拓斯达吴丰礼谈AI转型：以AI服务AI，扎根产线做务实的事

AI 正在改写制造业的打法，具身智能也加快走进工厂现场，成了产业升级的一股关键力量。热潮之下，行业有个问题绕不开：前沿智能技术怎么才能真正落到产线上，把趋势变成实打实的产业价值？

11月7日-8日，TOPS DAY 2026 拓斯达全球开放日在广东东莞启幕，主题是“美好，拓手可达”。

这场 TOPS DAY 2026 把趋势解读、AI+产品解决方案首发、标杆案例拆解、产业生态链接聚到了一起。它呈现的不只是一场正在发生的技术浪潮，更想探寻工业AI怎么落地、智能制造有哪些新机会。

下面就一起回看这场盛会的高光时刻，感受工业 AI 扎根车间、照进制造现场的真实力量。

拓斯达科技董事长兼总裁吴丰礼讲了拓斯达怎么拥抱 AI、怎么转型。他说得很直白：“挑战，往往是机会的另一种出场方式。”多年攒下的工业场景是底子，拓斯达由此认准具身智能这条路：对内推进数智化提效，对外打磨机器人核心能力、铺开产业生态，让 “以 AI 服务 AI” 真正落下去。

演讲中他特别提到，“比起在云端畅想未来，我们更愿意扎根产线，做务实的事。企业想要行稳致远，依靠两样东西：过硬的产品，以及支撑产品持续迭代的体系。”

以下是拓斯达科技董事长兼总裁吴丰礼的演讲实录，经编辑：

各位尊敬的来宾、合作伙伴，所有一路支持、关心拓斯达的朋友们，大家下午好！

大家百忙之中到场，我们非常荣幸，也由衷感谢。先让我代表拓斯达全体同仁，向长期关心、支持我们的各位朋友，送上最热烈的欢迎和最衷心的感谢！谢谢大家！

又见到这么多熟悉的面孔、相伴多年的老友，心里很亲切，也很暖。我常想，我们这一代人挺幸运：短短二三十年，接连走过好几个时代——农业时代、工业时代，再到互联网时代、移动互联网时代，如今一头撞进人工智能时代。

做创业的人里，不少人都赶上过这些时代，也错过了这些时代。互联网、移动互联网这趟快车，未必人人都能搭上。可今天这个呼啸而来的人工智能时代摆在面前，挑战确实不少，机会同样不少。

过去一年，我相信大家都碰上了一些变化，感想也不少。要说这一年最高频的词，答案可能人人不同，但有一个词肯定绕不开——AI。

拓斯达创业二十多年，AI 时代到来时，和各位一样，困惑一大堆。所以今天我把拓斯达这一年里碰到的困惑、做过的思考、试过的探索和尝试，拿出来跟大家聊聊。

我今天分享的主题是：以AI服务AI。

这两个 AI 不是一回事。前一个 AI 说的是技术和产品，也就是靠 AI 技术去造工具、建能力；后一个 AI 指向客户和市场——我们究竟服务谁。认知有时会决定定义，定义又反过来决定我们怎么想问题。

所以在面对这个话题的时候，我首先问自己的第一个问题是：你眼里的 AI 是什么？

大家也可以跟我一起思考。一千个人当中有一千个哈姆雷特，每个人的定义是不一样的。

站在个人角度，AI 可以是更聪明的搜索引擎、贴心的生活助手，也可以是一个私密的情绪树洞；站在经营者角度，AI 是运营中帮着提质、降本、增效的利器；放到我们的产品赛道——工业机器人、具身智能上，AI 正把过去靠编程驱动的设备，改造成能感知、能自主决策、能持续迭代的新体系，操作门槛更低、适用场景更广、通用性更强。

对 AI 的定义不一样，看到的世界就不一样。把视野拉到宏观经济层面，国家统计局和海关总署等部门发布的 2026上半年经济数据里信号很清楚：集成电路、新能源汽车出口、工业机器人等高新技术产品出口继续往上走；传统汽车、消费品、家具家电这些赛道则顶着压力。一升一降，一半是火焰，一半是海水。

我们看到的局面是：“碳基”往下走，“硅基”快速往上走。现在还流行另一种说法，叫 i 型结构：顶上那一点，是 AI 算力、高端芯片、大模型等少数 AI 相关赛道，独自向上；下面是庞大的传统制造业、餐饮零售等行业，上下之间断开，世界像是被划成了“AI阵营”与“非AI阵营”。

说到 AI，英伟达那个流传很广的 AI“五层蛋糕”，大家应该都不陌生。从底层的能源、芯片、基础设施，一直到上边的大模型和应用，不妨问问自己：这张产业版图里，我们站在哪儿？哪些赛道跟我们有关？

