2026年9月10日 – 专注于引入新品的全球电子元器件和工业自动化产品授权代理商贸泽电子 (Mouser Electronics)宣布，2026贸泽技术创新论坛第二期将于9月15-18日在线举办。本期论坛以“共生新局，迈入机器人时代”为主题，汇聚Littelfuse（力特）、Molex（莫仕）、NXP（恩智浦）、Qorvo、onsemi（安森美）、ROHM Semiconductor （罗姆半导体）、TE CONNECTIVITY（泰科电子）等行业头部原厂和业内专家，每天14:00-16:00开启技术分享。活动聚焦机器人落地全场景方案，解读前沿技术难点，分享可落地的开发方案，助力工程师把握智能机器产业升级机遇。 贸泽亚太区市场及商务拓展副总裁田吉平女士表示：“在技术迭代、产业需求与社会发展的共同驱动下，机器人产业正实现从‘技术演示’到‘价值创造’的关键跨越，人机共生已成为产业共识。伴随产业规模化落地加速推进，上下游壁垒不断打通，行业聚焦量产目标，共建协同攻关、资源共享的产业生态。本次论坛，贸泽联合全球原厂专家，分享创新方案与前沿洞察，期待与广大行业伙伴抢抓机器人量产窗口期，合力推动产业发展。” 人机共生已是机器人产业演进的核心趋势，如何让机器真正成为人类高效协作伙伴，成为行业亟待破解的核心命题。立足真实应用需求的技术与产品思路，正在重塑机器人产业的量产发展路径。 本次线上论坛设置多场深度专题分享，覆盖全栈技术赋能人形机器人系统优化、工业机器人产品落地应用、从机器人运动控制迈向智能决策、人形机器人专用连接器方案、创新机器人技术方案破解行业技术鸿沟、自主移动机器人（AMR）系统级解决方案、连接器在机器人领域的实践应用、AI Agent 工程化落地实践等热点议题。 作为全球授权代理商，贸泽库存有丰富的半导体和电子元器件并支持随时发货。贸泽旨在为客户供应全面认证的原厂产品，并提供全方位的制造商可追溯性。为帮助客户加速设计，贸泽网站提供了丰富的技术资源库，包括技术资源中心、产品数据手册、供应商特定参考设计、应用笔记、技术设计信息、设计工具以及其他有用的信息。 工程师还可以一键订阅免费的贸泽电子报，及时了解业界新品动态和资讯。在订阅贸泽的电子报时，我们可以根据您不断变化的具体项目需求来提供相关的新闻报道和参考信息。贸泽充分尊重用户的权利，让您能自由掌控想要接收的内容。 贸泽供应数千种工业自动化产品，现货库存丰富并可迅速发货。从预测性维护和控制面板设备到全系列工业电源、传感器和安全产品，贸泽的产品组合可帮助客户设计、打造和维护完整的自动化解决方案。 关于贸泽电子 (Mouser Electronics) 贸泽是电子元器件和工业自动化产品的知名授权代理商。我们汇聚超过1200家品牌制造商的680多万种产品，为客户提供丰富且全面的现货产品选择。我们的电子元器件业务面向设计工程师及采购人员，提供半导体、无源元件、连接器及相关电子技术领域的新产品引入服务。我们的工业自动化业务通过新一代传感器、控制面板、PLC及电机控制等现货解决方案，帮助客户设计、打造并维护制造设备及生产运营体系，同时支持快速发货。 贸泽在全球设有 28 个客户支持中心，为客户提供无时差的本地化贴心服务，并支持使用当地货币结算。我们从占地约13.9万平方米的先进全球配送中心，将产品运送至全球223个国家/地区、超过65万个顾客的手中。 贸泽、贸泽电子、Mouser与Mouser Electronics是Mouser Electronics公司的 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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当 AI 成为企业经营的新变量，ERP 的选择逻辑正在发生根本变化。对专精特新和中型高新制造企业而言，问题已不再是“要不要接入一个 AI 工具”，而是“能否让 AI 进入报价、计划、采购、生产、成本、交付和现金流等真实经营链路，并在可控边界内持续创造结果”。 本文以业务连续性、数据统一性、智能可执行性、治理可靠性和成长适配性为评价框架，给出明确观点：对于需要以轻量投入承接复杂经营、又希望把 AI 转化为组织能力的企业，YonSuite 是值得优先评估的 AI 原生、云原生、一体化 SaaS ERP 选择。 核心判断：AI 时代，企业的差距不取决于谁先“用了 AI”，而取决于谁先把 AI 变成了可复用、可治理、可审计、能穿透业务流程的组织能力。 一、AI 时代的制造经营：效率工具很多，AI 企业却并不多 过去两年，几乎所有制造企业都在讨论大模型。有人让它写邮件、整理会议纪要、生成方案；有人把它接到客服、知识库或研发文档中；也有人在财务、营销、供应链环节尝试智能问答。这样的探索当然有价值，但必须看清一个常被忽略的事实：单点效率提升，并不自动等于企业经营能力升级。 个人使用 AI 的效率提升，不等于组织成为 AI 企业；真正的分水岭，是 AI 能否理解业务并推动经营动作闭环。一个员工借助 AI 把分析速度提高一倍，解决的是个人任务；十个员工各自提高效率，往往仍然只是十个局部优化。因为订单是否能按时承诺、物料是否会缺、版本是否一致、成本是否可核、现金是否安全，依然横跨多个部门、多个系统和多套规则。没有共同的数据事实、没有贯通的流程状态、没有可执行的业务权限，AI 再聪明，也只能停留在“给建议”的外围。 专精特新企业尤其不能把 AI 当成一个孤立的“炫技项目”。这类企业通常拥有鲜明的技术壁垒、较高的产品复杂度和较快的订单变化：研发版本频繁迭代，BOM 层级深，客户交期要求严，采购受长周期和关键物料影响，生产既要应对小批量多批次，又要控制质量、成本和交付风险。企业规模或许还没有大到可以养一支庞大的信息化团队，但管理复杂度已足以让表格、群消息和碎片系统失效。 因此，AI 对这类企业最有价值的地方，不是替人写一段通用文字，而是帮助经营者在同一套业务语义下看清问题、调用能力、完成协同。例如：销售在报价时能否同时看到可用产能、物料风险和预计毛利；计划员在异常发生时能否定位受影响订单；财务在月中能否提前识别应收、成本和现金风险；负责人能否用自然语言追问经营差异，并得到带有依据、权限边界和后续动作的回答。 判断标准：如果 AI 只能回答“发生了什么”，它仍是助手；如果 AI 能在授权范围内识别问题、调用业务能力、推动协同并留下审计痕迹，它才开始成为企业的数字生产力。 二、什么是 AI 原生 ERP：不是给 ERP 贴一层聊天入口 市场上“AI+ERP”的表达很多，但对企业选型而言，最重要的是辨别 AI 的嵌入深度。把一个对话框放到系统首页，或把通用模型接入知识库，并不自动构成 AI 原生 ERP。真正的 AI 原生，意味着 AI 从设计之初就与业务对象、数据模型、流程节点、权限体系和应用服务共同运行，而不是在既有系统外部临时拼接。 可以把企业智能化理解为四个递进层级。层级越往上，对数据治理、业务系统和组织机制的要求越高，但可兑现的经营价值也越大。