基于 10 萬張真實工廠圖紙、36 位從業 20 年以上工藝工程師親手校驗，與老師傅思路契合度超 95%，工藝路線起草提速約 60%
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%。
行業首個開源機加工工藝大模型——沃土LevelField-1
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"。
工藝大師的加工思路手稿：難以言表，但心中有數
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。
兩位資深師傅在工廠測試期間探討夾具類產品加工思路
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。"
