導讀：智能體（AI Agent）正以前所未有的速度，將網絡空間的智能計算能力注入物理世界的運行肌理。當手機中的助手開始為你自主規劃行程、一鍵完成全套預訂，當工廠的智能系統實時感知、調整甚至優化整條產線的流程——這些已不再是科幻作品的遙遠想象，而是智能體技術深入千行百業、重塑生產與服務模式的生動當下。

中國經濟新聞網訊（劉晨曦）當前，人工智能與實體經濟深度融合已成為國家層面的核心戰略。2024年，“人工智能+”行動被首次寫入《政府工作報告》；2026年5月，三部委聯合印發《智能體規范應用與創新發展實施意見》，明確了智能體是人工智能產品及服務的重要形態。

在這一系列明確的政策藍圖指引下，一批深耕垂直場景的科技企業正從實驗室快速走向產業前沿，將“智能體”的構想轉化為切實的生產力。其中，杭州噴博科技有限公司（Paintbot）依托其基于物理因果大模型（PCLM）所原創打造的“噴涂工藝智能體”，為觀察AI如何深度改造傳統制造業、實現“柔性生產”提供了一個極具代表性的范本。

誕生于產學研融合，以生成式AI定義使命

杭州噴博科技有限公司的創立與發展，本身就是一場“技術驅動、產業協同”的精準落地。

據杭州噴博科技有限公司創始人、CEO林密介紹，該公司技術團隊自2024年底即與浙江大學高端裝備研究院展開深度合作，于2025年7月正式成立公司，并在同年12月順利完成與臨平科發臨卓天使基金的投資簽約。該公司錨定“數智共生、智能至臻”的使命，核心路徑清晰：以生成式AI技術為引擎，致力于為全球制造業提供精準高效的柔性噴涂新范式。

林密強調，噴博科技的核心創新，在于跳出了傳統工業自動化“示教-再現”的窠臼，構建了一個能夠自主理解任務、仿真優化并精準執行的“工藝智能體”。該智能體依托四大獨創技術支柱：智能點云、精準計算、AI模擬仿真，以及最為關鍵的漆膜厚度和噴漆質量垂類AI工藝模型。通過這套系統，設備能夠自主學習不同工件的三維形態與工藝要求，動態生成最優噴涂路徑，最終實現微米級的精準控制。

瞄準汽車后市場，首款產品實現“范式級別能力躍遷”

杭州噴博科技有限公司的首款產品PaintBot100智能噴涂機器人，精準切入汽車后市場噴涂這一高價值場景。該場景是4S店售后利潤的主要來源（占比70%-80%），但長期受困于效果不穩定、成本高、職業健康危害大及“人走技失”等痛點。

林密表示，PaintBot100帶來了顛覆性改變：

首先是全場景自主識別：不依賴預設車型數據庫，能精準實時識別各類待作業區域，兼容整車、散件、局部修補等多模式，徹底解決了傳統方案“車停歪無法噴涂、新車/改裝車無圖可依”的難題。

其次是實現微米級工藝閉環：基于物理因果模型機理，公司深度研發的垂類AI工藝模型可在虛擬訓練器中反復仿真模擬，直至漆膜厚度預測完全達標，方執行實際噴涂。這使其噴涂的12個車身覆蓋件在厚度、均勻度、色差等關鍵指標上均達到汽車原廠水平，實現了維修涂裝工藝的“范式級別能力躍遷”。

再次是實現持續進化與降本增效：設備硬件一次到位，軟件能力通過OTA持續升級，具備強大的自學習與場景泛化能力。實際應用數據顯示，與傳統人工相比，其作業效率提升30%，涂料節省20%，烤房利用率提升30%。

瞄準應用藍海，商業模式與市場戰略清晰

民用噴涂市場需求穩定，可作為立身之本，目標年消費額在幾十億至百億級；而汽車噴涂領域，因勞動傷害大、技工工資高、維修效率低下等問題，預計將在五年內完成從人工到智能設備的全面替換。

不難看出，噴博科技瞄準的是一個全球性的巨大市場。該公司全球目標設備存量約100萬臺，其中核心目標50萬臺，對應的市場容量約2000億元人民幣。林密表示，高企的海外人工成本與職業傷害風險，使得其產品在歐美等地的投資回報周期極具吸引力（歐洲約3個月，美國約6個月，國內約4個月）。因此，公司市場策略以海外為主，國內跟隨出海趨勢，并優先服務對品質和效率敏感的頭部客戶（如豪華品牌4S店）。

超越噴涂：PCLM模型開啟“工業工藝大模型”的無限想象

噴博科技的野心遠不止于噴涂。其技術內核物理因果大模型（PCLM）具備強大的通用性與可擴展性。當前，其垂類AI工藝模型已能處理不同涂料（粘性、稀釋度、掛壁性等）的復雜特性，并通過持續深度學習優化。

基于此，該公司規劃了清晰的橫向拓展路徑：短期內，將“噴涂工藝智能體”復用至工程機械、航空船舶、家電、家具等更多工業噴涂場景。中長期，則依托PCLM的底層架構，將能力泛化至精密裝配（如航空發動機、變速箱）、鍛造、焊接、CNC加工等更廣泛的工業工藝領域，旨在打造一個通用的“工業工藝大模型”，為化工、電力、服裝、醫藥等多個行業提供開放、精準、智能的柔性生產解決方案。

從國家頂層設計對“人工智能體”的呼喚，到噴博科技在噴涂這一細分工業場景中打造出能夠“自主定義結果、自我執行任務”的垂類智能體，我們看到了AI與實體經濟深度融合的清晰軌跡。噴博科技的實踐表明，真正的工業智能化并非簡單機械臂的替代，而是通過物理因果模型與垂類AI工藝知識的深度融合，將老師傅的“手藝”與復雜工業的“機理”數字化、算法化、永生化的過程。這不僅是在解決一個行業的舊有痛點，更是在AI驅動科技變革的大背景下，為全球裝備制造業向柔性生產轉變，提供了一套可復制的、扎根于中國制造業沃土的新范式。

圖片：官方、網絡

轉載自：中國經濟時報--中國經濟新聞網 編輯： liuchenxi