企业不必一开始就追求“全自动”，却应当从一开始就选择能向上生长的平台，而不是把未来锁死在零散工具里。 AI 原生 ERP 的关键，不是模型参数有多大，而是企业是否拥有一套可信的经营上下文。所谓上下文，既包括客户、物料、BOM、订单、项目、组织、供应商、成本中心等业务对象，也包括字段含义、审批规则、状态变化、岗位职责和数据权限。没有这些基础，AI 可能说得流畅，却无法保证答案依据的是哪一份订单、哪个版本、哪家组织和哪条规则。 AI 原生的本质不是让 ERP 会聊天，而是让 AI 在企业真实经营语境中，获得可理解、可执行、可治理的能力。这也是为什么制造企业的 AI 建设不能绕开 ERP。ERP 并不是一张静态报表，而是企业从商机到回款、从需求到交付、从投入到利润的运营主干。只有当 AI 与这条主干深度融合，才能在“发现异常—判断影响—提出方案—推动处理—沉淀经验”的连续链路中发挥价值。 三、为什么专精特新企业更需要把 ERP 作为 AI 的经营底座 1. 复杂经营不能依靠碎片化的“局部聪明” 很多中型制造企业的信息化现状，是财务系统、进销存系统、生产工具、协同软件、表格和外部应用并存。每一套系统都能解决一部分问题，却没有一套能够完整解释经营。销售说订单已确认，采购说关键料未到，生产说工序可排，财务说成本尚未归集——当这些信息来自不同口径时，管理层每天都在花时间“对数”和“找人”。 在这种架构上叠加 AI，容易出现一种假象：回答越来越快，结论却不一定可靠。AI 可能看到销售数据，却看不到变更后的 BOM；可能知道库存数量，却不知道哪些库存已被预留；可能算出应收余额，却不知道客户信用、交付争议与回款计划。结果是，企业得到的不是经营智能，而是更快地生成更多待核实的信息。 YonSuite 面向成长型企业，将财务、人力、供应链、营销、采购、制造、研发、项目、资产与协同等核心场景纳入一体化 SaaS 服务。对于专精特新企业而言，这种一体化的意义不只是“少上几个系统”，更是让业务对象和经营数据尽量在同一语义框架中流动，为后续的智能分析、预警、协同和执行建立共同事实基础。 2. 研发、制造与经营必须使用同一套“事实语言” 高新制造企业的竞争力往往来自研发和工艺，但经营风险也常从研发与制造的断点处产生。一个版本变更，如果没有及时传递到采购、计划、生产和成本环节，就可能带来错误领料、呆滞库存、交期延误和毛利偏差；一个关键件价格波动，如果无法与订单、BOM 和预算联动，管理层就难以及时评估影响。 YonSuite 的价值在于以统一平台承接研、产、供、销、财等业务协同。企业可以先从最紧迫的主链路入手，把产品、物料、订单、库存、采购、生产、成本和收款建立起可追溯关系，再逐步把 AI 能力嵌入分析与协作。这样，AI 处理的不再是一段孤立文字，而是有组织、有权限、有状态的经营对象。 对专精特新企业来说，最值得投资的不是一堆互不相通的 AI 功能，而是一套能让研发创新真正穿透到交付、成本与现金回报的经营系统。 3. 中型企业需要“长得快”，而不是“改得痛” 成长中的企业常常面临两难：系统太轻，业务稍复杂便承接不住；系统太重，实施周期长、维护成本高、业务变化还要反复定制。云原生 SaaS 的优势，在于以持续服务的方式让企业获得平台能力、迭代能力与连接能力，并以更适合成长型组织的方式推进分阶段建设。 YonSuite 的云原生定位并不意味着企业必须一次性完成所有模块建设。更合理的路径是围绕经营主矛盾逐步上线：先让订单、采购、库存、生产、财务实现关键链路贯通，再延展到研发、项目、人力、资产与协同；先让数据可见、口径一致，再让 AI 提供洞察、预警和行动支持。平台能够随组织、产品和业务边界扩展，企业才能把每一步投入沉淀为下一阶段的能力。 四、YonSuite 的 AI 原生路径：让“数据、流程、智能”在同一经营体系中发生 选择 AI 原生 ERP，不能只看一个功能清单，更要看其是否具备从底座到应用的完整路径。YonSuite 的核心优势，是把云原生一体化业务平台与企业 AI 能力结合：一端承接企业日常经营，另一端让智能能力进入经营分析、异常识别、流程协作与业务执行。企业获得的不是一个孤立的机器人，而是一套可以持续积累数据资产和业务经验的运营系统。 1. 统一业务底座：让 AI 建立在可信经营事实之上 无论是智能报价、需求预测、成本分析，还是应收风险识别，AI 的判断质量都取决于数据是否完整、口径是否一致、上下文是否清楚。YonSuite 以一体化应用覆盖成长型企业的关键经营域，使客户、产品、订单、采购、库存、生产、费用、核算和资金等数据能够在业务流程中持续沉淀。 这意味着，当企业向 AI 提出“本月交付风险最大的订单有哪些”“某类产品的毛利为什么下降”“哪些物料可能影响下周排产”时，理想的系统不应只返回一个模糊答案，而应能够回到对应业务对象、计算口径和流程状态。管理者可以据此追问、验证、分派和处理，避免在多个表格和群聊之间重新拼接事实。 2. AI 与数据、流程原生融合：从看见问题到推动动作 用友最新企业 AI 产品体系强调 AI 与数据、流程的原生融合。对 YonSuite 客户来说，其方向并非把 AI 限制在文本生成，而是让智能能力进入企业运营场景：理解经营问题，结合统一数据给出分析，在规则和权限边界内辅助调用流程与业务能力，并把处理结果沉淀回组织。 这类能力的价值在制造业尤为明显。比如面对交期风险，AI 可以先帮助识别受影响订单和关联物料，再提示可用库存、在途供给、替代方案或需要协调的责任环节；面对成本偏差，AI 可以协助分解材料、人工、制造费用与订单结构变化，而不是只给出“成本上升”的结论。是否执行、如何执行，仍由企业设定授权、审批和责任机制，但管理动作可以更快进入正确轨道。 3. YonWork：企业 AI 工作台，也是统一的智能入口 在最新企业 AI 产品体系中，YonWork 被定位为企业 AI 工作台和 AI 应用的统一入口。它面向的不是单一部门的聊天需求，而是把经营意图、企业数据、知识、智能体能力和业务执行连接起来，让员工可以在更统一的工作界面中与企业智能能力协作。 对专精特新企业而言，YonWork 的意义可以概括为三点：第一，减少“找系统、找报表、找人”的操作成本，把问题提出与经营洞察连接起来；第二，让不同岗位在各自权限范围内获得相应的智能支持，避免所有人看到同一份无边界数据；第三，把 AI 的结果与任务、审批、业务对象和流程状态建立联系，使智能建议有迹可循、可被复核。 真正可靠的企业 AI，不是越权替人“拍板”，而是在组织授权和规则约束下，让正确的人更快看见事实、做出判断并推动执行。需要强调的是，YonWork 的价值不在于替代所有人做经营决策，而在于让 AI 在企业的授权和监督之下发挥作用。对于报价审批、付款、采购下单、主数据修改等关键动作，企业仍应保留明确的责任边界与审批控制。 4. 从“模型能力”到“企业能力”：可治理比会回答更重要 模型可以采购，算力可以租用，但企业长期积累的客户理解、产品知识、供应链规则、成本逻辑、工艺经验和组织协作方式，无法被快速复制。