中国工业报记者 霍悦

在三一集团第十五届科技节上，无人摊压机群默契配合“压马路”，车端搭载的视觉语言模型让机械装备不仅听得懂指令，还看得懂场景。参观者可以坐进远程遥控智能座舱，轻松完成异地行驶、上料和卸料等作业流程，多台智能摊压机协同作业，操作人员减少60%。

这样的场景不再是孤例。2026年开春，从长沙到徐州，从柳工到临工，无人摊压机群、AI挖掘机、远程遥控矿山装备已成为各大展会的绝对主角。然而，在吸睛无数的装备背后，更深层次的结构性挑战正在浮现：标准不完善、数字鸿沟、场景“水土不服”、复合型人才短缺……这些问题不因某一家企业的突破而自动消解，它们构成了全行业从“单点智能”走向“系统智能”必须跨越的集体门槛。幸运的是，工程机械行业各方正在探索系统性解法，标准共建、生态赋能，场景深耕、产教融合，一场关于“如何让智能化真正落地”的集体行动正在展开。

一场标准化的行业共建

现如今，走进任何一家大型工程机械企业的智能工厂，都能看到AGV小车穿梭、机械臂精准焊接、大屏上数据实时跳动。但当这些设备来自不同供应商，或者需要将不同品牌的智能工程机械部署在同一个工地时，问题便暴露无遗：通信协议不统一，数据接口不兼容，协同作业指令常常是“鸡同鸭讲”。

这一现象的根本原因在于，行业长期缺乏统一的智能化分级标准、数据交互标准和安全标准。“冶金、港口、能源等重要装备机械行业，虽然在数字化、网络化、智能化发展趋势显著，但由于装备机械的类型多、涉及范围广，且不同类型装备各自具备不同的特性，导致各行业对装备机械智能化的功能与特性拥有各自不同的理解和要求，大多没有规范性的国家标准可依据。”大连华锐重工集团股份有限公司副总设计师孙元华直言，“多数装备机械智能化的国家标准属于空白阶段”。标准缺失带来的连锁反应显而易见：企业重复投入开发封闭系统造成浪费，用户需学习多套操作体系，行业难以形成规模化、可复制的智能化解决方案，中小企业更是无所适从。

面对这一困境，行业正在从“企业各自为战”走向“集体标准共建”。今年3月，中国工程机械工业协会智能建造装备与应用工作委员会正式启动《工程机械智能化分级》团体标准编制工作，来自徐工研究院、国铁川藏中心、中国中铁、上海交大、重庆大学等30余家单位的代表参会。中国工程机械工业协会秘书长吴培国指出，工程机械行业“智能化、绿色化、融合化”是“十五五”时期的重点发展方向，启动会的召开将为促进工程机械智能化规范、科学发展起到保障作用。

与此同时，工业和信息化部等八部门联合印发了《机械工业数字化转型实施方案（2025—2030年）》，提出到2030年规上企业基本完成一轮数字化改造，建成不少于500家卓越级智能工厂，并要求重点发展面向智能化作业场景的高端绿色工程机械，鼓励龙头企业联合上下游制定协同技术改造方案。从无标到有标，从企标到团标再到国家政策引导，这场标准化运动正在为整个行业的智能化转型铺设最基础的“轨道”。

让智能化惠及中小企业

当头部企业纷纷投入数十亿元建设“灯塔工厂”时，数量占行业企业总数90%以上的中小工程机械企业，正面临着“不转型等死、转型怕找死”的尴尬处境。

赛迪研究院问卷调研曾显示，中小企业大多分布在传统产业和价值链中低端，受限于人力、资金等约束，52.3%的企业认为自身转型能力不足，64.31%反映数字化人才缺乏，55.12%认为资金不足，这些问题演化成“不想转”“不敢转”“不会转”等痛点。工程机械行业具有典型的“重资产、长周期”特征，一套完整的数字化管理系统动辄上百万元，加上硬件改造、人员培训等隐性成本，足以让多数中小企业望而却步。

更棘手的是“不会转”，不知道从哪里切入、用什么路径、以什么节奏推进。湖南一家中小型液压件配套企业负责人向记者无奈地表示：“我们去参观了灯塔工厂，很震撼，但回来发现根本没法复制。人家有几百人的IT团队，我们连一个懂PLC编程的工程师都招不到。”而这种“能力与愿景倒挂”的现象，普遍出现在广大中小配套企业中，数字鸿沟正在拉大行业内部的“贫富差距”。

