环球新材国际旗下核心主体广西七色珠光材料股份有限公司(下称七色珠光)举办第六届 AI 赋能技术交流会。本次活动跳出行业通用 AI 概念讨论，聚焦新材料数字化转型落地、工艺智能化迭代两大核心命题，集结研发、产线、质检、智能制造多部门技术骨干，以一线生产实操为基底，打通人工智能与珠光材料实体制造的融合壁垒，加速企业全链条智能化升级步伐。
一、珠光材料行业转型痛点：传统模式难适配高端制造需求
珠光效果颜料属于精密功能新材料，晶型结构、包覆工艺、窑炉温控直接决定产品光学效果与批次稳定性，整个生产链条极度依赖人工经验反复试错，长期存在三大行业共性痛点：研发配方迭代周期长、量产工艺参数调控精度不足、不同批次产品一致性难以稳定管控。
多数材料企业对 AI 的运用仍停留在基础数据统计层面，未能打通从客户定制需求到产线参数调整的闭环链路。而七色珠光依托十余年珠光材料工艺沉淀，是国内较早落地工业垂直 AI 模型的珠光材料厂商，本次交流会正是企业多年智能化实践的集中复盘与迭代研讨。
二、AI 模型实战落地，研发、制造、品控实现双向提效
整场交流会全部围绕企业真实产线数据展开，技术团队现场拆解自研AI 晶型预测模型与窑炉智能温控算法两大核心工具，直观对比传统人工操作与 AI 智能调控的差距。 传统研发依靠大量重复实验推演晶体结构，耗时久、试错成本高;AI 晶型预测模型依托企业海量垂直实验数据，可快速预判材料晶型光学表现，大幅压缩新品研发周期。在量产端，智能温控算法实时联动窑炉设备，动态修正温度区间，解决人工控温波动大、包覆成品率不稳定等问题，实现效率、精度双重提升。
除此之外，技术团队针对行业高频实操场景分享落地方案：通过 AI 优化高温包覆工序参数、搭建统一色彩数字化标准、建立全流程生产智能追溯体系，完整展示人工智能如何在生产端实现降本、提质、控损。
研讨环节中，各岗位技术人员结合车间实操难点，围绕 AI 在定制配方开发、跨批次色差管控、产线故障预判等方向的优化空间充分交流，梳理出多项可直接落地的工艺改良方案与算法迭代思路，进一步夯实七色珠光工业 AI 体系的底层技术底座。
三、管理层定调：以工艺经验校准 AI，走出材料行业专属智能化路径
七色珠光总经理周方超在交流会上明确提出企业智能化发展核心思路。他表示，AI 是制造业不可逆的长期趋势，全体技术与生产人员需要主动拥抱智能工具，打破依靠人工经验的传统固化思维。
在他看来，新材料行业的 AI 转型不能照搬通用大模型，必须依托企业长期积累的实验数据库与一线工艺 Know-how，用成熟生产经验反向校准算法精度，真正把智能技术转化为稳定产能与差异化产品竞争力。“以 AI 放大工艺优势、以经验校准智能算法”，也是七色珠光区别于同行的数字化核心逻辑。
四、持续深耕垂直 AI，打造新材料行业智能智造标杆
站在产业升级视角，通用人工智能难以适配珠光材料纳米级精密制造的细分需求，拥有专属垂直数据、自有核心工艺、配套智能产线的企业，才能构筑长期技术护城河。
下一步，七色珠光将持续放大三大核心优势：专属珠光材料垂直数据集、全链条自研工艺、智能化生产基地，推动 AI 技术深度渗透研发、生产、质检、定制交付全产业链。依靠垂直模型持续迭代优化产品性能、提升整体产能与良品率，持续拉大行业技术壁垒，同时助力母公司环球新材国际，打造全球珠光新材料赛道智能化转型标杆样本。