最近很多人问我，中美这场AI竞赛，拼到最后拼的是什么？是芯片制程，是算力规模，还是顶尖人才的数量？

我觉得，那些都是术的层面。

真正决定胜负的，是道的层面，是这个民族骨子里看待物与造物的逻辑。

一

先讲一个故事。

崇祯十年，也就是1637年，一个50岁的县级教育教官（县学教谕），干了一件非常不务正业的事情。

他花了四年时间，走遍大江南北，把当时中国农业和手工业技术一一记录下来，写成了一本书。

在那个年代，士大夫们都在谈阳明心学，没人看的上工匠农艺，没人愿意去关心炼铁、造纸、制盐。

而这个50岁的老人就偏偏干了这件事。他就是宋应星，他的这本著作就是《天工开物》。

虽然这本书在当时被当成离经叛道，但在国外却是分量极重。

它被带到日本后，直接带飞了纺织、陶瓷、冶铸、舟车、造纸等领域，让日本的生产力直接上了一个台阶。

收益最大的是欧洲。

《天工开物》被商队带到欧洲后，翻译成了多种语言来指导生产，它不仅挽救了濒临崩溃的欧洲蚕丝业，也为冶金和造纸技术提供了新的思路，可以说欧洲工业革命早期的拼图里，就有中国递过去的一块。

说了这么多我想聊的是，从《天工开物》到工业革命，其实是一个非常简单的逻辑，谁掌握了制造和生产力，谁就掌握了国运。

没想到欧美在这方面赢了三百年，却亲手把这个逻辑给扬了。

当年靠制造起家、靠生产力横扫全球的欧美，开始看不上清汤寡水的制造。他们只愿意从事那些高利润、高创意性的工作，弄飞机、拍电影、搞股票，底层工业渐去渐远。

去产业化后，他们不仅失去了制造的能力，也失去了制造的土壤。年轻人不愿进工厂，都去学金融、学法律；工会势力强大，建一条生产线比建核电站还费劲；产业工人的断层，不是几年能补回来的。

美国之所以现在活得还算滋润，全靠美元体系这个基本盘在支撑。

二

这套体系有多大？

全球贸易里，以美元结算的占56%；全球外汇储备里，美元占40%（近年大幅下滑）；SWIFT系统里，美元支付占50%。

除此之外，原油市场、黄金市场、期货市场大部分以美元计价。美股占全球股市的一半左右。比特币、以太坊、USDT、USDC这些虚拟资产，绝大部分以美元计价结算。再加上美国境内的银行存款、全球各国手里的美债等，这是一个每年数百万亿美元的庞大市场。

美国想继续活的滋润，那么这个盘子就决不能出问题。所以AI在美国最大的赋能方向就是美元体系。

美联储已经把AI引入了货币政策制定。新上任的主席沃什，正推动用AI实时捕捉全球通胀、大宗商品价格、就业动态和资本市场变化，通过算法推演来精准锁定利率调整窗口。

美国财政部正在构建一个以AI为核心的跨境资金全域监控体系，覆盖SWIFT系统、CIPS（人民币跨境支付系统），甚至云服务里的全量资金流。

还有就是金融制裁方面。

美国财政部海外资产控制办公室（OFAC）正在把AI打造成金融制裁工具，不需要法院，不需要听证，算法一旦判定异常，冻结指令毫秒级自动触发。

这三件事联系起来，大家可以看出什么？没错，美国正在通过AI来重塑新型美元霸权。

美国AI第二个重要的赋能方向，就是军事。

五角大楼早就把AI嵌入了作战体系。Grok Gov大模型被美军拿去搞"96小时打击2000个目标"的快速决策，Anthropic把Claude的顶级模型用在了网络攻击训练上等等。

这些都不是什么秘密。

所以说，美国更倾向于将AI视为战略武器，优先应用于金融、军事和安全领域，以维持其全球霸权。

而中国将AI视为生产力工具，强调技术普惠与产业融合，通过“人工智能+制造”行动推动技术下沉至实体经济

这也是中国跟美国在AI上的逻辑不同，也是道的不同。

三

自新中国成立以来，我们干的最核心的一件事，就是把“制造”死死攥在手里。

从一五计划的重工业布局，到改革开放后的“世界工厂”，再到今天的“新质生产力”，逻辑从来没变过。

我们有全世界最完整的工业门类，41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，全齐。你需要的任何一个零部件，在中国都能找到供应商。

