拓斯达吴丰礼谈AI转型：扎根产线，以AI服务AI

AI 正在改造制造业，具身智能也加快走进工厂，成了产业升级的重要推力。可热潮之下，全行业都绕不开同一个问题：前沿智能技术怎么才能真正落到产线上，把趋势变成看得见的产业价值？

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”。

这场活动把趋势解读、AI+产品解决方案首发、标杆案例拆解、产业生态链接放在了一起。它呈现的不只是一场正在发生的技术浪潮，也想探寻工业AI怎么落地、智能制造还有哪些新机会。

下面一起回看这场盛会的高光时刻，看看工业 AI 如何在车间扎根、在制造现场发挥真实作用。

拓斯达科技董事长兼总裁吴丰礼讲了拓斯达拥抱 AI 的转型路径。他坦言：“挑战，往往是机会的另一种出场方式。”靠着大量工业场景的积累，拓斯达坚定走具身智能路线，一边做内部数智化提效，一边打磨机器人核心能力、布局产业生态，推进 “以 AI 服务 AI” 的落地实践。

他专门讲道，“与其在云端描绘未来，不如把根扎在产线上，踏踏实实做点事。企业要想走得稳、走得远，得靠两样：产品本身够硬，以及能让产品不断升级的那套体系。”

以下为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！

大家在百忙之中来到现场，我非常荣幸，也由衷感谢。先请允许我代表拓斯达全体同仁，向长期关心、支持我们的各位朋友，致以最热烈的欢迎和最衷心的感谢！谢谢大家！

再次见到这么多熟面孔、相交多年的老朋友，亲切感一下子涌上来，心里很暖。我时常想，我们这代人是赶上好时候了：二三十年光景，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，如今人工智能时代又扑面而来。

做企业的人里，不少人在这些时代中打拼过，也和机会擦肩而过。就拿互联网、移动互联网来说，未必人人都能赶上那班车。可眼下这个呼啸而至的人工智能时代，挑战摆在面前，机会同样不少。

过去一年，相信大家都经历过一些变化，也有很多感想。要说这一年最高频的词是什么，我想每个人都有不同的答案，但有一个词一定绕不开，那就是 AI。

拓斯达创业二十多年，AI 时代来临时，跟大家一样也面对着很多困惑。所以今天我把拓斯达过去一年面对的困惑、思考、探索和尝试，跟大家做一些分享。

我今天分享的主题是：以AI服务AI。

这两个 AI 含义不同。前一个 AI 更多指技术和产品，也就是用 AI 技术去打造工具和能力；后一个 AI 更多指客户和市场——我们服务谁。有时候认知决定定义，而定义决定了我们的思维方式。

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。

从个人角度看，AI 能当更聪明的搜索引擎，也能做贴心的生活帮手，甚至成为一个私密的情绪树洞；从经营者角度看，AI 是运营中提质、降本、增效的趁手工具；落到我们所在的产品赛道——工业机器人、具身智能上，AI 正让过去靠编程驱动的设备，转变为一套可感知、能自主决策、持续迭代的体系，操作门槛更低，适用场景更广，通用性也更强。

对AI的定义不同，我们看见的世界也就不同。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晰：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持续上扬；另一边，传统汽车、消费品、家具家电等赛道承压。一升一降，可以说一半是火焰，一半是海水。

我们看到的情况是：“碳基”在往下走，“硅基”在快速往上走。眼下还流传一种说法，结构变成了 i 型：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，底下是庞大的传统制造业、餐饮零售等行业，上下之间是断开的，好像世界被分成了“AI 阵营”与“非 AI 阵营”。

说到 AI，大家大概都听过流传很广的英伟达 AI“五层蛋糕”。从最底下的能源、芯片、基础设施，往上到大模型和上层应用，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，往后能看出，AI 必然会一步步连上物理世界，AI 世界和物理世界的融合也是大势所趋。过去，智能驾驶是 AI 进入物理空间的主要载体；现在和将来，机器人会是最重要的载体。机器人要走进物理世界，工业场景绕不开——它既是难得的训练场，也是不断供数的数据源泉。在座的大多数伙伴做的是制造业，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作支撑，AI 与机器人结合、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，拓斯达决定集中精力打磨机器人的手臂。

