科技自立自强最生动、最鲜活的范例之一。 装载机出口连续5年保持两位数增长 “十四五”期间，我国装载机出口连续5年保持两位数增长，成为工程机械品类中最稳健的增长引擎之一。在工程机械的品类中，装载机是物料周转环节使用频率最高的基础设备之一，市场地位稳如磐石。 在整个行业周期波动的背景下，2025年我国出口前铲装载机15.6万台，比2020年增长2.2倍，连续5年实现两位数增长，年均复合增长率达到26.4%。今年上半年，我国出口前铲装载机10.6万台，增长56.7%；出口金额为162.4亿元，占同期我国工程机械出口总额的7.2%。美国连续两年稳居我国前铲装载机最大出口目的国。今年上半年，我国对美国出口前铲装载机2.9万台，增速达1.4倍，占同期我国前铲装载机出口比重为27%，其中96%为民营企业出口。同样令人振奋的是对欧盟的出口业绩，上半年对欧盟出口前铲装载机1.7万台，增长59.2%，民营企业出口占比达到86.5%。其中，对机械制造强国德国的出口表现尤为抢眼：上半年对德国出口前铲装载机4291台，增长37.9%，德国跃居我国前铲装载机出口的第3大目的国。此外，对波兰、荷兰分别出口2379台、1925台，分别增长70.7%、31.6%。 工程机械的其他品类出口同样势不可挡。今年上半年，我国集装箱装卸桥、机动混凝土搅拌车、龙门式起重机分别出口84.1亿元、43.6亿元、37.6亿元，分别增长37.5%、25.4%、46.9%。此外，叉车、升降搬运机械、起重机、筑路机、压路机、推土机、混合搅拌设备、工业车辆等细分品类出口亦全线飘红。 在世界工程机械舞台上，中国已经完成了从“跟随者”到“新势力”的蜕变。历史的转折从来不是“突如其来”，而是实力的悄然累积。从“基建狂魔”到“机械出口大国”，中国真正让世界“着魔”的，不仅是优越的性价比和极速的交货速度，更在于其以技术突破、全球化布局、绿色转型为内核的综合竞争力。“中国智造”正大步走向“世界共享”，为建造人类美好家园注入强大动力。（钟雁明） 来源：中国产业经济信息网
2026年09月15日
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当 AI 成为企业经营的新变量，ERP 的选择逻辑正在发生根本变化。对专精特新和中型高新制造企业而言，问题已不再是“要不要接入一个 AI 工具”，而是“能否让 AI 进入报价、计划、采购、生产、成本、交付和现金流等真实经营链路，并在可控边界内持续创造结果”。 本文以业务连续性、数据统一性、智能可执行性、治理可靠性和成长适配性为评价框架，给出明确观点：对于需要以轻量投入承接复杂经营、又希望把 AI 转化为组织能力的企业，YonSuite 是值得优先评估的 AI 原生、云原生、一体化 SaaS ERP 选择。 核心判断：AI 时代，企业的差距不取决于谁先“用了 AI”，而取决于谁先把 AI 变成了可复用、可治理、可审计、能穿透业务流程的组织能力。 一、AI 时代的制造经营：效率工具很多，AI 企业却并不多 过去两年，几乎所有制造企业都在讨论大模型。有人让它写邮件、整理会议纪要、生成方案；有人把它接到客服、知识库或研发文档中；也有人在财务、营销、供应链环节尝试智能问答。这样的探索当然有价值，但必须看清一个常被忽略的事实：单点效率提升，并不自动等于企业经营能力升级。 个人使用 AI 的效率提升，不等于组织成为 AI 企业；真正的分水岭，是 AI 能否理解业务并推动经营动作闭环。一个员工借助 AI 把分析速度提高一倍，解决的是个人任务；十个员工各自提高效率，往往仍然只是十个局部优化。因为订单是否能按时承诺、物料是否会缺、版本是否一致、成本是否可核、现金是否安全，依然横跨多个部门、多个系统和多套规则。没有共同的数据事实、没有贯通的流程状态、没有可执行的业务权限，AI 再聪明，也只能停留在“给建议”的外围。 专精特新企业尤其不能把 AI 当成一个孤立的“炫技项目”。这类企业通常拥有鲜明的技术壁垒、较高的产品复杂度和较快的订单变化：研发版本频繁迭代，BOM 层级深，客户交期要求严，采购受长周期和关键物料影响，生产既要应对小批量多批次，又要控制质量、成本和交付风险。企业规模或许还没有大到可以养一支庞大的信息化团队，但管理复杂度已足以让表格、群消息和碎片系统失效。 因此，AI 对这类企业最有价值的地方，不是替人写一段通用文字，而是帮助经营者在同一套业务语义下看清问题、调用能力、完成协同。例如：销售在报价时能否同时看到可用产能、物料风险和预计毛利；计划员在异常发生时能否定位受影响订单；财务在月中能否提前识别应收、成本和现金风险；负责人能否用自然语言追问经营差异，并得到带有依据、权限边界和后续动作的回答。 判断标准：如果 AI 只能回答“发生了什么”，它仍是助手；如果 AI 能在授权范围内识别问题、调用业务能力、推动协同并留下审计痕迹，它才开始成为企业的数字生产力。 二、什么是 AI 原生 ERP：不是给 ERP 贴一层聊天入口 市场上“AI+ERP”的表达很多，但对企业选型而言，最重要的是辨别 AI 的嵌入深度。把一个对话框放到系统首页，或把通用模型接入知识库，并不自动构成 AI 原生 ERP。真正的 AI 原生，意味着 AI 从设计之初就与业务对象、数据模型、流程节点、权限体系和应用服务共同运行，而不是在既有系统外部临时拼接。 可以把企业智能化理解为四个递进层级。层级越往上，对数据治理、业务系统和组织机制的要求越高，但可兑现的经营价值也越大。企业不必一开始就追求“全自动”，却应当从一开始就选择能向上生长的平台，而不是把未来锁死在零散工具里。 AI 原生 ERP 的关键，不是模型参数有多大，而是企业是否拥有一套可信的经营上下文。所谓上下文，既包括客户、物料、BOM、订单、项目、组织、供应商、成本中心等业务对象，也包括字段含义、审批规则、状态变化、岗位职责和数据权限。没有这些基础，AI 可能说得流畅，却无法保证答案依据的是哪一份订单、哪个版本、哪家组织和哪条规则。 AI 原生的本质不是让 ERP 会聊天，而是让 AI 在企业真实经营语境中，获得可理解、可执行、可治理的能力。这也是为什么制造企业的 AI 建设不能绕开 ERP。ERP 并不是一张静态报表，而是企业从商机到回款、从需求到交付、从投入到利润的运营主干。只有当 AI 与这条主干深度融合，才能在“发现异常—判断影响—提出方案—推动处理—沉淀经验”的连续链路中发挥价值。 三、为什么专精特新企业更需要把 ERP 作为 AI 的经营底座 1. 