Note de la rédaction :Alors que la co-construction de l’Initiative « la Ceinture et la Route » s’approfondit et se concrétise, la numérisation industrielle et la fabrication intelligente constituent des domaines clés de la synergie industrielle franco-chinoise, et les technologies ainsi que les scénarios des deux parties offrent un vaste espace de complémentarité. Dans ce numéro, nous interviewons le Dr. Fang Huawei, expert en chef de la coopération industrielle et technologique de l’AIFC, afin de décrypter ensemble les voies d’implantation à grande échelle de l’IA industrielle et d’explorer les chemins vers un gagnant-gagnant dans la synergie de la numérisation industrielle franco-chinoise.
编者按：共建“一带一路”走深走实，工业数字化与智能制造是中法产业协同的核心赛道，双边技术与场景的互补空间广阔。本期我们专访法中孵化器联盟协会（AIFC）科技产业合作首席专家方华韦博士，共同拆解工业AI规模化落地路径，探寻中法产业数字化协同共赢之道。
受访者简介
方华韦
法中孵化器联盟协会（AIFC）科技产业合作首席专家
台湾大学计算机工程研究所博士
宁波捷方优制科技、江苏捷方智能科技及马来西亚JFindX创始人兼CEO
拥有二十余年产业技术研发与落地经验，历任法商ATOS资深研发经理、阿里巴巴淘宝IoT与犀牛智造AI技术负责人，以及多家科技企业高管职位，长期深耕工业AI、计算机视觉、AIoT物联网领域，累计拥有十余项发明专利与多篇高水平学术论文。
同时担任中国科学院宁波材料所客座教授、西交利物浦大学等高校业界导师，获评上海市东方英才、上海市闵行区春申金字塔杰出人才，曾斩获第四届中国工业互联网大赛全国二等奖等多项行业重磅奖项，持续推动工业AI技术成果转化与中法科创产业深度对接。
Q1：您先后任职法国科技企业、阿里产业数字化板块，如今深耕工业AI与AIoT产业化。多段不同场景的经历，让您对“技术创新如何服务产业”的理解发生了哪些变化？在您看来，技术从研发走向产业应用，最关键的突破点是什么？
方华韦：我的职业生涯刚好走过三个完全不一样的体系，早期在法国源讯ATOS、后来到阿里、现在自己在工业AI和机器人赛道创业，这几段经历，彻底改变我对「技术到底怎么帮到产业」的看法。早年在法商体系，欧洲的技术逻辑非常严谨、规矩很细，很重视底层架构、系统稳定、合规标准，是扎扎实实做底层技术的路线。但老实说，节奏偏慢，比较偏向实验室思维，有时候技术做得很漂亮，但离工厂第一线的真实痛点有点远。
后来我到阿里巴巴，参与阿里无人店、淘宝IoT、犀牛智造这些项目，算是彻底换了脑袋。互联网的逻辑很直接，一切以场景、以实际价值说话，不玩虚的，讲究快速试错、快速迭代、数据闭环。那段时间我最大的体悟就是：技术再漂亮、论文再好看，如果产业用不上、没办法帮客户降本增效，那就是没用的创新。
这几年我自己创业，扎进工厂一线做工业AI、机器人、AIoT落地，我的想法更简单直白：技术不需要最先进，但一定要最适配；数字化不是堆功能，是踏踏实实解决制造业最痛、最真实的问题。
过去很多团队、很多学者，习惯「先做技术、再找场景」，技术研发出来了，硬套给产业，所以很多方案落地就卡住、夭折。我一路走来的经验是，真正能落地的产业创新，都是反过来的：由场景倒推技术、由需求定义产品。技术从实验室走到产业，真正的关键突破点，不是你算法多精准、参数多好看，而是你有没有办法贴合工业现场的真实机理、真实流程，把技术改成工厂能用、稳定用、便宜用、可复制的工程化方案。工业现场环境很严苛、设备新旧混杂，比起实验室的极致数据，产业更需要稳定、适配、能闭环的实用技术。
Q2：结合一线操盘经验来看，当前制造企业推进AI与智能制造升级，最普遍的核心痛点是什么？很多企业投入数字化建设后效果不及预期，背后的深层原因通常在技术选型、流程改造还是组织能力上？