看着这张“五层蛋糕”的图，我们也忍不住问自己：要是还没真正踏上 AI 这条新赛道，赛道里有没有我们的伙伴？客户是不是已经在里面了？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、把对接做起来？作为一家既有传统制造根基、又带高科技属性的企业，这正是拓斯达反复在想的问题。

我还想说一点：难题换个角度看，常常就是机会。生意有起有落本是常态，眼下走一段下坡，说不定正是下一轮往上走的开端。

在我看来，AI这个词可以拆成四层意思：它是一门技术，是一件工具，是一种核心竞争力，最后还会长成一个规模可观的产业。

这四层，可以从三个角度去说。

先说技术。拿它来做对话、做生成，它就是一门技术；运营中用它出报表、剪视频，给各个岗位帮忙，那它就是技术延伸出来的效率工具。

再往深一层，AI是一种能力，被嵌进产品里，变成我们独有的竞争优势；而到头来，我们希望AI本身就成为我们服务的那个大市场。

这几种关系既并列，也递进：技术造出工具，工具转成能力，能力再撑起一个能变现、能持续的产业。

我当管理者，常讲一句话：短期看销售，中期看产品，长期看运营。这不是说三者有先后。短期里，销售拉动增长来得快；真正稳得住、能持续的竞争力，得靠产品一遍遍打磨、一轮轮验证，所以中期看产品；长期看运营，这一环最难。运营靠的不是某个点上的突破，而是一整套系统能力，每个细节都得抠得更细。

销售和产品，做的是增量；运营，做的是把存量做精。存量竞争像考试，又像在深水区，已经考到95分，想再添一分，每一分都难上加难。反过来，开新赛道、做第二曲线，两个80分就能拿到增量。可就算难，把存量做好也是难而正确的事，得立足当下，守住长期主义。

今天我就从运营、产品、销售三个方面，讲讲拓斯达的探索。

先讲运营。动手之前，我一遍遍问自己两个问题：AI作为技术和工具，我们想靠它达成什么？又该怎么把它用到极致？

工具从来不是目的，目标才是。按以终为始的思路，业务部门牵头、IT部门配合，我们把全公司每个部门、每个岗位都扫了一遍，在人力、财务、法务、销售、研发这些板块里找落地机会，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“看着能做”的方向都值得投。在“想做、能做、可做”之间，我们分三步走：第一步大范围扫描，把潜在场景都收上来；第二步收敛筛选，挑出我们既有能力、又有价值落地的方向；最后集中到优先级最高的项目上。筛下来，大量候选场景收敛成25个方向试点，最终15个场景落地，验证出六类真正能用的AI能力。

这个过程中，我们培养出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，现在正式改名叫流程数智中心。改名不只是换个牌子，是我们全面拥抱 AI、All in AI 的决心。过去我们靠软件和程序；AI给我们打开了新的空间。数智中心的能力模型、能力画像，也一并重塑。

我们成立AI效率小组，业务种子和数智中心的专业人员结对推进。我一直相信：真正有生命力的AI，一定是从业务里长出来的，不是单靠技术推出来的。再配上外部导师辅导、内部项目遴选、跨部门评审，目标很清楚：把人从重复劳动中解放出来，去做更有创造性的事。

说个典型例子：智能外呼项目。以前设备安装前，得靠人工跟客户来回沟通，确认现场条件、登记信息、协调时间、分区派单。这件事很吃人力，记录容易出错漏，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。原先纯靠人对接的环节，如今交给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43%。响应更快、流程更标准、信息不容易漏，这套智能体顶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：不一定非得精通算法，业务高手哪怕是技术小白，照样能用好AI、搭出工具。对业务痛点摸得越透，做出来的工具就越管用。同一套AI，只看到业务表面，造出来的可能只是三轮车；吃透底层痛点、弄懂客户真正要什么，才能造出法拉利。

