上海2026年7月16日 /美通社/ -- 世界人工智能大會前夕，一支平均年齡約30歲的年輕團隊交出了一份答卷——藍沃AI在滬發布并開源「沃土」工業大模型LevelField-1，讓AI能夠讀懂非標機加工的工藝圖紙、自動生成工藝方案。

據藍沃AI介紹，該模型聚焦非標機械加工的工藝環節，可識別2D圖紙中的工件結構、公差、粗糙度等加工要求，自動推導加工步驟并生成工藝路線與優化建議，為制造業數字化轉型提供新的工具支撐；這也是目前公開發布的首個聚焦非標機加工工藝的開源大模型。

當前，人工智能在制造業的應用多集中于辦公輔助、質量檢測等環節。工藝決策因高度依賴技術人員的經驗積累、難以標準化傳承，長期被業內視為制造業智能化的難點之一。據藍沃AI介紹，工藝環節直接決定生產排程、客戶報價與交期承諾，關系到訂單成本與利潤，而相關經驗大多沉淀在工藝人員的個人經驗和工廠的圖紙檔案中，通用大模型難以直接掌握。

據藍沃AI介紹，LevelField-1基于通義千問開源基座研發，參數規模90億，使用上海精智16家工廠的10萬張工藝圖紙及配套工藝信息完成訓練，并由藍沃AI研發團隊與36位從業20年以上的工藝工程師協作完成數據構建與結果校驗。模型支持車削、銑削、鉆削、磨削、鑄造、鍛造、熱處理、焊接等18類常見機加工工藝環節。企業內部評測顯示，模型與工藝工程師的加工思路契合度在95%以上；在內測客戶的實際使用中，工藝路線起草耗時減少約60%。

此次開源采用Apache 2.0協議，開放完整模型權重與配套運行文件，企業和開發者可免費獲取并用于商業部署。在不少機加工廠，工藝經驗高度依賴少數資深師傅，人員流動與代際更替容易造成經驗斷層。藍沃AI方面表示，選擇開源，意在把這些經驗沉淀下來，降低中小制造企業應用人工智能的門檻，幫助更多企業和年輕從業者更快掌握工藝能力。

事實上，做這件事的藍沃AI本身就是一支年輕的團隊：公司平均年齡約30歲，產品與研發團隊平均年齡僅29歲，最年輕的成員是"00后"；在"沃土"的研發中，正是這樣一群懂AI的年輕人，與懂工藝的老師傅坐在一起——一邊是熟悉大模型的年輕工程師，一邊是干了大半輩子的工藝師傅，把老師傅"看圖能給答案、卻說不清過程"的經驗，一點點變成機器能理解、可復用的能力。

藍沃AI創始人魏杰表示，制造業是實體經濟的根基，工藝環節的智能化是制造業數字化轉型中"最難走、也最有價值"的一段。在他看來，工業AI在中國工廠廣泛落地應用才剛剛起步，需要年輕的技術團隊與制造業的老師傅接續探索。他表示，希望通過開源，把在真實工廠中沉淀的工藝經驗轉化為更多企業可用的能力，為發展新質生產力、推進制造強國建設貢獻力量。

藍沃AI成立于2022年，由上市制造企業孵化，專注于工業人工智能技術研發，圍繞生產計劃排產、生產工藝制定、生產現場視覺監控等場景推出工業AI智能體。截至目前，公司已累計服務近300家制造業企業，覆蓋機械加工、塑料制品、印刷、電子、食品等行業。

上海2026年7月16日 /美通社/ -- 世界人工智能大會前夕，藍沃（上海）智能數字科技有限公司（以下簡稱"藍沃AI"）正式開源發布「沃土」工業大模型LevelField-1。作為行業首個聚焦非標機加工工藝的大模型，它能讀懂一張2D圖紙中的工件結構、公差、粗糙度等加工要求，自動推導加工步驟并給出工藝路線與優化建議——而這在過去，只有從業數十年的工藝老師傅才做得到。模型以10萬張真實工廠圖紙訓練、由36位從業20年以上的工藝工程師親手校驗，內部評測中與工程師思路契合度超95%，讓工藝路線起草提速約60%。

