三一重工连挖大厂高管：重工巨头激进转向具身AI

11月初，前百度集团副总裁、百度研究院副院长吴甜正式加盟三一集团，出任集团副总裁兼人工智能研究院院长，同时执掌三一耘AI总院。作为在百度供职近二十年、深度参与飞桨深度学习平台搭建及文心大模型早期研发的核心技术骨干，吴甜的下一站选在了工程机械行业。

在此之前的10月，原奇瑞汽车副总裁、智能化中心实际运营负责人谢保军也已加入三一体系。谢保军曾统筹智能座舱、辅助驾驶与整车数字架构，具备汽车智能化领域的成熟工程经验。来自互联网和车企的顶尖技术高管先后加盟同一家重工企业，释放出强烈的转型信号：这家年营收近900亿元的工程机械龙头，正加速向“人工智能原生机器人公司”的目标靠近。

从灯塔工厂到AI原生

三一的智能化探索并非临时起意。早在2018年，三一就将数字化升级定为核心战略，标志性的长沙18号工厂曾入选达沃斯“灯塔工厂”。通过柔性自动化与工业互联网，该工厂产能提升1.5倍。截至2026年上半年，三一已在全球建成37座灯塔工厂。

但早期的智能化主要围绕制造端展开，本质仍是自动化的延伸，核心诉求在于降本增效。转折点出现在2025年，三一将其定义为“智能化元年”，重心全面转向产品端与组织端，由集团董事长挂帅，要求各关键岗位全面接入AI能力。在招聘与考核方面，三一不仅单独设立了计算机与AI岗位序列，还将AI知识纳入了内部职称评定体系。

三一在AI落地层面已有初步成果：自研无人装载机已实现商业化运营，无人摊压机群刷新了连续作业纪录，智慧矿山和智慧港口也跑通了成套解决方案。但三一副总裁李宏伟指出，现阶段的无人化大多依赖规则算法，尚未完全走向数据驱动，设备协同效率相比传统人工仍未形成绝对的比较优势。

这也是三一引入吴甜与谢保军的关键所在。吴甜拥有大模型平台搭建与体系化落地经验，负责推动大模型能力向工程机械场景迁移，帮助算法从规则驱动升级为数据驱动；谢保军则带来了车规级智能座舱和辅助驾驶架构能力，可直接复用于重型装备。

转型背后的内外推力

三一重工大举布局AI的底层逻辑，首先源自制造业严峻的人才供求矛盾。《制造业人才发展规划指南》曾预测，我国制造业重点领域面临千万级的人才缺口，其中熟练焊工、装配工及数字孪生技术人员供给严重不足。售后端同样面临人才断层。当熟练劳动力成本走高、招募困难，推动自动化与无人化作业就成为刚需。

另一个关键推力来自海外市场扩张。三一重工海外收入占比已稳定在60%以上，毛利润贡献率超七成。海外业务规模扩大后，多语种沟通、跨时区排障、备件调度等售后服务压力剧增。大语言模型的语义理解与多模态能力恰好对症下药。三一推出的“海外维修助手”，正是利用AI大模型理解复杂的故障描述、匹配原厂备件并生成维修指引，以技术手段降低海外运营成本。

此外，行业政策和标准也在加速成型。相关主管部门近期接连出台指引，明确提出推动智能工程机械研发及数智化远程运维服务。智能化逐步由企业的差异化竞争力演化为行业的准入门槛。

重工行业成具身智能试验场

将AI人才与技术引入实体制造，正成为全球重工企业的通用选择。此前，中联重科与吴恩达创立的Landing.AI展开合作；硅谷科技企业裁员期间，凯斯纽荷兰（CNH）吸纳了数百名科技工程师；韩国斗山机械引进了原现代汽车自动驾驶中心负责人；卡特彼勒和小松则分别联手英伟达、FieldAI与AIM Intelligent Machines，推进推土机和挖掘机的物理AI与自主作业系统。

重工业场景之所以吸引AI人才，在于矿山、港口等封闭工况的作业流程标准化程度高，环境边界清晰，无需面对公开道路上的极端长尾问题。在此类场景中，三一无人挖掘机已能实现连续无人化装车，装载效率达到人工水平的80%以上，完整打通作业链条。

不过，技术从虚拟场景移植到物理世界仍面临现实挑战。互联网行业的软件迭代容错率高，而工程机械在矿山作业中一旦因系统故障导致停机或事故，将造成巨大的经济损失与安全风险。重工业环境还伴随高粉尘、剧烈震动、泥泞及极端温差，车载芯片和算法架构需要经历漫长苛刻的工况验证。

这场跨界融合并非简单的技术迁移，而是算法能力与数十万工况数据的深度结合。当传统制造龙头拿出核心业务岗位重构技术团队，AI正从软件概念演化为深入物理实体的生产力工具。