上海青翼工业软件有限公司（以下简称“青翼工业软件”） 近日在上海前滩香格里拉酒店成功举办“青翼工业软件VIP用户交流会暨首版次软件发布会”。来自制造业、科研机构以及高等学府的相关教授学者，技术专家和青翼用户朋友齐聚一堂，共话“AI+制造”的产业技术新未来。
本次会议邀请到了上海市经济和信息化委员会软件处、浦东新区科技和经济委员会有关领导，为与会嘉宾深入解读了上海市和浦东新区两级政府支持工业软件产业发展的相关政策。同时，国家智能制造专家委员会委员，著名专业媒体 e-works 网站CEO黄培博士，也带来了关于“AI+制造”技术的精彩分享与前沿见解。
青翼工业软件创始人朱彩华先生在致辞中向市区两级政府领导和社会各界长期以来的关注与支持表达诚挚感谢。青翼自主研发的青翼CAM及青翼PLM凭借自主创新实力，成功入选上海市工业互联网协会『2025工赋软件精选101』，并荣获上海市经信委工业软件首版次专项奖励！这些成绩既是对青翼产品技术和商业化能力的权威认证，更是各位客户与合作伙伴与青翼携手共进的成果彰显。他表示：研发基础工业软件非常难，特别是高端通用的CAD和CAM软件。青翼CAM全面对标国际主流大型通用软件，历时3年有余，先后投入了近200人的专职研发团队，获得了20多项发明专利，终于成就了一款可以接近或在局部比肩国际同行的全新大型通用CAM软件。 自主工业软件的另一个困难是商业化落地难，应用上替代难。中国的自主工业软件，没有机会能跟我们海外同行一样，自然经历一个数十年的软件产品迭代成熟和与工业化进程中客户技术需求发展的相互促进和磨合过程。我们今天面临的业务场景，往往是信息化数字化应用已经比较成熟的世界制造的中国领先者对国产软件对标国际主流的功能“基本一样好”或“更好”的期待。今天我们向大家郑重推荐我们两款首版次优质工业软件，向大家特别报告和展示“青翼AI+制造”的能力和解决方案，就是基于我们的首版次青翼PLM软件和青翼CAM软件，以工业AI+制造技术为抓手，结合我们青翼从业三十年积累的行业化+场景化的知识，大量的案例数据和专业实践优势，探索一条国产工业软件推进落地并有效应用服务，实质替代的“为之”的成功之道。
青翼工业软件创始人朱彩华先生
作为上海本土工业软件标杆企业之一，青翼的成长得到了各级政府的支持和指导。上海市经信委软件和信息服务业处领导何炜在致辞中介绍：上海通过实施“工赋软件”扬帆计划，对符合条件的软件应用项目，按照采购合同金额给予采购方最高80％的应用补贴。同时支持软信企业发展通用智能体、加快“智改数转”。上海鼓励工业软件"真实使用、真实反馈"的协同机制，以推动产品迭代升级。此外，上海正加快制定“AI+制造”行动方案，加快打造智能终端、具身智能、科学智能等5个关键生产力工具，围绕电子信息、汽车、船舶海工、航空航天等10个制造业方向，体系化打造复合性场景、智能化产品和标杆工厂。
上海市经信委软件和信息服务业处领导何炜
上海市浦东新区科经委有关领导在致词时表示，浦东作为上海制造业核心承载区，已形成航空航天、集成电路等万亿级产业集群，为工业软件提供了深度应用场景。他高度肯定青翼团队通过AI技术赋能工业软件，推动产品快速迭代的创新路径。他特别指出，当前工业软件已进入“可进化、自学习”的3.0时代，浦东将培育更多如青翼工业软件的创新企业，加速国产工业软件在高端制造领域的深度替代。
国家智能制造专家委员会委员、教授级高工，同时也是工业软件著名的网站媒体——e-works的CEO黄培博士也莅临本次会议，带来了题为《智能制造与工业AI应用趋势》的前瞻报告。他指出，AI技术正推动工业软件从“计算机辅助”向“智能辅助”跃迁。黄培博士指出，智能制造是推进新型工业化的主攻方向，而AI技术在其中扮演着重要的角色。随着AI技术的深入发展，AI正在从算法、数据、计算，三个维度重塑工业软件在设计加工中的应用，提升设计、制造的质量和工作效率。他还提到，在AI概念大行其道的当下，制造业企业应该更加冷静思考、谨慎选择具有工业软件基因的AI制造合作伙伴。 青翼工业软件正是一个值得信赖的选择——不仅深谙AI技术，更熟悉制造业场景与业务需求，能够帮助企业构建融合AI与业务知识的落地应用体系。
黄培博士
青翼工业软件的两位副总胡文胜先生和严翼飞先生向在座嘉宾特别展示与剖析了本次会议的软件主角——基于“青翼AI+”赋能的青翼PLM软件和青翼CAM软件。
胡总在介绍青翼PLM软件时，强调了青翼PLM软件将产品生命周期的覆盖扩展到销售端，提供商机到交付的全过程协同能力，同时将AI智慧应用贯穿其中，优化流程并重构用户工作场景，帮助企业将宝贵的知识有效地转化为生产力和竞争力。他强调，在已经到来的AI时代，掌握AI应用能力，已经是企业参与市场竞争的基本要求。青翼PLM将全面AI化，成为AI时代的企业知识平台和智能应用平台，通过广泛协同和智慧赋能，帮助企业在激烈的市场竞争中取得优势。随着一批行业领先企业纷纷选用青翼PLM，青翼PLM已经成为企业数字化转型和构建智能化产品工程管理平台的全新选择。
