故事始于1985年。彼时，广东人李庆光创办了一家工厂，主营业务是生产啤酒灌装线上使用的橡胶密封圈。由于模具精度不足，产品边缘总会残留一圈毛边。李庆光的两个儿子放学后便要到厂里帮忙修剪，小儿子李卫铳手不如哥哥灵巧，总剪不干净，挨批评成了家常便饭。 谁能想到，这位当年略显“笨拙”的小儿子，二十多年后会成为一家高科技企业的掌舵人。他不仅带领家族工厂完成了数字化转型，将企业升级为研发智能制造机器人的公司，还通过与阿里巴巴的深度合作，利用数字化方案帮助更多企业踏上转型之路。 这家拥有三十余年历史的企业，就是如今位于广州番禺区大龙街旧水坑村的广州里工实业有限公司。

无人操作，再昂贵的设备也形同虚设

2002年，李卫铳学成归国，接手父亲的工厂。当时，里工实业正经历第一次数字化转型——全面转向机械加工，从国外引进了大量数字化生产设备。问题随之而来：设备过于先进，产线上的工人根本不会操作。这实际上是此后十年中国制造业普遍面临的困境。 制造业的规模扩张，远不止购买设备那么简单。数控机床这类数字化设备存在操作门槛，工人往往需要培训半年甚至更久才能熟练上手。而且一旦人员流动，积累的经验也无法复制与传承。 随着互联网和服务业的爆发，制造业的人才大量流失。年轻人越来越不愿进入又脏又累、重复机械的工厂，“用工荒”成为行业顽疾。李卫铳直言不讳：“产线做得再好，也得有人去按按钮、处理突发事件。没人，再贵的设备都是废铁。” 另一方面，数控机床作为数字化工具，本可以沉淀出大量数据。但在制造业数字化转型初期，这些数据并未被当作有效资源进行提炼和分析。里工实业运营总监黄元园后来感慨：“我们几十年都坐在数据的金矿上，却从未主动挖掘。” 为了破解“用工荒”和经验传承难题，里工实业决定自主研发工业机器人。 今天走进里工实业的生产车间，随处可见其自主研发的高侍机器人和高寻机器人。高侍是无人值守型，能适配各类机床，满足小批量、柔性化的自动上下料需求。高寻则是复合自主移动机器人，灵活穿梭于产线之间，机动完成运输、分拣、上下料等任务。 *高寻机器人在产线中灵活穿梭* 有了机器人协助，工人的工作轻松了不少。今年59岁的韦永平，在里工实业工作了六年。以前在传统手工车间，他每天徒手将零件放入机床，一天下来手上、衣服上全是油污，连水杯都被摸成了黑色。回到家还要被老伴“嫌弃”，衣服洗几遍都洗不干净。三年前，他转岗到数控车间担任机器人管理师，与机器人搭档干活。如今“手比摸键盘的手还干净”，衣服也能享受“机洗”待遇。问起这份工作是否困难，他摆摆手：“没啥难的，跟玩手机一样。”虽然临近退休，但他信心满满，觉得自己还能再干十年。 *韦永平（左）* 李卫铳终于实现了心愿：造出一款人人都能用的机器人。里工实业也由生产制造型企业，进化成了研发生产型企业。这背后既有李卫铳的远见与坚持，也得益于数字化基础设施的日益完善。 过去研发机器人投入巨大，如今云计算等基础设施完善，门槛大幅降低。里工实业不仅将机器人数据全部存储在阿里云上，还借助阿里云提供的LBS、视觉学习等接口和工具，让机器人进行深度学习，不断掌握新技能。借助云技术，机器人掌握的技能可以快速迁移复制到其他机器人，帮助企业实现规模扩充和效率提升。数据显示，搭载XAI（可解释性AI）技术的高侍机器人投入使用后，里工实业单个工位加工的工件数量从50件提升到200件，峰值可达800件。

