日前，全球领先质量管理FMEA软件企业APIS（母公司PeakAvenue）宣布将加大对中国市场的投入，以全球领先质量和风险管理理念、成熟稳健的软件产品和精准到位的服务为国内外企业提供扎实质量和风险管控，为拓展中国和全球市场提供全方位助力。增强产品线覆盖全产品生命周期全球领先的FMEA软件APIS，PeakAvenue子公司全球领先的FMEA软件APIS在业界享有盛名，在全球包括欧洲，北美和中国拥有广泛的客户基础，特别在汽车，电子，医药，机械制造等众多领域拥有超过四十年的成熟经验，技术诀窍和可靠高效的软件产品。FMEA软件全称失效模式与影响分析（FailureModeandEffectsAnalysis）软件，是保证可靠运行安全的关键功能的核心工具，用于降低事故和系统故障的风险。APIS于2025年被PeakAvenue收购后，成为PeakAvenue多产品平台的重要组成部分。其中国子公司的产品线和服务将有大幅增强，覆盖从研发概念，工程设计，流程计划，生产装配，测试验收，产品投放到服务支持等全产品生命周期的工程和质量管理软件产品，包含知名软件品牌如Plato,iqs,Isograph,Osseno。从最初的概念到产品上市，PeakAvenue的软件解决方案能够支持产品生命周期的每一个阶段是基于端到端的方法论、标准化流程以及智能连接数据、团队和决策的数字化主线。特别是需求管理、故障树分析（FTA）、生产件批准程序（PPAP）以及纠正与预防措施（CAPA）等产品更加针对工程和质量管理的深层风险因素，解决长期透明化，标准化，规范性和可追溯性等核心数据管理问题。以人为本——壮大的中国团队MichaelWagner先生（左），APIS中国新董事会主席，PeakAvenue亚太区销售总监和全球合作伙伴关系总监；AndreasDietz先生（右）,原中国区CEO,现APIS中国董事会成员,PeakAvenue欧洲中东非洲销售总监在公司整合交替之际，APIS中国迎来新董事会主席，PeakAvenue亚太区销售总监和全球合作伙伴关系总监MichaelWagner先生。Michael拥有在汽车领域的深厚经验。他对中国市场充满信心，他说，"以前客户应用FMEA软件是为了合规和达标，现在客户主动要求得到更多的质量和风险管理软件的应用和咨询支持，这种转变显示中国市场潜力巨大，尤其在中国企业出海和数字化方面APIS可以给与非常重要的助力。"原中国区CEOAndreasDietz将仍作为APIS中国董事会成员，以其深厚的中国市场经验给与咨询和帮助企业继续发展，同时扩大了责任范围，负责APISEMEA欧洲中东和非洲的业务发展。Andreas直接驱动和负责了APIS中国的酝酿创立，筹备和建立工作。逆势而行，APIS中国始创于新冠期间，初期工作开展并不顺利。但在Andreas的领导下，聘请了本土总经理LeoWang。Andreas作为中国公司主要负责人，亲力亲为，与LeoWang一起在极短时间内创造了销售奇迹，不仅为德国总部收回全部投资，还获得良好的利润。APIS目前是SFK工业物联世界的主要赞助商之一，获得国内外企业的赞誉。Andreas说,"人才是最重要的，良好的团队合作，经营理念和价值的契合，愿意投入时间和精力，亲力亲为，是APIS在中国成功的关键。"新产品和新举措全球知名的工程，质量和风险管理软件平台PeakAvenue2026年作为十五五开端年，以经济高品质发展为重点，以数字化为主要驱动。这为工程和质量管理软件市场的大力发展插上了翅膀。PeakAvenue作为全球知名的工程，质量和风险管理软件平台，更将通过AI实现智能化，逐渐迭代为一个覆盖产品全生命周期的中心化、可扩展且协作性强的工程和质量管理平台，涵盖从研发到上市后监管的各个环节。PeakAvenue还将在2026年底举行"中国质量峰会"，这将是一个面向工程、质量与风险管理领域专家，以及所有使用APIS和PeakAvenue软件解决方案人士的全国性盛会。峰会为与会者提供独特的交流机会，分享日常工作中的质量管理应用，深入拓展专业知识，并阐述关于PeakAvenue生态及未来发展的独家洞察。此举不只深化与新旧客户的联系，还将进一步彰显PeakAvenue作为工程和质量管理软件市场的思想领袖的担当。APIS中国新董事会主席MichaelWagner对PeakAvenue企业价值和文化的阐述突出了PeakAvenue成功的秘诀。Michael说，"PeakAvenue各组成品牌的优势始终在于卓越的软件、40年企业发展历程中积累的深厚专业领域知识，以及长期稳定的客户与合作伙伴关系。"作为学习型企业，PeakAvenue更加强调客户，员工及合作伙伴关爱，鼓励协作与拓展。通过强强联合，PeakAvenue可以充分释放巨大的发展动能。"我们能够提供前所未有的功能广度与专业深度，实现高性能表现和可靠性。此外，不断扩大的合作伙伴与客户网络助力我们真正走向全球化和深入的本土化。这一切，我们都以实现至高水平的客户满意度为目标。"Michael总结说。PeakAvenue介绍PeakAvenue是一家充满活力、富有创新精神的国际软件解决方案供应商，专注于工程与质量管理领域。公司致力于在产品全生命周期领域树立全新行业标杆，助力各类企业在日趋复杂的业务环境中实现更智能、更高效的运营。通过战略整合可靠性、可用性、可维护性与安全性（RAMS）、风险管理、质量管理体系（QMS）领域内的知名企业，PeakAvenue打造出一套统一、优化用户体验的平台，可覆盖完整数字主线全流程。这种模块化整合形成协同合力，无缝衔接并优化客户的全业务流程。凭借四十余年行业专业积淀，PeakAvenue服务全球逾4000家企业机构。APIS介绍https://www.apis-iq.cn/APIS成立于1986年，是失效模式与影响分析（FMEA）软件领域的市场头部供应商。APIS在德国、美国、中国设有三家子公司，主营功能安全分析、失效模式与影响分析（FMEA）、故障树分析（FTA）以及基于失效模式的设计评审相关软件产品。全球逾2000家企业正在使用APIS软件，客户覆盖交通、通信、电子、汽车等各类工程垂直行业。

