2026年6月1日，博清科技正式对外宣布，“际銮”焊接大模型已成功通过国家生成式人工智能服务备案。这也是我国首个获批备案的工业焊接垂直领域大模型——一个看似远离大众视野、却支撑着中国制造业近四分之一产值的关键重工业环节。
由此，博清科技成为国内重工业具身智能机器人赛道中，首家完成大模型国家级备案的企业。这一头衔含金量极高：同时满足“重工业场景”“具身智能”“大模型备案”三大条件的企业，当前全国仅此一家。
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其技术根基可追溯至清华大学潘际銮院士领衔的科研团队。作为中国焊接学科的主要奠基人，潘际銮院士被尊称为“中国焊接之父”。博清科技的核心产品——无轨导全位置爬行焊接机器人，正是该团队历时二十余年持续攻关所实现的产业化成果，具备完全自主知识产权，属中国原创、全球首发。“际銮”这一名称，亦直接致敬潘际銮院士本人。
在硬科技领域，“院士团队+专精特新企业”的协同模式并不罕见，但博清的独特之处在于：它的出发点极为具体且迫切——船舶制造、海洋工程、核电装备等重工业现场，仍有大量焊接任务依赖人工完成。作业环境高温、高危、高强度，招工难、留人难问题日益突出；而焊缝质量又直接关系到船体结构安全与压力容器可靠性，容不得半点闪失。
“无轨导”是这款爬行焊接机器人的核心突破点。传统焊接机器人需预先铺设导轨才能沿焊缝运动，面对大型曲面构件（如船体外板、大型储罐）几乎无法实施。博清的解决方案是让机器人像壁虎般吸附于金属表面，自由移动、自主识别焊缝路径——这项能力在二十年前近乎科幻，如今已成为博清数百个落地项目的标准能力。
“际銮”焊接大模型，则是在机器人硬件平台之上进一步构建的“工艺大脑”，它将长期依赖老师傅口传心授的焊接经验，转化为可建模、可计算、可复用的知识体系。过去，工程师需依据材料类型、板厚、坡口形式等参数查阅手册、反复调试、制作试板，一个复杂构件的工艺开发周期往往长达数周；现在，输入工件基础信息后，大模型即可输出完整焊接工艺方案。据博清公布的实测数据，工艺开发效率提升达60%。
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更关键的是，它能在焊接过程中实时预测内部缺陷（如气孔、夹渣、未熔合），避免等待后期探伤再返工；同时根据熔池状态、热输入变化等动态因素，自动优化电流、电压、焊接速度、摆动幅度等关键参数，告别“一套参数打到底”的粗放模式。
博清提出的发展路径，是从“经验驱动”迈向“数据驱动、智能决策”。若其所宣称的综合生产成本降低40%能经第三方权威验证，这在利润率普遍仅为个位数的重工业领域，意味着质的飞跃——一个焊接工段或可由此实现从亏损到盈利的根本性转变。
在消费互联网圈层，生成式AI服务备案早已不是新闻焦点；但在工业垂直领域，尤其是焊接这类高度专业化、强工艺约束的场景中，大模型通过国家备案仍是稀缺事件。
当前AI监管政策对工业应用整体持开放鼓励态度——焊接大模型不生成文本内容、不编造事实、不介入公共舆论，其潜在风险维度与通用大模型存在本质差异。博清此次顺利过审，实质上为同类工业垂类大模型探索出一条清晰可行的合规路径。
此外，焊接大模型并非依靠海量互联网语料就能训练而成。它的底层数据来自博清在船舶、海工、油气、核电、轨道交通、能源电力六大重点行业数百个真实项目中沉淀的焊接工艺数据库，以及企业自主研发的焊接知识图谱。这种数据资产具有极强的行业专属性和时间积累性——“际銮”的技术壁垒，深度绑定于这二十年来持续打磨的工程实践与院士团队的知识传承。后来者即便拥有更强算力，也难以在短期内复制这一闭环能力。目前，博清已服务百余家属地央企及国企客户，大模型在其产线中的实际部署深度与应用渗透率，将成为下一阶段观察其产业价值落地成效的重要标尺。
