“这条触感引擎装配与测试磁悬浮自动化生产线，实现了15微米，相当于四分之一根头发丝直径的微米级装配精度，并能通过AI智能控制系统达成从产品性能到装配工艺的实时闭环。”正在进行的2026年中国国际供应链促进博览会（简称“链博会”）期间，数智科技展厅内瑞声科技（HK2018）的一台先进设备吸引了众多业界人士的目光。不止瑞声科技（HK2018），舜宇光学展示的AI自动化机器视觉（886002）检测设备、科瑞恩带来的突破性精密制造解决方案，三家中国供应商与苹果（AAPL）公司（Apple）的联合参展，生动诠释了创新发展并非孤立的技术突破，而是全球产业链深度协同的成果。
协同合作 高水平创新激活“能力值”
“四年来，我们一直在参加链博会，我们非常重视与中国的伙伴关系。”苹果（AAPL）首席运营官（COO）萨比赫·汗（Sabih Khan）告诉《经济参考报》记者，首届链博会至今，公司与中国供应商的联合参展逻辑已发生很大变化。已经不是简单展示产品，而是对中国供应链在智能制造、绿色制造及员工发展上系统性突破的集中呈现。如今，苹果（AAPL）和中国供应链伙伴之间是互相成就的关系，合作已经远不止“1+1＞2”。
交流中，瑞声科技（HK2018）创始人、首席执行官潘政民介绍，为了保证每一颗触感引擎的灵敏度和使用体验，公司与苹果（AAPL）公司协同合作，开发了微米级的装配技术，这种精度水平达到了行业的顶尖水平。同时，公司引入了AI的智能分析和管控系统。“在装配过程中，每一只触感引擎都需要做全性能的检测。AI会实时分析每一只产品的灵敏度数据，一旦产生这种细微偏差，系统会立即精准定位，并且实时修整。”潘政民告诉记者。
微米级的装配“超能力”也体现于舜宇光学的智能制造中。展台前，公司展示了用于MacBook Neo摄像头的极微小模组以及配套的AI智能视觉检测系统。该系统搭载AIGC缺陷生成模型和异常捕捉算法，设备能在微米级精度下高速拦截各类“人眼不可见”的微小瑕疵，并自动学习新型缺陷特征。
“在这个精密部件里，哪怕一个焊点、一根金线的微小瑕疵都会造成性能损失。”采访中，舜宇光学首席执行官王文杰拿着一块小巧的模组向记者解释。另外，公司智能激光焊接装备更将喷嘴更换与校准时间从传统人工的30分钟压缩至2分钟，实现全自动化无人作业。
如何在苹果（AAPL）手表表冠组装过程中解决狭小空间内的高精度、无损伤装配难题，科瑞恩给出了方案。科瑞恩集团创始人、董事长段徽庆介绍，为了保证手表的防水防尘性能，必须在极小的O型圈上涂抹极度均匀的油层，为此公司研发了“气动环形吹油”专利技术；同时，团队还自研了“自适应柔性浮动锁附批头”技术，可在固定扭矩下精准组装细小的表冠并保证表面毫无划痕。
产业深耕 AI“智变”加码竞争优势
高精度背后，AI与制造业深度融合已成为中国企业在激烈的全球市场竞争中保持领先的重要支撑。
以科瑞恩为例，除了在产线上应用AI，其AI标准件智能选型工具可以将工程师的自然语言需求自动解析为工程设计意图，并调用知识库进行智能匹配推理。该工具改变了手动查找低效模式，选型时间骤降至“分钟级”，成功将实操经验转化为持续赋能创新的企业数字资产。此外，团队还利用AI分析过去积累的200多万个夹具和1万多台设备的数据，以丰富和优化零部件的加工工艺。
舜宇光学则通过AI基于大数据直接实现芯片的精准对位。王文杰分享道，这不仅效率提升了15%以上，还能对员工操作SOP(标准操作程序)进行监控以拦截操作偏差，减少人为出错和物料浪费。
瑞声科技（HK2018）的AI阳极染色解决方案则基于海量生产数据完成模型训练，AI大模型可快速根据产线pH值、温度等实时多因子变量，智能推演并输出最优染色时间方案。该模型可持续自主学习，全面破解过去依赖人工调色的难题，大幅提升高端外观制造工艺效率。
萨比赫·汗表示，苹果（AAPL）正与中国供应商共同推进“人工智能（885728）+制造”的应用，数字孪生（885820）、自动化工（850102）厂控制等技术已在产线落地，AI不仅用于检测，更用于预判和修正偏差，契合中国“人工智能（885728）+”的发展理念。
今年链博会期间，苹果（AAPL）展台还重点展示了其与供应链伙伴共同推进绿色转型的阶段性成果。据介绍，目前苹果（AAPL）在中国的制造业务已有90%采用清洁能源（850101）。过去一年，得益于持续推进的清洁水项目，苹果（AAPL）在华供应链伙伴累计节约淡水达550亿升，创下新纪录——这一水量足以灌满杭州西湖近四次。
此外，当下AI转型浪潮的加速推进对劳动者究竟意味着什么？段徽庆认为，AI和自动化技术并不是简单取代人工，而是把人从重复性的事务中解放出来，让员工从事工程分析、工艺优化和创新管理。“有了AI，员工可以解放出来，去做那些更有创造性的工作。”萨比赫·汗也表示，AI正在接管枯燥重复的日常工作，而苹果（AAPL）多年来已经在供应链中开展了涵盖机器人、编程等领域的培训，影响超1000万名员工。