工具怎么用，也得围着目标转。同样一台法拉利，要极速就全力冲；要安全合规，就得稳稳控住速度。目标，决定了我们怎么搭工具、怎么用工具。

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把原来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。

实践中我看到，大家接触AI大致要走过五个阶段：好奇、恐惧、尝试使用、习惯，最后到审慎共生。有人怕学不会，有人担心岗位被替掉，但不管怎样，最关键的一步是先开始。

很多人会问：AI是来替代人的吗？从我们的实践看，我有自己的答案。年轻人上手AI天然更快，意愿也强；而有二三十年从业经验的人，同样有自己的优势：专业功底扎实、业务手感敏锐、有批判性思维，还能驾驭工具。代际之间的差距，正在被抹平。

我的结论是，人不会被AI替代，理由有四条。

头一条，是提问的能力。对业务理解越深，越能抓住要害，问出触及本质的问题；问得够好，才能一步步接近真相，拿到更有价值的答案。

第二样是判断力。AI给出什么答案是一回事，人能不能分辨真假、拿别的信息去交叉核对，把事实一点点逼近，是另一回事。

第三样落在决策上。判断终究还停在认知里，决策才是从知道跨到动手。

第四样是对结果负责。决策一旦执行，结局可能好也可能坏。事情没按预期走，人得主动兜住、提前留好安全垫，把风险摁在可控范围内。这一条，AI永远接不了。

所以说运营这摊事，哪怕见效慢，只要认准了有价值，就该马上动手，长期做下去。

运营说完了，再看产品。运营上用AI，多是借外面的工具；到了产品这块，得把能力吃进自己身体里，沉淀成别人拿不走的东西。

这里我还是问自己两个问题：假设AI是一种能力，我们需要什么别人没有的能力？这些能力又能给客户带来哪些别人给不了的价值？

AI如果只是通用工具，谁都能买；只有长在自己身上，才谈得上差异化壁垒。拿造车打比方：车造得再好，终究是个工具；我们的目标却是进化成猎豹。善假于物当然要紧，但到头来，还是希望长出属于自己的本事。

回头看拓斯达这二十年：从注塑装备起家，一步步做到自动化、CNC加工中心、工业机器人，再到今天布局具身智能，产品一直在迭代，最开始的想法没变过——服务更广大的制造业客户。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。留下来最值钱的家底，就是海量真实场景。

场景越积越多，又反过来推着产品往前走：从单一注塑场景走到工业多场景，直角坐标机器人、多关节机器人、协作机器人相继长出来，场景不同，产品构型的要求就完全不同；等我们往更广的商业场景走，四足机器狗、轮式机器人开始研发，今天又发布双足机器人。场景定义功能，功能决定构型，这是我们最宝贵的场景资产。

AI则给这些装备装上了灵魂。过去的设备只会执行预设指令；接进AI之后，机器人能自感知、自适应、自反馈、自决策，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，每台交付出去的设备同时也是一个数据采集终端。海量场景加上源源不断的数据，让模型持续迭代，从底层控制小脑、垂类小模型一路往上，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，转成一个闭环。

这个闭环不光给客户创造了价值，我们也通过订单拿到价值反馈，实现了自我造血。今年三季度财报能看到，现金流保持正向，盈利稳健。这是我们搭生态最大的底气。

底层技术上，我们从控制器、伺服技术、视觉起步积累，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。绿能业务剥离之后，拓斯达已经是一家纯粹的产品公司。产品差异化的核心，就在“手臂”的能力上，这也是我们二十年一直深耕的方向。这双手，就是我们给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，发布后我先后跑了一百多家客户，扫了大量场景，用的还是老办法：扫描、收敛、聚焦，最后锁定搬运、分拣、玻璃擦拭三个方向。其中搬运方案依托CloudRobo模型，能自主解析视觉与力觉信息，识别、取料、转运、码垛自动完成，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。它在现场创造价值的同时，数据持续回传，机器人跟着持续进化，慢慢往分拣、擦拭等更多任务上拓展。