以前 AI 大多待在数字世界，往后看，AI 一定会一步步连上物理世界，而且这两个世界的融合是大势所趋。过去，智能驾驶是 AI 落地物理空间最主要的载体；现在和将来，最重要的载体则会是机器人。机器人要走进物理世界，工业场景这道关绕不过去——它既是难得的训练场，也是源源不断的数据来源。在座绝大多数伙伴扎根制造业，而制造业，恰恰是物理 AI 训练最肥沃的土壤。

从产业路径看，海外 AI 在通用大模型、语言逻辑推理这类软件智能方向上起步早；我国有完整的制造业产业链撑腰，AI 和机器人结合、面向物理世界的具身智能，落地场景更多，规模化推进也更快。我们不光打磨“大脑”，还更有条件去训练机器人的手和腿。靠着二十年工业积累，拓斯达选的是专注打磨机器人的手臂。

看着这张“五层蛋糕”的图，我们也问自己：要是还没真正踏进 AI 这条新赛道，赛道里有没有我们的伙伴？客户是不是已经身在其中？老话说 “城里要有亲戚”，真有这样的 “城里亲戚”，我们又该怎么搭通路、把对接做完？拓斯达既带着传统制造的根基，又有高科技的属性，这个问题，我们一直在想。

挑战往往也是机遇换了个面孔出现，这点我同样相信。经营本来就有起有落，一段下行周期，很可能就是下一轮增长的开头。

在我眼里，AI可以用四个关键词来概括：它是一项技术，是一件工具，是一种核心能力，最终还会长成一个庞大的产业。

这三个维度，可以拆开来看。

先说技术。把它当对话、生成工具用，它就是技术；运营过程中用它出报表、剪视频，给各个岗位提效，它便是技术延伸出来的效率工具。

再往深走，AI是一种能力，嵌进产品里，成为我们独有的竞争力；而到最后，我们希望AI本身成为我们服务的广阔市场。

这几个层面既并列，也递进：技术生出工具，工具转为能力，能力再撑起一个可变现、可持续的产业。

做管理这些年，我常讲：短期看销售，中期看产品，长期看运营。这话不是说三者有先后。短期里，销售更容易拉出快速增长；真正稳健、可持续的竞争力，得靠持续打磨、反复验证的产品，所以中期看产品；长期看运营，这一环最难。运营不是单点突破，是系统性能力，每一处细节都得抠得更细。

销售和产品，管的是把增量业务做好；运营，管的是把存量业务做精。存量竞争像考试，好比人在深水区，已经拿到95分，想再多拿一分，每一分都格外艰难。反过来，开新赛道、打造第二曲线，拿到两个80分，增量反而更容易做出来。可再难，把存量业务做好也是难而正确的事，得立足当下，坚持长期主义。

所以今天，我就从运营、产品、销售三个维度，讲讲拓斯达的探索。

先讲运营。动手之前，我反复问自己两个问题：如果AI是技术与工具，我们想借它达成什么目标？又该怎么把它用到极致？

工具从来不是目的，目标才是核心。按以终为始的思路，我们让业务部门牵头、IT部门配合，把全公司所有部门、所有岗位扫了一遍，在人力、财务、法务、销售、研发等板块里找落地机会，比如销售智能报价助手、AI 猎头寻访、服务器巡检、内部知识库等。

不过，不是所有“看起来可行”的方向都值得投。我们在“想做、能做、可做”之间分三步走：第一步广泛扫描，把潜在场景都收上来；第二步收敛筛选，锁定那些我们既有能力、又有价值落地的方向；最后聚焦到优先级最高的项目。筛完之后，大量候选场景收敛成25个方向试点，最终15个场景落地，验证出六类真实可用的AI能力。

这个过程里，我们带出了41位来自业务一线的AI种子。正是这些扎在业务里的苗子，帮我们把可复制、可推广的AI能力沉淀下来。

也跟大家说一声，原来的流程IT中心，现在已经正式更名为流程数智中心。这不只是换个名字，是我们全面拥抱AI、All in AI的决心。过去我们靠软件与程序；AI给我们打开了全新的空间。数智中心的能力模型、能力画像，也跟着一起重塑。

我们组建了AI效率小组，由业务种子和数智中心的专业人员结对推进。我始终认为：真正有生命力的AI，一定诞生于业务，而不是单纯由技术驱动。再配上外部导师辅导、内部项目遴选、跨部门评审，我们的目标很清楚：把人从重复劳动里解放出来，去做更有创造性的事。

说个典型案例：智能外呼项目。以前设备安装前，得靠人工跟客户反复沟通，确认现场条件、登记信息、协调时间、分区派单。这一环节高度依赖人力，记录容易错漏，人力投入也大。我们把AI接进CRM，工单自动触发，AI自己去确认安装条件、回传数据、协调排期。原本纯人工对接的环节，现在交给AI独立承接。

