沈阳年底前要实现规上工业企业「智改数转」全覆盖：六个入选案例，没有一个在「上大模型」

结论先行：沈阳这轮「AI+制造」，真正值得辽宁企业抄的不是那 2265 PFLOPS 算力，也不是政策文件里的示范场景数量，而是入选的六个案例有一个共同点——没有一个在「上大模型」，每一个都盯住一个具体工位，并给出一个可测的数字。

而这件事有个时间上的紧迫性：按照《沈阳市推进制造业智能化改造数字化转型行动方案（2026—2027年）》，到 2026 年底要实现规上工业企业「智改数转」全覆盖。今天是 11 月 4 日——离这个节点，不到两个月。

所以这篇不写「沈阳又拿了多少成绩」，只回答两个企业主真正会问的问题：这轮改造的入口在哪？什么样的方案才算做成了？

一、先把沈阳这套动作的骨架摆出来

《人民日报》9 月 7 日第 14 版的这篇报道，信息密度其实很高。把散落的政策名与时间点排成一条线，脉络就清楚了。

时间 / 文件	内容	对企业的实际含义
《沈阳市人工智能产业创新发展行动计划（2025—2027年）》	建立市区联动与「三个清单」工作制度	「三个清单」是这轮改造的公开入口，下面单独说
《推进制造业智能化改造数字化转型行动方案（2026—2027年）》	到 2026 年底实现规上工业企业「智改数转」全覆盖；建设东北亚具身智能创新中心；2026 年打造 10 个以上 AI 应用示范场景，2027 年累计 20 个以上	硬指标、有截止日——意味着接下来两个月，方案会主动找上门
2026 年 5 月「模数共振」行动	按工信部、国家数据局部署，汽车、工业母机、电力装备列为首批行业；金杯股份、通用沈机、特变沈变分别牵头，组建行业专家委员会	三个行业都是辽宁存量最厚的产业；且由龙头企业牵头，配套企业会被拉着一起改

有一个细节值得多看一眼：首批三个行业没有选「最时髦」的，选的是辽宁本来就最厚的那三块——汽车、工业母机、电力装备。而且不是政府发包给服务商，是让金杯、通用沈机、特变沈变这些链主企业牵头。这意味着一件事：给大厂做配套的中小企业，会被动进入这轮改造，早做准备比被动接受划算得多。

二、「三个清单」是这轮改造真正的入口

很多企业主听到这类政策，第一反应是「跟我们没关系，那是给大企业准备的」。恰恰相反——这轮改造对中小企业最友好的一点，就是它把入口做成了三张公开的清单。

清单	今年收集到多少	企业怎么用它
能力清单	40 个	看「谁能干什么」——找服务商时，先按这份清单筛，比听销售介绍靠谱
需求清单	40 个	看「别人要解决什么」——同行的真问题往往就是你的真问题，也是判断自己需求是否离谱的参照
典型案例清单	24 个（覆盖采矿冶炼、装备制造、电子信息、生物医药）	看「已经做成了什么」——这是三张里最有用的一张，下面第三节就用它

顺序很重要：先翻案例，再报需求，最后才谈供应商。多数企业把顺序反过来了——直接约服务商上门，结果被「功能最全、价格最高」的方案接住。先看 24 个案例，找到跟自己最像的那一个（同类工序、同类设备、同类规模），你再去谈，谈的就不是「你能不能做」，而是「你跟他那个做法有什么不同」。

三、六个案例的共同点：一个工位，一个数字

这是全文我最想让你看的部分。原文列举的这些企业，行业跨得很开——矿业、机器人、鼓风机、机床、实验室，但做法高度一致。

企业 / 项目	做了什么	可测的结果
辽宁数智矿业「球团 AI 生产」、中科院沈阳自动化所「选矿工艺优化控制系统」	用 AI 优化球团生产的工艺参数与选矿工艺	双双入选工信部典型案例
新松工业机器人	大规模落地汽车焊装产线	打破国外长期技术垄断
沈鼓集团	建成离心压缩机高柔性转子自动化装配产线	柔性化装配能力（多型号共线）
沈阳机床「5G+AI」	运车台数据全量实时采集	运输效率提升 3 倍以上；生产车间月能耗降低约 12%
辽河实验室「AI 决策大脑」	与企业联合做产品缺陷智能检测	缺陷检测率提升 70%，助力集成电路装备零部件国产化

把「做了什么」那一列竖着看，会发现一个很朴素的事实：没有一个是「上了一个 AI 平台」，全是「改了一个具体环节」。球团生产、选矿工艺、焊装、转子装配、运车台的数据采集、缺陷检测——每一个都能指到一个车间里看得见的地方。

再把「结果」那一列竖着看：3 倍、12%、70%。这三个数字有个共同特征——它们都能被第三方复算。运输效率提升了多少、月能耗降了几个点、检测率从多少到多少，翻一下台账就知道。对比一下我们常见的那种说法：「实现了降本增效」「提升了管理水平」——这类话没法验收，也就没法结算。

所以什么叫「做成了」？一句话：一个工位，一个数字，一条基线。基线很重要——没有改造前的数字，改造后的数字就没有意义。这也是多数企业做完项目说不清效果的根本原因：不是没效果，是当初没记基线。

