從必須擠進25厘米視野的CT檢測，到首次實現2米全身“肉眼觀測”；從工廠老師傅憑經驗排期，到AI Agent一鍵自動生成排產計劃——這些變革均來自上海的民營企業。

9月12日，澎湃新聞記者隨“走進民企看‘質’變”主題采訪來到了上海聯影醫療科技股份有限公司及上海黑湖科技有限公司，感受民營經濟新質生產力在高端醫療器械和工業軟件方面的發展成果。

聯影嘉定總部園區。 受訪者供圖

從全線依賴進口到全球領先，國產高端醫療裝備邁向全球

醫生將特殊的示蹤劑注入被成像者體內，通過檢測來自這種示蹤劑的γ射線進行成像，這是PET-CT的工作原理。常規PET-CT只有25厘米左右的檢查視野，所以醫生每次只能對身體的一小部分進行成像。而2米PET-CT的出現意味著醫生可用肉眼觀測到藥物在全身流動、擴散及代謝全過程，這對癌癥精準診療、腦科學研究、新藥開發意義重大。

聯影醫療自主研發的2米PET-CT。 澎湃新聞記者 徐亦嘉 圖

高端醫療裝備是一個高新技術產業，它融合了醫學影像、生物醫學工程、材料科學、人工智能等多個領域的先進技術，代表著當前醫療科技的最高水平。其研發與生產不僅需要深厚的技術積累，更依賴于持續的創新投入和精密的制造工藝。

2014年前，中國市場80%以上的CT、90%以上的磁共振和100%的PET-CT都是進口品牌。國內醫療機構在采購這些高端醫療裝備時，往往面臨高昂的成本，不僅加重了患者的經濟負擔，也限制了醫療服務可及性。

“當時，國內在高端醫療裝備領域的自主研發與生產能力相對薄弱，單一產品無法形成競爭優勢則進一步加重惡性循環。所以我們從創業初始就提出三個必須——必須全線覆蓋、必須掌握核心技術、必須對標國際頂尖。”聯影集團董事長薛敏表示。

完成世界首臺2米PET-CT的自主研發、中國首款光子計數能譜CT獲批上市、首款專為國人語言定制的醫療級助聽器……

經過十余年發展，聯影集團已向市場推出了220余款硬軟件產品，迅速成長為中國高端醫療裝備龍頭企業，一舉扭轉了過去幾十年高端醫療裝備領域完全依賴進口的落后局面。如今，聯影集團的人才團隊已超過11000人，產品進駐全球近90個國家和地區的15000余家臨床及科研機構，其中，入駐全國超1000家三甲醫院。

聯影醫療自主研發的世界首款Total-body PET-CT uEXPLORER進駐密歇根州立大學創新中心BAMF Health。 受訪者供圖

“一路走來，聯影發展的和國產醫療設備成長之路緊密結合，上海三大先導產業也與聯影高度相關。現在我們正在策劃下一代的智能化設備，隨著人工智能技術的不斷迭代，融合性的創新會給行業帶來更好的進步。”薛敏表示。

中國工業軟件以“AI+制造”輸出最佳實踐

“每一個時代最杰出的工業化軟件，一定是誕生于那個時代最杰出的工業化國家。”談及最近向黑湖科技咨詢的來自中東、東南亞及南美的本土工廠客戶，黑湖科技聯合創始人李想由衷感嘆。

打破大中小微制造企業的內外部信息孤島，實現生產現場數據的實時聚合、協作、分析、決策，讓工廠云端在線，產業鏈上下游互聯互通，提升中國制造的柔性響應能力，靈活快速應對多變的市場需求，是黑湖科技的產品功能。

黑湖科技。 澎湃新聞記者 徐亦嘉 圖

以中國數百萬家中小微制造企業為例，交付期拖延、物料庫存積壓、工人和設備利用效率低、成本核算繁瑣是最常見的問題。“過去沒有人服務他們，很多沒有數字化管理的工廠一連接了上游數個碎單，都不知道盈利情況，甚至我們一算是虧錢的。”李想告訴記者，基于這些痛點，黑湖科技提出了AI賦能新型工業化的解決方案，通過“軟件+AI”的方式，重塑制造企業的研發與生產流程，降低成本、提升效率。

黑湖科技是一家總部位于上海的工業科技公司，為大中小工廠提供黑湖智造、黑湖小工單、黑湖供應鏈等部署在云端的生產管理和供應鏈管理軟件。 受訪者供圖

其中，黑湖智造全面引入輔助編程工具，將傳統軟件開發流程產品化，研發效率顯著提升60%。該AI應用的自研Agent定制流程，客戶可根據實際業務需求快速定制功能，形成“客戶-產品經理-AI”協作閉環，釋放客戶增購潛力。基于明確的產品需求情況下，開發時間僅需1-2天，而使用傳統方法則需要1-3個月，由此帶來客戶滿意度提升約35%，續費率提升至90%。黑湖小工單通過拆單排期Agent，替代原本依賴經驗的“老師傅”判斷，自動生成工藝流、報價與生產計劃，釋放工廠冗余產能。

如今，黑湖科技在云化生產管理軟件市場份額排名第一、生產管理軟件市場份額排名第二。黑湖科技的工業軟件已覆蓋近32000家中國和東南亞地區工廠，自研的“黑湖工業智能體”成功入選世界經濟論壇全球AI產業化標桿項目。

“我曾詢問那些從國外慕名而來的工廠，為何不選用傳統的工業軟件，他們明確表示，希望體驗中國制造的最佳實踐。”李想表示，“這也讓我意識到，中國制造輸出的已經不僅僅是產品，更是行業變革趨勢。伴隨著AI等技術在行業內更深度的應用，我們也在探索用AI完成更多個性化流程和自動化決策生成。”