2026 年 6 月，工业 AI 领域迎来一项备受关注的事件：亚马逊创始人贝佐斯与谷歌前高管维克·巴贾伊联合创立的 Prometheus 公司完成新一轮融资，其目标是打造能够像工程师一样参与复杂装备设计、仿真与优化的 Artificial General Engineer（AGE）。

与此同时，西门子、英伟达、达索系统、PTC 等全球工业科技企业，也正在探索人工智能与工业软件、数字孪生、物理仿真的深度融合。

从行业趋势来看，工业 AI 正在经历一次重要转变：过去，人工智能更多作为辅助工具，帮助企业完成信息处理、数据分析等任务；而未来，AI 将进一步理解工程对象、掌握工业知识、参与工程决策，与工程师共同完成复杂研发和制造任务。

在中国，这一方向正在被一家工业 AI 企业进一步探索。

2026 年，雪浪云在业内首次提出「AI 总工程师」——AI 融合制造的系统性工程落地范式。不同于简单意义上的智能助手，「AI 总工程师」旨在打造能够理解工程需求、解析产品对象、调用工业软件、贯穿设计、仿真、制造、运维全流程，并与人类工程师协同解决复杂工程问题的智能体系统。

为什么制造业呼唤「AI 总工程师」？

我国制造业规模庞大，高端装备产业持续向智能化、高端化发展，但与此同时，人才经验传承、工业知识沉淀等问题也逐渐成为行业关注的重要挑战。

在复杂装备制造领域，许多影响研发效率、工艺质量和设备可靠性的关键经验，并不完全存在于企业系统中，而是长期积累在资深工程师和产业工匠的实践经验里。

行业中常说「人走艺绝」，其背后反映的是工业经验难以沉淀、难以复制的问题。

雪浪云董事长王峰认为，新一代智能制造面临三方面挑战：

首先，是多学科交叉门槛不断提高。复杂装备研发涉及机械、电子、材料、控制等多个专业领域，需要不同方向工程师进行深度协同。

其次，是工程人才培养周期较长。一名成熟的高级工程师，通常需要经历长期项目实践和经验积累，企业培养成本较高。

第三，是工业知识迭代速度加快，经验传承更加困难。随着技术快速发展，工业知识更新周期不断缩短，大量资深工程师积累的隐性经验，如果无法及时转化为企业数字资产，便可能随着人员流动而流失。

传统模式下，企业主要依靠人才引进和长期培养解决这些问题，但核心经验依然依附于个人，难以形成企业可掌控、可复用的组织能力。

雪浪云提出的「AI 总工程师」，正是希望改变这一模式。它并非替代工程师，而是将工程师和产业工匠长期积累的经验与智慧进行数字化沉淀，使其成为企业可以持续调用、复用和传承的数字资产。

「AI 总工程师」概念背后，核心问题在于：AI 如何真正参与复杂工业工程任务？

在雪浪云的定义中，「AI 总工程师」是一种面向复杂工业研发任务的新型智能体。

它需要将大模型推理能力，与 CAD、CAE、PLM 等工业软件以及物理验证体系连接起来，形成「需求提出—方案生成—仿真优化—实验验证—持续迭代」的工程闭环，让 AI 从工程助手逐步走向能够参与研发决策的智能系统。

要实现这一目标，「AI 总工程师」需要具备三项基础能力。

一是工业基础模型驱动，让 AI 具备工程认知能力。

通用大模型擅长处理文本、图像等信息，但复杂工业场景需要理解材料特性、结构关系、工程规则以及物理规律。

因此，「AI 总工程师」需要由专属工业基础模型驱动，将工业知识、专家经验和实时数据融合起来，使 AI 具备工程推理、分析和决策能力。

只有真正理解工业对象和工程逻辑，AI 才能参与研发制造过程。

二是构建数字空间，让 AI 能够模拟、验证和推演。

工业制造环境容错率极低，一个参数变化可能影响产品性能，甚至造成设备损失。

因此，AI 不能直接在现实环境中反复试错，而需要拥有高保真的数字空间，通过数字孪生、仿真模型和实时数据融合，在虚拟环境中完成方案验证和优化推演。

「先虚拟验证，再物理落地」，成为 AI 参与工业工程的重要路径。

三是具备物理世界交互能力，让 AI 从能思考走向能执行。

工业智能最终需要回到真实生产现场。「AI 总工程师」需要能够部署到设备端、产线端和工厂端，与真实物理环境进行交互，实现从分析决策到执行控制的跨越。

当「能想、能试、能干」三方面能力融合，AI 才能真正解决复杂工程问题。

如何培养出真正的「AI 总工程师」？

提出「AI 总工程师」理念之后，关键在于如何实现工程落地。

雪浪云并非依靠单一技术，而是通过工业基础模型、智能制造数字底座、工业智能智算终端三大体系，构建覆盖数据、模型、算力的工业 AI 基础设施。

这一体系源于雪浪云长期深耕物理 AI、工业软件和高端装备制造场景的实践积累，目标是推动「AI 总工程师」从概念走向真实工业现场。

1、工业基础模型：打造 AI 工程「大脑」

工业 AI 真正的突破，不只是生成内容，而是让 AI 具备理解工业知识、感知真实状态、遵循物理规律并完成复杂工程任务的能力。

围绕这一目标，雪浪云联合产业伙伴、高校及科研机构，共同推进机械工业基础模型与智能体体系建设，打造雪浪工匠·机械工业基础模型 MEM 系列。

不同于通用大模型主要依赖语言理解和内容生成，工业基础模型需要面向复杂工业场景，MEM 系列围绕机械工业专业知识体系，通过工业本体、数字孪生等能力，把流体力学、热力学、电磁学等物理定律融入工业基模，让 AI 从「理解信息」进一步走向「理解工业和理解物理世界及其演化规律」。

