全国第一！宁波市6个案例入选新一代信息技术融合应用典型案例
近日，工信部公布2025年新一代信息技术融合应用典型案例，本次全国共评选了100个典型案例，我市6个案例成功入选，数量居全国城市首位。
我市入选案例涵盖工业互联网平台创新应用、通用数字化工具产品、重点行业数字化场景三大方向，涉及高端装备、生物医药等本土优势产业，在AI工业智能体、边缘智能、机器视觉等前沿技术应用上形成了一批可复制推广的实践成果。
宁波创元信息科技有限公司
宁波逸捷精密模塑有限公司
基于模具工业互联网平台AI赋能模具企业设计与制造智能化创新应用
平台赋能企业智能生产排程场景界面。企业供图。
针对模具行业非标离散、设计效率低、生产调度难、管理不透明等痛点，创元信息基于自主研发的神经元网络智能生产操作系统（Neural-MOS），打造了国内唯一的国家级模具工业互联网平台，从三个维度赋能企业：
一是智能排程。通过一体化数据库与人工智能算法，将反馈式神经元网络技术应用于生产计划排程，实现智能动态调度，解决离散制造排程难问题。
二是全程管控。提供从设计、制造到采购、销售的全流程数字化服务，实现产品全环节生产管理、进度跟踪与质量追溯。
三是协同制造。通过“数据+模型+算法”集成，打通产业链各环节，支持企业间协同与数据订阅服务，根据客户需求自动优化加单、插单方案。
在逸捷精密模塑的应用中，生产效率提升约20%，模具交期达成率提高约17%。平台已集成52款工业App，连接设备千余台，累计服务企业超300家，平均提高生产效率超25%，生产成本降低超12%。
感算控一体化AI边缘智能终端
智昌科技集团股份有限公司
基于感算控一体化AI控制器的智能装备装配生产线案例
感算控一体化AI边缘智能终端。企业供图。
针对传统控制器集成度低、响应慢、适配难等痛点，该产品以专用芯片为核心，采用“感-算-控”一体化架构，打造了四大核心能力：
一是多源感知融合，同时接入位置、视觉、力觉等多种传感器数据。
二是AI算力内嵌，运用视觉与语言模型，赋予机器人环境感知与自主决策能力。
三是高实时控制，控制周期达微秒级，满足精密作业要求。
四是高集成低功耗，通过先进工艺将感知、计算、控制三大核心融合，体积更小、功耗更低。
作为国家重点研发计划产业化成果，产品已通过浙江省经信厅验收，达到国际先进水平。在某电液阀控制器装配产线部署14台，有效替代约一半人工操作，合格率提升至99%，支持多品种共线柔性生产，实现了设备联网与智能调度。
轨道交通运维智能体
宁波和利时信息安全研究院有限公司
基于大模型的轨道交通运维智能体案例
轨道交通运维智能体。企业供图。
针对轨道交通运维依赖人工、故障难预知、专家经验难传承等痛点，该产品以“专家知识+RAG+大模型”融合建模为核心，打造了五大能力：
一是智能知识问答，通过自然语言对话提供精准决策支持，提升知识查询效率。
二是智能故障诊断，依托AI Agent与“机理+数据”双驱动架构，实时分析传感数据并自主生成预测性维护策略，降低故障突发率。
三是异构数据融合，打通跨系统数据孤岛，提升决策效率。
四是云边协同部署，全面适配国产化硬件环境。
五是持续自主进化，集成知识图谱与强化学习，实现零幻觉回答。
在宁波、大连轨道交通应用中，运维响应效率提升30%以上，故障预测准确率超85%，维护成本降低30%以上，乘客满意度提升15个百分点。
supOS工厂操作系统
蓝卓数字科技有限公司
基于supOS+AI的热电行业节能减碳增效案例
supOS工业操作系统平台界面。企业供图。
针对热电行业设备诊断依赖经验、监盘负荷大、脱硫脱硝控制滞后、数据分散沉睡等痛点，该产品（定位为“工厂版的安卓”）融合AI、数字孪生等技术，打造了四大核心能力：
一是协同优化，基于时序大模型与机理模型建立锅炉优化控制算法，解决大惯性滞后、强耦合控制难题。
二是智能诊断，采集振动、温度等多维数据构建故障模型库，利用数字孪生实现预警与原因推送。
三是监盘预警，集成DCS、TSI等系统，构建报警抑制、溯源及智能预警模块。
四是运营管控，基于数据中台构建MIS、SIS应用及可视化分析，形成知识库与故障诊断库，并采用模型预测控制等算法实现脱硫脱硝实时优化。
在合肥热电集团下属6家热电厂应用中，锅炉效率提升0.75%-1.5%，自控投运率从不足30%提升至95%，司炉作业负荷降低超50%。
美康生物科技股份有限公司
基于AIoT的体外诊断产品全生命周期数智化融合创新实践应用案例
体外诊断产品柔性生产线。企业供图。
针对体外诊断行业生产不透明、换产慢、质量难追溯、设备管理粗放等痛点，企业从产线、检测、追溯、运维、管控等维度入手，实施了五大举措：
一是柔性产线重构，应用模块化与产线重构技术搭建柔性可重构产线，实现设备自动调参，切线时间控制在5分钟内。
二是AI视觉检测，应用CCD相机和5G+机器视觉技术，对瓶子外观、贴标、液面高度实时检测并自动剔除不合格品。
三是质量全程追溯，建设QMS系统集成条码与区块链技术，实现“一物一码”全周期追溯。
四是设备预测维护，融合智能传感与机器学习构建设备健康画像，实现故障提前预警。
五是数据集成管控，通过工业大数据平台集中管理各环节数据，实现生产现场95%数据自动上传与可视化管理。
该方案在美康生物核心生产基地应用后，不良品率下降10%，产能提升15%，运维成本下降21%，并已复制推广至1000多台IVD设备及百余家医院平台。
宁波麦博韦尔移动电话有限公司
基于多目视觉与精密力觉融合的移动终端智能自动贴标检测应用案例
视觉检测系统应用场景界面。企业供图。
针对传统贴标检测效率低、外观与重量检测流程割裂、设备柔性不足等痛点，企业自主研发了智能自动贴标检测设备，融合多目视觉与精密力觉称重技术，打造了四项核心能力：
一是模块化一体化设计，将贴标、称重、检测功能集成于一体，实现一体化闭环作业。
二是多目视觉检测，应用深度学习算法，实现亚毫米级缺陷精准识别，检测精度达0.21mm（优于国标≤1mm的要求），生产节拍达1200件/小时。
三是AI动态称重，采用轻量化LSTM框架，在2ms内完成缺件判定，误判率低于0.3%。
四是系统集成联动，基于标准化接口实现设备与MES/ERP系统互联，数据自动采集率达100%。
该设备在宁波松景信息、苏州汉达精密等企业试点应用中，单台替代3-4名熟练工人，年节约人力成本约40万元，次品率下降约25%，设备综合效率提升15个百分点。
下一步，市经信局将进一步挖掘技术领先、成效突出的新一代信息技术融合应用典型案例，通过宣介推广、对标观摩与产业链对接，加速成熟数字化解决方案在全市制造业落地。深耕“AI+制造”“5G+工业互联网”等赛道，培育更多低成本、普适化的数字化转型工具与场景方案，推动实数融合走深走实，为全国制造业高质量发展贡献宁波经验。
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来源：宁波经信产业数字化处