官方权威牵头：中国模协数信委组织编制，行业共识级参考
一线实战输出：集结多家龙头模具企业的产业经验与共识
拒绝概念炒作：明确标注每个场景的可量产 / 试点 / 早期成熟度
阶段清晰可执行：从L1 到L5 五级成熟度，每家企业都能找到自己的位置和下一步目标
60%企业仍在 "初探级"
AI 落地不必焦虑但要起步
白皮书基于协会调研与一线访谈，首次提出MDAM-5 模具企业 AI 成熟度五级模型，并给出了 2026 年行业整体分布基线：
L1 初探级（约60%）：以通用大模型问答、零散视觉检测 POC 为主，尚未形成业务闭环
L2 单点级（约25%）：1—2个场景稳定运行，产生连续数据
L3 集成级（约10%）：多环节数据贯通，形成优化闭环
L4 智能级（约4%）：全流程关键决策点具备AI辅助能力
L5 引领级（约1%）：具备对外赋能与生态协同能力
核心结论：当前行业整体仍处于 "问答式工具普及+单点视觉检测试点" 的初级阶段。对大多数企业而言，2026年的合理目标是从L1迈向L2，先把1—2个高频痛点场景跑通，而非盲目追逐 Agent、具身智能等前沿概念。
? 你的企业处在第几级？完整自评表收录在白皮书中，下载即可对照打分。
五大主线数十个场景
标注成熟度，选型直接 “按图索骥”
? 完整场景全景图、每个场景的落地条件与验收参考，全部收录在白皮书第三章。
AI落地不是一步到位
四阶段路线图助力少走弯路
每个阶段都明确了：
核心目标与适配成熟度 优先落地的典型场景 最低能力要求清单 可量化的预期收益
短期靠场景，长期靠能力
2028年后的行业分水岭见分晓
但对企业来说，最有价值的未来准备，不是现在就砸钱上Agent，而是把数据资产和系统接口建好。 核心系统具备API接入能力、关键业务数据完成结构化，未来任何 AI 技术来了都能快速接上。
? 七大AI能力域详解、技术成熟节奏、企业储备建议，完整收录在白皮书第八章。
基础系统是地基，数据治理是钢筋，AI模型是楼层，业务价值是顶层。
模具行业的AI应用，把经验变成数据，把数据变成模型，把模型变成可审计的辅助决策——最终回到质量、成本与交期的经营结果上。
路线图的意义，不在于“一步到位”，而在于帮助企业选择正确的起点、正确的指标与正确的扩展顺序。
别被远期愿景吓住，也别因短期紧迫而忽略它。AI不会取代模具人，但会用AI的模具人，正在拉开差距。