方华韦：我一线操盘过不少大厂的数字化项目，包含康师傅、丰田、马来西亚雅马哈摩托、本田摩托等这些龙头，老实说，现在制造业做AI升级、做智能制造，痛点都非常雷同，很直白：场景太碎、数据孤岛严重、AI没办法形成闭环，智能化和实际生产根本接不上。很多工厂的数字化，只做到设备连上网、画面看得见数据，仅此而已。数据只是摆在看板上，没办法反过来优化生产、改善品质、提升效率，等于做了半套。而且各行各业、每条产线的差异都很大，市面上通用的AI模型、标准化方案，根本套不进去，落地自然大打折扣。
也有很多企业投入很多钱做数字化，最后效果不如预期。外界常常以为是技术选错、流程没改好，但我实战下来的真实体会是：七成问题出在认知和组织，两成是流程，只有一成是技术本身的问题。
很多传统工厂做数字化，都是跟风心态，别人做我也做，顶层没有清楚的转型目标，中间管理层不会落地、不会统筹，一线员工也不习惯新系统。结果就是花大钱买高端设备、搭复杂平台，技术很先进，但完全不符合自己的产业基础、人员能力和生产模式。更关键的是，工厂的组织架构、考核方式、管理思维，全部还是旧时代的套路，却硬要跑新时代的AI智能系统，新旧体系打架，最后系统闲置、方案落不了地，钱花出去、效果看不见。讲白话一点：很多制造业数字化失败，就是用传统老思维，去跑新科技的系统。
Q3：在工业AI、智能制造赛道，法国的核心优势集中在哪些方向？中国制造业丰富的应用场景与产业链能力，又能为法国技术带来哪些新价值？双方开展深度合作时，需要重点突破哪些认知与规则层面的差异？
方华韦：我早年接触欧洲工业体系，现在长期深耕大陆、东南亚制造市场，非常清楚中法在工业AI、智能制造这块，是超级互补、几乎不竞争、非常适合深度合作的组合，两边的优势完全不一样。
法国最大的优势，就是底层技术扎实、工业标准严谨、高端工业软件和精密制造底蕴很厚。欧洲工业积累一百年，基础算法、设备控制、精密传感、工业安全、合规体系，壁垒非常高。法国团队做技术，讲究稳、讲究标准、讲究长期深耕，不追求快，但底层根基非常扎实，很适合做工业AI的底层架构、核心算法和高端核心部件。但缺点也很明显，迭代慢、落地成本高、市场化弹性不足，面对海量又碎片化的制造场景，很难快速落地、快速复制。
反观我们中国制造业，最强的地方就是场景够多、产业链够完整、落地速度够快、工程能力够强。全世界没有哪个地方，有这么齐全、这么多元的制造场景，从高端精密制造到传统产业通通都有。这些碎片化的真实场景，刚好可以把法国高端、扎实的底层技术拿来反复测试、打磨、迭代，把实验室技术，真正磨成可以量产、可以商用、可以复制的产业方案。简单说，欧洲有好技术，我们有大场景、快迭代、强落地，可以帮欧洲技术真正跑出商业价值，不会只停留在实验室。
至于两边合作的障碍，主要就是两个：认知差异和规则差异。法国人做技术，求稳、求标准、求长期，喜欢一步一步来；我们产业端习惯快速迭代、快速落地、快速看到成果，节奏不一样，很容易出现「你慢慢来、我快快跑」的认知落差。另外，两边的工业认证、数据规范、知识产权、交付标准也不一样，跨境对接起来成本比较高。想要合作走得长远，关键就是互相适配、取长补短：用法国的标准打底、稳住技术品质，用我们的场景和工程能力加速落地、放大商业价值，两边优势叠加，才是双赢。
Q4：结合不同区域制造业集群的发展经验，您认为不同地区在数字化转型需求、产业基础和落地节奏上有哪些差异？地方引入国际技术与创新资源时，最容易出现哪些“不匹配”？如何实现技术资源与产业需求的精准结合？
方华韦：我现在同时经营大陆和马来西亚的公司，两岸三地、东南亚的制造产业我都跑过，非常清楚不同区域的数字化需求差很大。简单分三类很好理解：长三角、珠三角属于高端制造集群，产业基础好、老板观念新，他们现在要的不再是简单联网上云，而是AI深度赋能、柔性生产、供应链优化、实实在在降本增效，迭代快、要求高、追求精细化。中西部大多是传统制造业，中小企业居多，大家更务实，不需要花俏的高端功能，重点是基础数字化、可视化、简易智能化，追求稳定、便宜、好用、低门槛。而以马来西亚为主的东南亚市场，制造业正在快速崛起，外资厂很多，他们更看重标准化、合规化、轻量化的智能方案，特别在意国际标准适配和系统稳定度。
很多地方政府、园区引进国际技术，最常犯的问题就是严重供需错配。第一种是层级错配，本地产业基础还没到位，硬引进顶尖高端技术，落地不了，最后变成展厅摆设、好看不好用。第二种是模式错配，直接照搬国外现成方案，完全不考虑本地工厂的作业习惯、产线状况、人员水平，水土不服、推不下去。第三种是人才错配，引进了高端技术，却没有能落地、能运维、能迭代的本地团队，项目做完就停滞，没办法长效经营。
