摘要：制造业的竞争，正在从“规模与成本”转向“算力与算法”。当AI服务器与工业互联网深度融合，工厂开始被算法“重写”。在这场制造逻辑的迁移中，工业富联成为最具代表性的样本：它从电子代工巨头起步，却正转向一个“算造化平台”——一个以算法为核心、以算力为燃料、以数据为资

——算法、数据与平台的三重融合

制造业的竞争，正在从“规模与成本”转向“算力与算法”。
当AI服务器与工业互联网深度融合，工厂开始被算法“重写”。
在这场制造逻辑的迁移中，工业富联成为最具代表性的样本：
它从电子代工巨头起步，却正转向一个“算造化平台”——
一个以算法为核心、以算力为燃料、以数据为资产的新制造体系。

传统制造依赖经验、工艺与规模；而“算造”依赖数据、算法与算力。
它不是“自动化”的延伸，而是“可计算制造”的新阶段。

在“算造”逻辑下，工厂不再只是执行命令的机器集合，而是一个可计算的系统网络。
算法替代人工经验，模型参与生产决策，算力成为新的生产资料。

工业富联的转型核心，是从“制造规模”迈向“系统平台”。
它提出“制造即服务（MaaS）”理念，让每一座工厂都成为可调度的算力节点。

这种体系意味着：

工厂不再只是生产产品，而是生产“模型”。
模型被复用，制造能力被复制。

在工业富联的AI工厂里，算法不仅在“看”，还在“想”。

每一次产线调整，都会生成新的数据反馈；
每一轮算法优化，又会让模型更“聪明”。
制造从“被动执行”走向“主动进化”，
工业富联由此迈入“软件定义工厂”的阶段。

工业富联正在构建一个“双中台”体系：

这种“云+算法”架构，使生产过程具备：

这正是工业富联最具长期潜力的价值：

它正在从“生产利润”转向“数据利润”。

1️⃣ 算力基础：
AI服务器成为新型制造能量中心，GPU集群用于视觉检测与能耗预测。

2️⃣ 算法中枢：
调度、预测、仿真模型成为制造的“决策引擎”，实现工艺的算法化。

3️⃣ 数据闭环：
实时反馈系统让算法持续进化，形成“边生产边训练”的自学习体系。

这三者共同构成“算造”的工业底座——
一个可学习、可复制、可扩展的生产网络。

在传统模式下，制造利润来自规模与成本控制；
而在“算造”模式下，利润来自算法复用与效率复利。

这意味着，工业富联未来的竞争力不在工厂数量，而在算法渗透率。

工业富联不再只是“制造企业”，
而是成为整个产业生态的“算力中枢”。

这使它从“单一代工”转变为“工业智能基础设施提供者”。

未来三至五年，算造将沿三条曲线演进：

1️⃣ 硬件智能化（2024–2026）：AI嵌入设备，实现局部智能；
2️⃣ 系统智能化（2026–2028）：数字孪生、AI排产全面应用；
3️⃣ 生态智能化（2028之后）：制造云与工业大模型融合，形成自演化系统。

工业富联正位于第二阶段的起点，
它的每一条产线、每一个算法，
都在推动制造业从“物理竞争”走向“算力竞争”。

工业富联的跃迁，是制造业智能化的缩影。
它用系统化平台连接工厂，用算法驱动产线，用数据重塑利润。
当制造业的核心不再是“机器”，而是“模型”，
真正的竞争，将是算法深度与算力效率的较量。

制造的终点，不是自动化，而是算造化。

你认为，未来的工厂是否会成为一个“可计算系统”？
在AI浪潮下，制造的竞争边界，还会延伸到哪里？

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来源：量子信息工作室