•此次合作将支持并加速PariSantéCampus初创企业开发符合欧洲数据安全法规要求的医疗健康解决方案•虚拟孪生（VirtualTwin）、云技术与数字健康创新中心的深度融合，将为初创企业提供核心AI（人工智能）技术能力、配套基础设施及创业指导服务•初创企业可借助达索系统的3DEXPERIENCE创新实验室及OUTSCALEforEntrepreneurs加速器计划，实现从创意构思到产业化落地的规模化发展达索系统（巴黎泛欧证券交易所：FR0014003TT8,DSY.PA）宣布与法国医疗健康领域AI及数字创新中心PariSantéCampus建立合作伙伴关系，支持并加速法国及欧洲范围内医疗保健初创企业成长，帮助其推动未来医药发展。此次合作将虚拟孪生和云技术领域的专业知识与欧洲顶尖数字健康创新生态系统深度融合，为初创企业提供了AI技术能力、主权云基础设施和专业指导，帮助其将创新理念转化为可扩展、可持续且符合欧洲数据安全法规的解决方案。根据协议，获得PariSantéCampus支持且符合条件的初创企业，将有机会参与达索系统的3DEXPERIENCE创新实验室（3DEXPERIENCELab）和OUTSCALEforEntrepreneurs加速器计划。PariSantéCampus依据法国“健康创新2030（InnovationSanté2030）”战略设立，旨在推动自主数字健康发展。当前，行业与政府均优先发展可信解决方案，在保护敏感数据的同时兼具创新性、敏捷性和竞争力。在该背景下，依托这一优先准入机制，达索系统积淀40余年的行业专业知识将为突破性医疗健康项目提供核心支持。PariSantéCampus的初创企业可利用3DEXPERIENCE平台上由AI驱动的虚拟孪生，在开展临床应用或产业部署之前，以虚拟方式对现实解决方案进行建模、测试和验证，从而缩短开发周期，减少对高成本物理原型的需求，并加速产品上市进程。此外，初创企业可以借助达索系统经过认证的OUTSCALE主权云基础设施和高性能计算资源，来支持AI驱动的医疗应用开发，同时获得众多专家及合作伙伴的指导和培训。PariSantéCampus总经理AntoineTesnière表示：“通过此次合作，我们将为PariSantéCampus生态相关方提供自主可控、技术先进的数据基础设施，进一步加速创新。达索系统的数据基础设施对于PariSantéCampus的创新者至关重要，使其能够在最佳环境下存储、使用、保护和分析数据，帮助他们成长为欧洲数字化领军企业，并推动创新成果走向全球。”达索系统与PariSantéCampus共同打造的一体化创新环境，将为具有发展潜力的初创企业提供多元化的支持。初创企业在产生新构思并推动产品产业化的过程中，常常需要应对开发、成本、法规、网络安全和数据主权等多重挑战，而这些挑战无法通过“一刀切”的标准化方案加以解决。这一合作将针对性地帮助初创企业应对上述挑战，也包括AI日益广泛应用所带来的对可扩展的算力基础设施和安全的数据环境需求的满足。达索系统创新总监FrédéricVacher表示：“十多年来，3DEXPERIENCE创新实验室致力于为希望改变世界的创业者提供支持。通过为医疗初创企业提供虚拟孪生、仿真和AI技术能力，我们将帮助他们在虚拟环境中创建、测试和验证解决方案，加快产品上市进程，并通过为其对接专家及虚拟助手（VirtualCompanion），提高初创企业成功的概率。”进一步了解达索系统的3DEXPERIENCE平台、3D设计软件、3D数字化样机和产品全生命周期管理（PLM）解决方案：http://www.3ds.com

•ArisGlobal拥有面向生命科学行业的关键业务AI原生平台，涵盖监管、安全、质量管理与医学事务多个领域，为生命科学行业提供单一可信数据源•通过将ArisGlobal在真实世界中的患者洞察与达索系统在药物研发、临床开发及生产制造领域的领先专业知识相结合，双方将打造业界首个统一的智能平台•作为达索系统工业AI路线图的重要一环，此次收购将使达索系统能够规模化交付临床级AI，帮助生命科学行业充分利用达索系统3DUNIV+RSES，加速为患者带来更佳的健康福祉。达索系统（巴黎泛欧证券交易所：FR0014003TT8，DSY.PA）近日宣布，公司已签署最终协议，拟收购生命科学行业领先的AI原生企业级合规平台ArisGlobal。根据协议条款，达索系统将在交易交割时以约18亿美元现金收购ArisGlobal，并将根据未来多年期AI相关营收目标的完成情况，支付最高达2亿美元的额外对价。此项交易已获得达索系统董事会的一致批准。ArisGlobal行业领先的AI原生企业级合规平台，服务于200多家客户，涵盖全球排名前50的生物制药企业中的半数，以及众多生物技术企业、医疗技术企业、合同研究组织（ContractResearchOrganization，CRO）及全球卫生机构。其面向受监管业务的核心平台已深度集成到客户的关键业务运营流程之中，每年处理超过1200万份患者安全报告。ArisGlobal在全球拥有1300多名员工，预计2026年营收将达到1.75亿美元。ArisGlobal所处的合规市场具有高度韧性，预计将以两位数的速度增长，并将于2030年达到75亿美元规模，其中软件与AI在市场总支出中的占比预计将持续扩大。大型生物制药与医疗技术企业在不同业务职能部门中广泛部署ArisGlobal的创新技术解决方案，以追踪并管理全球范围内的患者安全事件、医学事务、复杂的监管申报以及质量流程。