当前新质生产力浪潮奔涌向前，工业AI技术迭代日新月异，制造业已迈入知识驱动、智能决胜的高阶赛道。但诸多制造企业仍深陷共性难题：工艺经验零散流失、产业知识难以复用、多系统数据留存割裂，企业搭建Agent体系又缺乏统一标准，业务与智能体之间协同割裂，制约企业精益提质、降本增效的升级步伐。
在此背景下，AI重构新质制造专题沙龙于6.27在上海鸿企中心圆满举办。本次活动以“知识中枢与Agent协同的产业跃升之路”为主题，聚焦制造企业智能化转型核心命题，汇聚各赛道数字化负责人与工业AI专家，围绕政策红利、Agent标准化搭建、AI+PLM融合、知识资产沉淀四大方向，共探智造升级破局之道。
AI+PLM融合，搭建知识中枢关键基石
会上，易立德资深业务顾问包老师在《易特克斯PLM 数字化平台+AI解决方案》分享中提出，PLM 平台作为制造企业研发核心底座，承载着产品全生命周期的图纸、工艺、BOM、项目等核心数据，是企业最宝贵的知识资产载体，也是搭建企业知识中枢的关键基石。
传统PLM三大核心痛点：
海量研发数据沉淀在系统中，检索效率低、复用难度大，大量工艺经验、研发Know-how随着人员流失而消散；
传统PLM以流程管控为核心，变更协同周期长、跨部门协作效率低，难以适应快速迭代的市场需求；
系统只会存数据、管流程，不会分析、不会推荐、不会思考，无法主动为研发人员提供决策支撑。
针对这些痛点，包老师系统阐述了易特克斯PLM平台与AI深度融合的完整解决方案，从四个维度全面激活企业研发知识资产：
基于RAG 与 GraphRAG 技术构建企业研发知识图谱，实现自然语言智能检索，研发人员用业务语言提问就能精准定位相关资料，从 "人找知识" 升级为 "知识找人"；
基于企业历史工艺库智能推荐相似方案与最佳实践模板，让研发人员站在巨人肩膀上快速迭代，解决"老员工带不走、新员工成长慢" 的人才梯队痛点；
自动分析变更影响范围，智能识别关联的图纸、工艺、BOM，预判变更成本与风险，为变更决策提供全面数据支撑，避免 "改一处、崩一片" 的被动局面；
将AI能力深度嵌入研发流程，实现图纸智能审签、BOM自动校验、项目进度智能预警等场景自动化，让研发人员从繁琐事务中解放出来。
他强调，AI+PLM 的终极目标是构建企业级研发知识中枢。以PLM平台为核心载体，打通多系统数据壁垒，将分散的隐性知识显性化、零散知识体系化、静态知识动态化，最终形成企业自己的 "研发大脑"。这不仅是一套技术方案，更是制造企业从 "经验驱动" 向 "知识驱动"、从 "数字化" 向 "智能化" 转型的核心底座。只有把知识管好了、用活了，企业的 Agent 协同、智能决策、精益生产才有了坚实的根基，新质生产力的价值才能真正落到实处。
政策领航，赋能制造业绝佳“借力”窗口
近年来，上海已形成一套以“AI+制造”为核心，涵盖顶层规划、专项行动到具体项目申报的制造业数字化扶持政策体系，重点赋能上海的支柱和新兴产业，为积极拥抱“AI+PLM”的企业提供了一个绝佳的“借力”窗口。通过部署和应用AI+PLM，精准对齐政策支持方向，切实提升研发与生产效率，降低数字化转型投入成本。