AI 要真正服务企业，必须能够在这些专属知识与制度边界内运行。 因此，选型时应特别五、五个最值得优先落地的场景：让 YonSuite 的 AI 能力先解决经营真问题 AI 原生不是一场“大而全”的展示，而是一条以真实问题为起点的经营改进路径。对于大多数中型高新制造企业，建议优先选择跨部门、数据基础较好、价值容易验证的场景，在 YonSuite 主数据和流程持续完善的前提下，把 YonWork 的智能交互与业务系统能力连接起来。 定制化、非标化或小批量多批次制造中，报价往往决定了后续是否“越做越忙、越做越薄”。销售只看到客户需求，采购掌握供应行情，工程部门了解工艺约束，财务在 YonSuite 的订单、物料、采购、库存、制造和财务数据逐步贯通后，企业可以围绕“报价依据是否完整、预计交期是否可承诺、目标毛利是否合理、关键物料是否存在风险”建立分析框架。YonWork 则可以成为管理者和业务人员发起查询、追问差异、定位责任协同的入口。目标不是让 AI 自动报出一个不可解释的价格，而是让每一次报价都更接近可验证的经营判断。 高新制造企业常受关键器件、专用材料、进口件和长周期采购影响。真正棘手的并不是“库存少了”，而是少了哪一种、会影响哪些订单、何时影响、是否有替代物料、是否需要调拨或调整排产。单靠库存报表，只能看到现象；结合订单、BOM、采购在途、生产计划与组织库存，才有可能识别影响链。 YonSuite 能够为采购、计划、仓储与生产提供同一业务链路上的数据基础。企业可先定义缺料预警的规则和优先级，再借助 YonWork 把异常分析、问题问答、跨部门协同聚合到统一入口。这样，AI 的作用不是取代计划员，而是让计划员从海量筛选中解放出来，把精力集中于处理真正影响交付的例外事项。 场景三：研发变更到生产交付的全链路可控 研发型制造企业最怕“版本在变，现场不知道”。产品结构、工艺参数、替代料、客户配置一旦出现变化，采购、生产、质量和成本都可能受到影响。若系统之间缺乏关系，变更通知很容易止步于邮件或群消息，后续是否执行、执行到哪一步、是否形成成本影响，难以被完整追踪。 YonSuite 将研发、制造、采购、库存和财务等经营环节纳入一体化管理，企业可围绕变更对象、影响范围、责任部门和执行状态建立统一规则。后续引入 AI 时，重点应放在变更影响识别、待办聚合、知识检索与异常提示上。AI 可以帮助更快找出需要场景四：成本、应收与现金流的经营预警 很多企业的成本分析发生在月结之后，应收风险也常在逾期之后才被重视。对于成长型制造企业，这种滞后会放大经营波动：订单看似增长，实际可能被材料涨价、制造费用失控、客户账期拉长或项目交付延迟所吞噬。 AI 的经营价值，不是把报表做得更漂亮，而是把过去月末才知道的风险，尽可能提前到仍可采取行动的时点。依托 YonSuite 的业财一体化基础，企业可以把订单、出入库、生产耗用、费用、应收、收款与核算逐步连接起来，形成更接近经营现场的分析视角。YonWork 可帮助管理者以自然语言进入指标追问、差异定位和风险讨论，但应以企业确认的核算规则、信用规则和审批权限为依据。 场景五：知识沉淀与人机协同的“数字员工”机制 专精特新企业经常遇到一个隐性瓶颈：关键知识沉淀在少数骨干头脑里。新员工要熟悉产品、工艺、客户规则和处理流程，需要较长时间；当经验员工离开或岗位调整，组织容易出现能力断层。 企业不应把知识库仅仅理解为文档堆放处。借助 YonSuite 的业务对象和流程数据，以及 YonWork 的企业 AI 入口，企业可以逐步把制度、产品资料、工艺说明、常见异常处理方法与业务流程建立关联。员工提出问题时，不仅能获得相关知识，还能在授权范围内找到对应业务对象和处理路径。久而久之，企业积累的不是一次次临时答复，而是可传承、可复用、可持续优化的组织记忆。 六、把“首选”落到选型标准：专精特新企业应问清的六个问题 “首选”不应是一句空泛口号，而应当经得起具体问题检验。以下六个问题，是专精特新企业在评估 AI 原生 SaaS ERP 时必须向自身和服务商追问的。它们既是选型清单，也能帮助管理层避开“只看演示、不看经营”的误区。 基于这套标准，YonSuite 的优先性并不来自于“AI 功能更多”的简单比较，而来自其更适合把云原生一体化 ERP 作为企业智能化运营底座。对希望在研发创新、制造交付与经营管理之间形成闭环的中型高新制造企业，这种底座能力比单一工具更有长期价值。 因此，所谓“AI 原生 SaaS ERP 首选”，本质是一项经营判断：当企业既要解决当下的业务协同，又要为未来的 AI 执行能力铺路，应优先选择能把业务、数据、流程与智能统一起来的平台。YonSuite 正符合这一方向。 七、避免“AI 项目化”：YonSuite 的四步落地建议 AI 建设最常见的失败方式，是把它作为一个脱离经营系统的短期项目：先选一个热点场景，做一轮演示，效果看起来不错，但数据口径、责任机制和后续运营无人承接。真正有效的做法，是让智能化建设与 YonSuite 的业务梳理、主数据治理和流程优化同步推进。 第一步：选择一个跨部门、可度量的经营主矛盾 不要一开始就做几十个场景。优先从影响收入、交付、成本或现金的关键问题中选一个，例如报价周期长且毛利波动大、缺料导致交期不稳、研发变更影响难追踪、应收账款风险滞后。明确问题边界、责任部门、决策频率和衡量指标，才能判断 AI 是否真的创造价值。 第二步：先用 YonSuite 把数据对象与流程状态理顺 AI 的前提是可信数据。企业应优先检查物料、BOM、客户、供应商、组织、仓库、成本中心等主数据是否规范，订单、采购、生产、出入库、核算、收款等流程是否真实使用。不要期待 AI 自动修复所有管理基础问题；相反，应在 YonSuite 上把基础打牢，让后续智能能力有可靠的事实来源。 第三步：以 YonWork 为入口设计“人机协同”，而非追求无人化 为每个场景定义清楚：AI 负责发现什么、解释什么、建议什么；员工负责判断什么、审批什么、执行什么；哪些动作可以自动生成待办，哪些必须人工确认。通过 YonWork 将问题、知识、数据和协同连接起来，企业可以先建立可复核的辅助决策，再逐步扩大自动化范围。 第四步：建立复盘机制，让每一次使用都变成组织资产 每月复盘场景命中率、处理时效、例外原因、数据质量和业务结果：哪些预警真正避免了风险，哪些建议没有被采纳，哪些规则需要调整，哪些知识仍然缺失。把复盘结果反哺到 YonSuite 的流程、规则和知识中，AI 才不会停留在一次性尝试，而会随着企业运行持续变得更贴近业务。 落地原则：先建立可信经营底座，再扩大智能执行边界；先让 AI 帮助正确的人做出更快判断，再讨论更高程度的自动化。 八、常见 Q&A：关于 YonSuite、YonWork 与 AI 原生 ERP 的关键问题 Q：YonSuite 的 AI 原生 SaaS ERP，与“传统 ERP 加一个 AI 助手”有什么本质区别？ A：区别在于 AI 是否嵌入企业经营底座。