让最懂业务需求的人来开发软件

机器人分担了大量机械重复的劳动，但仍有大量工作需由人工配合完成。只有通过数字化手段将这一部分效率也提升上去，企业才能真正解放生产力。而这，恰恰是企业数字化转型中最难啃的骨头。 95后员工蔡晓彤记得很清楚，刚入职时，产线工人报工要先手工记账，再由文助手动录入ERP系统。工厂是24小时生产，文助只能在白天8小时内录入一整天数据，任务极其繁重。更糟糕的是，晚班的生产数据要等十几个小时后才能录进系统，严重拖累了决策效率。蔡晓彤当时想：要是能让员工自己上传数据就好了。后来她才知道，公司花了100多万的ERP系统根本实现不了这个功能。 2020年5月，里工实业注意到钉钉的开放性与OA深度融合，决定启用它。内部管理变得更加透明，审批速度和协调效率显著提升。更关键的是，钉钉宜搭的出现，让里工实业终于有机会自主开发一套适合自己的MES系统。 钉钉宜搭是一个低代码应用开发平台，大幅降低了软件开发门槛。即使没有任何编程经验的人，也能通过拖拽模块化的图形代码快速开发轻量级应用。蔡晓彤正是这项技术的受益者。 她最初是财务助理，后来转岗做总裁助理。公司启用钉钉后，为解决“报工难”，李卫铳让她尝试用低代码开发报工流程。很快，品质记录、机床和机器人综合利用率、设备维保等核心模块陆续上线，一个低代码搭出来的MES系统基本成型。 蔡晓彤也在这个过程中，从零代码基础的办公室行政人员，蜕变成了熟练的低代码搭建师。一年多时间，她经手搭建了近50个宜搭应用，最忙时要同时跟进四五个。 李卫铳介绍，以前里工实业每天只能报工36次；使用MES系统后，2024年每天报工次数增加到118次，提升了228%。数据同频的效果立竿见影：目前里工实业设备综合利用率达到90%，远高于制造业70%的平均水平。机器人与数字化系统的软硬融合，在其中发挥了关键作用。 如今，里工实业60%的生产设备都已接入平台，形成了人工智能物联网。李卫铳说：“通过平台开放的API，高侍机器人每天的产量、良品率、设备故障情况，都能自动反馈给报工系统，工程师可以清楚了解每条产线的生产数据。”离散型制造业的订单零散且种类繁多，接单时需要充分评估并协调产能。过去，每天的生产排程全靠员工经验；现在，里工实业开发出了APS排程管理系统，通过算法客观评估出货时间。这套系统也将与平台打通，让数据真正流动起来。 目前，里工实业正计划将数字化过程中开发出的MES、APS等软件封装成标准化产品推给客户。李卫铳希望，未来公司的营收中，很大一部分将来自软件服务。

数智化在传统产业遍地开花

同样的故事，正在中国从南到北的各个角落不断上演。 在河北衡水，认养一头牛的牧场里，数智化技术为古老的畜牧业带来了全新作业模式。95后员工刘园园与1万多头牛打交道，她的常态是“看数据”。通过牧场各岗位用钉钉上传的数据，她能清晰知道奶牛今天吃了什么，源头发货人、入窖号、籽粒破碎度、灰分检测值等信息也一目了然。每头奶牛从出生起就佩戴智能项圈，数据自动上传到钉钉，刘园园可以实时监控奶牛的运动步数、发情和反刍情况，从而及时发现健康、繁育等方面的问题和趋势。这仅仅是牧场数智化的一小部分。通过与阿里云、钉钉、天猫等合作，认养一头牛已将饲养、加工、物流、营销等产业链与数智技术深度融合，构建起全新的数智化乳业架构。 在福建泉州的特步，阿里巴巴达摩院的趋势预测AI模型，让80后运动服装设计师张常铮的工作方式彻底改变。过去设计一套服装，从找风格、设计、绘图、找面料到开发新品，至少需要两个月。现在，他只需将想要的元素关键词输入模型，一周内就能生成数百张设计稿。借助AI模型，他还能把设计图做成3D效果，“面料厚薄、衣服长短比例，都可以在电脑上快速设置呈现，再也不必反复找打版师傅做样衣来调整了。” 2024年1月，国家发布《“十四五”数字经济发展规划》，明确将“数字技术与实体经济深度融合”作为我国数字经济发展的重要主线。阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇也多次强调：“我们不仅要在互联网中构建全新的商业世界，更要努力帮助实体经济的各个产业全面拥抱数字化，实现两者的融合创新。”这些年的探索表明，服务实体经济、服务各行各业的产业数字化进程，以数字技术助力传统企业提质增效，不仅为阿里巴巴打下了坚实基础，也为全社会的数字化带来了实实在在的助益。 从广州的里工实业，到河北衡水的认养一头牛，再到福建泉州的特步，数智化技术和各类数字化工具正快速渗透到每一个实体行业。它们通过打通企业数字化的“最后一公里”，创造出更多数字化岗位，帮助企业在数字经济中抢占发展先机，赢得未来竞争的主动权。