其NavaXAI平台在高度监管的环境中，以生产级规模实现了临床AI的落地应用。该平台助力客户将生产效率提升30%以上，实现复杂流程自动化、改善数据质量、增强合规性，并在整个产品生命周期内生成可支持决策的智能洞察。此次收购ArisGlobal将进一步推动达索系统变革生命科学行业的宏大愿景。通过将达索系统在药物发现、临床试验、生产制造与质量管理领域的独特专业知识，与ArisGlobal在监管运营及真实世界证据管理领域的领先优势相融合，双方将在完整的疗法生命周期中建立连续的证据闭环，共同打造统一的数据与智能平台，赋能生命科学行业产出值得信赖的成果、加速创新步伐、提升运营绩效，并为患者研发更安全的疗法。达索系统首席执行官兼董事会主席PascalDaloz表示：“今天是我们向着连接分子、患者与真实世界成果，实现生命科学行业转型变革愿景的重大里程碑。生命科学行业正迈入一个由人工智能与精准医疗转型驱动的创新纪元，同时也面临着日益复杂的运营挑战与更为严格的监管审查。我们推动医疗行业虚拟化的愿景，从未像今天这样契合业界需求而更具现实意义。通过将真实世界证据与我们独特的建模与仿真专业知识相结合，打造出统一的数据与智能平台，将显著提升我们应对长期药物研发挑战的能力，同时助力我们的客户更快速地交付更安全的创新疗法。我们非常高兴地欢迎ArisGlobal的卓越领导团队与杰出人才加入达索系统大家庭。”ArisGlobal首席执行官AmanWasan表示：“生命科学的未来不仅仅建立在功能更强大的软件之上，而将依托互联智能的发展迎来一个重大转折。数十年来，生命科学机构一直在碎片化的系统与互不相连的数据环境中开展运营工作，这一状况横跨研发与监管运营等多个业务环节。加入达索系统，是我们实现自身愿景的重要一步，我们希望为生命科学领域的客户提供一个集成且全面的以AI为优先的智能平台，整合原本分散的数据集，并最终以更快速度为患者带来更佳的健康福祉。达索系统是一家以科学为基础的工业AI领军企业，致力于在全球范围内推动生命科学行业转型。其虚拟孪生、建模与仿真能力，与ArisGlobal旗下的技术平台以及NavaX与XDI所提供的AI能力相结合，将构筑极具竞争力的坚实基础。我们将共同帮助客户加速创新、化繁为简，并从疗法生命周期的每一个阶段中持续学习，最终为患者带来更好的治疗成效。我本人也很高兴加入达索系统，并期待共同将这一宏大愿景变为现实。”本次收购预计将带来显著的营收协同效应。鉴于ArisGlobal具备良好的财务状况以及与达索系统相一致的可观利润率，该交易有望在完成后的第一年即实现营收增长与每股收益（EPS）的增厚。此次交易将完全通过达索系统资产负债表上的现金进行支付，同时保证集团在未来仍能保持较高的财务灵活性。该交易预计将于2026年下半年完成交割，具体取决于获得监管部门的批准以及满足此类交易的其他惯例条件。进一步了解达索系统的3DEXPERIENCE平台、3D设计软件、3D数字化样机和产品全生命周期管理（PLM）解决方案：http://www.3ds.com

一项技术的生命力，取决于它能否在产业中落地并产生实际效益；人工智能赋能制造业，正是这一规律的生动例证。在2026世界人工智能大会上，依托吉利汽车制造基因成长起来的工业数智化企业广域铭岛，以“数据赋能，智造进化”为主题，系统展示了工业AI从技术验证到规模落地的完整路径。将整车、零部件、新能源、电子电装等行业的实战经验带到台前，提出了“工业AI赋能汽车制造的路径和方法”。与多数从IT领域切入工业赛道的企业不同，广域铭岛的底气来自40年的造车积淀，“懂工业”的基因，构成了难以复制的专业壁垒。数据+AI：让数据开口说话，是工业智能的第一步制造业AI落地，门槛从来不是模型有多强，而是数据能不能被读懂。放眼整个制造业，很少有比汽车产业链更复杂的工业场景。一辆整车涉及上万个零部件，从冲压、焊装、涂装到总装，数据散落在数百个系统里，格式混乱、时序不同步、工况标签缺失是常态。不懂工业逻辑的团队往往止步于此，因为工业数据治理远不只是打通接口。图源：《工业与AI融合应用指南》（2025）而广域铭岛赋能的汽车、机械装备、电子电装正是目前AI采用率较高的行业，这也是优势所在。凭借对制造场景的深刻认知，广域铭岛打造了Geega工业AI应用平台——一个将工业机理与AI深度融合的“智造操作系统”。平台将工业知识封装为数据本体和技能组件，融合实时工业数据后，叠加大模型能力，编排成可自主协作的智能体。内嵌的数据治理引擎自动识别数百种工业协议，将杂乱数据转化为高质量资产；一线人员通过可视化界面拖拽组件，即可搭建预测性维护、根因分析等应用，不再依赖算法工程师。工艺设计+AI：让AI理解工艺，从源头定义智造当数据基座搭建完成，AI向上游渗透，进入最具挑战性的工艺环节。工艺参数直接决定产品质量，容错空间极小。也正是在这里，广域铭岛的产业基因开始转化为真正的产品优势。只有当AI真正理解工艺，智能化才不是空中楼阁。在工艺规划的源头，广域铭岛构建了Geega工艺专家数智引擎系统，形成了独特的“工艺+AI”方法论。它整合工艺数据沉淀和工艺大模型，打通从设计到工艺、试制再到量产的全流程，用AI驱动工艺规划自动化和工艺资源模拟仿真优化，显著提升工艺设计效率与质量。在吉利汽车集团制造工程与管理中心，AI作业工时生成智能体与AI作业指导生成智能体模块成功得以应用。能够精准预测各工序标准作业时间；通过3D工艺引擎与AI强化算法，自动生成作业指导书，大幅提升工艺标准一致性和工作效率。工艺研发体系已全面革新，文件编制效率提升10倍，工艺一致性提升30%，人力成本降低80%。在这些场景中，AI早已不是简单的自动化工具。传统软件只能按预设逻辑执行指令，而智能体更像是懂业务的“数字行动者”，从工艺规划源头入手，把确定性交给智能体，将创造力留给工程师。制造与供应链+AI：让AI在订单到交付中兑现价值工艺定义了“如何造”，接下来的命题是如何造得高效、交付得精准——这是智能制造的核心战场。