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人工智能与制造业深度融合，正从生产制造环节加速向研发设计环节延伸。近日，在2026世界智能产业博览会“人工智能如何真正走进工厂”主题对话上，与会人士普遍认为，AI落地成败取决于场景标准化程度、业务痛点刚性程度和数据沉淀能力。沿着这一判断，深圳泊松软件技术有限公司已在其IntePLM产品全生命周期管理系统中融入AI能力，覆盖需求、设计、工艺、物料、变更、搜索等研发全流程环节。
从“人找数据”到“数据找人”
在传统研发场景中，工程师大量时间消耗在查找图纸、核对物料、走审批流程上。泊松软件将AI能力融入PLM系统后，这些重复性工作开始由系统自动承担：可自动检索相似件、推荐标准件，减少重复建模；依据产品特征智能生成工艺路线；将自然语言描述拆解为可跟踪的需求条目；自动校验物料清单；自动评估设计变更的影响范围；并支持用自然语言跨模块快速定位数据。
“很多时候，AI项目的瓶颈不是算法，而是数据基础。”泊松软件董事、副总经理刘清华在公开场合表示。PLM系统长期沉淀的结构化研发数据，正是AI发挥作用的基础条件。在他看来，研发设计环节的AI应用“极易被忽视，却是落地成效最稳定的优质赛道”。
从“工业软件+AI”到“AI+工业软件”
当前更多是基于现有产品增强AI能力，未来将走向“AI+工业软件”——以企业知识为基础，聚焦效率提升与创新加速。他同时呼吁，行业应建立统一的数据标准与知识共享机制。
从落地路径看，汽车、高端装备、电子等研发密集型企业走在应用前列。以汽车行业为例，泊松软件正构建一体化智能研发底座，覆盖需求、设计、仿真、工艺等多个环节。对中小企业，泊松软件建议从单一工艺环节入手，优先选择可模块化部署的轻量化方案，以“小切口”换取“大成效”。
AI不会取代工程师，而是把工程师从重复劳动中解放出来，让研发人员专注于真正的创造。当人工智能从展台走进工厂设计室，国产工业软件的竞争，正进入一个以数据和智能为核心的新阶段。