金国配资 “AI老法师”上岗记：当大模型接管工厂，让“制造”像生命一样进化

财联社4月26日讯（记者张校毓）“按照相同物料投入，智能计算机虚拟工程师所调控的发酵罐平均产量超出对照组3%-5%的产量。并且随着新批次数据的喂入，多次迭代后有望持续提升发酵产量。”在川宁生物（301301.SZ）2025年年报里，有这样一句看似并不起眼的介绍，而背后却潜藏着可能改变未来世界的力量。

为一探究竟，财联社记者近日走访了上海交通大学人工智能与微结构实验室（AIMS Lab），找到了参与川宁生物项目的韩彦强教授，他告诉记者：去年，团队在新疆用时9个月进行现场调研、整理数据、代码撰写、测试以及模型训练、优化、部署，实现了川宁生物年报中所提到的产量提升。

目前，这个被业界昵称为“AI老法师”的国际首个“人工智能时序控制大模型”ManuDrive，已不仅应用于生物制造，还成功部署在建筑设计、纺织制版、污水处理等诸多制造业场景，其开发者上海金珵科技，通过与地方国资成立合伙企业，已落地山西、内蒙古、山东、宁夏、福建等十余省份。

上海金珵科技有限公司（简称“金珵科技”），由上海交通大学人工智能与微结构实验室主任李金金教授创立。作为上海交大培养的科研领军人物，李金金的创业愿景是，让AI真正赋能中国制造业。

AI描画“微生物发酵曲线”

当大多数企业还在追逐大语言模型的“智能涌现”时，金珵科技这家上海本土人工智能公司选择下沉到工厂一线。当别的AI在生成文本和视频时，ManuDrive选择生成“时序工业生产曲线”。

这个选择方向的前方，是一片广阔蓝海。

在李金金教授看来，当前AI技术以及多数应用场景，仍以静态建模任务为主，而大部分工业生产不是“静止”的，其状态随时间连续演化，当前的控制决策高度依赖于历史状态、趋势与系统反馈。

为此，AIMS Lab团队全栈自研的ManuDrive，以经典自控系统为应用载体，在此基础上通过AI的“预测-优化-执行-反馈”闭环，接管和动态优化整个生产的工艺流程，持续提升工厂生产水平，直至理论极限。

其当前一系列技术应用实践的起点，源于团队与第一家合作企业——川宁生物的联手。

李金金教授告诉记者，生物大发酵罐的罐体粗壮，从上到下贯通数层楼的高度，原料加满后多在500-800吨范围。彼时，川宁生物遭遇生物发酵代谢过程复杂、发酵产量低、人力成本高以及人类工程师在降低生成波动、提升发酵产量等方面面临经验知识受限等痛点。

为解决这些痛点，李金金带领团队前往新疆，在川宁生物的一线车间用时9个月，基于自身的大模型基座，为企业开发了专门用于生物发酵的AI工程师，让AI接管发酵罐，并实时预测复杂发酵动态过程。

参与该项目的韩彦强告诉记者，在实验室里，理论条件都是很精准、很量化的东西，但在企业生产现场，实际上的情况比想象中“粗糙”，需要打磨和调试。

他向记者回忆道：当发酵罐内PH值偏低时，现场操作的老师傅的传统做法是降温或减少原料投放以降低菌种活性，虽能使PH值回升，却会导致产量下降，造成生产时间浪费。而AI大模型给出的方案则是微调补糖量及其他相关参数，在不影响产量的前提下实现PH值稳定。

最终，在团队的不断调试下，面对生物发酵罐这一“庞然大物”，仅凭一行行代码就可以提前精准生成微生物的发酵曲线，根据该批次的原料以及环境，在发酵过程初期便可将未来180个小时所有的发酵参数曲线生成出来，生成准确度达99.9%。“现在有了这套系统，提前就能看到在哪一个小时发酵（可能）有问题，AI提前干预、提前预警、提前调整。”李金金说。

据李金金介绍，相较于原本的平均产量，该模型上线系统后，AI接管川宁生物500立方米发酵罐后，产量可提升5%左右，生产波动降低50%，“我们一个月帮助企业提升的产量比过去五年还要高，而且现在的产量还在提升。”据悉，目前合作双方已进入收益分成阶段。

优先赋能“国之重器”

除了生物制造，ManuDrive的应用还覆盖到多个制造业场景。

据李金金教授介绍，金珵科技与太重集团合作的AI工艺CAD图纸生成师，能够实现单张图纸的生成时间缩减到3秒以内，自动识别去除冗余信息和人为错误信息，兼容多种图纸文件格式。最终，效率提升与废品率下降带动净利润提升17%以上。

再如与双良集团合作的AI工业设计建筑师，通过AI智能系统，自动生成钢塔最优参数设计方案与应力分析结果，从结构空间中筛选用料最少的方案，将单个方案的设计和验证周期缩短到10分钟以内，生产效率提升超85%，带动净利润提升15%以上。

此外，还有自主研发的AI刀具生成师，刀具管理效率大幅提升；基于纺织场景开发的AI纺织制版师，提高了制版效率；AI智能排产师为企业降低运营成本，很大程度上缩短了交付周期；陆续落地的AI智能污水处理师可实时监测水质指标、智能调控药剂投加与设备运行参数，稳定出水达标排放，降低能耗、药耗与运维人力成本，实现污水治理全过程精细化、绿色化管控。