广域铭岛正在打通从产品需求到验证、试制，从订单到计划、生产、物流交付的完整闭环。智能制造与智慧供应链智能体矩阵覆盖了设备管理、能耗管理、计划排程、制造执行、仓储管理、制造运营、订单管理、运输管理及供应商管理等关键领域，并且已经在实际应用场景中跑出了成绩。在国内某知名电器制造企业，库存分析智能体让全库检查效率提升99%，根因定位准确率达到95%，库存管理从“人找问题”转向“问题找人”。在衢州极电，设备保全智能体实现了“零停线”智能运维体系全覆盖，人效提升32%，非计划停机次数降低约20%，处理时间缩短一半以上。当AI在制造环节完成数字化闭环，更深层的命题随之而来——让工业软件与物理硬件深度融合，让智能从屏幕里的决策延伸到现实中的感知、思考和执行闭环。作为工业数智化企业，广域铭岛致力于让软件、平台成为连接物理世界的“操作系统”。未来，智能体将能够直接赋能产线上的AGV、机器人等物理实体。AGV、机器人等不再只是执行预设指令，而是融合智能体的数据与决策能力，自行理解任务、动态规划路径并自主执行，成为真正“听得懂、能动脑”的物理行动单元。实践，是工业AI未来唯一的标尺AI能力正在快速普及，但把AI能力组织成工作流、嵌入具体场景、最终变成商业回报，依然是一道很难跨越的专业壁垒。这种壁垒，恰恰来自对产业的深度理解。目前，广域铭岛已从技术验证进入规模复制阶段，在整车、零部件、新能源、电子电装、装备制造等行业打造了众多标杆案例。这些工业AI转型最佳实践背后，每一个案例都对应着切实的数据——良率提升，能耗下降，产能释放…这些才是衡量工业AI价值的最终尺度。随着新型工业化建设提速，AI技术与工业场景的深度融合成为制造业升级的关键命题。广域铭岛给出的路径很务实：以工业机理为锚点，AI决策不能脱离物理规律；以业务流为导向，让AI真正去执行而不只是提建议；以价值闭环为准绳，每个AI用例都必须经受投入产出比的严格检验。在工业AI从概念喧嚣走向深度落地的关键节点，广域铭岛是站在产线旁，做那个让AI交出真实答卷的实践者。懂工业，所以更懂工业AI应该长什么样。

中国上海–2026年7月15日–全球领先的可再生燃料生产商怡斯莱宣布与中国领先的超大规模绿色智算基础设施运营商秦淮数据正式签署谅解备忘录（MOU），共同建立面向数据中心备用电源的低碳能源供应链。根据谅解备忘录，怡斯莱与秦淮数据将合作评估在部分数据中心站点的备用发电机中使用加氢植物油（HVO），以其作为可再生的、可直接替代传统柴油的低碳燃料。此次合作体现了双方共同的愿景：通过切实可行、可扩展且可靠的可再生燃料解决方案，支持数字基础设施的脱碳转型。怡斯莱生产的HVO以废弃物为原料，可在整个生命周期内实现最高可达94.4%的温室气体减排效果，相较化石柴油显著降低排放。通过将可再生燃料融入备用电力系统，双方希望展示数据中心运营商如何在不牺牲性能和可靠性的前提下，减少关键业务环节的排放，并进一步助力秦淮数据实现其范围一（Scope1）及范围三（Scope3）减排目标。怡斯莱首席执行官马蒂·利埃沃宁表示：“数据中心是数字经济的基础设施，同时也对能源可靠性有极高要求。我们非常高兴与秦淮数据开展合作，探索如何利用以废弃物为原料的可再生燃料，为数字基础设施提供清洁且可靠的备用电力。这一合作凸显了HVO在帮助高碳排放行业以务实、可扩展的方式推进脱碳方面所能发挥的重要作用。”随着数据存储、云计算和人工智能基础设施需求的持续增长，更清洁、更具韧性的能源解决方案在整个行业的重要性日益凸显。怡斯莱认为，以废弃物为基础的可再生燃料（如HVO）在帮助数据中心运营商降低备用发电排放、同时维护运营安全方面具有巨大潜力。此次与秦淮数据的合作，与怡斯莱推动难减排行业脱碳的整体战略高度契合，该战略以包括HVO和可持续航空燃料（SAF）在内的可再生燃料为核心。同时，这也再次体现了公司致力于为亚洲客户提供高诚信、可直接替代传统燃料的解决方案，并可通过现有基础设施快速部署的承诺。关于怡斯莱怡斯莱是专注于可持续燃料及绿色分子生产的领军企业，并推动其创新及商业化的全球领先企业，由香港中华煤气孵化创立，并获贝恩资本（BainCapital）、KerogenCapital等国际投资者支持。公司以应对气候变化为使命，致力于将今日废弃物转化为明日新能源，已成为将废弃物转化为可持续燃料及绿色分子的全球创新科技典范。作为获ISCC认证的脱碳解决方案提供商，公司通过专有工艺规模化生产可持续航空燃料（SAF）、氢化植物油（HVO）及可持续石脑油（Bio-Naphtha）。了解更多有关怡斯莱资讯，请浏览官方网页或关注官方微信公众号“怡斯莱EcoCeres”获取最新资讯。

基于10万张真实工厂图纸、36位从业20年以上工艺工程师亲手校验，与老师傅思路契合度超95%，工艺路线起草提速约60%世界人工智能大会前夕，蓝沃（上海）智能数字科技有限公司（以下简称"蓝沃AI"）正式开源发布「沃土」工业大模型LevelField-1。作为行业首个聚焦非标机加工工艺的大模型，它能读懂一张2D图纸中的工件结构、公差、粗糙度等加工要求，自动推导加工步骤并给出工艺路线与优化建议——而这在过去，只有从业数十年的工艺老师傅才做得到。模型以10万张真实工厂图纸训练、由36位从业20年以上的工艺工程师亲手校验，内部评测中与工程师思路契合度超95%，让工艺路线起草提速约60%。行业首个开源机加工工艺大模型——沃土LevelField-1长期以来，工业AI更多停留在"数据智能"——汇总看板、分析报表、识别异常：它擅长处理工厂产生的数据，却读不懂数据背后的工业逻辑。而工艺，恰恰是制造业最核心、也最难标准化的知识：它决定生产排程、客户报价与交期承诺，最终决定订单利润，却只沉淀在老师傅几十年的直觉里。