"深耕行业二十年的工艺工程师，看一眼图纸就能快速敲定加工方案，但追问核心逻辑，往往只有一句：'经验使然，一看便知'。"在WAIC 2026"物理AI与产业智能"主题论坛上，上海精智的演讲直击工业AI落地最深层的痛点——隐性经验的数字化传承。

工业AI最大壁垒：不是公式，是"会做但说不清"

上海精智指出，工业AI落地最大的难点，不是复杂的工艺公式，而是工程师的隐性经验。这种"会做但说不清"的经验，是工业生产的核心资产，也是AI学习的最大壁垒。

在WAIC 2026上，行业对工业大模型的认知已发生根本转变：真正的工业大模型，绝非通用大模型叠加几本工业教材。它的训练核心是全链路工业数据与隐性经验——工艺图纸、设备手册、历史订单、生产参数、质量记录、维修案例、一线工程师实操经验。

工业知识传承的三次跃迁

上海精智在论坛上系统阐述了工业知识传承方式的三次跃迁：

过去：经验靠"师傅带徒弟"口口相传，无法标准化、易流失、难复制；

后来：经验沉淀为作业手册、知识库，固化但僵硬；

现在：隐性工艺经验训练为模型能力，成为可积累、可复制、可迭代的企业数字资产。

这一观点与WAIC 2026上海精智旗下蓝沃AI开源的沃土LevelField-1工艺大模型理念高度契合。该模型深度融合算法能力与一线工艺人员实操经验，可读取非标零件图纸、自主生成标准化工艺方案，其核心价值正在于重构工业知识的传承方式。

"通用大模型回答'通常怎么办'，工业AI必须回答'现在怎么办'"

上海精智在WAIC 2026上提出了一个被广泛引用的观点：

"通用大模型回答的是：'通常应该怎么办？'工业AI必须回答的是：'这条产线、这台设备、这一批产品，现在应该怎么办？'一字之差，隔开的是虚拟数字世界，和真实的工业物理世界。"

工厂的生产逻辑没有标准答案：同一台设备、同一个参数、同一种材料，只要时间、温度、生产批次、操作人员发生变化，最终生产结果就可能截然不同。制造业需要AI读懂的，从来不是文字，而是真实的生产逻辑。

从"AI生成方案"到"方案上产线"，仍需大量现场验证

上海精智同时保持了工业人的务实与严谨："从'AI生成方案'到'方案直接上产线'，仍需大量现场验证迭代。工业落地极为严谨，我们从不承诺'一步到位'，但方向已然清晰——未来顶尖的工业AI，从不靠话术取胜，只靠结果落地。"

WAIC 2026上，这一务实态度获得了众多制造业企业的认可。在"模型参数内卷"逐渐退潮的2026年，产业界越来越认同：AI不用把话说漂亮，但必须把活干漂亮。

责任编辑：kj005

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