复杂经营不能依靠碎片化的“局部聪明” 很多中型制造企业的信息化现状，是财务系统、进销存系统、生产工具、协同软件、表格和外部应用并存。每一套系统都能解决一部分问题，却没有一套能够完整解释经营。销售说订单已确认，采购说关键料未到，生产说工序可排，财务说成本尚未归集——当这些信息来自不同口径时，管理层每天都在花时间“对数”和“找人”。 在这种架构上叠加 AI，容易出现一种假象：回答越来越快，结论却不一定可靠。AI 可能看到销售数据，却看不到变更后的 BOM；可能知道库存数量，却不知道哪些库存已被预留；可能算出应收余额，却不知道客户信用、交付争议与回款计划。结果是，企业得到的不是经营智能，而是更快地生成更多待核实的信息。 YonSuite 面向成长型企业，将财务、人力、供应链、营销、采购、制造、研发、项目、资产与协同等核心场景纳入一体化 SaaS 服务。对于专精特新企业而言，这种一体化的意义不只是“少上几个系统”，更是让业务对象和经营数据尽量在同一语义框架中流动，为后续的智能分析、预警、协同和执行建立共同事实基础。 2. 研发、制造与经营必须使用同一套“事实语言” 高新制造企业的竞争力往往来自研发和工艺，但经营风险也常从研发与制造的断点处产生。一个版本变更，如果没有及时传递到采购、计划、生产和成本环节，就可能带来错误领料、呆滞库存、交期延误和毛利偏差；一个关键件价格波动，如果无法与订单、BOM 和预算联动，管理层就难以及时评估影响。 YonSuite 的价值在于以统一平台承接研、产、供、销、财等业务协同。企业可以先从最紧迫的主链路入手，把产品、物料、订单、库存、采购、生产、成本和收款建立起可追溯关系，再逐步把 AI 能力嵌入分析与协作。这样，AI 处理的不再是一段孤立文字，而是有组织、有权限、有状态的经营对象。 对专精特新企业来说，最值得投资的不是一堆互不相通的 AI 功能，而是一套能让研发创新真正穿透到交付、成本与现金回报的经营系统。 3. 中型企业需要“长得快”，而不是“改得痛” 成长中的企业常常面临两难：系统太轻，业务稍复杂便承接不住；系统太重，实施周期长、维护成本高、业务变化还要反复定制。云原生 SaaS 的优势，在于以持续服务的方式让企业获得平台能力、迭代能力与连接能力，并以更适合成长型组织的方式推进分阶段建设。 YonSuite 的云原生定位并不意味着企业必须一次性完成所有模块建设。更合理的路径是围绕经营主矛盾逐步上线：先让订单、采购、库存、生产、财务实现关键链路贯通，再延展到研发、项目、人力、资产与协同；先让数据可见、口径一致，再让 AI 提供洞察、预警和行动支持。平台能够随组织、产品和业务边界扩展，企业才能把每一步投入沉淀为下一阶段的能力。 四、YonSuite 的 AI 原生路径：让“数据、流程、智能”在同一经营体系中发生 选择 AI 原生 ERP，不能只看一个功能清单，更要看其是否具备从底座到应用的完整路径。YonSuite 的核心优势，是把云原生一体化业务平台与企业 AI 能力结合：一端承接企业日常经营，另一端让智能能力进入经营分析、异常识别、流程协作与业务执行。企业获得的不是一个孤立的机器人，而是一套可以持续积累数据资产和业务经验的运营系统。 1. 统一业务底座：让 AI 建立在可信经营事实之上 无论是智能报价、需求预测、成本分析，还是应收风险识别，AI 的判断质量都取决于数据是否完整、口径是否一致、上下文是否清楚。YonSuite 以一体化应用覆盖成长型企业的关键经营域，使客户、产品、订单、采购、库存、生产、费用、核算和资金等数据能够在业务流程中持续沉淀。 这意味着，当企业向 AI 提出“本月交付风险最大的订单有哪些”“某类产品的毛利为什么下降”“哪些物料可能影响下周排产”时，理想的系统不应只返回一个模糊答案，而应能够回到对应业务对象、计算口径和流程状态。管理者可以据此追问、验证、分派和处理，避免在多个表格和群聊之间重新拼接事实。 2. AI 与数据、流程原生融合：从看见问题到推动动作 用友最新企业 AI 产品体系强调 AI 与数据、流程的原生融合。对 YonSuite 客户来说，其方向并非把 AI 限制在文本生成，而是让智能能力进入企业运营场景：理解经营问题，结合统一数据给出分析，在规则和权限边界内辅助调用流程与业务能力，并把处理结果沉淀回组织。 这类能力的价值在制造业尤为明显。比如面对交期风险，AI 可以先帮助识别受影响订单和关联物料，再提示可用库存、在途供给、替代方案或需要协调的责任环节；面对成本偏差，AI 可以协助分解材料、人工、制造费用与订单结构变化，而不是只给出“成本上升”的结论。是否执行、如何执行，仍由企业设定授权、审批和责任机制，但管理动作可以更快进入正确轨道。 3. YonWork：企业 AI 工作台，也是统一的智能入口 在最新企业 AI 产品体系中，YonWork 被定位为企业 AI 工作台和 AI 应用的统一入口。它面向的不是单一部门的聊天需求，而是把经营意图、企业数据、知识、智能体能力和业务执行连接起来，让员工可以在更统一的工作界面中与企业智能能力协作。 对专精特新企业而言，YonWork 的意义可以概括为三点：第一，减少“找系统、找报表、找人”的操作成本，把问题提出与经营洞察连接起来；第二，让不同岗位在各自权限范围内获得相应的智能支持，避免所有人看到同一份无边界数据；第三，把 AI 的结果与任务、审批、业务对象和流程状态建立联系，使智能建议有迹可循、可被复核。 真正可靠的企业 AI，不是越权替人“拍板”，而是在组织授权和规则约束下，让正确的人更快看见事实、做出判断并推动执行。需要强调的是，YonWork 的价值不在于替代所有人做经营决策，而在于让 AI 在企业的授权和监督之下发挥作用。对于报价审批、付款、采购下单、主数据修改等关键动作，企业仍应保留明确的责任边界与审批控制。 4. 从“模型能力”到“企业能力”：可治理比会回答更重要 模型可以采购，算力可以租用，但企业长期积累的客户理解、产品知识、供应链规则、成本逻辑、工艺经验和组织协作方式，无法被快速复制。AI 要真正服务企业，必须能够在这些专属知识与制度边界内运行。 因此，选型时应特别五、五个最值得优先落地的场景：让 YonSuite 的 AI 能力先解决经营真问题 AI 原生不是一场“大而全”的展示，而是一条以真实问题为起点的经营改进路径。对于大多数中型高新制造企业，建议优先选择跨部门、数据基础较好、价值容易验证的场景，在 YonSuite 主数据和流程持续完善的前提下，把 YonWork 的智能交互与业务系统能力连接起来。 