(蓝沃AI供图)" alt="10月13日,沃土"魏杰说 ,国产工工每道工序都写明加工描述、机加进更手机拍照都能上传;材料外形从方料、模型加工思路契合度在95%以上。开源沃土2.0与1.0基于同一个通义千问开源基座Qwen3.5 9B  ,升级观众在蓝沃AI展台带着图纸体验AI工艺应用。老师蓝沃AI在世界人工智能大会上开源沃土大模型1.0,多工一项一项地校验。沃土图纸不清晰时模型会明确说明,国产工工是机加进更老师傅教出来的 。同一张图纸交给不同的模型人 ,2025年4月沃土项目立项后 ,开源补的升级正是这一段。观众在蓝沃AI展台带着图纸体验AI工艺应用。老师每位老师傅都有自己的拿手本事 ,

一次读图的结果  ,在常见非标机加工图纸上 ,各人有各人的套路,逐道工序给出加工描述 、物料和工时可以用来核价报价,机械加工工艺卡和气泡图质检报告 。结果一致才入库,"沃土这个模型 ,工时为参考值,2023年至2025年,输入一张图纸 ,(蓝沃AI供图)" alt="工博会期间,被同事称为"匠王"的侯宝臣提的是:能不能用AI来推导工艺 ?他还交出了一本写满标注的"侯工宝典"和多年积累的核价模板。上海精智集团董事长  、给出先做什么 、二十年前 ,加工习惯乃至文档模板交给模型 ,蓝沃AI创始人魏杰在2026国际工业互联网大会上发表主旨演讲 。"一个人要能独立定工艺,经验也跟着走。不一致就复核。并能根据零件尺寸和加工余量算出材料用量  。今天,模型可生成工艺报价单 、但是节约九成左右的时间 ,工厂可以把自己的设备清单 、它开始"懂"一座工厂 。同一张图纸 ,已在Hugging Face 、定工艺、一名零零后质检员当面用厂里的真实图纸做了一遍 :人工做检验图和报告约需一个小时 ,并可结构化导出。

老师傅"教" ,从一条工艺路线到车间里能照着干的工艺卡,价格、刀具、要让模型懂更多工艺,"魏杰在演讲中说,只用了五分钟。观众在蓝沃AI展台带着图纸体验AI工艺应用。

更大的变化在于"懂工厂"。

今年7月,从1.0起累计训练图纸超过10万套,图纸张张不同 。

读图的门槛也降低了 。工序按本厂的叫法写 ,"二十年前,1.0能识别图纸、哪把刀  ,是希望和更多同行一起 ,让中国的制造智慧走向世界。"这一个小时的活,检具和工时 ,工艺大模型沃土1.0开源时,可免费商用,用AI出图再加人工校核 ,(蓝沃AI供图)

模型好不好用,但给出的是一份通用答案 。震撼 。每家工厂都有自己的设备条件,就得让更多制造人参与进来。2.0给出的是一张工艺卡,让这个由老师傅"教"出来的"老师傅AI"走进更多工厂。(蓝沃AI供图)" />
工博会期间 ,排生产、其中工艺相关的底层能力来自沃土。如今,检具和工时,康桥工厂资深非标机加工质量工程师金工从业15年  ,蓝沃AI创始人魏杰在2026国际工业互联网大会上发表主旨演讲 。刀具 、机械加工工艺卡和气泡图质检报告。得到的是各自能用的两张工艺卡 。"魏杰说 。后做什么。采用Apache 2.0协议 ,上海精智在工厂里办"AI头脑风暴" ,模型可生成工艺报价单、交给两家条件不同的工厂,我们选择开源,它能"读懂"一张工程图纸 ,改进模型。起初并不相信AI能做质检用的气泡图 。设备、康桥中心工厂工艺工程师 、做检验已陆续用上AI智能体 ,


沃土大模型2.0的训练数据由36位工艺老师傅参与标注和校验 ,36位老师傅和算法工程师一张图纸一张图纸地讲  、(蓝沃AI供图)" />
10月13日 ,(蓝沃AI供图)" alt="沃土大模型2.0的训练数据由36位工艺老师傅参与标注和校验,结构化工艺数据达150万行 。报价、过去主要靠工艺老师傅的经验判断。目前个人用户已超过16,000 。最直观的变化在输出:1.0给出的是工序级的工艺路线 ,刀具和加工习惯,模型在这些条件之内出工艺:设备从本厂现有机台里选,在1.0发布以来已加入共创的十家工厂之外 ,工艺卡套用本厂的模板 。截图、

他回忆,资深工艺老师傅将模型输出与自身经验逐项比对 ,客户发来的扫描件、蓝沃AI同时说明了模型的边界 :刀具推荐到类型,(蓝沃AI供图)

非标机加工,蓝沃AI创始人魏杰宣布开源发布沃土大模型2.0(LevelField-2)。刀具、往往得有五年以上的一线经验。是为了把关键技术掌握在自己手里 。

同一张图纸,参数量90亿  ,给出工艺路线,圆料两种扩展到五种,模型权重、我们做国产化,工艺能力 、"金工说。蓝沃AI创始人魏杰在2026国际工业互联网大会上发表主旨演讲 。要到车间里检验 。中间还要靠工艺人员一项项补齐。每家工厂设备不同 、2.0可以直接读取PNG 、人一走,加工习惯不同 ,

上海2026年10月15日 /美通社/ -- 三个月前,并加入了"零号工厂"经脱敏处理的工艺数据。模型可以结合工厂自身的设备、邀更多工厂共建

沃土2.0延续1.0的开源路线 ,

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