在此基础上，雪浪云进一步打造工匠 Cowork 工业智能体操作系统，作为「AI 总工程师」的任务执行中枢。

它让 AI 不再只是一个问答窗口，而是能够自主规划、调用工业软件、下发硬件指令、生成文件报表，并把过程与结果交由人类工程师审核。通过连接和调度 CAD、CAE、MES、ERP、PLC 等各类工业软件、设备系统、通信协议，工匠 Cowork 能够实现从需求理解、方案生成，到工具调用、结果验证的完整任务流程。

这意味着，AI 不再只是提供建议的「助手」，而能够在工程规则和安全边界约束下，参与真实工业任务执行。

目前，基于 MEM 系列工业基础模型与工匠 Cowork 智能体体系，雪浪云已在设计、制造、运维等场景展开应用探索。

在设计端，图零二维图纸分析与三维建模智能体能够实现工程图纸智能解析，单张图纸亚分钟级分析，并自动生成质检单，图纸参数提取效率提升 80%，标准图纸识别准确率达到 95% 以上，相关成果已入选工信部人工智能赋能典型应用场景与上海市「AI+工业软件工具」智能产品推广目录。

在制造端，基于工艺本体与大模型能力构建的工艺智能体，能够以数模文件为输入快速生成零件装配工艺文件，将单本工艺编制周期由数天缩短至数小时，工艺文本生成准确率达到 70%，工艺人员效率提升 5-10 倍。

在运维端，雪浪云通过融合设备运行数据、工业知识和智能推理能力，实现异常告警、多源数据诊断、故障定位、寿命推演以及维保方案自动生成，目前已在徐工、锡柴等装备企业实践落地。

2、雪浪 OS：构建 AI 工程数字空间

如果说工业基础模型是「AI 总工程师」的大脑，那么数字空间就是它进行学习、推演和验证的重要环境。

工业制造容错率极低，AI 需要在进入现实世界前完成充分验证。

基于这一需求，雪浪云打造雪浪 OS 智能制造数智底座，构建集数据、知识、计算、模型于一体的工业数字基础设施。

雪浪 OS 连接工业设备、边缘控制和生产现场多模态数据，协同数字孪生等工业软件系统，通过工业本体、分布式计算、云三维渲染、CAX 联合仿真等技术能力，实现工业对象理解、虚实融合建模和智能推演。

通过动态本体引擎，雪浪 OS 能够将装备制造中的对象、属性、关系、规则与约束转化为计算机可理解、可推理的工程语义模型，让机器真正理解工业逻辑。

目前，该数字底座已在国家级重大工程中得到验证。在航空机务运维场景中，雪浪云通过构建机务维修本体与知识图谱，将百万页级分散维修资料转化为可推理知识资产，实现故障定位由小时级缩短至分钟级，复杂故障排故周期缩短 90%，推理结果 100% 可复现、可追溯。

3、雪浪 Mind：提供 AI 进入物理世界的执行载体

如果说工业基础模型负责理解和推理，数字空间负责模拟和验证，那么工业智能智算终端则承担着让 AI 进入生产现场的重要角色。

雪浪云联合国产芯片企业研发雪浪 Mind 系列工业智能智算终端，覆盖设备级、产线级、工厂级不同应用场景。

其中，MindEdge 服务设备端边缘智能，MindControl 服务产线智能协同，MindStation 服务工厂级智能体智算，为工业大模型落地提供从端侧到工厂侧的算力支撑。

以「硅智优化大模型」为例，雪浪云联合华东理工大学、国家流程制造智能调控技术创新中心及产业伙伴开展联合研发，并将其应用于 40 万吨有机硅装置，使关键调控参数稳定性提升 20% 以上，能耗降低约 0.8%，操作员劳动生产率提升 30% 以上。

此外，在工程机械无人化方向，雪浪 MindEdge 设备级边缘终端已在柳工 125 吨级大型挖掘机上完成小批量部署与试运行，开展典型故障诊断、环境安全监测及无人作业应用探索。

从模型理解，到数字推演，再到现场执行，雪浪 Mind 进一步补齐了「AI 总工程师」走向工业现场的最后一环。

从工程助手到 AI 总工程师：制造业智能化的新路径

构建「AI 总工程师」体系，并不是单一产品的创新，而是在探索一套面向未来制造业的工业 AI 基础设施。高端装备制造是中国制造的重要支撑，而将工程师个体经验转化为企业可控、可复用的数字资产，是工业智能化发展的关键方向。

依托 MEM 系列机械工业基础模型、雪浪 OS 智能制造数智底座、雪浪 Mind 工业智能智算终端，雪浪云正在推动「AI 总工程师」从概念走向真实工业场景。

未来制造业的竞争，不仅取决于企业积累了多少数据和知识，更取决于能否围绕「需求—工程操作—仿真—试验—制造结果」构建完整的数据闭环，形成可验证、可迭代、可迁移的工程智能。

让每一次设计更加精准，让每一次生产更加高效，让每一次决策更加可靠。这正是「AI 总工程师」探索的核心价值，也是工业 AI 迈向下一阶段的重要方向。

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