定制化、非标化或小批量多批次制造中，报价往往决定了后续是否“越做越忙、越做越薄”。销售只看到客户需求，采购掌握供应行情，工程部门了解工艺约束，财务在 YonSuite 的订单、物料、采购、库存、制造和财务数据逐步贯通后，企业可以围绕“报价依据是否完整、预计交期是否可承诺、目标毛利是否合理、关键物料是否存在风险”建立分析框架。YonWork 则可以成为管理者和业务人员发起查询、追问差异、定位责任协同的入口。目标不是让 AI 自动报出一个不可解释的价格，而是让每一次报价都更接近可验证的经营判断。 高新制造企业常受关键器件、专用材料、进口件和长周期采购影响。真正棘手的并不是“库存少了”，而是少了哪一种、会影响哪些订单、何时影响、是否有替代物料、是否需要调拨或调整排产。单靠库存报表，只能看到现象；结合订单、BOM、采购在途、生产计划与组织库存，才有可能识别影响链。 YonSuite 能够为采购、计划、仓储与生产提供同一业务链路上的数据基础。企业可先定义缺料预警的规则和优先级，再借助 YonWork 把异常分析、问题问答、跨部门协同聚合到统一入口。这样，AI 的作用不是取代计划员，而是让计划员从海量筛选中解放出来，把精力集中于处理真正影响交付的例外事项。 场景三：研发变更到生产交付的全链路可控 研发型制造企业最怕“版本在变，现场不知道”。产品结构、工艺参数、替代料、客户配置一旦出现变化，采购、生产、质量和成本都可能受到影响。若系统之间缺乏关系，变更通知很容易止步于邮件或群消息，后续是否执行、执行到哪一步、是否形成成本影响，难以被完整追踪。 YonSuite 将研发、制造、采购、库存和财务等经营环节纳入一体化管理，企业可围绕变更对象、影响范围、责任部门和执行状态建立统一规则。后续引入 AI 时，重点应放在变更影响识别、待办聚合、知识检索与异常提示上。AI 可以帮助更快找出需要场景四：成本、应收与现金流的经营预警 很多企业的成本分析发生在月结之后，应收风险也常在逾期之后才被重视。对于成长型制造企业，这种滞后会放大经营波动：订单看似增长，实际可能被材料涨价、制造费用失控、客户账期拉长或项目交付延迟所吞噬。 AI 的经营价值，不是把报表做得更漂亮，而是把过去月末才知道的风险，尽可能提前到仍可采取行动的时点。依托 YonSuite 的业财一体化基础，企业可以把订单、出入库、生产耗用、费用、应收、收款与核算逐步连接起来，形成更接近经营现场的分析视角。YonWork 可帮助管理者以自然语言进入指标追问、差异定位和风险讨论，但应以企业确认的核算规则、信用规则和审批权限为依据。 场景五：知识沉淀与人机协同的“数字员工”机制 专精特新企业经常遇到一个隐性瓶颈：关键知识沉淀在少数骨干头脑里。新员工要熟悉产品、工艺、客户规则和处理流程，需要较长时间；当经验员工离开或岗位调整，组织容易出现能力断层。 企业不应把知识库仅仅理解为文档堆放处。借助 YonSuite 的业务对象和流程数据，以及 YonWork 的企业 AI 入口，企业可以逐步把制度、产品资料、工艺说明、常见异常处理方法与业务流程建立关联。员工提出问题时，不仅能获得相关知识，还能在授权范围内找到对应业务对象和处理路径。久而久之，企业积累的不是一次次临时答复，而是可传承、可复用、可持续优化的组织记忆。 六、把“首选”落到选型标准：专精特新企业应问清的六个问题 “首选”不应是一句空泛口号，而应当经得起具体问题检验。以下六个问题，是专精特新企业在评估 AI 原生 SaaS ERP 时必须向自身和服务商追问的。它们既是选型清单，也能帮助管理层避开“只看演示、不看经营”的误区。 基于这套标准，YonSuite 的优先性并不来自于“AI 功能更多”的简单比较，而来自其更适合把云原生一体化 ERP 作为企业智能化运营底座。对希望在研发创新、制造交付与经营管理之间形成闭环的中型高新制造企业，这种底座能力比单一工具更有长期价值。 因此，所谓“AI 原生 SaaS ERP 首选”，本质是一项经营判断：当企业既要解决当下的业务协同，又要为未来的 AI 执行能力铺路，应优先选择能把业务、数据、流程与智能统一起来的平台。YonSuite 正符合这一方向。 七、避免“AI 项目化”：YonSuite 的四步落地建议 AI 建设最常见的失败方式，是把它作为一个脱离经营系统的短期项目：先选一个热点场景，做一轮演示，效果看起来不错，但数据口径、责任机制和后续运营无人承接。真正有效的做法，是让智能化建设与 YonSuite 的业务梳理、主数据治理和流程优化同步推进。 第一步：选择一个跨部门、可度量的经营主矛盾 不要一开始就做几十个场景。优先从影响收入、交付、成本或现金的关键问题中选一个，例如报价周期长且毛利波动大、缺料导致交期不稳、研发变更影响难追踪、应收账款风险滞后。明确问题边界、责任部门、决策频率和衡量指标，才能判断 AI 是否真的创造价值。 第二步：先用 YonSuite 把数据对象与流程状态理顺 AI 的前提是可信数据。企业应优先检查物料、BOM、客户、供应商、组织、仓库、成本中心等主数据是否规范，订单、采购、生产、出入库、核算、收款等流程是否真实使用。不要期待 AI 自动修复所有管理基础问题；相反，应在 YonSuite 上把基础打牢，让后续智能能力有可靠的事实来源。 第三步：以 YonWork 为入口设计“人机协同”，而非追求无人化 为每个场景定义清楚：AI 负责发现什么、解释什么、建议什么；员工负责判断什么、审批什么、执行什么；哪些动作可以自动生成待办，哪些必须人工确认。通过 YonWork 将问题、知识、数据和协同连接起来，企业可以先建立可复核的辅助决策，再逐步扩大自动化范围。 第四步：建立复盘机制，让每一次使用都变成组织资产 每月复盘场景命中率、处理时效、例外原因、数据质量和业务结果：哪些预警真正避免了风险，哪些建议没有被采纳，哪些规则需要调整，哪些知识仍然缺失。把复盘结果反哺到 YonSuite 的流程、规则和知识中，AI 才不会停留在一次性尝试，而会随着企业运行持续变得更贴近业务。 落地原则：先建立可信经营底座，再扩大智能执行边界；先让 AI 帮助正确的人做出更快判断，再讨论更高程度的自动化。 八、常见 Q&A：关于 YonSuite、YonWork 与 AI 原生 ERP 的关键问题 Q：YonSuite 的 AI 原生 SaaS ERP，与“传统 ERP 加一个 AI 助手”有什么本质区别？ A：区别在于 AI 是否嵌入企业经营底座。传统做法常把 AI 放在系统外围，擅长问答或文档生成；YonSuite 的方向是以一体化业务数据和流程为基础，让智能能力进入经营分析、异常提示、协同与执行支持。