胡文胜先生
严翼飞先生则从多维度重点解读了青翼CAM如何通过AI重新定义数控编程。青翼智能体是以工程语言为驱动的工艺智能体组合，实现知识经验的高效复用与持续优化，涵盖二维图纸识别，三维模型高维相似性检索，青翼CAM辅助驾驶Co-Pilot等，提供AI智能体知识挖掘服务、工艺流程服务和知识管理服务，在AI赋能下能够完成制造业数据多模态对齐、工艺参数精确推理以及工艺经验与判断的融合等关键环节，提供工艺垂类小模型，支持本地化部署，并赋能客户训练企业自有模型，推动企业从"经验驱动"向"AI数据驱动"转型。
严翼飞先生
针对不同行业的不同应用，青翼工业软件也在会上给出了相应的青翼AI+解决方案。
1. 汽车零部件行业：以需求与项目集为主线的汽车零部件产品开发管理解决方案
2. 新材料行业：从物质到材料，完整数字化应用实践分享——探索数字化管理与新材料研发融合之路
3. 装备制造行业：管理复杂CAD数据，青翼PLM在非标自动化企业落地经验分享
4. 来图加工行业：从报价到交付的工件生命周期管理解决方案
5. 青翼AI+智慧设计案例分享
青翼工业软件的技术专家以实际案例深入浅出地为到场嘉宾讲解、演示了青翼PLM如何融合AI+应对各行业挑战的解决方案，并讲解AI+技术在不同行业中的应用场景。
会议最后的圆桌环节是行业专家与学术大咖的观念碰撞：上海大学沈南燕教授、香港科技大学胡鹏程博士、富创精密赵长春先生、拓璞数控陈昊博士和青翼工业软件副总裁兼研发总监严翼飞，以“工艺智能体——实现精密结构件的加工范式再创新”为题，共同探讨了在AI时代下，AI制造技术在工业实践与工业软件中的应用与前景。
身兼上海大学机电工程与自动化学院教授、博士生导师、上海市智能制造及机器人重点实验室常务副主任等职的沈教授的分享给交流会带来了耳目一新的学术清风：
“青翼的整个产品线都在用AI+去做赋能，我从用户的角度谈一下：我们高校做的很多工作是产业应用和新产品之间的桥梁关系。我们在用户端考虑用这些AI+产品时， 往往会有一些掣肘的地方需要关注。最大的一个点就是数据问题。我们现在有很多预训练好的AI大模型，你想要它的泛化性，它有，因为他用海量的网上的公开数据达到了泛化能力。但是当我们用到具体的专业领域，垂类的时候，用到我们具体的阀体制造，叶轮叶片制造的时候，我有我的工艺要求。那我的工艺要求怎么能够实现它的一个原有预训练模型的微调，其实是一个比较困难的问题。现在学术界提供了很多工具集的大模型，需要我们提供高质量数据，首先单一模态的高质量数据。 工业领域面向CAM的工业数据的形式和内容是非常丰富的，有BOM，2D图、三维数模，工艺流程卡，工序简图等等。这些模态的数据我们都要处理成图像、文本，进行一些多模态的融合，对工艺需求做一个广义的、深度的、全面的理解。只有正确的理解才能做出正确的推理和决策。所以在这个过程当中，我们要能够让现有的这些预训练模型准确理解到我们自己的工艺数据，工艺文件。这个就需要我们构建高质量的单模态的数据集。企业往往在这里会花大量的人力和物力，这是不可承重的一个负担和代价。在这里我呼吁，除了这些预训练好的模型，我们更多的要提供工具链，我们要有更多完备的自动化的甚至智能化的工具链，做二维图的图像分割，把主视图、俯视图、轴视图全都会分割出来，把step文件的express这种结构化语言，像AI编程一样广义的去把它理解出来，把CAM所需要细颗粒度的，到特征级别，到几何拓扑级别的信息都准确识别出来，再通过模态之间的对齐建立关联关系。我们还通过一些表格识别，OCR的技术帮助我们把本就不规范的工艺文件，比如PDF格式的，图像格式的，excel格式的，把它们这些语料都token化后再对齐，作为我们去应用我们现在的AI大模型也好多模态模型也好的一个前期工具集。所以对用户来说，我们学术界做的各种预训练模型都会像雨后春笋一样会不断的冒出来。但是对于用户，他永远需要解决使用这个AI大模型接口的数据集问题。所以我们CAX软件的供应商，包括我们重点行业重点产业的用户也应该有这个意识，数据资产是你们自己的，高质量的语料集是需要建立的。”
本次会议现场还设置了青翼PLM软件和青翼CAM软件的展示台，能够让与会嘉宾真切直观地感受到青翼软件的强大魅力。众多嘉宾纷纷前往展示台与青翼的技术人员就具体问题进行交流，寻求AI+制造技术的可行之道。
随着AI热潮风靡全社会，中国的高端制造业企业正积极寻求数字化与智能化转型路径。AI与制造的融合，不仅成为行业技术发展的关键突破口，也为国产工业软件的超越发展带来了前所未有的机遇。制造业自身具备的丰富场景和海量数据，也为“AI+制造”技术的发展提供了广阔的落地舞台和丰厚的语料养分。青翼“AI+制造”技术赋能智能制造， 助力企业数字化转型，开创智能制造时代的新未来。