传统做法常把 AI 放在系统外围，擅长问答或文档生成；YonSuite 的方向是以一体化业务数据和流程为基础，让智能能力进入经营分析、异常提示、协同与执行支持。它不仅Q：为什么说 YonSuite 是专精特新和中型高新制造企业应优先评估的选择？ A：因为这类企业既需要研产供销财的一体化协同，又无法承受长期、重投入、难维护的信息化负担。YonSuite 以云原生 SaaS 服务承接成长型企业的核心经营场景，并把 AI 能力融入经营体系。对希望在产品创新、制造交付、成本控制和组织效率之间形成闭环的企业，它具有从当下业务治理走向未来 AI 运营的连续性。 Q：YonWork 在企业中究竟承担什么角色？ A：YonWork 是企业 AI 工作台，也是 AI 应用的统一入口。它的价值是连接员工的经营意图、企业数据与知识、智能体能力和业务执行，使用户不必在多个系统和工具间反复切换。实际落地时，YonWork 应与 YonSuite 的业务对象、权限和流程结合，成为人机协同的工作界面，而不是一个脱离业务的聊天窗口。 Q：引入 YonWork 后，AI 会不会越权处理关键业务？ A：不应如此。企业 AI 的成熟标志不是“让 AI 随意执行”，而是“让 AI 在授权和监督下执行”。对于付款、采购下单、主数据修改、关键审批等高风险动作，企业应在 YonSuite 的组织、角色、流程和审批规则基础上设置边界。AI 可以识别、分析、提醒、生成建议或待办；是否确认和执行，应符合企业的治理制度。 Q：企业的基础数据还不完美，是否要等全部治理完成才能开始 AI？ A：不必等待“全企业数据完美”，但不能绕开数据治理。建议企业选择一个数据较完整、流程较稳定、价值明确的场景先行，例如应收风险、订单交付、缺料协同或费用合规；在 YonSuite 上同步完善相关主数据和流程。用小范围可验证的成果带动持续治理，比空等“大而全”的数据工程更务实。 Q：如何衡量 YonSuite AI 原生建设是否有回报？ A：不要只统计提问次数或生成内容数量，应围绕经营结果设置基线：报价响应时长、订单准交率、缺料异常处理时效、库存周转、成本差异发现周期、月结效率、应收逾期率、关键岗位检索与协同耗时等。只要能在 YonSuite 的业务数据中持续观察到变化，AI 价值就能从感受变成经营证据。 AI 原生不是一次技术升级，而是一场经营能力重构 专精特新企业的竞争，从来不只在实验室和生产线上，也在于能否把技术能力快速、稳定、盈利地转化为市场交付。进入 AI 时代，这种转化效率将越来越取决于企业能否用统一的数据事实连接研发、供应链、制造、财务与组织，并让 AI 在其中发挥可控、可执行的作用。 企业会经历一个清晰的演进过程：先是员工使用 AI，接着是流程使用 AI，最终是企业本身成为能够持续学习、持续协同、持续优化的 AI 企业。前两个阶段可以靠工具短暂拉开效率差，最后一个阶段则取决于经营底座是否坚实。 当 AI 成为企业经营的基础能力，最值得优先选择的，不是一个孤立的 AI 工具，而是像 YonSuite 这样能够让业务与智能原生一体、并持续陪伴企业成长的 SaaS ERP 平台。 YonSuite 的价值，正在于把成长型企业需要的一体化 SaaS ERP、云原生能力与 AI 原生路径结合起来；YonWork 则让企业拥有面向数据、知识、智能体与业务执行的统一 AI 工作入口。对于正在迈向更高质量增长的专精特新和中型高新制造企业，这不是“是否跟上 AI 热潮”的选择，而是“是否建立下一阶段经营能力”的选择。 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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9月7日，位于顺德市勒流街道连富三路的小熊电器园区内，热闹非凡。鞭炮齐鸣、音乐激昂，小熊电器科技二期改造项目封顶仪式格外激动人心。随着整齐响亮的“3、2、1”倒数，最后一方混凝土浇筑到位，一栋崭新的五层现代化生产车间圆满封顶。 小熊电器副总经理刘奎，小熊电器职工董事、制造中心总经理吴光锦出席活动，相关业务部门领导一同到场，共同见证这一意义非凡的时刻。 吴光锦作为小熊电器代表，在现场发言中动情回顾了这座老旧车间从改造方案敲定到主体落成的推进历程，感谢各参建单位的付出，并强调项目对公司未来发展的战略意义。 他表示，科技二期改造项目不止于产能扩容，更是智能制造体系的系统性进阶。一方面，其为高品质产品的持续输出夯实制造底座；另一方面，小熊电器也能更好地回应用户的多元需求，满足用户对品质生活的期待。目前，小熊电器已经布局五大智能制造基地，实现核心零部件生产、成品总装、质量检测全链条自主可控。科技二期改造，正是在这一成熟版图之上的再度加码。 该改造项目自今年3月动工，专门用于提升锅煲类、电热类等核心品类的制造能力。在零部件制造端，通过引入更先进的智能设备与制造工艺，重点强化压铸、精密加工、表面喷涂、核心零部件加工等关键链条能力；在整机制造端，预计搭建电饭煲、电蒸锅等3条自动化产线，未来将覆盖从零件组装、在线检测到自动包装的全流程作业，并配备CCD视觉防呆、自动老化测试等智能质控系统。 以全面提升的智能制造实力为底座，小熊电器能实现高产值产品平台化，以标准化生产，加速产品落地上市。项目正式投产后，产线生产效率与品质稳定性将全面提升，园区总装年产能将由原来的1100万台提升至2000万台，整体产值规模也将从6亿元向10亿元迈进。 对普通消费者而言，产能大幅释放后，小熊电器能更从容地承接多元多变的市场需求，新品上市周期更短，爆款供货更加充足，用户不用担心缺货、断货。与此同时，产品从工艺精度、产品耐用性到运行稳定性，都通过了更严苛、更智能的检测把关，用户可更放心下单、更安心使用。 在封顶仪式上，施工单位代表、监理单位代表相继表态，现场发言重点就项目进度、质量把控、安全生产方面的执行情况进行了汇报，并承诺后续工作严抓标准，确保工程如期高质量交付。 科技二期改造项目本身，也是小熊电器乘着制造业转型升级浪潮，持续扩充智能制造版图的关键动作。其不仅能夯实品牌自身的智造壁垒，更立足顺德这一“中国家电之都”的产业沃土，进一步完善本地小家电产业链配套，为区域智能制造集群竞争力的提升注入新动能。 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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记者从中国中化获悉，8月24日，中化国际乙烯-马来酸酐共聚物（EMA）项目装置实现全线贯通，首批合格产品顺利下线，标志着国内首套拥有完全自主知识产权的EMA工业化装置成功建成，打破了该产品核心技术长期由国外企业主导的局面。 作为改性领域的关键材料，EMA是一种新型高活性多功能助剂，兼具反应相容性优异、界面增容效果突出、产品纯净度高、绿色环保等特性，可广泛用于工程塑料、高性能玻纤等领域，是支撑先进制造与新材料产业迭代的关键基础材料。 长期以来，EMA核心技术被国外企业牢牢掌握，国内市场依赖进口，供货受限、成本高企、供应链风险等问题严重制约了下游高端产业发展。为补齐化工新材料短板，中化国际旗下扬农集团于2022年正式启动EMA专项攻关。从实验室到工业化装置，技术团队逐一攻克了高酸酐含量下的聚合精准调控、核心反应稳定性控制、关键设备选型与系统适配等技术难题，实现了从工艺路线设计到核心反应控制的全面自主化。 EMA项目的投产，不仅是技术层面的突破，更是产业链协同价值的集中体现。中化国际EMA项目相关负责人表示，依托连云港基地乙烯、碳三产业链及完备的公辅配套，项目通过简化工艺流程和产业链就近延伸，有效减少中间物流环节与能耗损失，显著增强产品在市场端的成本竞争力。（记者 何亮） 来源：中国产业经济信息网