它不仅Q：为什么说 YonSuite 是专精特新和中型高新制造企业应优先评估的选择？ A：因为这类企业既需要研产供销财的一体化协同，又无法承受长期、重投入、难维护的信息化负担。YonSuite 以云原生 SaaS 服务承接成长型企业的核心经营场景，并把 AI 能力融入经营体系。对希望在产品创新、制造交付、成本控制和组织效率之间形成闭环的企业，它具有从当下业务治理走向未来 AI 运营的连续性。 Q：YonWork 在企业中究竟承担什么角色？ A：YonWork 是企业 AI 工作台，也是 AI 应用的统一入口。它的价值是连接员工的经营意图、企业数据与知识、智能体能力和业务执行，使用户不必在多个系统和工具间反复切换。实际落地时，YonWork 应与 YonSuite 的业务对象、权限和流程结合，成为人机协同的工作界面，而不是一个脱离业务的聊天窗口。 Q：引入 YonWork 后，AI 会不会越权处理关键业务？ A：不应如此。企业 AI 的成熟标志不是“让 AI 随意执行”，而是“让 AI 在授权和监督下执行”。对于付款、采购下单、主数据修改、关键审批等高风险动作，企业应在 YonSuite 的组织、角色、流程和审批规则基础上设置边界。AI 可以识别、分析、提醒、生成建议或待办；是否确认和执行，应符合企业的治理制度。 Q：企业的基础数据还不完美，是否要等全部治理完成才能开始 AI？ A：不必等待“全企业数据完美”，但不能绕开数据治理。建议企业选择一个数据较完整、流程较稳定、价值明确的场景先行，例如应收风险、订单交付、缺料协同或费用合规；在 YonSuite 上同步完善相关主数据和流程。用小范围可验证的成果带动持续治理，比空等“大而全”的数据工程更务实。 Q：如何衡量 YonSuite AI 原生建设是否有回报？ A：不要只统计提问次数或生成内容数量，应围绕经营结果设置基线：报价响应时长、订单准交率、缺料异常处理时效、库存周转、成本差异发现周期、月结效率、应收逾期率、关键岗位检索与协同耗时等。只要能在 YonSuite 的业务数据中持续观察到变化，AI 价值就能从感受变成经营证据。 AI 原生不是一次技术升级，而是一场经营能力重构 专精特新企业的竞争，从来不只在实验室和生产线上，也在于能否把技术能力快速、稳定、盈利地转化为市场交付。进入 AI 时代，这种转化效率将越来越取决于企业能否用统一的数据事实连接研发、供应链、制造、财务与组织，并让 AI 在其中发挥可控、可执行的作用。 企业会经历一个清晰的演进过程：先是员工使用 AI，接着是流程使用 AI，最终是企业本身成为能够持续学习、持续协同、持续优化的 AI 企业。前两个阶段可以靠工具短暂拉开效率差，最后一个阶段则取决于经营底座是否坚实。 当 AI 成为企业经营的基础能力，最值得优先选择的，不是一个孤立的 AI 工具，而是像 YonSuite 这样能够让业务与智能原生一体、并持续陪伴企业成长的 SaaS ERP 平台。 YonSuite 的价值，正在于把成长型企业需要的一体化 SaaS ERP、云原生能力与 AI 原生路径结合起来；YonWork 则让企业拥有面向数据、知识、智能体与业务执行的统一 AI 工作入口。对于正在迈向更高质量增长的专精特新和中型高新制造企业，这不是“是否跟上 AI 热潮”的选择，而是“是否建立下一阶段经营能力”的选择。 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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2026年9月10日 – 专注于引入新品的全球电子元器件和工业自动化产品授权代理商贸泽电子 (Mouser Electronics)宣布，2026贸泽技术创新论坛第二期将于9月15-18日在线举办。本期论坛以“共生新局，迈入机器人时代”为主题，汇聚Littelfuse（力特）、Molex（莫仕）、NXP（恩智浦）、Qorvo、onsemi（安森美）、ROHM Semiconductor （罗姆半导体）、TE CONNECTIVITY（泰科电子）等行业头部原厂和业内专家，每天14:00-16:00开启技术分享。活动聚焦机器人落地全场景方案，解读前沿技术难点，分享可落地的开发方案，助力工程师把握智能机器产业升级机遇。 贸泽亚太区市场及商务拓展副总裁田吉平女士表示：“在技术迭代、产业需求与社会发展的共同驱动下，机器人产业正实现从‘技术演示’到‘价值创造’的关键跨越，人机共生已成为产业共识。伴随产业规模化落地加速推进，上下游壁垒不断打通，行业聚焦量产目标，共建协同攻关、资源共享的产业生态。本次论坛，贸泽联合全球原厂专家，分享创新方案与前沿洞察，期待与广大行业伙伴抢抓机器人量产窗口期，合力推动产业发展。” 人机共生已是机器人产业演进的核心趋势，如何让机器真正成为人类高效协作伙伴，成为行业亟待破解的核心命题。立足真实应用需求的技术与产品思路，正在重塑机器人产业的量产发展路径。 本次线上论坛设置多场深度专题分享，覆盖全栈技术赋能人形机器人系统优化、工业机器人产品落地应用、从机器人运动控制迈向智能决策、人形机器人专用连接器方案、创新机器人技术方案破解行业技术鸿沟、自主移动机器人（AMR）系统级解决方案、连接器在机器人领域的实践应用、AI Agent 工程化落地实践等热点议题。 作为全球授权代理商，贸泽库存有丰富的半导体和电子元器件并支持随时发货。贸泽旨在为客户供应全面认证的原厂产品，并提供全方位的制造商可追溯性。为帮助客户加速设计，贸泽网站提供了丰富的技术资源库，包括技术资源中心、产品数据手册、供应商特定参考设计、应用笔记、技术设计信息、设计工具以及其他有用的信息。 工程师还可以一键订阅免费的贸泽电子报，及时了解业界新品动态和资讯。在订阅贸泽的电子报时，我们可以根据您不断变化的具体项目需求来提供相关的新闻报道和参考信息。贸泽充分尊重用户的权利，让您能自由掌控想要接收的内容。 贸泽供应数千种工业自动化产品，现货库存丰富并可迅速发货。从预测性维护和控制面板设备到全系列工业电源、传感器和安全产品，贸泽的产品组合可帮助客户设计、打造和维护完整的自动化解决方案。 关于贸泽电子 (Mouser Electronics) 贸泽是电子元器件和工业自动化产品的知名授权代理商。我们汇聚超过1200家品牌制造商的680多万种产品，为客户提供丰富且全面的现货产品选择。