这是几代人死磕制造的结果。

现在我们搞AI，搞移动天工，搞工业互联网，底层逻辑其实是一样的，都是为了赋能生产力和制造业。

说一个这两天比较重磅的消息。

7月17日，在企业人工智能高质量发展论坛上，中国移动携手中国电科、中国电子等10家央企，正式发布了工业互联网统一品牌——“移动天工”。

这意味着，中国移动这些年攒下来的算力、模型、网络、数据等方面能力，在赋能工业领域上有了一个统一的出口。

移动天工是如何赋能的？

我们今天从设计和制造两个重要板块来聊一聊。

先说工业设计。

在传统装备制造业里，工业设计是一道绕不过去的坎。

以某电动园林工具企业为例，该企业所处的行业特性是品种多、周期短，在传统研发上一直面临着三大痛点。

一个是海量历史数据散落各处，老师傅的经验全在脑子里，人走了，经验就断了，知识复用率不足20%。

二是物理样机验证成本高、周期长，单轮样机成本超10万元，完整研发周期长达8个月以上。在市场变化飞快的今天，8个月可能意味着整整一代产品的窗口期就错过了。

三是从研发到生产的数据链路不通，设计出来的东西，生产端接不住，反复折腾。

针对这三大痛点，移动天工为其打造了全链路研发设计智能体。参数化设计智能体可以匹配历史方案，不用每次都从零开始折腾；三维自动建模智能体可以一键完成模型构建，工程师不用再熬夜画图；虚拟仿真验证智能体可以在线完成多场景测试，物理样机不用一遍一遍测试反馈；工艺BOM生成智能体则可以自动输出生产文件，打通了研发到生产的最后一公里。

落地后，研发周期从8个月压缩到4个月，手工建模效率提升90%，物理样机测试减少70%，单项目验证成本降低90%，每年节省人力开支160万元。

同样的AI设计逻辑，也用在了汽车行业。

中国移动联合某汽车品牌，落地了AI+DFMEA智能失效分析项目。DFMEA是汽车行业设计阶段最关键的风险评估文件，过去工程师编制一份，从查资料、对标准到反复评审，一套流程下来得3天。

现在依托天工平台的汽车行业知识库、标准化数据集和智能体模板，知识问答准确率超过90%，DFMEA编制从3天压缩到4小时，作业效率提升了17倍。

工业设计这条线，天工平台的逻辑非常清晰：它把工程师从重复劳动中解放出来，让AI去做标准化、高频次的工作，人只做创造性的判断和决策。

四

接下来再说柔性制造。

这次我在WAIC 2026的展台上，看到了中国移动的一套1：5同比例缩小的柔性制造岛式工作站。它的原型，在广州黄埔区明珞工厂里，正24小时运转。

这套产线有多牛？

它能满足汽车制造领域白车身绝大部分部件的生产，地板、侧围都能做，还能生产电池盒、修磨机等非汽车白车身零部件。点焊、铆接、螺接、涂胶，集成多种工艺于一身，覆盖90%的加工工艺场景。

它的诞生是有原因的。

大家知道，现在的汽车市场变了，消费者对个性化、定制化的需求越来越强。但传统产线是为“大规模生产”设计的，换一个车型就要折腾好几个小时，效率和精度都跟不上，小批量生产更是成本高、质量还不稳。

这套柔性制造岛式工作站，就是为这个痛点量身定做的。

这套产线，核心有三个模块：自动上下件工位、立体夹具库工位、工艺生产工位。

自动上下件工位是通过3D相机和AI算法，让机械臂有了“眼睛”和“脑子”。哪怕工件随便摆、位置偏了，系统也能在0.5秒内看清它是什么、多大、在哪，然后自动匹配夹具。以前的机械臂只会干一件事，现在它“看”得见了。