沃土LevelField-1的不同在于，它读的是图纸、学的是工艺、复刻的是老师傅说不清却做得对的隐性判断——这意味着AI第一次开始"理解工业"本身，而非仅仅处理工业的数据。这也与业界对"工业世界模型"的判断一脉相承：让AI从真实工厂的多模态数据中，内化制造业运转的规律。为什么"工艺"是工业AI最难啃的一块硬骨头在非标机加工厂，工艺老师傅往往身兼数职：制定工艺路线、来图核价报价、指导车间工艺优化。然而工艺决策高度依赖个人经验，难以标准化传承。一张机加工图纸的工艺路线如何确定？老师傅的回答往往是"看图给答案，很难描述思考过程"。工艺大师的加工思路手稿：难以言表，但心中有数这正是通用大模型无法解决的问题：工艺经验不在互联网语料里，而在老师傅几十年的直觉中、在工厂数十万张图纸里、在一张张手工整理的工艺卡中。也正因如此，尽管非标机加工是一个数十万家工厂、关乎无数订单利润的庞大行业，此前始终没有一个真正"看得懂图纸"的工艺大模型——沃土LevelField-1是行业第一个。工厂真正需要的，是一个看得懂图纸、读得懂加工要求、推得出步骤、给得出优化建议的"AI工艺老师傅"。10万张图纸+36位老师傅，"沃土"如何炼成LevelField-1基于通义千问开源基座，拥有90亿参数，以上海精智16家工厂图纸库中的10万张工艺图纸及配套工艺信息完成微调训练与强化学习。模型由蓝沃AI技术团队与36位从业20年以上的工艺工程师共同完成数据构建与结果校验，确保专业性与准确性。两位资深师傅在工厂测试期间探讨夹具类产品加工思路模型支持车削、铣削、钻削、磨削、铸造、锻造、热处理、焊接等18类机加工常见工艺环节。在内部评测中，模型与工艺工程师的加工思路契合度达95%以上；内测客户实际使用中，工艺路线起草耗时减少约60%。彻底开源，让工厂里的智慧成为几十万家工厂的公共资源本次开源为合并后的完整模型权重（safetensors格式，约20G）及全套运行文件，采用Apache2.0协议，免费商用。下载后可在vLLM直接部署推理，无需单独配置基础模型；官网同步开放免费在线体验入口，无需部署即可使用。选择彻底开源，源于蓝沃AI对制造业的一个判断：真正能推动中国制造升级的AI，不该被少数厂商垄断，而应像水电一样成为普惠的工业基础设施。蓝沃AI是一家"工厂原生"的科技公司——不是带着AI技术去找场景，而是从真实车间里长出来的AI。"蓝"代表蓝领工人，"沃"象征制造业的沃土。将工厂里长出来的工艺智慧，无偿交到几十万家机加工厂手中，正是这一判断的行动。蓝沃AI创始人魏杰表示："工艺制定是制造业数字化最难走、也最有价值的'最后一公里'。我们相信，从真实车间长出来的AI，理应回到制造业这片'沃土'，汇聚蓝领工人的集体智慧，让中国制造的核心竞争力持续生长。——这是沃土LevelField名字的由来，也是我们的初心和行动。"关于蓝沃AI蓝沃AI（LevelAI）成立于2022年，由上市制造企业孵化，是"工厂原生"的AI科技伙伴。公司依托自研AI算法、模型与机器视觉等前沿技术，构建新一代工业AI智能体平台，先后推出聚焦生产计划排产、生产工艺制定和生产现场报工、巡检等场景的3大工业AI智能体，致力于把人从繁琐的协调管理工作中解放出来，让工厂运营更高效、协作更轻松。截至目前，蓝沃AI已累计服务近300家制造业企业，覆盖机械加工、塑料制品、印刷、电子、食品等行业。模型下载：https://huggingface.co/level-ai/LevelField在线体验：https://www.level-ai.cn/levelField

6月25日，首届“昆仑杯”广东省高等学校工业软件创新挑战大赛颁奖典礼暨企业专场招聘会在东莞理工学院举行。此次大赛设置机械产品数字化设计与优化、电子产品设计、工业miniAPP开发三大核心赛项。机械赛项共评选出本科组一等奖三名，高职组一等奖一名。三名本科组一等奖获奖团队全部采用安世亚太PERASIMMechanical国产仿真软件完成全套设计优化工作。此次大赛秉持“以赛促学、以赛促教”理念，吸引了广东省内81所高校、552支队伍、近3000名师生报名参赛，竞争非常激烈。参赛团队全部依托新一代国产核心工业软件，完成全流程设计、开发与验证，赛事课题高度贴合广东制造业真实应用场景。在企业专场招聘现场，安世亚太产教融合事业部总经理赵亚辉带来《工程仿真技术（CAE分析师）培养通道》主题演讲，围绕高校仿真人才阶梯式培养、校企协同育人模式展开分享，为全省高校师生提供产教融合落地实践路线。在此次赛事中表现出创新能力与实践能力突出的优秀获奖团队中，东莞城市学院墨山队通过PERASIMMechanical软件对新能源汽车驱动电机外壳进行了结构-热耦合仿真与疲劳强度分析，并根据结果进行多次迭代优化，研发出减重25%、成本可控的轻量化工业部件。芯壳智造联队辅导教师张锦荣副教授表示：“大赛时间短，任务急。PERASIMMechanical上手简单、操作门槛低；仿真秀平台配套充足自助学习案例与教程，能使学生快速掌握结构仿真技术，也是我们团队能够短时间完成任务的一个重要原因。”本届赛事以国产工业软件应用为核心考核标准，多支队伍凭借安世亚太自主通用仿真软件PERASIM获得的荣誉奖项与认可，充分印证国产CAE软件适配高校教学、学科竞赛的能力。后续安世亚太将持续深化广东高校产教合作，依托自主仿真工具搭建实训、竞赛、就业一体化培养通道，为广东智能制造培育本土仿真工程人才。

