随着全国各省市前三季度GDP数据陆续发布，区域经济亮点频现。
《科创板日报》记者注意到，北京、上海、杭州等城市的机器人相关数据表现亮眼。与此同时，人工智能技术正持续为传统产业赋能，推动制造业向高端化、智能化深度转型。
机器人市场需求旺盛，就在昨天（10月24日），京东物流宣布，未来5年要采购300万台机器人、100万台无人车和10万架无人机，全面投入物流供应链全链路场景。
▍杭州工业机器人产量增速达97.9%
浙江省统计局10月24日公布，前三季度，该省地区生产总值68495亿元，同比增长5.7%。其中，工业机器人、锂离子电池、笔记本计算机、新能源汽车等产品产量分别增长65.6%、52.5%、41.1%、41.3%。
在浙江各市中，杭州的工业机器人产量增长显著，达到97.9%。而宁波的人工智能与机器人产业投资增长9.3%，增速高于全部投资。
上海高端制造业出口增势也十分明显，前三季度，工业机器人、航空航天装备、高端机床、石化机械出口分别增长41.6%、39%、36.5%、29.6%。
在设备更新等政策带动下，四川装备制造业增加值同比增长13.6%，比上年全年加快8.8个百分点，其中金属切削机床、工业机器人、发电机组等相关产品产量分别增长50%、48.1%、41.8%。
前三季度，安徽规模以上工业增加值同比增长8.8%，装备制造业对工业生产的支撑作用明显。装备制造业增加值增长17.6%，对规模以上工业增长的贡献率为82.7%。分产品看，工业机器人增长18.2%。此外，笔记本电脑产量增长26.6%，液晶电视机增长13.4%，集成电路增长12.8%，充电桩增长39.0%。
辽宁前三季度GDP为24283.9亿元，同比增长4.3%。其中，工业机器人产量增长4.0%；钢材产量与上年同期持平。
工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林向《科创板日报》记者表示，各省市GDP数据里面所提到的机器人，并非人形机器人，也不是智能机器人，而多数是工业机器人。
“工业机器人依然属于自动化的范畴，并非严格意义上的智能化，亮点在于，这说明中国制造业正在加速实现自动化，中国工业机器人的需求将持续井喷。而国内工业机器人领域，国产化率正在不断提高，包括滚珠丝杆，减速器，伺服电机和控制器等配件领域国产化率正在不断提高。”
除了工业机器人，多省市服务机器人的产量也有所增长。北京市实现地区生产总值38415.9亿元，同比增长5.6%。其中，服务机器人产量增长39.6%。
湖南省规模以上高技术制造业增加值同比增长13.8%，比规模工业增加值增速高6.0个百分点；新兴产品增势突出，其中服务机器人产量增长30.7%，新能源汽车产量增长了53.2%，服务器产量增长30.8%。
▍“AI+制造”加快落地
除机器人在工业领域的加快落地，人工智能技术正在制造业的各个环节中渗透与应用。
上海前三季度三大先导产业制造业产值同比增长8.5% ，其中人工智能制造业同比增长12.8%，增速较今年上半年的12.3%进一步提升，也显著高于去年同期的3.2%，已成为拉动全市GDP增长的重要引擎。
在工业方面，四川一揽子增量政策效果持续显现，制造业高端化智能化转型稳步推进。规模以上制造业增加值同比增长7.5%，增速高于工业平均水平0.4个百分点。高技术制造业增长11.6%，连续9个月保持两位数增长，其中航空、航天器及设备制造业，电子及通信设备制造业分别增长21.6%、20.2%。
广西的数据则显示，人工智能有力推动产业提升，制造业智能化升级加速，规模以上高技术制造业增加值增长27.8%，高于规模以上工业增加值增速20.2个百分点。
浙江省高技术制造业、数字经济核心产业制造业和装备制造业增加值分别增长12.4%、11.6%和10.6%。
《科创板日报》记者了解到，在各省市经济发展中，海康威视、美的等头部龙头企业都在积极把人工智能、机器人等技术应用于实际生产之中。
在工业制造领域，海康的大模型产品正助力生产安全、产品质量、运营管理等。比如，海康睿影的X光检测技术，结合AI大模型，可识别电路焊接内部缺陷，提升检测效率。
今年以来，海康威视观澜大模型还在自身制造基地规模化落地，深度融入生产环节，推动工厂提质增效。以智能补光灯的装配为例，依托观澜大模型，通过实时视频，逐步分析装配流程，监测每个动作的执行与顺序，线边显示屏实时反馈工序是否合规。
此外，观澜大模型在生产基地的螺钉漏打、导热垫漏放、风扇装反、把手漏装、PE孔垫有无、丝印LOGO缺失等场景开展装配错漏检测，经多条产线验证，检测准确率达99％以上。
美的洗衣机荆州工厂作为行业首个智能体工厂已经正式落地，14个智能体覆盖了38个核心生产业务场景，并依托“美的工厂大脑” 通过Agent-to-Agent (A2A) 通信实现智能体自治协同，并集成工业领域大模型推理引擎增强智能决策能力。
盘和林表示，AI和制造业融合是大势所趋，而AI对制造业的提升并非规模，产能，而是质量，比如AI视觉机器在质量检测上更加精准。
在盘和林看来，“AI+制造”是为制造业个性化定制需求所服务。“有了AI，比如智能排产，企业能够在不同产品间切换，而不会增加边际成本，这种制造趋势也被成为柔性制造，按需生产。AI在制造业的普及依然要看AI的性价比，企业会在乎使用AI的成本，而不是仅仅的关注用AI。”
谈及AI在制造业落地的挑战，盘和林向《科创板日报》记者认为，其一，AI和制造业融合的场景还不够丰富，大多数智造，本质上是自动控制领域，而并非AI；其二，AI和制造业融合要考虑成本效益，要考虑可行性，如今成熟的AI+制造方案仍在探索；其三，AI+制造由人才和算力共同支撑，这对于企业基础设施和人才团队建设提出更高要求。
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