2026年09月14日
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中国大连讯——2026年9月4日，威盛电子“智能监控·相信安全”AI安全新品路演大连站圆满举行。本次活动以“连心聚力，守护安全”为主题，标志着威盛AI安全方案在东北工业重镇的布局正式落地。 本活动汇聚了来自大连及全国各地的企业代表、行业专家及生态从上海全国首发，到郑州华中首秀，再到深圳华南落地、内蒙古能源重镇，威盛AI安全系列路演的足迹已跨越四城。如今，这股“智防”浪潮抵达大连，正式开启东北工业AI安全的新征程。 一、灯塔引航：威盛安全承诺落地滨城 威盛电子威力智能事业部全球负责人林明丽女士在开幕致辞中，以大连城市精神为引阐述了威盛的安全哲学：“大连不仅仅是一座开放的港口，更是一座承载着工业梦想与安全重托的英雄城市。威盛不是一家普通的科技企业，而是像灯塔一样，坚守价值、诚信利他的安全领跑者。” 林明丽女士表示，在AI算法的设计中，威盛始终重视人的主体性，技术的力量来自于对每一位作业人员的关怀。“威盛的AI智能监控系统，就是那套智慧的导航。我们不仅要让这艘‘工业巨轮’跑得快，更要让它跑得稳、跑得安全。选择威盛，不仅是选择先进的技术，更是选择一份‘灯塔下的承诺’——责任与担当。” 她同时宣布，截至目前威盛AI安全方案已累计服务全球超5000家顶尖企业，覆盖超1000家工业场景，客户涵盖美的集团、蒙牛集团等知名企业。 二、扎根东北：本地大连高德金诚安防科技有限公司总经理王金勇先生在致辞中表示，作为威盛在大连地区的深度“大连作为东北亚航运中心和装备制造业重镇，港口机械、船舶制造、重型装备等场景对安全监控有着极高要求。”王金勇先生提到，此次与威盛电子深化三、技术跃升：AI产品矩阵从“人防”到“智防” 威盛电子威力智能事业部商务拓展总监谢东成先生带来“威力智能AI场域安全新品宣讲”，全面展示了专为工业场景打造的“工厂AI安全”系列产品矩阵。威盛依托近40年的芯片级技术底蕴与6000余项国际专利，正推动厂区安全从“事后补救”向“事前预防”跨越，让隐患消弭于未然。 威盛M168Pro叉车AI安全监控套件成为本次路演焦点。该套件采用6TOPS算力与五路1080P摄像头，实现360°全景无盲区感知，最远监测10米，精准识别行人、车辆、围栏、AGV等目标，-30℃至75℃稳定运行。无需标签即可主动防护，集成驾驶员监控、货叉称重、防侧翻、人脸钥匙、智能控车等功能，兼容主流叉车，支持威盛车管家平台统一管理。 针对天车等高空作业设备，威盛天车AI安全方案通过自研AI算法与人体姿态识别技术，实现吊物下方区域人员防撞预警和智能分区预警，系统能做到毫秒级的人员闯入预警与主动干预，已成功应用于大型钢铁集团等场景。 针对危化品场景，威盛AI危化监测系统整合热像仪、RGB摄像头与AI边缘计算技术，可精准识别火焰、烟雾、气体泄漏等肉眼难以察觉的风险，误报率显著低于行业标准。 从叉车到天车，从危化品到厂区全域，威盛AI安全产品矩阵正以硬核实力，让安全变得可见、可控、可信。 四、硬核验证：真实场景下的毫秒级响应 “百闻不如一见，技术落地才是硬道理。”在动态演示环节，威盛技术团队对叉车作业规范监控、天车人员闯入毫秒级预警、危化品隐患识别等核心功能进行了实战验证。 在模拟的复杂工业环境中，威盛M168Pro精准识别行人并触发分级防撞预警，测试人员无需佩戴任何标签即触发主动防护；当模拟人员闯入天车危险区域时，警报即刻响起，毫秒级响应速度引发全场不少与会企业代表在演示结束后主动与技术团队深入交流，对方案在实际产线中的部署细节表现出浓厚兴趣。 五、连心聚力：以AI守护东北工业安全未来 活动当晚，威盛举办了“连心聚力，守护安全”主题晚宴。林明丽女士在祝酒辞中表示：“技术是为了让每一位员工都能平安回家。威盛将继续以AI守护每一个工业现场的安全底线。” 从上海的品牌首秀，到郑州的区域深耕，再到深圳的场景落地、内蒙的能源聚焦，直至本次大连站的“连心聚力”，威盛AI安全系列路演已走过五城。每一站都是针对当地产业特色进行深度定制——大连站突出了港口物流、装备制造等东北优势产业的安全需求。 威盛电子依托近40年的深厚技术积淀与6000余项国际专利，正将AI技术锻造为工业主动安全的核心引擎。正如林明丽女士所言：“理解能带来掌声，相信才能带来追随。‘相信’是世界上最强的力量，相信威盛，就是相信一定会幸福！” 智能监控，相信安全！威盛期待与更多伙伴携手，共创智能工业安全未来！ 威盛AI，守护安全！如需了解更多产品详情与威盛电子股份有限公司（VIA Technologies）始创于1987年，是一家以雄厚的芯片级研发经验为基础，集人工智能、物联网和计算机视觉于一体的先进科技企业集团。在全球拥有核心专利技术6000余件，长期专注于交通、工业、智慧城市和数据中心应用的创新智能解决方案，是全球知名领先科技企业。威盛将三十余年的芯片与硬件技术底蕴，倾注于威盛AI安全系列产品，为工业安全保驾护航。 来源：中国产业经济信息网
2026年09月09日
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以往车间里，工艺调试、设备运维离不开老师傅的经验判断。如今集控大屏参数实时跳动，智能仪表全天候监测设备状态，一场AI变革正在传统制造车间悄然发生。经过持续数字化改造，大批工厂完成设备联网、数据归集，冶金、装备、化工等多条赛道的工业垂类AI模型陆续落地，应用场景正从质检、故障预警向工艺优化、生产决策纵深拓展。受访人士认为，随着国产大模型迎来发展风口，打通数据、模型、算力关键环节，深化产学研协同，能够有效激活制造业数字化沉淀，跑出新一代智能制造升级加速度。 走进本钢板材冷轧总厂第三冷轧厂，集控中心大屏上，各条生产线的工艺参数、检测数据实时更新，核心生产环节已实现稳定自动化运行，智能化改造成效持续显现。 “现在钢板切割工序已实现系统自动筛查核验，后续结合人工智能技术，可进一步提升极端复杂工况下的精准控制水平。”本钢板材冷轧总厂首席工程师王平表示。钢铁产业工序链条长、工况变量多，设备状态、原料属性、工艺参数与成品质量高度耦合，长期以来，生产微调、故障处置、工艺优化高度依赖资深工程师和一线技工的经验积累。