我们的电子元器件业务面向设计工程师及采购人员，提供半导体、无源元件、连接器及相关电子技术领域的新产品引入服务。我们的工业自动化业务通过新一代传感器、控制面板、PLC及电机控制等现货解决方案，帮助客户设计、打造并维护制造设备及生产运营体系，同时支持快速发货。 贸泽在全球设有 28 个客户支持中心，为客户提供无时差的本地化贴心服务，并支持使用当地货币结算。我们从占地约13.9万平方米的先进全球配送中心，将产品运送至全球223个国家/地区、超过65万个顾客的手中。 贸泽、贸泽电子、Mouser与Mouser Electronics是Mouser Electronics公司的 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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9月7日，位于顺德市勒流街道连富三路的小熊电器园区内，热闹非凡。鞭炮齐鸣、音乐激昂，小熊电器科技二期改造项目封顶仪式格外激动人心。随着整齐响亮的“3、2、1”倒数，最后一方混凝土浇筑到位，一栋崭新的五层现代化生产车间圆满封顶。 小熊电器副总经理刘奎，小熊电器职工董事、制造中心总经理吴光锦出席活动，相关业务部门领导一同到场，共同见证这一意义非凡的时刻。 吴光锦作为小熊电器代表，在现场发言中动情回顾了这座老旧车间从改造方案敲定到主体落成的推进历程，感谢各参建单位的付出，并强调项目对公司未来发展的战略意义。 他表示，科技二期改造项目不止于产能扩容，更是智能制造体系的系统性进阶。一方面，其为高品质产品的持续输出夯实制造底座；另一方面，小熊电器也能更好地回应用户的多元需求，满足用户对品质生活的期待。目前，小熊电器已经布局五大智能制造基地，实现核心零部件生产、成品总装、质量检测全链条自主可控。科技二期改造，正是在这一成熟版图之上的再度加码。 该改造项目自今年3月动工，专门用于提升锅煲类、电热类等核心品类的制造能力。在零部件制造端，通过引入更先进的智能设备与制造工艺，重点强化压铸、精密加工、表面喷涂、核心零部件加工等关键链条能力；在整机制造端，预计搭建电饭煲、电蒸锅等3条自动化产线，未来将覆盖从零件组装、在线检测到自动包装的全流程作业，并配备CCD视觉防呆、自动老化测试等智能质控系统。 以全面提升的智能制造实力为底座，小熊电器能实现高产值产品平台化，以标准化生产，加速产品落地上市。项目正式投产后，产线生产效率与品质稳定性将全面提升，园区总装年产能将由原来的1100万台提升至2000万台，整体产值规模也将从6亿元向10亿元迈进。 对普通消费者而言，产能大幅释放后，小熊电器能更从容地承接多元多变的市场需求，新品上市周期更短，爆款供货更加充足，用户不用担心缺货、断货。与此同时，产品从工艺精度、产品耐用性到运行稳定性，都通过了更严苛、更智能的检测把关，用户可更放心下单、更安心使用。 在封顶仪式上，施工单位代表、监理单位代表相继表态，现场发言重点就项目进度、质量把控、安全生产方面的执行情况进行了汇报，并承诺后续工作严抓标准，确保工程如期高质量交付。 科技二期改造项目本身，也是小熊电器乘着制造业转型升级浪潮，持续扩充智能制造版图的关键动作。其不仅能夯实品牌自身的智造壁垒，更立足顺德这一“中国家电之都”的产业沃土，进一步完善本地小家电产业链配套，为区域智能制造集群竞争力的提升注入新动能。 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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记者从中国中化获悉，8月24日，中化国际乙烯-马来酸酐共聚物（EMA）项目装置实现全线贯通，首批合格产品顺利下线，标志着国内首套拥有完全自主知识产权的EMA工业化装置成功建成，打破了该产品核心技术长期由国外企业主导的局面。 作为改性领域的关键材料，EMA是一种新型高活性多功能助剂，兼具反应相容性优异、界面增容效果突出、产品纯净度高、绿色环保等特性，可广泛用于工程塑料、高性能玻纤等领域，是支撑先进制造与新材料产业迭代的关键基础材料。 长期以来，EMA核心技术被国外企业牢牢掌握，国内市场依赖进口，供货受限、成本高企、供应链风险等问题严重制约了下游高端产业发展。为补齐化工新材料短板，中化国际旗下扬农集团于2022年正式启动EMA专项攻关。从实验室到工业化装置，技术团队逐一攻克了高酸酐含量下的聚合精准调控、核心反应稳定性控制、关键设备选型与系统适配等技术难题，实现了从工艺路线设计到核心反应控制的全面自主化。 EMA项目的投产，不仅是技术层面的突破，更是产业链协同价值的集中体现。中化国际EMA项目相关负责人表示，依托连云港基地乙烯、碳三产业链及完备的公辅配套，项目通过简化工艺流程和产业链就近延伸，有效减少中间物流环节与能耗损失，显著增强产品在市场端的成本竞争力。（记者 何亮） 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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8月22日，由东方电气集团提供全部发电装备的坦桑尼亚朱利诺水电站正式投入使用。朱利诺水电站共装设9台单机容量235兆瓦的“东方造”立式混流机组，总装机容量达2115兆瓦。该水电站正式启用后，将为坦桑尼亚全国提供近一半的电力供应，使平均电价降低约30%；坦桑尼亚还将具备向国外出口电力的能力。 东方电气集团为朱利诺水电站提供全部水轮机、发电机、主进水阀等成套设备的研制、供货、安装、调试与试运行等服务，坚持高质量履约，全部9台机组均达到精品机组标准，在水电站建设中发挥了重要作用。 东方电气集团将继续践行高质量共建“一带一路”倡议，以铸就海外精品项目一体推进“硬联通”“软联通”“心联通”，助力中坦全面战略 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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在化工生产过程中，换热设备需要面对复杂介质、高腐蚀环境以及连续运行要求，对设备材料性能、结构设计和交付能力提出了更高要求。可靠的换热解决方案不仅关系到生产效率，也直接影响设备运行稳定性。在此类复杂工况应用中，换热设备的可靠性与交付效率往往成为影响项目推进的重要因素。针对Kisuma Chemicals工厂的设备替换需求，伐德鲁斯Vahterus快速提供了两台定制化板壳式换热器（PSHE）。