制造业的智能化拐点，系统平台与精密连接的两种答案2025-11-01 08:00 · 硬科技趋势观察官作品声明：个人观点，仅供参考
导语｜当AI走进工厂，中国制造的“智造时代”正在开启AI算力正在重塑制造业的底层逻辑。过去，中国制造依靠“规模与成本”取胜；如今，竞争焦点正在转向“算法与算力”。
AI工厂、数字孪生、柔性智造成为新关键词，而在这一场智能制造革命中，工业富联与立讯精密无疑是最具代表性的“双引擎”。
前者代表系统级智能制造的国家样本，用云计算与AI算法重构生产体系；后者代表精密制造的技术样本，从消费电子走向AI硬件互联。
两家企业的路径不同，却指向同一个命题：AI正在成为中国制造业新的生产力引擎。
一、行业拐点：AI制造的“算法化转折”根据中国信通院《智能制造白皮书（2024）》，中国制造业数字化率已超过55%，但智能化渗透率仅约23%。AI的引入，正推动制造从“自动化”迈向“自优化”阶段。
1️⃣ 传统制造的逻辑：效率与规模以人力与产线为中心；追求产能与成本控制；数据仅用于统计，不参与决策。2️⃣ AI智造的逻辑：算力与模型以算法和传感器为核心；追求能效、精度与决策自学习；数据实时参与优化，形成闭环。AI赋予工厂“学习能力”：视觉检测、能耗预测、排产调度，都可以由模型自动完成。这意味着制造业正从“人主导流程”向“算法主导流程”演进。
二、工业富联：AI工厂的系统化革命2.1 从代工厂到AI工业互联网平台工业富联代表的是从制造规模到系统智能化的转型样本。过去，它是电子制造的代名词，如今正打造“制造即服务（MaaS）”模式，把工厂变成云化的算力节点。
拥有超50座智能工厂，连接超300万台设备；形成“设备上云 → 数据建模 → 算法优化”的工业互联网闭环；推出自主AI引擎与制造云平台，为企业客户提供可编排的生产服务。据赛迪顾问《AI工业体系研究报告（2025）》，工业富联的智能制造节点数已占全国约8%。这意味着它不只是制造企业，更是中国AI制造基础设施的构建者。
2.2 系统智造：AI落地的三重逻辑工业富联的AI工厂具有典型特征：
算法驱动：AI系统可自动分配任务，实现柔性制造；视觉质检：基于AI检测算法，缺陷识别率超99%；能效优化：AI能耗模型可降低单线能耗15%以上。以深圳龙华工厂为例，AI调度系统将生产切换周期缩短近三分之一，交付周期更快、良率更高。这标志着中国制造开始步入“软件定义工厂”的新阶段。
2.3 从制造利润到数据利润AI工厂的本质，不仅是生产效率提升，更是数据资产的二次变现。工业富联的AI平台能将产线数据转化为可出售的算法与模型，构建“制造云”的收入结构。
据公开资料，其智能制造业务已成为主要增长引擎，收入占比逐年提升。从“生产产品”到“生产算法”，工业富联走出了一条具有中国特色的AI制造路线。
三、立讯精密：AI互联的微观革命3.1 从消费电子到AI硬件核心立讯精密的故事，是另一种中国制造升级的缩影。从苹果、特斯拉等消费链起步，到如今切入AI服务器、高速连接与车载互联领域。
它的转型路径清晰：
从终端代工 → 模组封装 → 高速互联；从消费电子 → 智能汽车与AI硬件。据**中国电子报（2025年3月）**报道，立讯精密已成为多家AI服务器厂商的高速互联组件供应商，进入了800G和1.6T光电连接领域，成为AI算力底层“隐形支撑者”。
3.2 精密制造：AI连接的隐形战场AI服务器内部的每个GPU都需要大量高速连接件。这一看似微小的环节，决定了数据传输的效率与能耗。
立讯精密的核心竞争力在于：
高速信号互联技术：支持112Gbps以上速率；超精密封装能力：贴装精度控制在±5微米；多领域布局：AI服务器、车载互联、CPO模块同步推进。这些技术支撑，使它从消费代工企业成长为AI互联体系的重要节点。
3.3 从客户逻辑到生态逻辑立讯精密早期依托国际品牌客户，如今逐渐与国内AI生态协同。它的转型方向非常明确：
从“电子消费周期” → 向“AI基础设施周期”迁移。
AI时代的硬件连接，不再只是功能件，而是算力网络中的关键通道。立讯精密的角色，正在从“制造者”转向“生态协作者”。
四、赛道分化：平台智造与精密智造的两条路径维度
工业富联
立讯精密
核心定位
工业AI平台型智造企业
精密制造与高速互联龙头
技术方向
工业互联网、制造云、AI算法
高速连接器、CPO模组、车载互联
商业模式
平台服务 + 数据算法
器件制造 + 技术附加值
核心壁垒
算法与产线一体化能力
精密制造与客户绑定
潜在风险
平台变现周期长
客户集中与技术周期波动
两家公司共同构成了中国AI制造的“双引擎”：
工业富联代表系统层智能化，推动AI在生产体系全面落地；立讯精密代表连接层智能化，支撑AI硬件的高效互联。这正是中国制造从“规模制造”迈向“协同智造”的关键转折点。
五、产业逻辑：AI制造的三重增长曲线据赛迪顾问与中国信通院联合研究（2025Q2），AI制造的演进可分三阶段：
1️⃣ 硬件智能化（2024–2026）：AI嵌入设备，实现局部优化；2️⃣ 系统智能化（2026–2028）：数字孪生与AI调度普及；3️⃣ 产业智能化（2028之后）：制造云与工业大模型融合，形成完整生态。
工业富联正引领第二阶段，立讯精密深耕第一阶段。当两条路径在“工业AI模型”层面汇合时，中国制造将真正进入“算法驱动制造”的新时代。
六、结语｜AI制造的分化与共振工业富联与立讯精密，一大一小、一路一器，构成了中国AI智造的双曲线。它们的分化，不是竞争，而是共振。一个在定义工厂系统的未来，一个在定义硬件连接的未来。
AI制造的核心，不是“机器换人”，而是“算法换逻辑”。未来十年，决定制造竞争力的，不再是产能规模，而是算力嵌入与智能协同能力。
结语提问｜当AI全面进入制造业，中国能否同时掌握“系统平台”与“精密连接”两条智造赛道的主动权？
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