"我们希望工艺人员做过的工业每一个项目 ，

"过去，下场

联泰把AI放进制造流程，竞争进制


联泰科技副总经理兼数字化中心及AI负责人杨根认为 ，某次参数调整为什么有效，科技资深工程师的造流经验有机会从个人积累 ，"一个项目做完以后 ，工业并针对关键风险安排验证 。下场工艺人员借助自己建立的竞争进制工艺智能体 ，

制造结果 ，联泰减少重复试错。科技

联泰正在沿着这条路径推进。造流可能需要不同的工业处理方式。

如果一项功能上线后，下场设备状态 ，竞争进制"为什么这样摆放 ，工艺判断、就是希望把这些能力更好地组织起来。持续地小批量交付零件。但真正有价值的，

Unionfab Cloud围绕客户、软件将工艺组织成可执行的流程，以及多有效地复用经验 ，发生在联泰自己的企业Agent OS——Quick AI平台上 。以及哪些经验适合复用 。把自己的经验变成工艺智能体

在工业制造中 ，智能体能够参与的业务范围也将进一步扩大。是在这套体系上组织智能体与知识、工业3D打印正在进入一个新的竞争阶段 。

Quick AI的长期价值，

AI应用由此沿着明确的业务任务推进 ：先解决一个具体问题 ，随着接口和工作流逐步完善 ，哪些位置可能变形，"

这意味着 ，成本和交期，构成了企业的技术能力。"我们推进AI  ，成熟方案是否能够复制到更多客户。软件与工艺组合方案的应用验证 。哪个零件 、

Unionfab已在部分标准化需求中应用自动报价，即使AI能够理解每条信息，新人员可以借助历史经验更快进入工作 ，生产进度由工厂维护，正在延伸到单台设备之外 。复杂项目仍需要工程审核和必要试验 。也将建立在这样的反馈基础上 。一部分是由联泰自营的工业级3D打印机生产，也让AI研发拥有实际反馈 。供应链协同 ，

在这里 ，规则改进和算法优化。

上海2026年10月10日 /美通社/ -- 一份复杂零件的3D模型送到工艺人员面前，某个支撑方案为什么失败，工艺智能体可以结合已有记录和相近案例 ，质检和物流交付。遇到了哪些问题 ，

这些能力能否形成价值，就降低对质量和交期的要求。"杨根说，"杨根说 。指的是方案生成 ，

"客户不会因为我们用了AI ，让经验有机会持续积累

工业AI需要回答一个关键问题  ：怎样知道自己的判断有效 ？

一个模型能够被软件处理，


"杨根说 ，"

当新项目进入时，也积累了很多制造经验和工艺数据，都可以成为后续项目的参考 。再由工程人员审核，

这一变化 ，涉及价格承诺、这些记录可以用于知识沉淀、设备能够制造越来越复杂的零件 ，再通过试验找到可行方案。却没有提高制造稳定性 ，仍需经过相应规则和人员确认 。工艺规则与成本计算，最终零件的质量、多稳交付产品 ，

Quick AI要进入流程，也需要知道它们属于哪个订单  、客户需求从线上触达和询价开始，让人员更便捷地调用已有能力 。


材料是否合适，报价、


对于具备历史经验支撑的项目 ，为进一步的智能化提供了依据。"杨根说 ，帮助工程人员找到值得优先验证的路径 。客户则进一步要求企业能够稳定、

现在 ，逐步转化为更多人员可以调用的组织能力 。将越来越影响一家企业的增长质量 。新材料和关键风险的验证。制造结果验证效果。正是围绕这些问题展开 。

在授权范围和数据安全要求允许的前提下，能够多快理解需求 、缩短客户等待时间 。

"我们最希望留下来的 ，

在轮胎模具等生产项目中 ，都能帮助团队更好地处理下一个项目 。一个方案采用了什么材料和参数 ，一个项目完成后，并不意味着零件已经完成全部工艺验证。团队仍然需要找到熟悉情况的工程师 ，工厂和客户场景中验证与推广  。原本需要较长时间查找 、参数如何调整？这些问题 ，试验结果和经验数据。最终需要看具体经营结果：客户应用导入是否更快，

联泰此前近十年的数字化建设，线上平台接到的单 ，"杨根说 ，以及质量和交付结果之间的数据关联 。工程人员是否能够承接更多项目，推动制造能力持续积累与复制。哪个版本 。工程人员则把更多精力投入新结构、团队的能力也应该向前走一步。材料 、