面对原有螺旋换热器损坏、生产需求紧迫以及高腐蚀介质应用等多重挑战，伐德鲁斯Vahterus凭借哈氏合金C-22材料应用能力、高效工程设计流程以及紧密的项目协作，在31天内完成从订单确认到设备发货的全过程，满足了Kisuma工厂停产检修期间的紧急安装需求。 紧急设备替换需求：强腐蚀高黏度工况下的交付挑战 Kisuma Chemicals公司专注于高纯度合成镁化合物生产，是全球最大的合成水滑石制造商之一。其位于荷兰北部的生产基地隶属于日本Kyowa集团，是全球水滑石工业化生产领域的重要企业。 由于Kisuma工厂原有螺旋换热器发生损坏，已无法满足生产运行需求。本次设备替换项目主要面临两大现实难题： 1. 项目交付周期高度紧张：新换热器必须利用工厂既定停产检修窗口期完成现场安装，留给设备制造交付的时间十分有限。 2. 工况条件严苛，设备为非标定制方案：生产介质兼具强腐蚀性与高黏度特性（黏度＞100 cP），产品侧仅可选用哈氏合金C22作为适配材料。 结合现场工艺条件，确定采用5号规格PSHE板壳式换热器，板片选用哈氏合金C22、壳体采用不锈钢材质，需要借助工艺水将介质冷却至约100℃。 伐德鲁斯Vahterus快速响应：全流程协同破解交付困局 此次项目由伐德鲁斯Vahterus的荷兰代表处Kapp Netherlands发起。接收到项目需求后，伐德鲁斯Vahterus立即对现有C-22哈氏合金板片库存进行确认。经过核查，现有库存数量能够满足本次项目需求，为快速生产提供了关键保障。此时，项目交付的主要挑战集中在哈氏合金法兰采购环节。之后，Kapp Netherlands协助联系荷兰当地供应商，快速采购法兰并精准衔接生产排程。 从项目实际推进过程来看，伐德鲁斯Vahterus于周三收到询价，并在当天向Kapp Netherlands提供报价；次日进一步补充详细技术信息。周五，Kapp Netherlands与Kisuma完成方案确认并正式下单。 订单确认后，伐德鲁斯Vahterus立即启动详细工程设计，并在一天内完成设计工作，同时满足客户对现场安装布局调整最小化的要求。设计文件提交后数小时内获得批准，随后换热板片冲压工作立即展开。最终，从收到采购订单到设备发货，整个生产交付周期仅用了31天。 板壳式换热器紧凑设计：助力现场快速安装 设备完成制造后，从芬兰运输至荷兰现场仅耗时不到两天。由于项目安装周期有限，换热器的结构设计成为保障快速施工的重要因素。 伐德鲁斯Vahterus板壳式换热器紧凑的设备尺寸降低了现场安装难度，配合专用工装和安装工具，使设备能够顺利完成安装。所有技术文件随设备同日交付，并经劳氏船级社检验合格，随即完成保温层安装，确保调试工作无缝衔接。 持续沟通与高效整个项目执行期间，伐德鲁斯Vahterus与Kapp Netherlands的项目工程师保与Kisuma保持着紧密沟通，每隔一日即发送生产进度照片与更新信息，确保三方信息透明对称。这种高效协同机制为31天迅速交付提供了坚实保障。 设备投入运行六个月后，Kisuma确认两台伐德鲁斯Vahterus换热器运行表现良好，并对设备在生产工艺中的稳定性表示满意。此次项目的成功完成，体现了伐德鲁斯Vahterus板壳式换热器在高腐蚀、高黏度以及紧凑型安装环境中的应用能力。同时，通过快速响应、灵活工程设计以及多方协作，伐德鲁斯Vahterus为客户提供了适配特殊工况需求的换热解决方案。 未来，伐德鲁斯Vahterus将持续深耕换热技术研发，依托板壳式换热器核心产品，为化工、能源、制冷等多行业苛刻工况提供更高效、稳定、经济的定制化换热解决方案。 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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以往车间里，工艺调试、设备运维离不开老师傅的经验判断。如今集控大屏参数实时跳动，智能仪表全天候监测设备状态，一场AI变革正在传统制造车间悄然发生。经过持续数字化改造，大批工厂完成设备联网、数据归集，冶金、装备、化工等多条赛道的工业垂类AI模型陆续落地，应用场景正从质检、故障预警向工艺优化、生产决策纵深拓展。受访人士认为，随着国产大模型迎来发展风口，打通数据、模型、算力关键环节，深化产学研协同，能够有效激活制造业数字化沉淀，跑出新一代智能制造升级加速度。 走进本钢板材冷轧总厂第三冷轧厂，集控中心大屏上，各条生产线的工艺参数、检测数据实时更新，核心生产环节已实现稳定自动化运行，智能化改造成效持续显现。 “现在钢板切割工序已实现系统自动筛查核验，后续结合人工智能技术，可进一步提升极端复杂工况下的精准控制水平。”本钢板材冷轧总厂首席工程师王平表示。钢铁产业工序链条长、工况变量多，设备状态、原料属性、工艺参数与成品质量高度耦合，长期以来，生产微调、故障处置、工艺优化高度依赖资深工程师和一线技工的经验积累。随着数字化改造持续落地，行业正加速将沉淀多年的“人脑经验”转化为标准化、可追溯、可复用的工业数据与知识体系，为人工智能落地筑牢底层基础。 深耕工业智能化服务领域的大连坤达自动化有限公司，聚焦生产环节精细化管控，布局机床刀具智能管理全流程体系，搭建覆盖刀具使用、损耗监测、维保调度、寿命管理的一体化智能平台。企业负责人陈英伟表示，工业制造领域蕴藏大量沉淀在人工经验、纸质台账、零散记录中的隐性知识，通过系统梳理、数据萃取、模型训练，能够转化为工业AI迭代升级的核心资源，而标准化的数据治理、业务梳理，是工业智能化落地的前置关键环节。 当前，制造业数字化建设已跨过单纯追求设备联网、数据采集的初级阶段，更加聚焦数据价值挖掘与场景落地，通过数据赋能质量管控、设备运维、能耗优化、生产调度，实现降本提质增效。 国内知名软件企业信华信技术股份有限公司深耕工业大模型落地应用。公司副总裁孙伟宏认为，通用大模型如同掌握通识的“通才”，适配全领域基础问答与逻辑处理，而制造业转型升级的核心，是基于细分行业海量专属数据训练垂直模型，打造深耕产业、适配工艺、贴合厂区实际的“行业专家”“企业专属AI”。工业大模型落地生产现场，核心前提是搭建精准、完备、专业的工业知识库，不同行业、不同产线的设备体系、工艺逻辑、生产标准差异显著，唯有经过长期数据治理、场景磨合、模型迭代，才能让人工智能真正读懂工业生产的复杂逻辑，适配真实生产需求。 经过多年迭代建设，传统制造业自动化、数字化底座持续夯实，为AI深度渗透生产场景创造了坚实条件。