近日，深圳卫视《深视新闻》栏目对立谱智造进行了专题采访报道。
在节目中，立谱智造围绕“AI赋能工业制造更快、更准、更省”这一核心方向，展示了工业AI在DFX分析、智能报价、工艺分析、生产协同等场景中的实际应用，以及AI如何真正进入制造业一线，帮助企业解决效率、经验、成本与协同问题。
对于很多制造企业来说，AI似乎已经不再陌生。但真正的问题是：为什么很多企业买了AI、搭了团队、做了系统，却依然很难真正落地？
因为工业制造不是简单的信息处理，而是一个高度依赖经验、工艺、流程、协同与生产逻辑的复杂体系。
立谱智造一直在做的事情，就是让AI真正理解工业制造。
很多人第一次接触AI，往往会想到通用大模型、聊天机器人、文案生成。
但在工业制造领域，真正有价值的AI，必须能够理解图纸、理解工艺、理解制造逻辑。比如一个零部件图纸上传之后：
这些，才是工业AI真正需要解决的问题。
而这也是立谱智造重点投入的方向。节目中，团队展示了公司基于工业场景打造的AI能力，包括AI-DFX分析、AI知识库与经验沉淀和AI生产协同能力。
相比传统方式，很多原本需要大量人工经验和时间完成的工作，现在可以通过AI实现辅助分析与效率提升。
事实上，工业AI的难点，从来不只是模型。真正困难的是：
工业数据天然复杂，制造业数据高度碎片化
图纸格式、工艺标准、设备类型、行业规范、材料特性、加工经验都不统一。很多经验甚至存在老师傅脑子里，没有数字化。这意味着工业AI不能只依赖互联网数据，而必须深入真实制造场景。
2、制造业需要“结果正确”，而通识类大模型允许“差不多”
在生产场景中，一个尺寸错误、一个工艺判断失误、一个报价偏差，都可能直接影响成本、交期甚至产品质量。所以工业AI的核心，不只是“能回答”，而是“回答能不能用于生产”。
3、工业场景链条太长
从研发、设计、DFM、报价、采购、工艺、生产到交付，每一个环节都存在大量协同问题。很多企业的问题，并不是单点效率，而是整个链条的信息断层。因此，工业AI必须能够真正进入业务流程，而不是停留在演示阶段。
立谱智造专注AI与制造融合应用，由哈工大教授领衔自研垂类模型与核心算法，赋能工业零部件设计、交易、生产全场景，为国内外企业提供一站式工业零部件智造AI解决方案，端到端以AI驱动直接交付成果，用AI让制造更快、更准、更省。
目前，公司已经围绕工业零部件制造与研发场景，逐步形成了覆盖：
等多个环节的能力体系。
在很多传统制造流程中人工核价可能需要数小时； 经验分析过于依赖资深工程师； 跨部门协同效率低； 项目推进严重依赖人。
而AI的价值，本质上是把经验数字化、流程标准化、协同智能化。这也是工业制造未来的重要方向。
在采访中，团队也提到一个观点：未来淘汰制造企业的，不一定是同行，而是率先完成AI化升级的企业。
过去制造业拼的是规模、人力、设备和成本，未来制造业更重要的是数据能力、AI协同能力、柔性生产能力、响应速度和知识沉淀能力。
制造业正在从“大规模标准化”，逐步走向“大规模个性化”。而工业AI，将成为推动这一变化的重要基础设施。
此次是立谱智造第二次被深圳卫视报道，对于立谱智造来说，这不仅是一份认可，更重要的是，越来越多的人开始意识到：AI真正改变世界的地方，是进入实体产业、进入工厂、进入研发、进入真实生产环节。
工业AI或许不像消费互联网那样“热闹”，但它所带来的产业价值，正在被越来越多企业重新认识。
未来，立谱智造也将持续围绕工业场景，推动AI与制造业的深度融合，帮助更多制造企业实现降本、增效、提质与智能化升级。
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