基于 10 家企业的 50 项 AI 应用建设需求，分析研发、质检与排程中的业务任务、数据接入和系统集成要求。
✦ 数据来源：《2025 上海市“AI+制造”发展白皮书》附录六
01 / 任务分布
研发设计与仿真、质量检测与测试、生产计划与执行协同、厂内物流与仓储四类任务，合计 28 条，占本清单 50 条 AI 应用建设需求的 56%。
需求条数反映任务出现的频次，涉及企业数反映其在本清单中的企业覆盖范围。
每条需求按主要任务归入一个类别；企业数按类别内去重计算。
02 / 企业需求差异
在本清单中，中微公司的 AI 应用需求侧重研发设计与仿真，外高桥造船侧重厂内物流与仓储；振华重工的需求则涉及研发、质检、排程、物流等多个环节。
数值表示本组材料中的需求条数。0 表示未收录对应需求，不代表企业没有相关需求。
03 / 主要发现 · 研发
辅助建模、加速仿真与材料预测对应不同的工程流程，方案需要分别说明工具接入、模型结合与结果校验方式。
上汽乘用车
中微公司
宝钢股份
04 / 主要发现 · 质检
上汽乘用车提出实时防错与精准追溯；上飞制造提出视觉检测与生产系统集成。方案评估还需检查检测结果如何进入质量管理流程。
上汽乘用车
检测任务
融合机器视觉与机器人技术，检测零件装配准确性
配套要求
实时防错、精准追溯
上飞制造
检测任务
自动采集图像、识别缺陷
配套要求
与生产系统深度集成，支持检测数据闭环管理
05 / 主要发现 · 排程
振华重工强调有限资源约束下的生产排程；六联智能提出多源数据接入、高维约束建模、实时仿真与人机协同；上海电气要求感知并响应动态扰动。
评估方案时，需要核实约束如何进入模型、现场变化如何触发调整，以及调整后的计划如何执行。
实心表示需求明确提及；空心表示未明确提及，不代表企业没有该项需求或能力。
本研究以《2025 上海市“AI＋制造”发展白皮书》附录六“场景50”清单为来源，分析 10 家企业提出的 50 条 AI 应用建设需求。每条记录关联需求企业、业务任务、原文建设要求、预期目标与出处；按主要业务任务整理为 14 类。
数量反映本清单的需求分布，不代表市场份额、项目规模或当前采购状态。图表中的建设要求据企业原文概括；正文中的方案评估建议为支点实验室的分析，提出需要进一步核实的条件，不表示企业已经具备这些条件。