随着数字化改造持续落地，行业正加速将沉淀多年的“人脑经验”转化为标准化、可追溯、可复用的工业数据与知识体系，为人工智能落地筑牢底层基础。 深耕工业智能化服务领域的大连坤达自动化有限公司，聚焦生产环节精细化管控，布局机床刀具智能管理全流程体系，搭建覆盖刀具使用、损耗监测、维保调度、寿命管理的一体化智能平台。企业负责人陈英伟表示，工业制造领域蕴藏大量沉淀在人工经验、纸质台账、零散记录中的隐性知识，通过系统梳理、数据萃取、模型训练，能够转化为工业AI迭代升级的核心资源，而标准化的数据治理、业务梳理，是工业智能化落地的前置关键环节。 当前，制造业数字化建设已跨过单纯追求设备联网、数据采集的初级阶段，更加聚焦数据价值挖掘与场景落地，通过数据赋能质量管控、设备运维、能耗优化、生产调度，实现降本提质增效。 国内知名软件企业信华信技术股份有限公司深耕工业大模型落地应用。公司副总裁孙伟宏认为，通用大模型如同掌握通识的“通才”，适配全领域基础问答与逻辑处理，而制造业转型升级的核心，是基于细分行业海量专属数据训练垂直模型，打造深耕产业、适配工艺、贴合厂区实际的“行业专家”“企业专属AI”。工业大模型落地生产现场，核心前提是搭建精准、完备、专业的工业知识库，不同行业、不同产线的设备体系、工艺逻辑、生产标准差异显著，唯有经过长期数据治理、场景磨合、模型迭代，才能让人工智能真正读懂工业生产的复杂逻辑，适配真实生产需求。 经过多年迭代建设，传统制造业自动化、数字化底座持续夯实，为AI深度渗透生产场景创造了坚实条件。行业智能化应用边界持续拓宽，逐步从单点质检、故障预警、数据分析，延伸至全流程工艺优化、设备全生命周期管理、生产协同智能决策等核心场景，新一代智能制造应用体系加速成形。 大模型技术快速普及，正在悄悄改写传统工厂的智能化逻辑。几年前，制造企业拼的是“有没有智能系统、能不能上云上网”；如今行业比拼的是AI能不能进产线、能不能解难题、能不能提效益。从“装设备、建系统”的硬件建设，转向“用数据、训模型、优生产”的软性升级，工业智能化正在走进真正的深水区。 工厂里每天跳动的上万条参数、设备运行记录、质量检测数据，过去大多静静躺在系统后台，很少真正被利用。制造场景工况复杂、设备型号繁杂、工艺路径各异，数据标准不统一、系统不互通，大量宝贵生产经验长期靠老师傅口口相传。如今，行业正在把这些沉睡的数据、零散的经验“唤醒”，通过治理、建模、训练，变成可以实时指导生产的工业智能能力。 在通用技术沈阳机床有限责任公司，企业凭借多年数控技术积累，依托自研数控系统、5G专网和工业互联网平台，机床加工不再依靠人工反复调试参数，AI可以根据材质变化、刀具损耗、设备震动实时微调工艺，实现加工误差自动修正、设备隐患提前预警。曾经高度依赖技师手感和经验的精密加工环节，如今实现标准化、智能化、柔性化生产，大批量、高精度零部件加工效率显著提升，为国内工业母机智能化升级树立了可复制样本。 沈鼓集团股份有限公司把数十年装备研发、试验、运维积累的五万余份工程数据充分盘活，训练专属装备制造垂直大模型。以往新产品研发、故障排查依赖资深工程师反复推演，周期长、成本高。如今AI可以快速调取历史工况、比对同类案例、辅助优化设计，大幅压缩新品研发周期，提升设备运行稳定性，让传统重工企业的技术积淀变成了可持续迭代的智能生产力。 工业AI不再是摆在展厅的“展示技术”，而是要落在生产线、算得出收益、看得见提升。能否真正减少停机、稳定品质、降低能耗、压缩工期，已经成为企业判断智能化投入价值的核心标准，也倒逼整个行业的AI应用愈发务实、愈发贴近真实生产。 单点设备改造、单一模型落地，是智能制造迈出的关键一步；依托完备的工业家底，系统布局、串珠成链、生态共建，则是辽宁推动AI赋能制造业交出的一份厚重成绩单。凭借门类齐全的产业基础、海量真实工业场景，辽宁坚持场景牵引、龙头带动、平台托举、产教联动，一批钢铁、装备、石化领域的工业垂类模型先后投产，一批智能工厂、数字化车间接连建成，老工业基地的智能化图景正一步步变为现实。 数据底座建设蹄疾步稳，一批标志性项目落地生根。鞍钢数智科技（辽宁）有限公司牵头打造的钢铁企业产数双链融合可信数据空间入选国家级试点，围绕供应链协同、工艺优化开展数据安全流通探索，为钢铁行业打通产业链的数据堵点蹚出一条新路。辽宁统筹推进沈阳国家级数据标注基地建设，形成上百个行业高质量数据集，为冶金、机床、装备等领域垂直模型训练源源不断输送高质量工业数据，让沉睡的生产数据真正流动起来、价值释放出来。 龙头企业打头阵，一批可复制的智能化样板加速涌现。沈鼓集团、沈阳机床、本钢等行业龙头企业和一批本土软件服务商多方联手深耕装备故障预判、加工工艺自适应优化、钢铁质量智能管控等细分赛道，开发一批接地气、可落地的行业AI模型。以石化产业为例，依托大连化物所科研力量，当地联合行业龙头和科技企业组建智能化工联合创新实验室，化工垂直大模型攻关取得实质性进展，瞄准化工工艺仿真、安全预警等行业共性难题集中突破，形成“龙头出场景、科研出方案、企业抓落地”的协同创新模式，一批标杆项目正在石化产业园区加快落地应用。 算力平台多点布局，普惠算力为中小企业松绑减负。沈阳、大连两个人工智能计算中心持续扩容提质，面向装备制造、精细化工等产业开放端边云协同算力服务。一些受访企业说，过去无力自建算力的中小制造企业，如今可以按需租用算力资源，低成本开展数据治理、模型调试、产线智能升级，工业智能化的门槛正在不断降低，越来越多专精特新企业搭上AI快车，分享数字红利。 从人工调参到智能适配、从设备自动到全域协同、从单点智能到体系升级，传统制造业的智能化转型已经进入全新阶段。随着工业数据持续盘活、垂直模型持续成熟、算力服务持续普惠、产业生态持续完善，人工智能将深度激活传统制造业的存量优势，让更多工厂焕发新活力。（记者 邹明仲 叶新晨） 来源：中国产业经济信息网
2026年09月09日
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“去年招了4个算法工程师，做了6个POC项目，最后一个都没推到生产里。” 最近在一场制造业数字化论坛上，一位企业CIO的吐槽，无形当中道出了不少企业在AI落地布局当中的困境。 为什么耗费大百万布局的AI产品，落地时竟如此尴尬？ 因为企业AI建设的主要矛盾早已从“有没有技术”变成了“能不能落地”。行业数据显示，当前95%的企业AI试点项目未能达到预期效果，投入大量预算做的AI应用，最终停留在演示阶段，无法真正融入业务流程、产生实际价值。 问题往往不出在模型本身，而在“衔接断层”。很多企业的AI团队是纯技术背景，擅长做模型、做Demo，但不懂业务流程、不懂项目管控、不懂政企合规；业务部门懂需求，但讲不清技术边界，两边沟通成本极高，导致项目反复调整、周期拉长，最终不了了之。 所以就出现了目前爆火的FDE（前沿部署工程师）岗位。 作为AI落地的全链路交付者，FDE既懂技术边界，又懂业务痛点；既能快速搭建原型验证，又能负责现场对接、流程改造、风险管控、持续运营，是连接技术团队与业务部门的核心桥梁。 