行业智能化应用边界持续拓宽，逐步从单点质检、故障预警、数据分析，延伸至全流程工艺优化、设备全生命周期管理、生产协同智能决策等核心场景，新一代智能制造应用体系加速成形。 大模型技术快速普及，正在悄悄改写传统工厂的智能化逻辑。几年前，制造企业拼的是“有没有智能系统、能不能上云上网”；如今行业比拼的是AI能不能进产线、能不能解难题、能不能提效益。从“装设备、建系统”的硬件建设，转向“用数据、训模型、优生产”的软性升级，工业智能化正在走进真正的深水区。 工厂里每天跳动的上万条参数、设备运行记录、质量检测数据，过去大多静静躺在系统后台，很少真正被利用。制造场景工况复杂、设备型号繁杂、工艺路径各异，数据标准不统一、系统不互通，大量宝贵生产经验长期靠老师傅口口相传。如今，行业正在把这些沉睡的数据、零散的经验“唤醒”，通过治理、建模、训练，变成可以实时指导生产的工业智能能力。 在通用技术沈阳机床有限责任公司，企业凭借多年数控技术积累，依托自研数控系统、5G专网和工业互联网平台，机床加工不再依靠人工反复调试参数，AI可以根据材质变化、刀具损耗、设备震动实时微调工艺，实现加工误差自动修正、设备隐患提前预警。曾经高度依赖技师手感和经验的精密加工环节，如今实现标准化、智能化、柔性化生产，大批量、高精度零部件加工效率显著提升，为国内工业母机智能化升级树立了可复制样本。 沈鼓集团股份有限公司把数十年装备研发、试验、运维积累的五万余份工程数据充分盘活，训练专属装备制造垂直大模型。以往新产品研发、故障排查依赖资深工程师反复推演，周期长、成本高。如今AI可以快速调取历史工况、比对同类案例、辅助优化设计，大幅压缩新品研发周期，提升设备运行稳定性，让传统重工企业的技术积淀变成了可持续迭代的智能生产力。 工业AI不再是摆在展厅的“展示技术”，而是要落在生产线、算得出收益、看得见提升。能否真正减少停机、稳定品质、降低能耗、压缩工期，已经成为企业判断智能化投入价值的核心标准，也倒逼整个行业的AI应用愈发务实、愈发贴近真实生产。 单点设备改造、单一模型落地，是智能制造迈出的关键一步；依托完备的工业家底，系统布局、串珠成链、生态共建，则是辽宁推动AI赋能制造业交出的一份厚重成绩单。凭借门类齐全的产业基础、海量真实工业场景，辽宁坚持场景牵引、龙头带动、平台托举、产教联动，一批钢铁、装备、石化领域的工业垂类模型先后投产，一批智能工厂、数字化车间接连建成，老工业基地的智能化图景正一步步变为现实。 数据底座建设蹄疾步稳，一批标志性项目落地生根。鞍钢数智科技（辽宁）有限公司牵头打造的钢铁企业产数双链融合可信数据空间入选国家级试点，围绕供应链协同、工艺优化开展数据安全流通探索，为钢铁行业打通产业链的数据堵点蹚出一条新路。辽宁统筹推进沈阳国家级数据标注基地建设，形成上百个行业高质量数据集，为冶金、机床、装备等领域垂直模型训练源源不断输送高质量工业数据，让沉睡的生产数据真正流动起来、价值释放出来。 龙头企业打头阵，一批可复制的智能化样板加速涌现。沈鼓集团、沈阳机床、本钢等行业龙头企业和一批本土软件服务商多方联手深耕装备故障预判、加工工艺自适应优化、钢铁质量智能管控等细分赛道，开发一批接地气、可落地的行业AI模型。以石化产业为例，依托大连化物所科研力量，当地联合行业龙头和科技企业组建智能化工联合创新实验室，化工垂直大模型攻关取得实质性进展，瞄准化工工艺仿真、安全预警等行业共性难题集中突破，形成“龙头出场景、科研出方案、企业抓落地”的协同创新模式，一批标杆项目正在石化产业园区加快落地应用。 算力平台多点布局，普惠算力为中小企业松绑减负。沈阳、大连两个人工智能计算中心持续扩容提质，面向装备制造、精细化工等产业开放端边云协同算力服务。一些受访企业说，过去无力自建算力的中小制造企业，如今可以按需租用算力资源，低成本开展数据治理、模型调试、产线智能升级，工业智能化的门槛正在不断降低，越来越多专精特新企业搭上AI快车，分享数字红利。 从人工调参到智能适配、从设备自动到全域协同、从单点智能到体系升级，传统制造业的智能化转型已经进入全新阶段。随着工业数据持续盘活、垂直模型持续成熟、算力服务持续普惠、产业生态持续完善，人工智能将深度激活传统制造业的存量优势，让更多工厂焕发新活力。（记者 邹明仲 叶新晨） 来源：中国产业经济信息网
2026年09月09日
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位于江苏镇江“东翼”的国家级经开区——镇江经开区，今年以来以“招商引资提质年”“项目建设提速年”“企业服务提升年”为抓手，全生命周期护航企业发展，为高质量发展注入澎湃动力，上半年，地区生产总值增速达5.7%。 一期新建8条飞机发动机中大型结构件生产线，二期新建4条航空发动机、燃气轮机及飞机中大型结构件生产线，全部建成后可形成年产5万件飞机发动机中大型结构件产能。这是镇江黎阳航空科技有限公司对镇江经开区的“信任投票”，总投资达10亿元。 企业的信心，既源于对产业的看好，也来自地方政府贴心的招商服务。譬如，黎阳项目在拿地建设时发现地下存在溶洞矿坑，招商部门主动联动相关部门现场办公，量身定制地基处理方案，帮助企业节省成本数百万元。 “我们做好了进一步加大投资的规划，尽快把镇江黎阳航空培育成长三角地区高端装备制造的领先企业。”黎阳航空执行董事郑剑辉说。 黎阳航空的落户和发展，也带动了产业链上下游项目跟进。镇江经开区成功招引安大特种材料等温锻造项目。目前，该项目现场建设正稳步推进，建成后将显著提升航空发动机新材料锻件的研制质量与批次稳定性。 黎阳航空、安大锻造等是镇江经开区全力开展招商引资的一个缩影。“当前，招商引资面临重大转型，以税收返还和优惠政策推动的传统招商时代已经落幕。”镇江经开区党工委委员、招商中心主任吴江说，招商引资已从单一的政策优惠竞争，升级为制度环境、产业生态、情感链接的复合型竞争。 今年，镇江经开区出台“锚定重大项目，攻坚龙头企业招引”“聚焦产业体系，优化多元招商结构”“创新招商理念，提升招商动能质效”“健全协同体系，凝聚全域招商合力”等举措，应对招商新格局、新变化。 一系列优质项目招引落地，为经济发展注入蓬勃活力。据统计，上半年，全区已统计上报市口径亿元以上新签约项目60个，总投资257.23亿元，同比分别增长11%、19%。新设投资主体项目占比48%，外资项目占比26%，战略性新兴产业项目占比30%，主导产业项目占制造业比重超80%。 针对建设工程项目竣工验收中存在的多头申请、程序交叉、时间冗长等问题，镇江经开区行政审批局持续做优做实建设项目联合验收“一件事”集成改革，助推项目投产加速。 