要让国际技术和本地产业精准对上，我的实战思路很简单：先摸底、再适配、小试点、再放大。先搞清楚本地产业真正的痛点、真实能力，不盲目追高端、追噱头。再把引进来的国际技术做本土化微调，适配本地产线、成本、流程。最后搭配本地产学研和运维人才体系，有人用、能维护、能迭代，技术才能真正扎根落地，不是一次性的样板工程。
Q5：结合您推动工业AI技术产业化的实践经验来看，一项技术从实验室走向企业实际应用，最容易卡在哪些环节？高校科研成果如何更精准地匹配产业需求？
方华韦：我长期在中科院宁波材料所和几所大学担任导师，很常对接学界和业界，老实说，实验室技术转产业，从来不是技术不够厉害，是学界逻辑和产业逻辑完全不一样，卡点主要有三个。第一是场景落差，学校实验环境太理想，参数很漂亮，但工厂现场有粉尘、震动、温差、老设备、工况波动，实验室的算法和系统一到现场就不稳定、不好用。第二是工程化不足，老师和学生擅长做算法、做理论、发论文，但不太会现场调试、硬件整合、批量落地、长期运维，很多技术只能停在原型机阶段。第三是成本不对等，做研究可以不计成本，但做生意、做产业，一定要算性价比、算投资回报，很多高端技术就是太贵，企业用不起，自然规模化不了。
所以高校科研要精准对接产业，重点就是打通双向闭环，从源头就对准产业痛点。第一，科研立项不要闭门造车，多听企业、多听一线的真实需求，产业需要什么，研究就往哪里走。第二，多做产学研联合项目，让师生真正下工厂、跑现场，在真实工况里打磨技术，补齐工程化、落地化的短板。第三，建立顺畅的成果转化机制，把实验室的高端技术，改成企业能用、用得起、好维护的标准化产品，让学术价值真正变成产业价值。
Q6：从产业实践角度看，当前工业AI领域，哪些细分方向正在从技术验证走向规模化落地？
方华韦：以我多年做嵌入式、机器视觉、工业物联网，加上我们中马两地机器人落地的经验来看，现在工业AI已经走出纯粹实验阶段，好几个赛道都非常成熟，已经可以规模化商用。
第一个，工业AI视觉质检。这是最成熟、普及最快的。不管是汽车零部件、新能源、电子精密件的细微缺陷，还是传统产业的外观检测，AI视觉现在已经稳稳替代大量人工，精度、稳定性、效率都更好，成本也逐年下降，各行各业都普及得很快。
第二个，嵌入式实时智能与设备预测性维护。透过边缘传感、实时数据和AI算法，提前预判设备故障、预估设备寿命，换掉传统定期检修、人工巡检的老模式，有效降低停机损失和运维成本，现在汽车、高端装备厂落地非常普遍。
第三个，柔性物流AI和工业移动机器人。这也是我们公司现在主力在做的方向。现在汽车、新能源都是多品种、小批量、频繁换线的柔性生产，传统固定物流模式跟不上节奏。我们的全向机器人和智能调度系统，可以适配这种高频变化的产线，实现厂区物流无人化、智能化，不管是国内还是东南亚园区，落地速度和规模化效果都很明显。
第四个，工业智能体和工厂空间操作系统。行业已经从单一AI工具，升级到全厂协同智能。透过工业空间操作系统和自主智能体，让产线调度、异常处理、供应链优化可以自主闭环，从单点智能进化到整厂智能，这是头部制造企业的主流趋势，现在已经开始大规模落地。
Q7：作为AIFC科技产业合作首席专家，您长期连接技术创新资源与产业应用场景。科技类项目往往技术门槛高、落地周期长，在您看来，中法科技企业合作真正实现产业落地，最核心的支撑是什么？
方华韦：坦白讲，很多跨境合作都停留在交流、签约、试点，很难做大、做久。真正能让中法合作落地、持续走下去的核心，不是单纯的技术互补，也不是政策加持，而是有没有本土化的落地生态、有没有可持续的商业闭环。
首先，一定要有双向适配的落地服务体系。中法的技术体系、工业标准、市场逻辑差很多，单纯引进技术、输出技术，一定水土不服。必须有人做中间整合，把法国的底层技术，针对中国、东南亚的现场场景做本土化调整、调试、运维和持续迭代，技术才落得下来。
其次，要有共赢可落地的商业机制。很多合作最后无疾而终，就是只有技术交流，没有商业共赢。法方有底层技术、标准研发优势，我们有场景、产业链、工程落地和市场能力，两边要分工清楚、利益共享、风险共担，打通研发、落地、变现的完整循环，合作才不是一次性项目，而是长期事业。
最后，需要跨境产学研协同生态。借着一带一路的合作契机，把中法的学校、科研机构、龙头企业、园区、孵化器串起来，形成研发、育才、孵化、落地的完整链条。用技术做内核、用产业需求做导向、用商业价值做纽带，让中法科技合作从单点试点，升级成长期、稳定、深度的数字化产业合作，真正帮两边制造业升级，做实一带一路的产业数字合作。