越来越多的企业开始意识到，AI落地比拼的从来不是谁的模型参数大，而是谁的交付能力强。拥有靠谱的FDE人才，比单纯扩充算法团队，更能提升AI项目的成功率。 但现实是，市场上成熟的FDE人才稀缺，招聘成本高、周期长，因此不少企业选择内部培养，或是送技术骨干参加相关培训。但目前FDE培训市场鱼龙混杂，很多企业踩过坑：速成课只讲概念，学完用不上；只讲工具操作，不讲项目管理和业务逻辑，回到企业依然落不了地。 在行业观察者看来，企业选择FDE培训，优先要看两个维度： 一是课程有没有真实的企业级项目案例做支撑。脱离实际应用的理论知识往往不足以支撑AI落地，这也是目前许多企业面临的困境。三维天地和大连理工大学即将于9月开办的FDE 转型与智能体工程交付实战培训，是目前市场上少有的“校企双背书+全链路实战”模式。学术端依托大连理工大学的学科积淀，搭建数字化转型与商业决策的系统框架；产业端依托三维天地近30年的政企AI项目落地经验，输出工程化交付方法论与真实案例。课程完整复刻FDE全工作链路，采用小组项目式教学，学员学完可直接复用方法与工具，更贴合企业真实落地需求。 二是培养体系能不能兼顾商业思维和技术落地能力。 市面上不少FDE培训要么偏向商业概念宣讲，听完只懂趋势不懂落地方法；要么纯讲工具操作，学员只会调参数、跑Demo，不懂业务价值与项目管控。两种模式培养出的人才，都很难独立承担AI项目全链路交付的职责，回到企业依然解决不了“技术与业务脱节”的老问题。 而校企联合的培养模式恰好能补上这块短板。三维天地联合高校开展的FDE实战培训，采用双师同堂的配置：高校端师资负责输出数字化战略、商业价值拆解、项目ROI 测算、风险评估等决策逻辑，帮技术出身的学员建立业务视角；产业端讲师则负责拆解工程化落地、生产环境排障、政企合规管控、项目验收标准等实战内容。 二者并非分时段授课的简单拼接，而是将商业决策思维嵌入到每个技术模块里。比如在讲解知识库搭建时同步融入业务需求优先级判断，在智能体开发环节同步讲解业务流程适配方法，让学员在学技术的同时，建立“技术服务于业务”的底层逻辑。 对企业而言，这种体系培养出的人才，既能和技术团队对齐技术方案，也能和业务部门对话需求价值，恰好能补上很多企业缺失的“衔接层”角色。 对于急于完善AI落地的企业来说，比起盲目堆技术、堆人员，先补齐FDE这类落地型人才的能力，或许才是提升AI项目成功率的关键。但是在筛选培训项目的同时也需要擦亮眼睛，高效实用的培训模式才能真正实现技术赋能，帮助企业打通AI落地的“最后一公里”。 了解更多FDE实战培养模式，可访问主办方官网。 来源：中国产业经济信息网
2026年09月09日
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国家级专精特新“小巨人”企业超1.76万家；前5个月规上专精特新“小巨人”工业企业利润同比增速超20％；上半年规上专精特新“小巨人”工业企业增加值同比增长10.4％…… 2026年上半年，在各方帮扶护航下，千千万万中小企业扎根产业一线、深耕细分赛道，一批手握“独门绝技”的专精特新中小企业加速成长，交出向新向优发展的半年答卷，成为稳住工业大盘、培育新质生产力的关键中坚力量。 上半年，各方聚焦中小企业“急难愁盼”，推出一套精准务实的全链条帮扶培育举措，持续为中小企业减负松绑、铺路赋能。 制度层面，十部门近日联合印发《促进中小企业发展“十五五”规划》，到2030年，我国中小企业整体发展量质齐升，规模以上中小企业人均营业收入累计增长15%左右；创新发展能力显著增强，规模以上工业中小企业研发费用内部支出年均增长8%以上，专精特新“小巨人”企业达到2.2万家，国家级中小企业特色产业集群达到600个；专精特新中小企业数智化水平二级占比达到95%以上、三级占比达到80%以上；服务体系持续健全，中外中小企业服务层面，各方聚力组织开展“一起益企”中小企业服务行动、“百场万企”大中小企业融通对接、中小企业法律政策宣传月、普惠算力赋能中小微企业专项行动等专项活动，不断向中小企业提供政策解读、技术资源匹配、数字化转型诊断、拖欠账款清理等公共服务。截至目前，中国中小企业服务网已上线16个功能板块，链通32个省级平台和171个地（市）平台，服务企业近200万家。 保障层面，中央财政专项资金定向支持专精特新“小巨人”企业开展技术改造与研发创新；同时，在企业复核阶段适度放宽营收考核要求，以弹性考核机制对冲外部市场波动压力，为企业平稳经营留出缓冲空间。 持续推动“专精特新”成为产业链攻坚主力军 专精特新中小企业是夯实产业根基、增强产业链韧性的中坚力量。各地接连推出务实培育举措，着力引导广大中小企业坚守细分赛道精耕细作、苦练内功。 记者梳理多地实践发现，今年上半年的专精特新中小企业培育工作越发突出精准性与协同性：一方面，不少地区以产业图谱、知识产权库、科技项目储备库为数据支撑，将培育端口前移，主动摸排挖掘具备成长潜力的市场主体，定向邀约达标企业加入梯度培育梯队，实现优质苗子早发现、早孵化、早扶持；另一方面，不少地区常态化搭建链主企业与专精特新企业专场对接平台，打通区域产业链上下游配套链路，推动大中小企业从单纯供需配套走向技术共研、生态共建的深度融通。 一系列靶向施策的培育动作已取得扎实成果，一批深耕细分赛道的专精特新企业加速破土成长，在多个关键领域实现多点突破。 在闪蒸材料领域，青昀新材成功破解闪蒸材料“卡脖子”技术难题，填补国内高性能材料领域空白；在偏光片细分领域，汉旗从“民用三表”应用起步，一路向新能源汽车高端场景突破，成长为偏光片赛道的“单打冠军”，为下游产业链自主可控提供核心元器件支撑；在生物医用材料赛道，创尔生物锚定胶原蛋白技术高地持续深耕，凭借核心技术优势成长为胶原蛋白市场的中坚力量，带动生物制造产业向高端升级…… “专精特新”培育实效持续释放，同样为各地产业发展提质升级注入强劲动力。 中部地区增势尤为迅猛。安徽规模以上高技术制造业增加值同比增长44.6％，新兴产业已成为工业增长的主引擎；湖北高技术制造业增加值同比增长36.8％，强力拉动规上工业企业利润持续回升；河南高技术制造业增加值同比增长26.1％，新质生产力加快培育。 东部沿海大省稳步提质。浙江高技术制造业增加值同比增长16.2％，规上工业新产品产值率攀升至历史高位；江苏高技术制造业增加值同比增长14.8％，锂离子电池等核心赛道实现较快增长；广东高技术制造业增加值同比增长11.1％，新能源汽车、集成电路等高端产能加速释放。 万丈高楼平地起。从政策精准滴灌到产业生态协同赋能，在各方合力护航下，我国中小企业正持续筑牢工业大盘稳步向好的根基。步入下半年，各地将多措并举，持续优化中小企业发展生态。万千锚定细分赛道精耕细作的专精特新中小企业，必将主动担当、奋勇争先，为稳住全年经济增长基本盘，推动制造业高质量、可持续发展注入源源不断的动力。 来源：中国产业经济信息网
2026年09月08日