長期以來，工業 AI 更多停留在"數據智能"——匯總看板、分析報表、識別異常：它擅長處理工廠產生的數據，卻讀不懂數據背后的工業邏輯。而工藝，恰恰是制造業最核心、也最難標準化的知識：它決定生產排程、客戶報價與交期承諾，最終決定訂單利潤，卻只沉淀在老師傅幾十年的直覺里。沃土LevelField-1 的不同在于，它讀的是圖紙、學的是工藝、復刻的是老師傅說不清卻做得對的隱性判斷——這意味著 AI 第一次開始"理解工業"本身，而非僅僅處理工業的數據。這也與業界對"工業世界模型"的判斷一脈相承：讓 AI 從真實工廠的多模態數據中，內化制造業運轉的規律。

為什么"工藝"是工業 AI 最難啃的一塊硬骨頭

在非標機加工廠，工藝老師傅往往身兼數職：制定工藝路線、來圖核價報價、指導車間工藝優化。然而工藝決策高度依賴個人經驗，難以標準化傳承。一張機加工圖紙的工藝路線如何確定？老師傅的回答往往是"看圖給答案，很難描述思考過程"。

這正是通用大模型無法解決的問題：工藝經驗不在互聯網語料里，而在老師傅幾十年的直覺中、在工廠數十萬張圖紙里、在一張張手工整理的工藝卡中。也正因如此，盡管非標機加工是一個數十萬家工廠、關乎無數訂單利潤的龐大行業，此前始終沒有一個真正"看得懂圖紙"的工藝大模型——沃土LevelField-1 是行業第一個。

工廠真正需要的，是一個看得懂圖紙、讀得懂加工要求、推得出步驟、給得出優化建議的"AI 工藝老師傅"。

10 萬張圖紙 + 36 位老師傅，"沃土"如何煉成

LevelField-1 基于通義千問開源基座，擁有 90 億參數，以上海精智 16 家工廠圖紙庫中的 10 萬張工藝圖紙及配套工藝信息完成微調訓練與強化學習。模型由藍沃 AI 技術團隊與 36 位從業 20 年以上的工藝工程師共同完成數據構建與結果校驗，確保專業性與準確性。

模型支持車削、銑削、鉆削、磨削、鑄造、鍛造、熱處理、焊接等 18 類機加工常見工藝環節。在內部評測中，模型與工藝工程師的加工思路契合度達 95% 以上；內測客戶實際使用中，工藝路線起草耗時減少約 60%。

徹底開源，讓工廠里的智慧成為幾十萬家工廠的公共資源

本次開源為合并后的完整模型權重（safetensors格式，約 20G）及全套運行文件，采用 Apache2.0 協議，免費商用。下載后可在 vLLM 直接部署推理，無需單獨配置基礎模型；官網同步開放免費在線體驗入口，無需部署即可使用。

選擇徹底開源，源于藍沃 AI 對制造業的一個判斷：真正能推動中國制造升級的 AI，不該被少數廠商壟斷，而應像水電一樣成為普惠的工業基礎設施。藍沃 AI 是一家"工廠原生"的科技公司——不是帶著 AI 技術去找場景，而是從真實車間里長出來的 AI。"藍"代表藍領工人，"沃"象征制造業的沃土。將工廠里長出來的工藝智慧，無償交到幾十萬家機加工廠手中，正是這一判斷的行動。

藍沃 AI 創始人魏杰表示："工藝制定是制造業數字化最難走、也最有價值的'最后一公里'。我們相信，從真實車間長出來的 AI，理應回到制造業這片'沃土'，匯聚藍領工人的集體智慧，讓中國制造的核心競爭力持續生長。——這是沃土LevelField名字的由來，也是我們的初心和行動。"