这里也要谢谢合作伙伴，飞捷科思、无问智科等伙伴，为产业化落地提供了重要支撑。

产品路线概括起来就三句：懂工艺、会干活、能落地。

懂工艺，靠的是长年累月扫行业、扫场景，一点点变成经验攒下来；

会干活，是沉淀，是能持续带来收益的装备；

最要紧的是能落地。落地意味着选对战场、服务对的客户，做出可复购、可持续的价值。跟在云端畅想未来比，我们更愿意扎进“田间地头”，干务实的事。企业想走得稳走得远，靠两样东西：过硬的产品，和撑得住产品持续迭代的体系。

那我们的“地”——主战场到底在哪？如果AI是一个产业，我们在生态里站什么位置？为什么是拓斯达？

我一直信一句话：企业能走多远，看跟谁同行。回到五层蛋糕的版图里，我们一直在找自己的生态位。

天时、地利、人和，一样不能少。赛道要是已经熟了，硬挤进去很难创造价值；眼下我们攒下的工业控制、视觉、机器人应用能力，正好对上具身智能落地的需求，这是地利；同时，我们熟悉的客户和合作伙伴，一大批正在往AI硬件赛道涌，就是我说过的，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、光芯片的产线，急需智能制造和机器人，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。

前段时间我们公告并购来勒光电49%的股份，我和张总结缘的过程挺有意思。头一回见面，听他介绍来勒的技术、产品、规划，我听得心驰神往。接着我问他明年产能，他说耦合设备、芯片测试设备、CPO共晶设备的目标都是翻好几倍地增长。我又问他有什么烦恼，他说订单太多、客户催货，产能、场地、资源全都跟不上。

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完全两样。我们常愁的是产能足时没订单、拿到订单愁利润、有了利润又担心回款；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：制造、供应链管理、场地建设。我们一拍即合。

合作敲定后，武汉新基地随即启动，投用后产能将扩大三倍。东莞制造园区也划出独立楼层，作为第二个生产基地，拓斯达技术团队深度进驻，钻研光芯片、光模块领域的工艺与技术，双方客户资源打通融合。来勒的客户都需要智能制造与机器人，产能规划普遍是五到十倍的扩张，空间巨大。

我第一次以光模块设备配套伙伴的身份，陪张总一起去拜访客户，体验跟过去完全不同。见面后客户只问四件事：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。没有冗长的比价和招投标，高效而直接。对话“简单粗暴”，这正是 AI 上游硬件赛道独有的节奏。

布局的逻辑因此变得清晰：借助AI，把技术、工具、产品用于自身，让拓斯达成为一家深耕物理 AI 的企业。硬件上布局智能装备、机器人、具身智能；软件上布局垂直模型、数据、算力。AI 的新时代里，新方向已经找到：守好基本盘，用二十年累积的生态，去服务全新的AI产业。

并购来勒，远不止买下一套光芯片设备业务。它是拓斯达进入光模块、光芯片赛道的入口，也为具身智能打开全新场景，布局微笑曲线两端——以 AI 的技术去服务于 AI 的产业，真正实现“以 AI 服务 AI”。

并购来勒，只是拓斯达全面进入AI产业的一个起点—— AI产业的星辰大海，才刚刚铺开。

在运营、产品、销售三个模块上反复探索和尝试，拓斯达一直在变化。但我时常自问：世界每天都在变，那什么是不变的呢？

拓斯达信奉的道理其实很简单：技术迭代再快，企业想活得长久，就得不断拿出实打实的价值，把客户真正头疼的问题解决掉。这话听着老套，却恰好是拓斯达一直守着的信条——全心全意为客户服务，群体奋斗，群体成功。

谢谢大家！