四、算力和数据底座：不用自己建，但得会选

支撑这些案例的底层条件，沈阳这两年确实铺起来了。

底座	现状	目标是
算力	6 座大型算力中心，总算力 2265 PFLOPS（每秒千万亿次浮点运算），已接入全国一体化算力网，东北前列	2027 年提升至 7000 PFLOPS
数据	获批国家级数据标注基地，集聚 74 家相关企业；全国首家 L4 级大模型高端数据标注基地落地运营	（详见文末相关阅读）
人才	东北大学等院校开设 AI 交叉学科，项目制联合培养，联动 20 余所高校，培育复合型 AI 人才超 5000 人	持续扩面

算力这件事，对一家几十人的企业意味着什么？意味着你不需要自己建机房了。三年内，租算力比自己买卡、自己维护更便宜——这是规模效应决定的。竞争点因此发生了转移：从「我有没有算力」变成「我有没有一个值得放上去的场景」。算力不再稀缺，场景才稀缺。

人才这条要泼一点冷水。「复合型 AI 人才超 5000 人」是好消息，但企业真正缺的往往不是算法工程师，而是一个能把车间里的事说清楚的人。一个懂工艺的车间主任，加上一个能听懂他说话的工程师，产出通常高于三个算法背景的年轻人关在会议室里猜需求。

五、离年底不到两个月，企业该做的四件事

如果您的企业在沈阳、属于规上工业，这两个月会很热闹——方案会主动上门。热闹的时候最需要的是判断力，不是热情。

动作	怎么做	做到什么算合格
先确认自己是否在范围内	核实自己的企业是否属于规上工业；不在范围内也别松，配套企业会被链主带着一起改	能说清「我这轮是主动做，还是被要求做」
翻 24 个典型案例，找最像自己的那一个	按同类工序、同类设备、同类规模三条去对，不要按行业名去对	能说出「我要做的这件事，谁已经做成了」
把需求写成「一个工位 + 一个指标」	例如「运车台的数据现在靠人抄，我要全量实时采集，看运输效率和月能耗两个数」	写不出来，说明还没到上系统的阶段，先补管理而不是买软件
先定验收线，再签合同	基线是多少、多久看一次、谁签字、达不到怎么办	合同里有一个可以复算的数字，而不是一份功能清单

最后一条我想多说两句，因为它决定了这轮改造之后你手上留下的是资产还是包袱。「全覆盖」是硬指标，这意味着供给方的动作会很快、话会说得比较满。在这种时候，一份「能验收的合同」比一个「功能齐全的平台」重要得多——前者交货时你能算清值不值，后者交货时你只能签字。

六、丹东的版本：把方法抄过去，不用等示范场景

沈阳选的首批行业是汽车、工业母机、电力装备，那是沈阳的家底。丹东的家底不同——仪器仪表、汽车零部件、增压器、纺织服装、农产品加工。但方法是一样的，只是牵头的企业和具体的工位不同。

把上面六个案例的做法剥掉行业外衣，剩下三步：

• 找一个同类案例。不必是丹东的，也不必是同行的；工艺像比行业像更重要。测缺陷的、调参数的、采数据的，这三类做法在各个行业都通用。
• 找一个人把工序说清楚。不是找 IT，是找那个每天站在工位边上、知道「这一步为什么这么干」的人。他说的那句「这儿老是靠眼睛看」，往往就是最好的项目立项书。
• 找一条能测的线。一条产线、一个工位、一类数据，范围越小越容易做成；做完再往旁边扩一格。

不要一上手就追求「示范场景」。示范场景是给行业看的，能算清的账才是给自己的。一家三十人的配套厂，把一个工位的废品率从 4% 降到 2.5%，这件事比任何示范牌子都值钱。

七、五类服务对应在哪儿

服务	对应本文的哪一段
咨询规划	帮您把「一个工位 + 一个指标」写出来，并核对基线怎么取，避免做完说不清效果
交付实施	私有化部署，数据不出厂；一个业务域、一台服务器起步，先跑通再扩
运营管理	上线后的效果跟踪、口径维护、模型与知识库版本更新，把「三个月后就没人用」挡住
安全治理	权限最小化、全程留痕、关键动作留人；工艺数据分级，不该出门的不出门
配套服务	算力硬件选型、机房与运维、应用人才培养——尤其是「能把工序说清楚」这一层的训练

最后

这篇报道里最容易被忽略的一句，其实是开头那几句现场描写：机器臂精准作业、大屏上参数实时跳动、算法持续优化冶炼与装配工序。它描述的不是一个宏大的系统，是车间里几个具体的角落。

工业 AI 这件事，走到今天已经不太需要「想明白」，需要的是「挑一件小事做完并记下来」。沈阳这轮改造给出的最大启示不是算力有多大、场景有多少，而是六个入选案例都在做同一件朴素的事：把一个工位的数据采上来，把一个指标测出来，然后一遍遍地调。

如果您的企业最近也在被「智改数转」的方案追着跑，欢迎约一次免费业务诊断——我们不会先给您一套系统，而是先陪您把那个工位和那个数字找出来。也可以先看我们的私有化部署方案与人工智能应用人才培训。

注：本文政策名称、时间节点、案例与数据，均引自《人民日报》2026 年 9 月 7 日第 14 版《老工业基地装上“数智大脑”》一文，政策口径与统计数字以沈阳市有关部门正式发布为准；文中对企业的建议为本站观点，不构成对任何产品、服务或政策的承诺。相关阅读：沈阳发布装备制造数据标注需求清单：工业 AI 进入「数据实操期」。

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