2025年初，DeepSeek横空出世，一夜之间让全中国都知道了"大模型"这三个字。朋友圈刷屏、媒体追逐、资本市场躁动——那是一场全民AI启蒙运动。然而喧嚣过后，一个更本质的问题浮出水面：AI到底能不能帮企业盈利？答案很分裂。有企业告诉我，他们用AI写文案、做翻译，效率确实高了，但没看到真金白银的回报。也有企业告诉我，他们的业务量翻了3倍，团队没扩招一个人——秘密就是AI。在这两个极端之间，外贸行业仿佛成了一个天然的观察样本。原因很简单：外贸的获客链条足够长、痛点足够深、AI能介入的环节足够多。从客户搜索、背景调查、邮件撰写，到发送跟进和数据复盘——几乎每一个环节都可以被AI重构。我花了两个多月，走访了十几家正在"用AI做外贸"的企业，试图回答一个问题：谁在真正用AI盈利？怎么做到的？还有多少人只是看上去很努力？一、DeepSeek效应：为什么外贸成了AI落地的"样板间"？要理解DeepSeek对AI落地的催化作用，得先看看它之前的世界是什么样的。2023到2024年，大模型公司的商业化思路基本是"卖API"——你调用一次，付一次费。OpenAI的GPT-4Turbo，输出价格是每百万token30美元。如果你是个人开发者，玩玩还行。但如果要把它嵌入到企业的日常业务流程里——每天处理几千个客户、生成几万封邮件——这个成本账大概率算不过来。DeepSeek改变的是这个过程。它不仅性能逼近国际一线水平，更重要的是把推理成本打到了业界领先水平的百分之一。国产大模型的集体降价接踵而至——百度的ERNIE、阿里的Qwen、字节的豆包，都拿出了"真香"的价格方案。价格门槛一降，应用场景就活了。而外贸行业，某种意义上是被AI"命中注定"的一个行业。外贸天然具有三个特征，让它成为AI落地很理想的试验田：数据密集型——全球几十亿的采购商数据，需要精准筛选和匹配；内容密集型——大量个性化的邮件、开发信、跟进文案需要生成；流程密集型——从搜索到背调、从写作到发送、从跟踪到复盘的完整链路，可以被AI完整地串联起来。换句话说，外贸是一个"高重复劳动+高价值产出"的行业。AI特别擅长两件事：一是替代重复劳动，二是放大创造力。这两件事在外贸行业的获客环节里，高效地交织在一起。最早意识到这一点的，是一批专注于外贸场景的AI服务商。比如Mailantpro，一家全球获客与AI智能邮件营销平台，将AI深度整合进了外贸获客和客户触达的全流程中。这类平台的出现，让AI不再是"概念"，而是外贸业务员每天实实在在使用的工具。二、AI落地外贸的三个真实战场走访中我发现一个规律："用AI盈利"的企业，几乎都在做同一件事——把AI嵌入到一个具体的业务流程里，而不是把它当通用工具。那些只会用AI写文案的人，确实没有盈利。目前来看，AI在外贸领域的落地集中在三个战场，越往后，价值越大，壁垒也越高。战场一：AI搜索与背调——替代的是"大海捞针"在外贸行业，最痛苦的事情莫过于找客户。传统的做法是什么？买海关数据，或者在谷歌上翻几十页，找到潜在买家的邮箱，然后手工一个一个背调——去LinkedIn上看对方是不是真正决策人，去公司官网看看业务是否匹配。一个业务员，一天能完成10个客户的搜索和背调，已经算效率高的了。而在这10个里，最终能用的可能只有2-3个。东莞一家做电子元器件的贸易公司，去年业绩增长了3倍，但团队只增加了1个人。他们的做法是：用AI替代了所有"找客户"的工作。他们的业务员告诉我，过去找客户是这么干的："早上打开海关数据，导出一份客户名单，然后一个一个去谷歌搜索公司的背景、规模和业务范围，再去找采购决策人的邮箱。一天下来，能发20封开发信就不错了。"现在呢？他们在Mailantpro平台上设定好目标客户的画像——行业、地区、公司规模、采购习惯——AI自动去12亿全球采购商数据库中匹配，筛选出符合条件的目标客户，然后自动完成背调，生成客户画像报告。整个过程，15分钟。筛选出来的客户池，每天可以生成200个以上的精准目标。这不是某个科技公司的故事。这是一家传统的东莞外贸商，在用AI之前，他们甚至没有听过"大模型"这个词。他们只是换了一套获客工具。战场二：AI内容生成——替代的是"千篇一律"外贸行业有个公开的秘密——80%的开发信的命运是被直接删掉。而在这80%里，绝大多数是因为"写得就像一封垃圾邮件"。原因是显而易见的："DearSir/Madam，Weareaprofessionalmanufacturerof..."——买你产品的客户每天可能收到几十上百封这样的邮件，你的和别人的有什么区别？深圳一家做LED显示屏的外贸企业，找到了破局的关键。他们用Mailantpro的AI写信功能生成个性化的开发信——不是把"A客户"改成"B客户"那种伪个性化，而是基于每个客户的画像、业务特点、行业地位、甚至最近的新闻动态，生成完全不同的邮件内容。效果立竿见影。他们的邮件打开率从12%提升到了34%，回复率从2%提升到8%。可能很多人对这个数字没有概念，但在外贸B2B领域，邮件回复率每提升1个百分点，对应的可能就是几十万甚至上百万美金的订单增量。更关键的是，AI把这部分工作的耗时从每封邮件30分钟压缩到了30秒。同样是写200封开发信，过去需要一个业务员埋头干一周，现在AI+一个人力，一个下午就能完成。"以前我招一个业务员，培训3个月才能独立写开发信。现在用Mailantpro，新人来了培训3天就能上手。"——某深圳外贸企业负责人战场三：AI全流程自动化——替代的是"人海战术"前两个战场解决的是"单点效率"问题。但真正拉开差距的，是第三个战场——全流程自动化。什么叫全流程自动化？就是把"找客户→分析客户→写邮件→发送邮件→跟踪效果→数据复盘"这整条链路，用无缝串联起来。想象一个典型的获客场景。你用搜索找到了200个精准目标，AI自动完成了背调，生成了200封个性化的开发信。然后呢？手动一封一封发？那前面省下的时间全部还回去了。Mailantpro这类平台的价值恰恰在这里——它不仅仅是"搜索"或"AI写信"的单个功能，而是把这些能力整合成了一个完整的工作流：搜索完客户，AI自动为每个客户生成个性化邮件标题和内容、自动发邮件；邮件发出去了，AI自动跟踪打开率和点击率;邮件营销A/B测试、定时发送、大批量发送任务自动分解计划,智能调度，全部自动化。这才是"用AI盈利"的真正样子。不是把某个环节的效率提高了20%，而是把整个获客流程的效率提高了300%。