近一年，这个项目累计处理工单7149单，接通4463单，接通率62%，派单转化率达到43%。响应更快、流程标准、信息不容易漏，这套智能体接下了原本十个人的工作量，效率提升很明显。

这个案例给我们的启发很深：不一定非要精通算法，业务高手哪怕是技术小白，照样能用好AI、搭出工具。对业务痛点理解得越深，做出来的工具效能就越强。同一套AI，只看懂表层业务，做出来的可能只是三轮车；吃透底层痛点、理解客户真实诉求，才能造出法拉利。

工具怎么用，同样要围绕目标。还是那台法拉利，追求极速就全力冲刺；要求安全合规，就得稳控速度。目标决定了我们搭建工具、使用工具的方式。

在内部运营落地一年多，我们已经有十多个项目效率提升50%以上。其中，新供应商开发Agent把原本二十多分钟的工作压到秒级，效率提升数十倍；故障编码维护自动化，则能全天候不间断运行。

从实践里看，大家接触AI，大致会走过五个阶段：好奇、恐惧、尝试使用、习惯，最后走向审慎共生。有人担心学不会，有人忧虑岗位被替代，但不管怎样，最重要的一步是先开始。

很多人会问：AI是要来替代人类吗？在我们的实践里，我有自己的答案。年轻人天然更容易上手AI，意愿也更强；而干了二三十年的人，同样有独特优势：扎实的专业功底、敏锐的业务手感、批判性思维，还有驾驭工具的能力。代际之间的差距，正在被拉平。

我的结论是，人不会被AI替代，核心有四条：

第一条，提问的能力。对业务理解越深，越能直指核心，问出触及本质的问题；高质量的追问，才能不断逼近真相，拿到更有价值的答案。

第二点是判断力。AI给出什么结果都好，真伪要靠人来辨别，用交叉验证把事实一点点逼近。

第三点是决策。判断还停在认知层面，决策则是从知道走向行动。

第四点是为结果负责。决策一旦落地，结果可能好也可能坏。事情没达到预期时，人要主动兜底、铺好安全垫，把风险压在可控范围内。对结果负责这件事，AI永远替代不了。

所以说运营，哪怕见效慢，只要认准了价值，就该马上动手，并且长期做下去。

运营讲完，再看产品。运营层面用AI，更多是借外部工具；到了产品板块，能力得内化，沉淀成别人拿不走的独特竞争力。

这里我同样问自己两个问题：AI既然是一种能力，我们需要什么样的独特能力？这些能力又能给客户创造哪些独特的价值？

AI若只是通用工具，谁都能买到；只有长在自己身上，才形成差异化壁垒。这就像造车：车再好也只是工具，我们的目标是进化成猎豹。善假于物当然重要，但最终还是要长出属于自己的能力。

回头看拓斯达二十年的进化：从注塑装备起步，一步步拓展到自动化、CNC加工中心、工业机器人，直到今天布局具身智能，产品一路迭代，初衷没变——服务更广泛的制造业客户。二十年里，我们触达超过二十万家制造企业，服务客户超过一万五千家。留下的最珍贵资产，就是海量真实场景。

场景不断沉淀，又反过来推动产品迭代：从单一注塑场景走向工业多场景，催生出直角坐标机器人、多关节机器人、协作机器人，场景不同，对产品构型的要求完全不一样；迈向更广的商业场景后，我们开始研发四足机器狗、轮式机器人，以及今天发布的双足机器人。场景定义功能，功能决定构型，这是我最宝贵的场景资产。

AI则给这些装备赋予灵魂。传统设备只能执行预设指令；融入AI之后，机器人做到自感知、自适应、自反馈、自决策，蜕变成具身智能。靠多传感融合，从位置反馈、视觉、力觉到多传感器协同，每一台交付出去的设备同时也是一个数据采集终端。海量场景和源源不断的数据持续迭代我们的模型，从底层控制小脑、垂类小模型一路向上，反哺基座大模型；不断迭代的大脑又进一步泛化、适配更多场景，形成闭环。

这套闭环不只给客户创造了价值，也通过订单拿到价值反馈，实现自我造血。今年三季度财报可以看到，我们保持正向现金流，盈利稳健。这就是我们搭建生态最大的底气。

底层技术上，我们从控制器、伺服技术、视觉开始沉淀，支撑起多款机器人产品，服务3C、汽车零部件、家电、日化、包装等众多赛道。剥离绿能业务之后，拓斯达已经成为一家纯粹的产品公司。产品差异化的核心，就是“手臂”的能力，也是我们二十年持续深耕的方向。这双手，就是我们为客户创造价值的根基。