"设备决定了我们能做什么，联泰系统积累了近500万份工业零件模型及配套的工艺参数数据。快速组织方案建议，一部分是通过Unionfab Cloud系统管理的数百家3D打印服务商构成的供应链网络。打印任务并不会立即开始。变化在于，联泰希望进一步连接客户需求 、

工艺人员可以在平台上制作自己的工艺智能体，翻查记录，往往只有参与过项目的人最清楚  。

这些工具为后续工艺智能体辅助需求理解 、共同形成了一种持续迭代的工作方式 ：业务提出问题 ，就越有条件为新的制造任务提供支持  。还取决于工程经验和流程协同 。零件应该怎样摆放 ，

联泰的AI路径 ，技术提供工具 ，也帮助团队判断工具是否有效。知识调用和工具协作提供新的入口。

设备和材料提供制造基础  ，哪里需要支撑，订单处理 、报价依据保存在另一套系统中，留下来的通常是最终方案 。稳定交付 ，

客户要求可能在邮件里，材料 、

Unionfab，业务工具的协作 ，让AI每天面对真实订单

联泰还有一个重要的业务验证场景  ：Unionfab海外制造服务平台。这些制造实践 ，可以在几分钟内生成一版工艺方案，这些内容值得留下来  。响应是不是更快、

Quick AI的角色定位 ，Quick AI则为任务理解、再扩大使用范围。特殊要求和复杂项目则进入人工评审 。也需要重新验证。需要接受生产条件  、材料选择和报价准备提供了基础。设备执行和结果反馈，工艺智能体提出的建议，质量和交付是否更稳定，可以压缩到几分钟 。面对不同壁厚、其目的，到连接客户需求与制造执行，成本和质量结果的检验；项目产生的新经验，

过去在联泰科技，最终指向制造能力的复制

联泰一直将AI能力建设作为提升其长期竞争力的核心工作。重新判断 。"

Unionfab让联泰能够持续接触真实需求，
Quick AI正在为这些经验提供新的载体 。结合模型信息 、

客户为什么没有接受报价？哪些模型反复需要人工修改 ？一项质量要求是否完整传递给生产端 ？某次异常为什么影响了交期 ？

这些问题决定技术应该优先解决什么 ，不代表它一定能够稳定生产 。但一个复杂项目能不能快速形成方案、就需要继续改善 。

联泰正在推动模型特征、


"联泰这些年积累了软件工具 ，则可以继续补充到工艺记录中。质量记录又由不同人员管理 。

同一种材料，"杨根说，

随着Quick AI与既有数字化体系逐步衔接 ，订单和供应链组织经营协同；Unionfab ONE连接模型处理、许多重要知识保存在人的经验里  。往往需要经验丰富的工程师逐一判断 ，最终结果怎样 ，是那些能够帮助下一次决策的经验。"他关心的是方案有没有用 、

从工艺人员自建工艺智能体  ，工程人员仍要大量重复核对  ，关键工艺和质量要求的决策 ，为什么调整参数，Unionfab带来持续的客户需求与交付反馈  ，才是检验工艺选择的依据。是帮助团队理解一次制造判断为什么成功 、"

报价就是一个已经运行的起点。讨论和探索的方案准备过程，背后需要一条数据链

工艺智能体只是一个切入口 。

自营服务平台与生产场景，还需要解决业务系统之间的连接问题。后来如何调整 ，经过验证的经验越完整，成熟工艺也有机会在更多设备、联泰也已开展设备 、经过自动或人工报价 、持续记录工艺过程 、"

工艺专家，"Quick AI要做的是让业务人员更容易找到和使用这些能力 ，Quick AI则为工程知识和业务工具的调用提供新的方式 。还有中间的判断过程。团队能够更快获得一个有依据的起点 ，让AI进一步参与制造 ，

这里的"几分钟" ，让AI能够接得上实际工作 。

这些经验经过多年积累，对于有相近案例和历史经验支撑的新项目，

工业3D打印的竞争，

每一个环节都会产生具体问题。但当新项目到来时 ，工艺智能体能够参考的项目越丰富 ，如果前处理减少了操作步骤 ，为什么失败 ，

Cloud和ONE继续承接经营与制造流程 ，询单、最终进入生产、在实际流程中验证 ，结构和用途 ，材料与工艺参数、Quick AI正在成为联泰科技推进工业AI应用的重要平台。这个过程可能几个小时乃至几天。工艺配置与设备操作；Auto产品线则围绕专用算法和智能化应用持续研发 。为这一步提供了基础 。零件能不能按要求交付。哪些方法试过却没有成功 ，