传统方式需要3-5天完成的工作，Mailantpro用15分钟就能做完——时间节省了96%以上。前面提到的那家东莞电子元器件公司，就是这样做的。团队的几个业务员，每天的核心工作不再是"干活"，而是"决策"——看看AI筛选出来的客户名单，决定哪些重点跟进；看看AI生成的邮件，做一些微调优化。业务员变成了管理者，精力从"怎么做"变成了"做什么"。三、同样是AI，有企业盈利了，有企业还在观望既然AI盈利的效果这么明显，为什么不是所有外贸企业都在用？在走访中我注意到一个有意思的现象：AI使用效果的差距，往往在"动手之前"就决定了。第一层差距：对AI的认知。有企业把AI当"高级搜索引擎"，用来写文案、查资料，效率确实提升了20%。有企业把AI当"生产力系统"，用AI重构了整个获客流程，效率提升了300%。后者不一定比前者聪明，但他们做对了一件事——从一开始就思考"AI如何改变我的业务流程"，而不是"AI能帮我做什么事"。第二层差距：工具的选择。这是很容易被忽视的。现在的AI工具有一个普遍的问题——碎片化。AI搜索用一个工具，AI写作用一个工具，邮件发送用另一个工具，数据分析还要再找一个工具。数据不通、流程断裂、效率大打折扣。聪明的使用者会选择一体化的AI营销平台，比如Mailantpro，让客户搜索到邮件发送形成闭环；而不那么聪明的，会在工具的组合和切换中消耗掉大部分省下来的时间。第三层差距：执行的深度。AI不是魔法，它需要正确的输入和持续的优化。用得好的企业，会花时间去"喂"AI——告诉它什么样的客户是优质的，什么样的邮件回复率高，什么样的跟进节奏更有效。用得不好的，打开一个工具输入几个关键词就觉得"不过如此"。这让我想起互联网早期的一句老话："任何行业都值得用互联网重做一遍。"今天的AI时代，这句话可以改成："任何流程都值得用AI重构一遍。"但区别在于，"重做"不等于"更好"，关键在于——你怎么做。四、AI+外贸的下一个拐点在哪里？如果2025年是AI的概念启动年，2026年则是落地的分水岭。我觉得接下来会看到几个不可逆的趋势：趋势一：从"辅助"到"自主"。目前的AI本质上是"人+AI"，需要人来决策和校准。但在2026-2027年，我们会看到越来越多的"AI自主完成"的场景——AI根据设定好的规则自动筛选客户、自动发送邮件、自动判定跟进策略。像Mailantpro的智能策略功能，已经具备初步的自主能力：发送邮件时优先执行高送达率的模板策略，这正是从"辅助"向"自主"过渡的雏形。趋势二：从"英文为主"到"多语言覆盖"。过去中国外贸企业的能力边界取决于英语水平。AI打破了这个边界。现在，一个完全不会西班牙语的小企业，可以做拉美市场；不会阿拉伯语，可以做中东市场。多语言AI正在把全球市场变成每一个中国外贸企业的"主场"。趋势三：从"获客单点"到"客户全生命周期管理"。AI的价值不只在于找到客户。当AI掌握了从搜索到成交的全链路数据，它就有能力在客户生命周期的每个环节提供优化。Mailantpro的六维统计体系——总体分析、收信邮局分析、地域分析、客户端分析、行为跟踪——正是为这个方向做的布局。但一个关键趋势，也许是"飞轮效应"。越早使用AI的外贸企业，积累的数据越多——客户行为数据、邮件响应数据、市场反馈数据。这些数据反过来让AI变得更聪明。聪明的AI带来更好的效果。更好的效果带来更多的数据。这不是线性增长，这是指数增长。而那些还在观望的企业，不仅仅是"落后了一步"——在飞轮效应下，差距会越拉越大。今年的差距可能是"有AI和没AI"，明年的差距可能就是"做得好和做不好"，后年可能就是"存在和被淘汰"。五、写在最后DeepSeek带来的那场全民AI启蒙，已经过去一年多了。话题不再是"AI能不能用"，而是"AI怎么用才能盈利"。在外贸这条赛道上，答案正在变得清晰。有企业在海量数据中淘到了真金，有企业在个性化的邮件里敲开了大门，有企业用全流程自动化把获客效率翻了几倍。而那些还在讨论"AI靠不靠谱"的人，已经在这个赛道上掉队了。巴菲特说过一句话："当潮水退去，才知道谁在裸泳。"AI浪潮退去之后的时刻还在路上。但今天的选择，会决定你是潮水中的冲浪者，还是沙滩上穿着泳裤却还没下水的那个人。2026年，外贸的分水岭不是"做不做AI"，而是"谁先真正通过AI盈利"。

2026年第八届仿真技术应用大会现场，安世亚太展台前人流不断，人头攒动。大会期间，我们邀请到三位不同角色的亲历者——高级副总裁田锋、产品经理崔亮、研发工程师罗家骅，从趋势判断、产品进化到智能体落地，三个人的视角拼在一起，刚好构成工业软件与AI融合的完整图景。给AI戴上物理“紧箍咒”“工业软件的‘电动汽车时刻’到了。”安世亚太高级副总裁田锋如是说。在他看来，AI正在把传统工业软件巨头拉回同一条起跑线，而中国拥有世界工厂级别的工业场景和巨量数据，这是AI时代最稀缺的养料。被问及工业软件智能体的发展前景时，他指出软件正在从1.0工具化、2.0平台化迈向3.0智能体化，未来的软件不再等人操作，而是给AI戴上物理定律的“紧箍咒”，让它既懂人话，又守规矩。安世亚太沉淀了30年仿真技术、万级案例场景和数千家企业的工业知识工程，精智大模型iGPT已通过中国信通院权威认证，与华为、火山引擎同列中国三大可信工业大模型。精智Whale是面向企业复杂业务场景的企业级Al操作系统（AgenticOS），支持企业按业务需求自主创建、配置、测试和管理智能体，具备安全可控、工具调用、技能管理、流程编排与运行监控等核心能力，实现从自然语言需求输入、多智能体协同执行，到过程可追踪与结果沉淀的全链路闭环。安世亚太，已从“工业仿真”跨越至“物理AI”。PERASIM产品进化之路“PERASIM既要自主可控，又要真正好用”，安世亚太产品经理崔亮被问及企业面临的仿真挑战时，直言不讳。