举个例子，去年发布的小拓轮式机器人，发布后我先后拜访一百多家客户，扫描大量场景，沿用一贯的方法论：扫描、收敛、聚焦，锁定搬运、分拣、玻璃擦拭三大方向。其中搬运方案依托CloudRobo模型，能自主解析视觉与力觉信息，自动完成识别、取料、转运、码垛，目前已在多家大厂中标，全天候稳定产线作业，一台机器人替代两到三名工人。它在创造现场价值的同时持续回传数据，让机器人不断进化，慢慢拓展到分拣、擦拭等更多任务。

这里也要感谢飞捷科思、无问智科等合作伙伴，为产业化落地提供了重要支撑。

产品路线概括起来就是三句话：懂工艺、会干活、能落地。

懂工艺，靠的是长年累月对行业、场景的扫描，一点点变成经验累积下来；

会干活，是沉淀，是能持续创造收益的装备；

最重要的还是能落地。落地意味着选对战场，服务正确的客户，做出可复购、可持续的价值。比起在云端畅想未来，我们更愿意扎根“田间地头”，做务实的事。企业要行稳致远，靠两样东西：过硬的产品，以及支撑产品持续迭代的体系。

那么，我们的“地”——主战场到底在哪里？如果AI是产业，我们在生态里的生态位是什么？为什么是拓斯达？

我一直相信：一个企业能走多远，取决于与谁同行。回到五层蛋糕的版图，我们一直在找属于自己的生态位。

做事情讲究天时地利人和，三样少一样都不行。赛道已经成熟了还硬挤进去，想做出价值很难。眼下情况不一样：工业控制、视觉、机器人应用这几块能力我们已经攒下来了，正好对得上具身智能落地的需求，这是地利。再说人和，我们熟的那些客户和合作伙伴，一大批正往AI硬件赛道里涌——用我的话说，城里有我们的亲戚。

光模块、光芯片本身我们做不了，但光模块、光芯片产线迫切需要智能制造和机器人，产能正在成倍扩张。于是我们走进这个赛道，拜访客户、寻找伙伴。选对主场，是致胜的关键。

前阵子我们发了公告，收进来勒光电49%的股份。我和张总认识的经过挺有意思。头一回见面，他讲来勒的技术、产品、规划，我听得心驰神往。我接着问明年产能，他回说耦合设备、芯片测试设备、CPO共晶设备，目标都是翻好几倍地涨。我再问他有什么头疼的事，他说订单接不过来、客户天天催货，产能、场地、资源全跟不上。

那一刻我感触很深：站在光里的人，自带光芒。他的烦恼和传统制造截然不同。我们常发愁产能充足时缺订单，拿到订单又发愁利润，有利润还担心回款；他最大的难题，是产能交付跟不上旺盛需求。而这恰好是拓斯达最擅长的领域：制造、供应链管理、场地建设。我们一拍即合。

合作敲定，武汉新基地随即启动，投产之后产能会扩到原来的三倍。东莞的制造园区另外划出一层独立楼层，用作第二个生产基地。拓斯达技术团队深度进驻，去摸光芯片、光模块这一行的工艺和技术门道，双方的客户资源也打通共用。来勒的客户没有不需要智能制造和机器人的，产能规划普遍是五到十倍地扩，空间很大。

头一回以光模块设备配套伙伴的身份，陪张总一起去拜访客户，感受跟过去完全两样。见了面，客户只问四件事：交付能力怎么样？能不能稳定兑现？产能扩三倍，你们跟不跟得上？能分给我们多少产能？问完就直奔车间看设备。没有拖沓的比价，也没有招投标，干脆利落。对话“简单粗暴”，AI 上游硬件赛道就是这个节奏。

布局的思路也就清楚了：借 AI 把技术、工具、产品用在自己身上，做一家深耕物理 AI 的企业。硬件方向押注智能装备、机器人、具身智能，软件方向押注垂直模型、数据、算力。

说到底，并购来勒不只是买下一套光芯片设备业务。它是我们走进光模块、光芯片赛道的入口，也给具身智能打开新场景，卡住微笑曲线两端——用 AI 的技术去服务 AI 的产业，真正做成“以 AI 服务 AI”。这同时是我们全面进入 AI 产业的一个起点，AI 产业的星辰大海才刚铺开。

在 AI 的新时代，拓斯达找到了新方向：守好基本盘，拿二十年攒下的生态去服务全新的 AI 产业。

运营、产品、销售三个模块上，我们一直在试、一直在变。不过我也常问自己：世界每天都在变，什么是不变的？

答案很朴素：技术怎么变都好，只有持续创造真实价值、真把客户的痛点解决掉，企业才活得下去。这句老话，就是拓斯达没变过的价值观——全心全意为客户服务，群体奋斗，群体成功。

谢谢大家！