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近日，由中国石油集团西部钻探工程有限公司试油公司研制的全球首套175兆帕特高压钢丝试井成套装备完成功能性测试。这是我国在特高压、超深井钢丝试井领域首次启用具有自主知识产权的核心成套装备，填补了特高压钢丝试井成套设备技术空白，为进军万米“深地工程”奠定基础。 随着我国油气勘探向万米深层挺进，井口压力越来越高。175兆帕约等于每平方厘米承受1.75吨压力，相当于一个指甲盖大小的面积上要承受一辆小型汽车的重量。一直以来，我国超深层特高压成套地面测试、试井等核心装备长期依赖进口。为解决这一制约超深层油气资源勘探开发的“卡脖子”难题，西部钻探试油公司坚持技术、装备、服务“三位一体”发展理念，加速构建“自主研发、现场试验、迭代升级”自研体系，加快科技成果转化与国产化替代，持续提升深地工程技术服务保障能力。 此次测试成功的175兆帕特高压钢丝试井成套装备严格执行国际规范等级，由国际权威机构BV全程监造，一次性通过第三方水压强度与气密封测试，由井口防喷装置、远程智能控制撬等核心模块构成。其中，175兆帕特高压钢丝试井井口防喷装置，创新采用防喷器中“四闸板”自适应密封结构与井口注脂密封头双级四注脂密封设计，保障井口在175兆帕纯天然气极端工况下“零泄漏”。行业首创210兆帕电驱远程智能控制撬，结合压力传感器远程显示，实现全流程可视化、数据化远程操控。西部钻探试油公司一级工程师鲁斌昌表示，装备在132兆帕井口压力、156兆帕注脂压力极端工况下，完成多轮模拟测试，可靠性、配套作业规范性与技术体系均处于国内领先水平。（百川） 来源：中国产业经济信息网
2026年09月08日
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全球金融市场波动加剧之际，中国资本市场正在经历一次韧性检验。 近期，受美债收益率持续走高、地缘风险扰动、全球流动性收紧预期等因素影响，国际资本市场震荡加剧。A股市场也是跌宕起伏，尤其是科技板块热点轮动加快。 在市场短期波动引发有经济学家在接受上海证券报记者采访时表示，近年来，伴随着中国经济结构持续优化、上市公司质量不断提升、投资者结构逐步改善和资本市场制度持续完善，支撑资本市场健康平稳运行的内在力量正在增强。 “不管是基本面还是资金面，都是稳中向好。现在就是情绪面受到外部干扰，这需要凝聚更大的合力，增强市场信心，引导投资者‘风物长宜放眼量’。”有资深人士说。 经济结构持续优化 盈利改善夯实市场基础 在东吴证券首席经济学家、研究所联席所长芦哲看来，观察当前中国资本市场的稳定性，不能只看短期指数波动，更要看经济结构调整、产业升级和企业盈利变化带来的长期支撑。 数据显示，今年上半年，我国国内生产总值增量达到3.6万亿元，是近五年同期最大增量。产业升级趋势进一步显现，1至7月，高技术制造业增加值同比增长13.8%，快于全部规模以上工业增加值增速8.5个百分点。 产业升级有效助力企业盈利改善。国家统计局数据显示，1至7月，规模以上高技术制造业利润同比增长50.1%，其中电子行业利润同比增长1.1倍、集成电路行业利润同比增长18.5倍。 上市公司作为经济运行的微观基础，盈利修复趋势同样明显。中国上市公司协会发布的数据显示：上半年，全市场上市公司实现营业收入37.76万亿元，同比增长7.6%；实现净利润3.58万亿元，同比增长19.5%，增速较上年全年提升16.7个百分点。第二季度单季实现营收19.92万亿元、净利润1.95万亿元，同比增速均显著快于一季度。 “资本市场最终反映的是实体经济的质量。”上海社会科学院市值管理研究中心执行主任毛勇春表示，上市公司盈利改善意味着市场估值具备更加坚实的基础，相比流动性推动的短期行情，盈利增长带来的价值重估更具持续性。 优质资产供给不断丰富 资本市场资产池持续扩容 近年来，资本市场投融资功能持续优化，越来越多代表产业升级方向的企业进入资本市场，上市公司结构不断改善。 数据显示：今年前8个月，A股共有102家企业完成首次公开发行，同比增长52.24%；累计首发募资规模达到1901.65亿元，同比增长189.83%。其中，超过九成属于战略性新兴产业，覆盖新一代信息技术、新材料、高端装备制造等领域。在102家新上市企业中，北交所企业53家，科创板、创业板企业合计31家。 “IPO结构的变化，反映出中国经济增长动能正在转换，资本市场服务科技创新的能力不断增强。”开源证券副总裁、研究所所长孙金钜等说，随着新质生产力加快培育，资本市场正在成为科技创新与产业升级的重要连接平台。 与此同时，资本市场供给结构的变化，正在逐步转化为企业成长和盈利能力的提升。以沪市为例，科创板公司上半年合计实现营业收入1.01万亿元、净利润1448.87亿元，同比分别增长38.6%、437.6%，净利润规模已经超过上年全年水平。其中，沪市集成电路产业链公司上半年合计实现净利润1252.67亿元，同比增长660.3%，毛利率中位数达到33.5%。 “科技产业的发展阶段和盈利兑现能力，是决定相关资产长期价值的关键。”创金合信基金首席权益策略分析师、投资经理罗水星说，如果盈利兑现持续强于资本成本上升，科技股中长期趋势仍有望延续。 长期资金加快入市 市场生态持续优化 资本市场稳定运行，既需要优质资产，也需要更加成熟的投资生态。 近年来，随着资本市场改革持续深化，投资端生态正在发生积极变化，中长期资金持续壮大，回报机制不断完善，市场运行的稳定性和抗波动能力逐步增强。 数据显示，新“国九条”出台两年多来，社保基金、保险资金、企业年金等中长期资金持有A股流通市值增长85%，累计净买入A股约1.3万亿元。 与此同时，权益投资生态也在不断扩容。本周（8月31日至9月4日），共有82只新基金启动发行，单周启动募集基金数量创历史纪录。其中，首批8只创业板算力基础设施ETF集中发行，权益类基金和含权类“固收+”产品成为发行主力。业内人士认为，新产品密集发行背后，反映出居民财富配置方式正在加快转变，资本市场资金来源更加多元，机构投资者参与度进一步提升。 在市场波动阶段，中长期资金稳定市场的作用也更加明显。今年7月，面对外部风险扰动，中国国新、中国诚通率先增持，多家央企、险企跟进，上市公司回购增持力度加大，市场稳定力量不断增强。 “资本市场稳定不能依靠单一力量，而需要形成多层次、市场化的稳定机制。”中国浦东干部学院金融创新研究中心主任柯迪表示，近年来，从引导中长期资金入市，到完善上市公司分红回购制度，再到强化监管执法，资本市场运行机制正在不断成熟。 与此同时，上市公司回报意识持续增强。新“国九条”实施以来，A股公司分红、回购规模达到同期股权融资的3倍多。今年上半年，427家沪市公司宣布中期分红，拟现金分红总额达6330亿元，同比保持增长。 业内人士认为，随着长期资金占比提升、上市公司回报机制完善和市场制度持续优化，中国资本市场正在形成更加注重长期价值、更加有利于稳定运行的市场生态。（记者 王敬博） 来源：中国产业经济信息网
2026年09月08日
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