在上海 AI 产业蓬勃发展的浪潮中，上海品见智能科技有限公司正以“AI +制造”为明确方向，走出一条独具特色的“难而正确”之路。它深耕工业管理核心领域，致力于推动 AI 从辅助性的“助理智能”，升级为能精准决策的“产业智能”，在中国复杂的工业土壤里，开辟出一条赋能实体经济高质量发展的独特路径。

　　独特基因：学术深度与工程落地的双向奔赴

　　品见智能的独特之处，源于学术深度与工程落地能力的紧密融合。公司的创立，离不开中国科学院院士鄂维南的整体战略布局。这位在国际学术界享有盛誉的科学家，早在 2014 年就积极推动大数据和人工智能产业在国内的发展，2023 年又在上海发起成立上海算法创新研究院，而品见正是这一宏大布局中专注于工业管理的实施主体。

　　在落地层面，品见始终聚焦客户真实场景，从业务痛点出发，将前沿算法转化为可执行、可验证的解决方案，真正做到“学术有深度，业务有温度”。正如公司合伙人金雅昭所说，品见的核心目标是解决生产设备、质量工艺的降本、增效、提质问题，用 AI 替代过去老师傅凭经验、靠手感的经验主义生产管理模式，打造数据驱动的全新生产模式。

　　这种特殊背景，注定了品见的发展策略与众不同。当多数 AI 公司急于追求标准化产品和快速复制时，品见却主动选择攻克工业领域中最棘手的难题——那些需要深度理解业务逻辑、投入巨大且短期商业回报不确定的核心环节。“不同于一般的纯商业公司，我们会去找行业里龙头企业，解决它最难解决的问题。”

　　破局之道：直击工业核心，平衡普适与个性

　　工业领域的高度碎片化和专业化，是 AI 落地的巨大挑战。金雅昭举例，即便是同一个行业的不同企业，比如宝钢和首钢，在数据结构和工艺约束上也存在显著差别。这使得寻求通用的工业 AI 产品变得不切实际，而市面上多数 AI 企业选择的工业视觉质检、客服问答等切入点，与核心业务关联度较低。

　　品见则瞄准了工业决策的核心——生产计划、设备运维、工艺调控等关键环节。“很割裂的一个现实就是大模型如火如荼，但是关键决策全都是看‘老师傅’。”金雅昭直言，工业不同于普通商业项目，不能简单把数据输入模型就直接应用，工业有严格的约束，大模型的“幻觉”可能引发严重生产事故。

　　为了攻克这一难题，品见团队付出了极大的耐心与努力。在为首钢灯塔工厂做智能排程项目时，算法团队在现场驻扎三个月，细致观察老师傅的工作流程，深入挖掘其思维逻辑，只为让 AI 真正理解工业场景的核心诉求。

　　面对工业场景的复杂性和个性化需求，品见构建了一套独特的技术架构，实现了普适性与个性化的平衡。这套架构包含三个核心层次：数据本体层通过业务语义抽象，统一数据表达，解决碎片化与语义不一致问题；工业世界模型融合机理驱动与数据驱动，既依托数据“知其然”，又凭借物理化学公式等第一性原理“知其所以然”，破解工业数据稀缺的难题；智能体工厂则通过多智能体协作，实现从数据提取到效果评估的全流程自动化，提升智能体生成效率。

　　企业技术带头人任麒冰博士介绍，智能体系统注入了多个行业的业务认知，能让智能体理解产线设备的拓扑关系，高效完成任务拆解与方法筛选，目标是“让生成智能体像写提示词一样简单”。

　　价值验证：深耕实业，让“慢”成为加速度

　　独特的技术架构，在国家管网集团金坛储气库项目中得到了充分验证。储气库是保障国家能源安全的“压舱石”，金坛储气库拥有四十多口腔体及复杂的管道阀门系统，过去每天接收注采指令后，需要多位专家开会数小时才能制定方案。

　　应用品见的管理系统后，系统在数字孪生环境中模拟运行，五分钟内即可生成最优方案。最终实现能耗降低 10%，注采效率提升 20%，储气库利用率显著提高，能够承接更多波峰波谷调节任务，充分彰显了 AI 技术赋能工业核心业务的巨大价值。

　　在 AI 概念喧嚣的时代，品见智能始终保持清醒，以对工业的敬畏、对技术的深耕和对价值的长期坚守，诠释了“慢就是快”的商业智慧。它不追求短期商业回报，而是专注于攻克工业核心难题，用扎实的技术和落地效果说话。

　　这种深耕务实的发展理念，正是上海乃至中国推动“AI +制造”产业发展所需要的核心力量。在工业 AI 的“无人区”中，品见智能正以坚定的步伐，走出一条属于中国 AI 企业的硬核之路，为实体经济高质量发展注入源源不断的智能动力。

　　部分图片来源：采访对象

　　当人工智能的浪潮奔涌而至，与制造业的钢筋铁骨碰撞交融，一场AI赋能制造的产业变革正在加速到来。上海是全国制造业的桥头堡，也是AI产业的先行兵，正在加速推动“AI+制造”深度融合。

　　上海市经信工作党委、上海市经济信息化委与上海人民广播电台联合推出《越AI，越智造》系列融媒报道，展现AI技术在工业语料开发、智能制造装备、全生命周期管理等领域的生动应用案例，看AI如何重塑“上海制造”金字招牌。