炽橙AIDT工业智能体平台赋能双环齿轮加工场景
商报记者 夏莹
在长三角的一家齿轮制造厂里，曾发生过这样一件事：一台运转了十几年的关键磨床突然“罢工”，而唯一会修它的老师傅刚离职。新来的维修工面对这台老设备束手无策，翻遍资料柜也找不到完整图纸。整条产线被迫停摆，企业只能紧急打电话把老师傅请回来救场。
这是杭州炽橙数字科技有限公司（以下简称“炽橙科技”）副总兼首席运营官韩鹏在采访中分享的真实故事。知识沉淀，是制造业最典型也最令人头疼的难题之一。除此之外，质量管控、人员断层、利润空间压缩，都是悬在制造企业头上的达摩克利斯之剑。在这样的背景下，炽橙科技与全球齿轮制造龙头双环传动强强联合，开启了“AI+制造”的实践探索。
取长补短： 蹚出一条“AI+制造”的新路
“制造业最核心的就是经验和传帮带。”韩鹏感慨。老师傅一走，带走的不仅是一门手艺，更是企业十几年积累的“活教材”。
没有作业可抄、没有先例可循——这是中国制造业在AI转型时面临的最大瓶颈。原来在精益化、信息化方面，国内企业可以参考日本丰田、德国西门子等国外企业的成熟经验，现在到了AI时代，特别是工业领域，只能靠自己蹚出一条新路。
“‘AI+制造’，不是一道选择题，而是一道必答题。”韩鹏说。
炽橙科技和双环传动的联手，就是要为中国制造业率先破题。而这个探索恰逢其时——杭州正全力建设“全国人工智能创新发展第一城”，围绕“296X”先进制造业集群，通过“人工智能+”场景创新联合体示范项目评选，推动AI与实体经济深度融合。
炽橙科技申报的“AIDT工业智能体开发平台”项目，成为这一战略下的重点培育项目之一，覆盖制造业研发设计、生产制造、经营管理、客户服务、产业协同五大核心业务场景。
痛点破局：
用“工业物理AI”打通最后一公里
通用大模型能力很强，但一进车间就“水土不服”。制造业对准确度的要求近乎苛刻——设备维修AI给出的方案一旦出错，设备可能越修越坏，产线停摆的损失动辄数以百万计。“工业场景不允许出错，没有试错的空间。”韩鹏说。
炽橙科技的解法与众不同：不做“通用AI套壳”，而是从最底层做起，打造真正的“工业原生物理AI”。他们自主研发了超真云CZY3D工业智能底座平台，这是国内唯一实现自主几何内核、云化仿真、AI实时融合为一体的工业原生智能体开发平台。
“通用大模型靠概率推算，工业靠物理定律计算。”韩鹏打了个比方。这套底座系统就像工业设备的“翻译官”，打通了90%以上的工业数据格式——老师傅的手写笔记、设备管理系统里的电子记录、厂家提供的维修手册——这些原本互不兼容的“方言”，被统一翻译成AI能够理解的“普通话”。
韩鹏还举了一个形象的例子——“烟囱林立”。这是制造业信息化进程中反复出现的老问题：各部门各自采购软件系统，但系统之间数据不互通、流程割裂，形成一个个“信息孤岛”。炽橙科技研发的底座，将这些孤岛打通，实现多智能体协同，让“数字员工”像真人团队一样高效配合。
场景落地：
从研发图纸到供应链管理，全链条赋能
在双环传动的车间里，这套系统已全面“上岗”。
过去，工艺人员需要花费大量时间阅读CAD图纸、编排工艺路线，这类人员占到车间总人数的12%。如今，工艺生成智能体只需“看”一张图纸，就能自动生成工艺路线，甚至直接输出加工代码，这12%的人力被释放出来，投入到更高价值的工作中。
不止于生产环节。财务部门上线了“汇票承兑自动核查智能体”——双环传动每年约30%的业务以承兑汇票结算，何时到期、哪个合同可以付款，过去全靠人工盯守。现在由智能体接管，一年仅此一项就节省成本40万元。供应链管理同样引入了多名“数字员工”，负责清理僵尸供应商、开展供应商评价等事务。
韩鹏特别强调了这个项目的另一重价值——带动上下游协同发展。双环传动作为全球齿轮制造龙头，上游对接原材料供应商，下游服务特斯拉、小米等知名整车厂。“工业大脑”在企业内部跑通之后，正逐步向产业链上下游延伸。
“我们帮双环传动做的供应商审核数字员工，本质上就是用AI重塑供应链管理。”韩鹏说，这不仅能帮助龙头企业管好上游，未来还能将工艺优化方案、质量检测标准等能力输出给配套企业，“一家龙头活了，整条产业链都跟着受益。”这也是杭州推动“人工智能+”场景创新的深层意图——不止于单个企业的降本增效，而是以标杆项目撬动整个产业集群的智能化升级。
“这个项目是可以给同行抄作业的。”韩鹏很有信心。其可复制性在于，这不是为双环传动定制的孤岛式方案，而是基于通用底座开发的智能体套件。其他制造企业不必推倒重来，只需在底座上“长”出自己的智能体。
当然，数据是企业的核心资产，“模型可以拿走，但数据拿不走。”因此，复制的核心是思路、方法和经验。炽橙科技总结出一套“三高一低”的场景筛选标准——高重复性、高价值回报、高出错率、低成本——帮助制造企业快速找到最适合AI改造的环节。
格局与展望：
从0到1，再从1到N
炽橙科技的理念是“做难而正确的事”——从底层工业智能底座做起，这条路更苦、更难，但根基更扎实。“这不是一锤子买卖，智能体需要持续迭代，业务边界会越扩越广。”在政策引导和资金支持下，他们将把与双环传动的合作做深做透，让AI在制造场景中扎得更深、长得更茂。
韩鹏深耕制造业十多年，“通过这次尝试，我把在双环传动的实践案例做了系统总结和凝练，对自身也是一次提升。”
更重要的是，这套“工业原生物理AI”的方法论，已经完成从0到1的突破，从1到N的复制正在徐徐展开。