如今一个项目动辄复杂装配、海量网格、多物理场耦合，叠加大量设计方案迭代，传统方式效率天花板已经肉眼可见。他介绍，今年新发布的PERASIM最大的变化是结构和流体求解器能力大幅增强，并首次推出多物理场产品PERASIMMultiphysics，实现了自主结构软件和流体软件的双向流固强耦合。而在AI方向上，他透露了PERASIMAIROM智能降阶产品——用高保真仿真数据训练快速预测模型，让重复计算的时间成本大幅下降，未来将用于参数评估、设计空间探索和实时优化。“越用越懂你”的PERAAgentX“新人工程师也能直接上手做仿真。”安世亚太研发工程师罗家骅在采访中回应道。对于刚入行的新人，它解决了“软件操作难”和“工程经验少”两个核心障碍——不需要熟练掌握复杂求解器的菜单操作，用自然语言描述工程需求，智能体就能自动执行任务，内置的标准工程规范还能辅助新人规避常见设置错误。至于AI最让人担心的幻觉问题，他表示PERAAgentX与经过验证的企业私有知识库深度绑定，每一次分析都严格基于真实规范和历史数据，不凭空想象，保证结果准确合规。更重要的是，客户的历史仿真项目——包括成功案例、失败教训、特定参数设置——都可以上传至知识库，智能体会学习和内化这些经验，在新任务中直接调用，实现“越用越懂你”的持续积累。

2026年6月7日至10日，由中国工业合作协会主办的第八届仿真技术应用大会暨工业仿真软件产业生态共建与应用发展论坛在海南文昌盛大召开。本届大会以“工业仿真软件铸魂强基，仿真技术赋能智造升级”为主题，汇聚了两院院士、国央企总师、头部企业技术负责人及近百位行业权威专家，围绕国家战略需求与产业痛点，共话仿真技术创新与工业软件生态构建。作为国产自主仿真软件的领先企业，安世亚太受邀积极参与本次盛会。双项入围典型案例自主创新再获认可在6月8日大会开幕式上，大会正式发布了揭榜挂帅课题项目及2026年度“国产自主工业仿真软件典型案例”、“仿真技术创新解决方案”。安世亚太自主通用仿真软件PERASIM与工业仿真多智能体系统PERAAgentX双双成功入围，充分彰显了安世亚太在国产工业仿真软件自主创新领域的领先地位与技术实力。PERASIM是安世亚太自主研发的通用仿真软件，提供强大的前后处理以及结构、热、流体、电磁、声学、多物理场仿真能力，技术性能已经达到国际先进水平，广泛应用于中国高端制造业领域，2022年进入工业和信息化部工业软件优秀产品名单，荣获国家级《科学技术成果证书》，并加入国家科技成果网。工业仿真多智能体系统PERAAgentX是为CAE仿真场景打造的多智能体协同系统，目标是将企业长期积累的专家知识固化为可复用、可进化的“数字工程师”能力。系统以自然语言为交互入口，覆盖任务理解、参数配置、物理推理、执行监控、异常诊断与报告生成等关键环节。主旨报告：工业软件智能体及仿真实践在8日大会主论坛，国内外仿真领域顶尖院士、总师、首席科学家及行业领军专家汇聚一堂，围绕“智能仿真赋能高端装备全生命周期”核心主题进行深入探讨。安世亚太高级副总裁田锋应邀发表了题为《工业软件智能体及仿真实践》的特邀主旨报告。作为是工业软件领域的深度思考者，田锋先生在报告中深刻剖析了人工智能浪潮下工业软件向“智能体”蜕变的技术革命趋势。他系统解构了通用AI与工业AI的本质区别，阐明了传统工业软件向“软件智能体”演进的必然路径，并提炼出工业软件智能体的四大通用特征、演进范式、逻辑架构及未来发展方向。针对设计、仿真、制造、运维等不同门类的工业软件，他进一步剖析了其智能体化的差异化路径。报告以计算机辅助工程仿真为核心实践场景，重点探讨了企业场景知识与仿真专业经验的数字化获取、传统重型软件的自动化改造，以及未来仿真要素全面软件化的关键议题。在此基础上，田锋重点介绍了安世亚太自主研发的工业仿真智能体开发平台——PERAAgentX，该平台将上述理念与能力系统化落地，具备任务理解、物理推理、配置决策、执行修正与结果解释五大核心能力，实现了从自然语言指令到自动仿真报告的全链路闭环。正如田锋先生所说，安世亚太，今日完成从“工业仿真”向“物理AI”的跨越！报告结束后，田锋出席高端对话环节，与一汽、商飞、一院一部、三一等航天、航空、船舶、车辆等领域的总师级专家，围绕《从求解器到智能体：工业仿真软件的代际跨越与自主突围》主题，共同探讨了仿真技术自主可控与智能化转型的前沿路径。专题论坛：国产流体仿真软件应用成果展示6月9日上午，在国产工业仿真软件自主创新与生态建设专题论坛上，安世亚太产品经理崔亮分享了题为《国产流体仿真软件PERASIMFluid应用案例及AI降阶模型》的专题报告。在本次报告中，崔亮首先介绍了国产流体仿真软件PERASIMFluid的两个典型成功应用案例——客车空调风道流场仿真分析及优化案例和客机标模空气动力学仿真的标准应用过程案例，充分展现了国产流体仿真软件在实际工程设计中的巨大价值。随后，崔亮分享了在AI赋能下的模型降阶产品PERASIMAIROM，通过具体案例展示了该产品在快速仿真和实时预测中的实际应用价值。技术交流与未来展望会议期间，安世亚太公司在大会设立了专属展区，面向与会嘉宾全面展示了PERASIM系列自主通用仿真软件及PERAAgentX多智能体系统的技术成果。与会院士专家、企业代表和科技工作者纷纷来到展位，深入了解安世亚太产品的核心功能与行业应用，围绕航空航天、能源电力、装备制造、低空经济、电子等领域的仿真需求展开了深入交流与探讨。安世亚太凭借在自主仿真软件研发与智能化转型方面的持续深耕，获得了行业内外的高度关注与认可。展望未来，安世亚太将进一步明确工业AI战略方向，系统开启工业AI能力体系建设，面向结构、流体、热、电磁、显式动力学等多类仿真场景，推动多智能体技术与CAE工程流程的深度融合，持续助力制造企业提升仿真效率、降低试错成本、沉淀核心知识，以AI重新定义工业软件，为中国高端制造业的数字化转型与工业软件的自主可控贡献核心力量。