合肥联宝科技：“灯塔工厂”如何让AI真正“长”进产线？
撰文：雁秋
“全球每销售8台笔记本，就有1台产自合肥。”这一说法，在数据中得到有力印证。
合肥经开区联宝科技（联想集团合肥产业基地），是联想全球最大的PC研发与制造基地。最新数据显示，其年出货量约4000万台，累计出货超3亿台，占联想全球销量的60%至65%。2023年1月，该工厂获评世界经济论坛“灯塔工厂”，代表全球制造业智能化的最高实践水平。
联宝智能制造解决方案事业部总监路楠
荣誉固然亮眼，但更值得关注的是：这座工厂如何将系统、数据与人的工作习惯持续融合、动态磨合。
10月底，笔者实地探访联宝科技生产车间。“水星线”上的智能产线昼夜不息。一台笔记本需集成数千个零部件，从进入产线起，须完成自动锁付、键盘与屏幕功能测试、开合耐久性检测、功耗验证等数十道工序，全程耗时24小时。
该产线配置约120名一线员工与自动化设备协同作业；遇高配机型订单时，人力可弹性增至150人左右。他们的角色已非传统“拧螺丝”，因自动锁附机与协作机械臂已承担绝大多数标准化动作；工人更多聚焦于排线布线等精细操作，以及在关键质检节点进行人工复判与异常干预。
车间呈现的并非“机器替代人”的单向叙事，而是一幅更具现实感的中国智造图景——其核心不在堆砌AI模型或算力，而在打通数字化底座、精准选择落地场景、推动组织流程再造，并实现技术能力向产业链上下游的正向外溢。
（为便于阅读，下文统一简称“联宝”）
联想中国政企业务企业行业纵队总经理宋涛
01、联宝的四笔“智能账”
联宝智能制造解决方案事业部总监路楠提出：“智能不是买来的，是‘长’出来的。”这句话，需在真实产线上逐项解构。
第一笔：排产账
面对3C制造典型挑战——单台笔记本含近3000颗物料，从投料到交付仅有48小时窗口——联宝曾依赖24–30名计划员手工排产：提前一天启动，首版耗时4小时，终版再压缩2小时方可决策。
上线智能排产系统后，排程耗时从“小时级”缩短至“分钟级”，刷新频率达约3分钟/次，整体产量提升19%。系统并未取代人工，而是保留“微调权”：急单、特急单等非结构化因子仍需制造团队二次介入，实现人机协同决策。
第二笔：人力账
制造五大要素（人、机、料、法、环）中，“人”最难量化管理。联宝将员工技能、在岗时长、岗位履历、专长标签等结构化，实现工牌、工种、工位三码合一。
例如每日7:55，班组长通过一张数字全景图，即可实时掌握各产线缺员数量及所需工种，随即从数字化人力池中精准调度；后台财务系统同步打通，实现“谁用人、谁结算”。据联宝介绍，过去电话协调调人平均耗时30分钟，如今5分钟内完成匹配。
第三笔：测试与培训账
整机装配完成≠交付就绪。需模拟真实用户行为，对键盘、屏幕、触控板、接口等进行全面功能验证。此前依赖72人人工测试，现仅需12台自动化测试设备即可覆盖同等产能。
“省人力”只是表层收益；深层价值在于：测试数据全链路可追溯、可归因，反向驱动下一代产品研发迭代。此外，AR辅助培训体系使新员工2天熟悉产线、第3天即具备产出能力、1周内达成满负荷产能——制造转型最难的，从来不是设备升级，而是认知重塑与习惯养成。
第四笔：出海账
联宝的出海经验强调“小步快跑、本地优先”：不追求大而全，首重当地法规适配与海关准入；深度融入文化习惯——如沙特工厂设备操作高度按本地人体工学设计，界面语言默认阿拉伯语而非英语。
这揭示了一个关键共识：AI出海≠模型出海，而是合规能力、本地化交付能力与全球服务网络的复合输出。联想依托全球布局具备资源本地化优势，但也面临挑战：项目制交付如何产品化？标准化与定制化如何平衡？算力、模型、数据与合规成本，如何打包成客户可接受的商业账本？
路楠将智能化投入归纳为三层价值：
第一层（基础层）：降本、提效、控质量失效成本，体现直接ROI；
第二层（战略层）：提升客户体验与品牌势能，短期难量化，却是长期护城河；
第三层（前瞻层）：为工艺演进预埋数字化能力——如笔记本持续轻薄化、算力指数增长、散热极限逼近物理边界，诸多工序已无法依赖肉眼与手工完成，智能化装备必须前置部署。
02、AI“长”进产线的关键密码
然而，账目再清晰，也难以简单复制。所有成功经验都生长于特定企业、特定场景、特定发展阶段。借鉴者需立足自身产品工艺、人员结构与技术基线，萃取精髓并注入自身特质。
若提供一套最小可行套件，路楠认为应包含：人机料法环智能调度体系 + 数字化教育赋能体系 + 硬件执行结构，构成最小闭环解决方案。而更底层的能力是“四懂合一”：懂工艺、懂流程、懂设备、懂数字化——当前多数工厂的瓶颈，恰恰在于各部门、各供应商只深耕局部，缺乏能贯通全局、稳定运行整套系统的“系统工程师”角色。
目前，联宝已将“灯塔经验”沉淀为“AI+智造”一体化解决方案底座，服务国内60余个智能制造项目，覆盖22个省、直辖市，并通过全球交付网络输出至越南、中东等海外市场。
圆桌现场
阳光电源股份有限公司设备动力部主管朱辉分享了引入联宝经验的实践体会：“方法可以学，但数据治理标准、组织权责关系、流程卡点却无法照搬。”
他举了一个典型例子：一位有十余年经验的设备工程师，凭听声辨位就能判断故障源；当AI系统给出维修建议时，他本能存疑：“这建议可靠吗？用了真有效果吗？”——此时，组织需配套激励机制与容错机制，引导工程师从“尝试一次”到“形成习惯”，让技术真正被接纳。
这正是AI+制造的核心痛点：AI替代的不是岗位，而是一段任务；但任务背后绑定着经验权威、责任归属与决策权力。若组织未同步重构数据权限、流程节点与决策机制，再先进的模型也只能停留在演示阶段。
联宝的AI深化之路亦非坦途。路楠向SmartHey11月2日消息坦言：“数字化一定是‘一把手工程’，没有高层强力推动，根本走不下去。”因为数字化首先打破信息黑箱，而信息透明意味着原有灰色运作空间收窄，天然引发抵触。“过去大量纸质表单、打印存档、人工追溯都是显性成本，但更难破的是‘部门墙’——有的部门愿共享数据，有的不愿，最终导致系统断点。”解决方案是打通“数据烟囱”，让所有人看见同一张实时、可信的“数字河面”。
谈及AI深度嵌入与过往信息化改造的本质区别，路楠用一个字概括：快。“技术迭代以周为单位刷新，这对从业者的持续学习能力提出前所未有的要求：第一要主动拥抱，第二要快速理解与适应，第三要敢于试错，并在错误中提炼可复用的方法论。”
对大多数中国工厂而言，成为“灯塔”并非唯一目标，也不必全盘复制联宝模式。真正值得借鉴的，是其务实路径：在现有能力基础上，识别AI可率先提效的场景、补足关键数据短板、理顺组织协作逻辑、善用生态伙伴能力。
这些问题若无清晰答案，再多AI系统也只是“演示很美”；唯有回答清楚，智能才能真正“长”进产线，也“长”进组织肌理之中。