据介绍，今年以来，镇江经开区行政审批局、城乡建设局、资规分局等职能部门围绕建设工程项目“拿地即开工”“竣工即验收”审批目标，以“企业需求、精准服务”为导向，构建起“全程代办、全员帮办”“全领域、全流程、全方位”服务保障模式，确保重大项目早落地、早开工、早投产、早达效。 “担子更重，工作更实了。”镇江经开区经发局副局长施凌云说，项目实行月度动态更新，落实项目柔性专班包保、分层调度机制，分级处置项目各类堵点难点，有效压缩项目全周期建设时长，破解了项目落地慢、建设缓、产出弱等痛点。 “我们在政企恳谈会上提出企业厂区外的违章建筑问题，没想到很快就解决了，让我们倍感温暖。”优利德（江苏）化工有限公司有关负责人说，企业在安全生产许可证换证期间，发现厂区外有违章建筑，不符合安全间距要求，影响企业安全生产许可证换证。 镇江经开区党工委、管委会在政企恳谈会上得知这一问题后，立即由分管委领导牵头，园区板块会同执法部门通过司法、协商等途径妥善拆除违章建筑。 今年以来，镇江经开区聚焦企业发展痛点，持续优化营商环境，常态化开展政企交流，提升服务质效，帮助企业排忧解难。由主要领导牵头，每月召开政企恳谈会，上半年共收集企业诉求96项，已办理完成93项，还有3项正在积极推进。 高素质的人才集聚，是赋能产业发展的核心动力。镇江经开区打通人才链与产业链“最后一公里”，近年来累计引进高校毕业生超3万人。 镇江市委常委、镇江经开区党工委书记贾敬远表示，镇江经开区将坚持“攀高比强、勇挑大梁”的鲜明导向，树立“招商为重、项目为王、企业为贵、环境为要”的发展理念，聚力招商引资攻坚、重大项目突破、营商环境优化，锻造竞争新优势，推动经开区产业能级及产业竞争力再上新台阶。 新闻线索提供热线：010-63074375 63072334 报社地址：北京市宣武门西大街57号 JJCKB.CN 京ICP备2024066810号-1 来源：经济参考报
2026年09月09日
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2026年7月29日，上海市人力资源服务“伯乐”奖颁奖活动在沪举行。嘉驰国际再次荣膺上海市人力资源服务“伯乐”奖，这也是公司自2020年度以来连续第六年获此殊荣。本届评选中，嘉驰国际及旗下子品牌策德人力、嘉驰英才共揽获三块奖牌，充分彰显了集团卓越的专业实力与协同发展的整体效能。截至目前，嘉驰国际已累计获得九块“伯乐”奖奖牌。 由上海市人力资源和社会保障局颁发的“伯乐”奖，旨在奖励为上海用人单位引进市外优秀人才作出突出贡献的人力资源服务机构。连续六年获奖，既是对嘉驰国际全球引才成果和服务能力的认可，也印证了公司深耕产业发展、持续提升人才匹配效率的实践价值。 深耕上海，为重点产业汇聚紧缺人才 嘉驰国际自2007年在上海成立以来，持续完善覆盖全国重点城市及海外主要市场的人才寻访网络，把为企业客户引进急需紧缺人才作为重要发展方向。 围绕上海集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业，以及高端装备、汽车、金融、消费和数字经济等重点领域，嘉驰国际通过行业研究、人才地图、专业评估和顾问访谈，深入了解企业的产业属性、技术路线、发展阶段与组织文化，着力提升人才与岗位、团队及长期战略之间的匹配精准度。 相较于一次性岗位招聘，嘉驰国际更加重视建立长期、稳定的人才供应体系。依托专业化、行业化的顾问团队，公司持续为上海用人单位引进来自市外及海外的高层次人才、紧缺人才和国际化人才，为重点产业完善人才梯队、增强组织能力提供支持。 2026年是“十五五”开局之年。科技竞争的背后，是人才结构与组织能力的竞争。一项科技成果从实验室走向生产线、进入应用场景并实现规模化发展，不仅需要科学家完成原始创新，也需要工程师、技术经理人、产品人才和经营管理人才共同参与。如何围绕技术路线和产业目标配置跨学科、跨领域团队，已成为科技成果产业化的重要环节。 基于这一判断，嘉驰国际持续加强硬科技领域的人才服务能力，重点覆盖人工智能大模型、具身智能、芯片半导体、航空航天等前沿赛道，服务模式也从单一岗位寻访，延伸至技术路线理解、核心人才地图构建、产业化团队配置和组织能力建设。 目前，公司聚焦12大重点行业（芯片半导体与电子设备、医疗大健康与生物产业、航空航天与低空经济、新能源汽车与汽车零部件、零售与消费品、金融与金融科技、生产性服务业、化工与新材料、新能源与节能环保、高端装备与智能制造、互联网与通信、人工智能与机器人），组建了近千名专注于中高端人才寻访的专业顾问团队，其中大批顾问长期深耕硬科技及前沿科技领域，在重点核心岗位上完成了大量高质量人才交付，其中相当比例为企业高阶管理及核心技术岗位。 通过对关键人才和核心团队的精准配置，嘉驰国际的服务价值已延伸至助力企业突破技术瓶颈、完善创新组织并加快科技成果产业化等。这与国家“十五五”时期强化企业科技创新主体地位、推动科技创新和产业创新深度融合的战略方向高度契合。 从招聘服务迈向全周期“人才链”服务 面向产业升级和企业全球化发展的新需求，嘉驰国际已由传统招聘服务向全周期“人才链”服务升级，通过中高端人才寻访、业务与岗位外包、HR-SaaS、猎企生态平台、管理咨询及信息科技、RPO招聘流程外包、全球人才招聘及跨境用工等服务，为不同发展阶段的企业提供针对性支持。 与此同时，嘉驰国际持续探索AI技术在人力资源服务中的应用，以技术提升人才招聘和供需匹配效率，并通过专业顾问的行业理解、组织洞察和长期服务，增强高端人才配置的精准度与稳定性。 嘉驰国际始终坚守客户至上的理念，不仅同时，公司不断加强与地方政府、行业协会的深度连续六年荣获“伯乐”奖，是一份荣誉，更是一份责任。站在“十五五”开局之年的新起点上，嘉驰国际将继续立足本土、服务全国、链接全球，围绕重点产业和科技创新需求，汇聚更多高层次、紧缺型和国际化人才，推动人才、技术、资本与应用场景高效协同，为上海加快建设具有全球影响力的科技创新中心、推动科技成果转化和现代化产业体系建设持续贡献嘉驰力量。 来源：中国产业经济信息网
2026年09月09日
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四川达州出台新政扶持绿色建材产业 单项冠军企业可奖励50万元
2027年支持制造业高端化智能化绿色化发展的金融体系基本成熟
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