近日，XAIR Expo 2026具身智能产业博览会在广州正式举办，本届展会与中博会、APEC中小企业部长会议深度协同，现场汇聚了大量来自珠三角、长三角的中小制造企业负责人，集中展现国内工业AI从实验室演示走向真实生产场景的最新落地进展。
就在本届展会举办前不久，工信部正式印发《人工智能中小企业创业支持计划（2026-2028年）》，从普惠算力供给、专项政策补贴、产业生态扶持等多个维度，为中小企业的AI应用落地提供明确政策支撑。作为本次中博会参展的AI原生企业，智用开物CEO管震在接受南都湾财社记者专访时表示，本次新政本质上是一次产业生态的精准筛选：让有真实交付能力的AI原生企业和行业应用公司，能够加速拿到算力、数据、场景与早期资本的核心资源，推动整个行业真正进入工业AI的量产落地阶段。
工业语义引擎破解隐性经验落地难题
不同于消费端AI应用的快速普及，工业场景的AI落地长期面临场景碎片化、规则非标化的核心挑战。管震在采访中透露，依托自研“工业语义引擎”构建的「GoodCrew 好雇」企业级数字员工平台，目前已经在ICT、高端装备、汽车等行业完成了高价值刚需岗位的适配，覆盖品控、根因分析、设备巡检、工单处理、生产排程、工艺优化、供应链风险推演等多个核心生产环节，完全区别于通用大模型的泛化输出能力。
在很多行业观察者的传统认知中，工业AI落地的核心障碍往往被直接归结为技术能力不足，但管震认为：“落地最大难点不在于技术，而是工业场景存在大量无成文SOP的隐性经验规则，通用AI极易出现偏差。”在国内大量家电、制造类工厂的真实场景中，很多资深技术工人判断设备故障、调整工艺参数的核心经验，从来没有形成过书面的标准化文件，这类内容，恰恰是通用大模型最容易出现理解偏差的领域。
针对这一全行业共性痛点，智用开物通过工业语义引擎完成非标经验的拆解与沉淀，再结合Harness机制完成业务逻辑的刚性锁定，把原本模糊的人工经验，转化为数字员工可以合规、精准执行的标准化作业能力。这一技术路径的落地，也让数字员工不再只能完成简单重复性工作，而是进阶能够承接资深岗位核心业务了。
把AI从演示工具变成可管控生产要素
过去两年，国内工业AI领域出现了一个非常普遍的行业现象：大量项目在试点阶段表现亮眼，一旦要在全厂区、全行业批量推广，就会迅速陷入效果滑坡、无法持续运行的困境，最终只能停留在展厅里作为“演示秀场”的展示内容，无法真正转化为企业的稳定生产力。
管震将这一行业困局归结为两点：“一个是把AI当工具用，每个人对工具的要求和理解都不一样，试点成功，带不来组织效能提升；第二是缺乏业务约束、合规保障与可量化价值，无法形成稳定生产力。”在他看来，过去很多企业推进AI项目的模式，本质上是“手搓试用”模式：针对单个小场景做定制化开发，没有形成可批量复制的标准化能力，最终试点结束后无法向全组织扩散，项目自然难以持续。
智用开物的破局路径，是彻底跳出手搓试用的传统模式，依托工业级智能体工厂，在“领航navi”工业智能体平台上批量生产面向具体业务的智能体团队，把AI从零散的工具升级为企业的生产力基础设施。目前平台已经沉淀了多行业的标准化岗位技能包，实现了能力的快速批量复用，大幅降低了不同企业之间的落地迁移成本。
与此同时，平台以降本、提效、减差错等可量化的业务价值锚定客户的核心诉求，搭配Harness业务约束机制与沙箱安全架构从底层杜绝AI幻觉风险，保障数字员工的合规稳定上岗。再通过完整的试岗验收及持续迭代体系，让数字员工在运行过程中不断适配企业的动态业务变化，真正让AI从演示工具变成企业可管控、可量化、可考核的核心生产要素，跑通了可复制、可付费的完整商业闭环。
拆解中小企业AI落地的真实核心卡点
在展会现场和大量一线中小制造企业客户的对接过程中，管震发现当前国内中小企业AI落地的核心卡点，并非外界普遍认为的技术门槛过高，而是认知偏差和投产匹配的错位。
他进一步解释，当前很多中小企业对AI的认知呈现出两个极端：一部分企业片面认为AI只是行业噱头，完全无法适配工厂的复杂实景，从一开始就对AI落地持排斥态度；另一部分企业则盲目跟风上线通用大模型，完全忽视工业场景的强规则约束与合规要求，最终投入大量资源后试点项目无法落地量产，反而进一步加深了企业对AI的不信任感。
除了认知层面的偏差，成本端的顾虑同样是阻碍中小企业推进AI落地的核心因素：大量企业担忧AI项目的投入回报不确定，试错成本过高，不敢贸然投入资源。针对这一普遍痛点，智用开物自研了「AI项目价值评估系统“PRISM”」，管震补充说明：这套系统就像一个7×24小时坐班的FDE（前端开发工程师），可以结合企业的差异化业务场景进行精准测算，输出完全量化的价值参考依据。
在管震看来，对AI的认知不齐是导致企业不会试、不敢试的根本原因，也是当前阻碍AI在国内中小企业群体中实现规模化普及的最大障碍。
采写：南都·湾财社记者 孔学劭
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