AI机器人调度师可完成物流设备的协同路径规划与任务动态分配，规避路径冲突与闲置浪费，提升车间物流转运、自动化作业的整体流转效率，保障产线连续稳定运行；AI视觉识别师基于高精度机器视觉与深度学习算法，高效完成产品外观缺陷检测、零部件精准定位、物料分类识别、安全生产风险抓拍等工作，提升质检精度与检测速度。

截至目前，这一被称为“AI老法师”的平台已全面落地几十家上市企业，累计帮助合作企业创造上亿元经济效益。

谈及对合作企业的选择，李金金告诉记者，目前团队优先赋能“国之重器”，优先关注的合作领域主要包括技术边界尚远、但最终能为企业带来巨大经济效益，能够替代大量人力决策的场景。

在功能背后，是ManuDrive模型基座的模块化工业智能体框架，具有127个可组合的功能组件（如感知、规划、记忆、工具调用等），通过标准化接口协同工作，支持动态组装、复用与持续学习，形成面向工业场景的可扩展基础架构。

“区别于大语言模型，ManuDrive是基于工业领域多场景真实物理机理+深度学习的AI算法，可解决幻视和灾难性遗忘造成的不垂直、不专业痛点，是专为复杂工业控制系统设计的可进化、可复用、可落地的专用AI智能操作平台。”李金金介绍道。

例如，FDE（前沿部署工程师）在生物发酵项目中开发的“菌株代谢适配算法”，经模块化封装后，FDR（前沿部署研究员）在工业废水处理场景仅调整3个参数，即可实现对不同降解菌群的精准调控，冷启动效率提升90%，吨水处理成本再降10%。

值得注意的是，这类大模型训练通常需要企业整个生产流程中的核心参数，而这些数据的安全对于企业至关重要。针对数据安全问题，李金金向财联社记者解释道：团队主要采用加密容器的方式进行训练，“其实我们AI训练什么样的数据，它只要是一对一的对应关系都可以，AI不一定要关注到原始数据。”

李金金向记者透露，金珵科技目前已实现盈利，未来的一大重点是在上市后拓展更多场景并扩充人才，“上市是我们正式面向资本市场和迅速扩展人才的重要时机”。

打造上海AI创新高地，让“制造”像生命一样进化

随着人工智能加速向工业、科研场景深度渗透，上海本土科创企业正加速探索AI技术的产业落地路径。

在金珵科技上述应用案例中，尤为值得关注的一点，是这些项目均采用了FDE+FDR终身服务模式。金珵科技也正是依托上海FDE人才计划，输出标准化落地服务，对接工信部全国推广体系，建立AI工业制造赋能生态，形成AI中央大脑在上海，赋能全国工业制造企业的格局。

据了解，FDE是AI时代的新型技术角色——不坐在总部写代码，而是直接进驻客户的工厂、银行、医院，在一线把大模型的能力“嵌入”真实的业务流程。FDE模式能有效填补产品功能与实际需求之间的差距，能有效解决人工智能技术商业化落地“最后一公里”。

李金金教授提到，FDE既非专注单一领域的传统工程师，也非局限于实验室的AI研究者，而是打破“技术孤岛”与“产业需求”壁垒的关键角色。

当前，上海正以建成具有世界影响力的人工智能“上海高地”为目标，在底层技术上加快实现新的突破，在场景应用上不断形成新的示范，在生态培育上更好发挥龙头企业的带动作用，在人才培养上最大程度激活青年人才的创新潜能，在科技治理上带头制定新的标准，实施全链条布局，完善产业生态。

为加快AI规模化落地的FDE人才培养，上海正着力构建FDE人才培养体系，开办全国首个前沿部署工程师专题培训班，课程以标杆AI企业的探索历程为切入点，结合真实案例讲解前沿部署范式，强调把技术人才直接输送至业务一线、在产业场景中定义产品。

财联社记者获悉，截至目前，上海会同创智学院等方面，已组织十余场FDE培训课程，覆盖2000余人次，形成良好行业反馈。同时，推动创智学院与两大AI小镇形成合力，将推出形式更灵活、班次更高频的培训模式，扩大FDE培训覆盖面和影响力。

值得关注的是，2025年上海市人工智能产业规模超6370亿元，同比增速达39.5%，成为拉动全市经济增长新引擎。

在推进人工智能+应用落地方面，上海坚持应用牵引，率先发布《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，加快“人工智能+”落地，培育新质生产力。记者了解到，上海在筑牢产业发展根基方面，建设智能算力集群、语料供给体系、虚实融合实训场、行业基座大模型等四大基础底座，完善人工智能产业发展的核心基础设施，夯实技术和数据支撑能力。

同时，上海加速场景应用落地，加快推进国家级中试基地建设，推动MaaS平台、智能体“驾驶舱”等系统集成，提升平台共性服务能力，助力企业降低创新成本。

在制造领域，上海专项推进“AI+制造”，出台《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》，聚焦“企业、行业、平台、生态”等方面，“四位一体”推动工作落地。培育“AI+制造”样板企业，按照“全流程智能化、智能产线、智能产品”三类方向，形成了首批10家“AI+制造”样板企业，明确培育思路，加快各类高价值场景落地。此外，建设工业智算、语料等要素平台，实现“公有云+私有云”灵活部署，集成算力、语料、模型、工具和智能体等服务。

李金金表示，制造业是我国的大基础和大底盘，希望金珵科技团队持续推动AI融入中国工业，让存量制造业能再创新增量，让工厂像生命一样进化。

（财联社记者张校毓）

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