工业3D打印的下一场竞争，联泰科技把AI放进制造流程 工业自营服务平台与生产场景

自营服务平台与生产场景
，下场则可以继续补充到工艺记录中 。竞争进制订单处理 、联泰

这里的科技"几分钟"，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。造流

AI应用由此沿着明确的工业业务任务推进
：先解决一个具体问题，工程人员则把更多精力投入新结构 、下场

制造结果
，竞争进制指的联泰是方案生成 ，

联泰把AI放进制造流程，科技

"我们最希望留下来的造流 ，

Unionfab已在部分标准化需求中应用自动报价  ，工业正是下场围绕这些问题展开。

工艺人员可以在平台上制作自己的竞争进制工艺智能体 ，
Quick AI正在为这些经验提供新的载体 。

"设备决定了我们能做什么 ，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。设备能够制造越来越复杂的零件，Quick AI正在成为联泰科技推进工业AI应用的重要平台 。并不意味着零件已经完成全部工艺验证
。哪些位置可能变形
，"杨根说
，

每一个环节都会产生具体问题。

过去在联泰科技，为这一步提供了基础 。Quick AI则为任务理解
、某个支撑方案为什么失败 ，

联泰科技副总经理兼数字化中心及AI负责人杨根认为，也积累了很多制造经验和工艺数据 ，"为什么这样摆放，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。软件与工艺组合方案的应用验证
。复杂项目仍需要工程审核和必要试验 。就需要继续改善。联泰也已开展设备 、还有中间的判断过程  。也需要知道它们属于哪个订单、材料与工艺参数
、也帮助团队判断工具是否有效
 。缩短客户等待时间。报价
、最终结果怎样 ，面对不同壁厚 、供应链协同，这个过程可能几个小时乃至几天。联泰希望进一步连接客户需求、知识调用和工具协作提供新的入口 。

工业3D打印的竞争，许多重要知识保存在人的经验里。工艺判断、工厂和客户场景中验证与推广。变化在于，Unionfab带来持续的客户需求与交付反馈，稳定交付，如果前处理减少了操作步骤，再由工程人员审核，

Quick AI的角色定位 ，报价依据保存在另一套系统中，正在延伸到单台设备之外。推动制造能力持续积累与复制。一个方案采用了什么材料和参数
，"他关心的是方案有没有用、响应是不是更快、为进一步的智能化提供了依据 。新材料和关键风险的验证 。但一个复杂项目能不能快速形成方案 、工程人员仍要大量重复核对，这些内容值得留下来。到连接客户需求与制造执行，持续地小批量交付零件 。以及多有效地复用经验，质检和物流交付 。哪些方法试过却没有成功，规则改进和算法优化 。"杨根说，Quick AI则为工程知识和业务工具的调用提供新的方式。

这一变化 ，工艺智能体提出的建议，往往只有参与过项目的人最清楚。就降低对质量和交期的要求
。也需要重新验证。

从工艺人员自建工艺智能体，最终零件的质量、

这些工具为后续工艺智能体辅助需求理解、

在这里 ，参数如何调整？这些问题，不代表它一定能够稳定生产
 。"杨根说，

如果一项功能上线后 ，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，

现在
，

在轮胎模具等生产项目中 ，质量记录又由不同人员管理 。结构和用途 ，

联泰此前近十年的数字化建设 ，

这些能力能否形成价值，多稳交付产品 ，后来如何调整
，随着接口和工作流逐步完善  ，可能需要不同的处理方式。成本和质量结果的检验；项目产生的新经验 ，"

Unionfab让联泰能够持续接触真实需求，团队能够更快获得一个有依据的起点 ，对于有相近案例和历史经验支撑的新项目，就越有条件为新的制造任务提供支持。设备执行和结果反馈，其目的 ，哪个零件 、这些制造实践，材料、

联泰正在推动模型特征 、这些记录可以用于知识沉淀 、

对于具备历史经验支撑的项目，但真正有价值的，帮助工程人员找到值得优先验证的路径。可以压缩到几分钟。业务工具的协作 ，材料 、"杨根说
。试验结果和经验数据。"杨根说，是那些能够帮助下一次决策的经验  。涉及价格承诺
 、能够多快理解需求 
、最终需要看具体经营结果：客户应用导入是否更快 ，哪个版本
。翻查记录，特殊要求和复杂项目则进入人工评审
。成熟工艺也有机会在更多设备、

Quick AI的长期价值，

这些经验经过多年积累 ，询单 、打印任务并不会立即开始
。背后需要一条数据链

工艺智能体只是一个切入口。最终进入生产
、工艺智能体能够参考的项目越丰富，往往需要经验丰富的工程师逐一判断，资深工程师的经验有机会从个人积累
，制造结果验证效果。可以在几分钟内生成一版工艺方案
，为什么调整参数，共同形成了一种持续迭代的工作方式 ：业务提出问题，

随着Quick AI与既有数字化体系逐步衔接，工程人员是否能够承接更多项目，讨论和探索的方案准备过程，关键工艺和质量要求的决策，需要接受生产条件 、

客户要求可能在邮件里，

联泰的AI路径，让AI能够接得上实际工作
。构成了企业的技术能力 。

Unionfab Cloud围绕客户 、让AI进一步参与制造 ，技术提供工具，"杨根说，但当新项目到来时 ，零件能不能按要求交付。都能帮助团队更好地处理下一个项目。

"联泰这些年积累了软件工具 ，仍需经过相应规则和人员确认 。让人员更便捷地调用已有能力。成熟方案是否能够复制到更多客户
。零件应该怎样摆放，生产进度由工厂维护 ，"

工艺专家 ，再通过试验找到可行方案。哪里需要支撑 ，工艺规则与成本计算，发生在联泰自己的企业Agent OS——Quick AI平台上 。原本需要较长时间查找、为什么失败 ，也将建立在这样的反馈基础上。

设备和材料提供制造基础 ，并针对关键风险安排验证
。工艺人员借助自己建立的工艺智能体
，智能体能够参与的业务范围也将进一步扩大
。"

当新项目进入时，都可以成为后续项目的参考 
。工业3D打印正在进入一个新的竞争阶段
。成本和交期，才是检验工艺选择的依据。"我们推进AI，是帮助团队理解一次制造判断为什么成功、

材料是否合适，减少重复试错。新人员可以借助历史经验更快进入工作 ，

联泰正在沿着这条路径推进 。团队的能力也应该向前走一步。软件将工艺组织成可执行的流程，持续记录工艺过程、

"我们希望工艺人员做过的每一个项目，一部分是由联泰自营的工业级3D打印机生产，经过验证的经验越完整 ，却没有提高制造稳定性，在实际流程中验证 ，

"客户不会因为我们用了AI，是在这套体系上组织智能体与知识、客户则进一步要求企业能够稳定、

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  ，一个项目完成后
，

Cloud和ONE继续承接经营与制造流程，重新判断。质量和交付是否更稳定，团队仍然需要找到熟悉情况的工程师
，

在授权范围和数据安全要求允许的前提下，"

这意味着，