如何让智能化从“少数人的盛宴”变成“多数人的机会”？构建系统化、分层次的帮扶体系尤为重要，一批工业互联网平台企业推出了“轻量化、模块化、云化”的数字化解决方案。传统ERP、MES系统“大而全”但“重而贵”，而新一代产品支持按需订阅、按月付费，一个车间排产模块可能仅需每月几千元。“我们打造轻量化工具，企业可按需选择模块和插件自由组合，避免传统庞大系统的笨重问题。”蓝卓数字科技有限公司总经理陈玉龙说道。

资金层面的精准扶持正在探索落地。有专家建议设立“工程机械中小企业数字化转型贴息基金”，在产业集聚区试点建设“共享智能工厂”，让中小企业按件付费使用高端设备。

更重要的是，“链主”企业的辐射带动作用正在被激活。《机械工业数字化转型实施方案》明确提出，要支持工程机械等重点行业骨干企业建设供应链协同平台，带动中小企业链式转型。每台主机的背后都有成百上千家配套企业，头部整机厂可将自身的数字化平台向供应链上下游延伸。徐工集团旗下的汉云工业互联网平台已连接全球超过161万台设备，覆盖90多个细分行业；三一的根云平台也在积极实践“链主赋能”模式，把数千台设备、上百家供应商“串珠成链”。

场景深耕与复合型人才的双重突围

如果说工厂车间是“可控环境”，那么建筑工地、矿山、隧道就是“极端环境”，扬尘、振动、温差、通信盲区、多设备交叉作业，任何一个因素都可能导致AI算法的“失灵”。三一集团副总裁、研发管理总部总监李宏伟在2026年三一科技节上坦承：“目前可实现的无人化仍主要依靠规则算法而非数据驱动，机械的整体协同效率与人力成本相比尚无突出的比较优势，智能化机械的安全可靠性亦有待提高。”这一判断点出了核心痛点：在工厂里环境可控、任务明确，但在开放工地上，天气变化、地形复杂、信号不稳，多设备协同调度的难度呈指数级上升。当一台AI挖掘机需要与AI推土机实时共享工况信息并自主决策时，目前的技术成熟度还远不足以支撑大规模商用。

而山推股份的探索提供了另一种可能。2025年山推股份发布了全球首款具备自主决策能力的AI智能推土机，历经25000余次算法训练与场景测试，整体施工效率提升40%，一次性成型率由70%跃升至95%以上。在山东某水库工地的实战测试中，该设备实现连续260小时无间断作业，设备出勤率100%。业内专家指出，这为行业智能化转型提供了可复制的技术路径。在矿区和港口等相对封闭的场景中，无人驾驶矿卡、远程操控挖掘机等技术的商业化落地也已初见成效。中联重科在长沙国际工程机械展上动态展示了百吨级无人驾驶矿用宽体自卸车，实现装载、运输、卸载无人化全流程覆盖。

比技术更难突破的是“人”的瓶颈。智能化要求既懂机械原理、液压传动，又懂人工智能算法、数据分析，还熟悉施工工艺的复合型人才。“AI与工程机械的深度融合，根基在人才。”徐工机械副总裁、总工程师单增海提出，建议要构建复合型AI人才培养体系，构建“基地－企业－高校”联合培养机制，定向培育行业亟需的AI+工程机械复合型人才。

面对这一局面，行业正从研发范式和人才培养两个维度同时发力。在研发端，部分企业正联合组建“工程机械智能化露天测试场”，模拟高原、极寒、湿热等极端工况，形成公开数据集。技术路线上，采用“数字孪生+强化学习”的方式，即先在虚拟环境中大量试错训练，再将成熟策略迁移到真实设备上微调。

在人才培养端，一场“产科教”深度融合的变革正在加速。《机械工业数字化转型实施方案》明确提出，要加快培育既懂行业又懂数字化的系统解决方案供应商。多所院校在机械工程一级学科下增设“智能装备工程”方向，重构课程体系，新增机器学习、传感器技术等模块。技术与人才的双重突围，正在为智能化的“最后一公里”铺路架桥。