立体夹具库工位用于多套夹具的存储与切换。传统产线换车型，得把整条线的夹具全换了，折腾好几个小时。这套系统的夹具库，最多可存储48种不同产品的夹具，20秒就能完成切换。

工艺生产工位可快速切换点焊、铆接等多种工艺。一个工位，能干过去好几条线的活儿。

这三个模块加在一起，配合数字孪生设计生产同步迭代与智能排产，实现了小批量、多工艺生产的高柔性、高效率、智能化。

柔性制造的背后，是天工平台一整套数字化能力在支撑。

在现场，工作人员指着天工使能综合数据大屏告诉我，这块屏幕是产线的仪表盘。

大屏的顶部是核心数据总览，中部聚焦生产结构和效率趋势，右侧滚动预警信息，底部呈现能耗和成本结构。生产多少、效率如何、哪里报警、能耗怎样，一屏全看清。

再就是智能数据服务平台，它干三件事：一是AI自动分析生产节拍，找到哪个环节在拖后腿；二是根据产量预测能耗和碳排放，帮你省电；三是故障预测，设备还没坏，AI就能提前告诉你“这台机器人快出问题了”。

天工针对机器人、滚床、夹具这些设备，建了20多个故障预测模型，持续监测健康状态，把故障掐灭在摇篮里。

最能体现AI和柔性制造含金量的是其“数字孪生系统”。

天工把真实产线1:1三维复刻，怎么理解？

就是在电脑里建了一套跟真实产线一模一样的“影子产线”。你在屏幕上点一下任意一台机械臂，它的运行参数、健康状态立刻弹出来。以前要看这些数据，得爬到设备旁、拆开控制柜，现在点鼠标就行。

厉害的是，这个“数字孪生系统”可以实景巡检。

传统数字孪生要靠人去实地采集数据、建模型，花几个月才建成。

天工这套系统，靠摄像头实时追踪，不用贴任何标记点，就能在毫秒级完成360度无死角的空间定位和三维重建。产线怎么动，虚拟模型就怎么变，秒级同步。机械臂有没有卡顿、有没有碰撞，系统自动识别、自动报警。

值得注意的是，这套产线已经不止服务于汽车行业。轨道交通、航空航天等离散型制造业的组装场景，同样可以复制这套逻辑。

特别是采矿、冶金、石化、高端装备这些行业，设备一旦出事，就是人命关天。这套系统的异常识别和秒级预警能力，正好能解决高危场景下“看不见、管不住、查不到”的老大难问题。

从汽车白车身，到高铁部件，从矿山机械到飞机零件，这套柔性制造的能力，正在向更多行业复制。

工业设计和柔性制造，表面上看是两件不同的事，背后是同一个逻辑：让制造从“靠人”变成“靠数据”，从“定式”变成“柔性”，从“事后补救”变成“事前预判”。

截至目前，天工工业互联网平台已累计服务全国企业超30万家，公有云设备连接数超2000万，沉淀“5G+工业”项目超3万个。

五

聊到这里，我们可以回答开篇的那个问题了。

中美AI赛道最后拼的是什么？

美国相信技术就是权利，谁掌握了最强的技术，谁就能统治世界。这是霸者逻辑。

中国人信技术就是生产力，谁掌握了更好的技术，谁就能把钢炼得更快、把油采得更多、把机器造得更精，让国富、让民丰。这是造物者逻辑。

造物者不追求统治别人，只追求把自己的事做好。你做你的，我做我的，所以我们讲究和而不同。

从宋应星到移动天工，从1637年到2026年，三百多年的时间里，我们虽然磕磕绊绊，跌跌撞撞，但这条“造物”的底线，从来没丢过。

三百多年前，宋应星写《天工开物》，讲的是从泥土到瓷器、从矿石到钢铁的造化逻辑。三百年后，中国移动把这个IP捡了起来，赋予它数字时代的灵魂。300年前，宋应星用一本书记录了“生产力是什么”；300年后，移动天工在用一整套系统回答“需要什么样的生产力”。

中国造物300年，告诉我们一个简单而深刻的道理：

谁忘了制造，谁就输了根。谁守住了制造，谁就站到了最后。