2026年10月13日，聚焦国内新智工业创新的“2025福布斯中国新智奖”颁奖活动在上海举行。全球领先的智能设备外观结构及模组方案提供商伯恩光学，凭借其“智能制造及工业大模型应用实例”获得奖项的权威肯定。面对通用大模型的热潮，伯恩光学没有选择直接套用通用模型，而是用工业场景专用架构切入，围绕“用得上、跑得稳、控得准”诉求做文章。这次活动也标志着伯恩光学为外界提供了一个观察制造企业如何落地工业AI的机遇。
不追通用追专用，工业大模型先要“用得上”
福布斯中国·全国新智奖面向全国新智工业创新案例，评选方向涵盖“AI+工业引擎”与“工业智造·智能工厂”两大领域，重点考察对象包括工业大模型及算法、工业智能工具及平台、工业智能化改造等前沿实践。伯恩光学此次参评的“智能制造及工业大模型应用实例”落地企业广东惠州基地，凭借其独有优势获得奖项肯定。伯恩光学创立于1989年，在全球建成九大智能制造基地，员工超10万人，年产能超过25亿件。如此大的企业规模对企业的智能化提出了更高的要求，企业的智能化不能停留在概念层面。
伯恩光学选择采用工业场景专用架构，不是通用大模型。工业现场对实时性、确定性、可靠性要求苛刻，模型必须在产线上“用得上、跑得稳、控得准”。从底层把这些要求融入模型设计，才能推动制造模式从“单点自动化”向“全局智能化”跃迁。这一判断，构成了其获奖案例的技术底色，也让工业大模型真正进入制造现场，而不是停留在演示环节。
产线与质检先受益，让模型“跑得稳、控得准”
在生产环节，伯恩光学把强化机器学习与工业仿真技术结合，实现镀膜机参数自动动态优化、CNC机床自动刀补，综合效率提升至少10%。这些改善围绕现场真实约束展开：参数随工况动态调整，刀补减少人工依赖，效率提升落在具体工序上。对制造企业而言，工业大模型的价值不在于参数规模有多大，而在于能否在产线上稳定运行、持续产出改善。
质检环节中，伯恩光学自研的自动光学检测（AOI）技术融合多模态检测、小样本学习与毫秒级实时反馈，将漏检率降至0.05%，人工复检工作量减少50%。质检是制造体系的“守门环节”，既要看得见缺陷，也要判得准、反馈得快。工业大模型与AOI技术结合，让检测进一步从依赖人工经验转向数据驱动，为稳定交付提供了更可靠的保障，也让“控得准”在产线末端得到验证。
研发前移与全球交付，全局智能化给予企业底气
面对研发环节的特殊要求，伯恩光学选择结构、流体/热、运动与电磁仿真协同应用，让产品设计在研发阶段即可提前发现并解决80%以上的潜在问题，研发周期缩短30%至50%，物理样机数量减少60%以上。大量试错被前移到数字空间，研发资源可以更多投向关键验证与产品优化。生产、质检、研发三端的变化相互衔接，工业大模型不再只是单点工具，而逐步成为贯穿制造链条的能力底座。
根据弗若斯特沙利文报告，伯恩光学以17.6%的市占率（按出货价值计算）稳居全球智能设备外观结构行业首位，核心客户覆盖消费电子、智能汽车等领域的全球头部品牌。此前公司已先后入选2025年《财富》中国科技50强、2024胡润中国500强等权威榜单。这些奖项也将继续推动伯恩光学的智能化改造，为企业进一步夯实在全球高端智能制造领域的领先地位提供动力。
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