AI賦能制造業(yè)：駛?cè)肷钏畢^(qū)的智能升級新引擎

隨著新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革持續(xù)深化，人工智能迅速從概念邁向?qū)嵱?。尤其是在制造業(yè)，AI的引入在深刻改變著傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式、組織模式與價值創(chuàng)造邏輯。從有關(guān)部門密集部署“人工智能+”行動，到地方政府出臺扶持政策，再到企業(yè)端不斷涌現(xiàn)的落地案例，“AI+制造”正成為推動新型工業(yè)化的重要引擎，驅(qū)動中國制造業(yè)邁向高端化、智能化、綠色化的新階段。

戰(zhàn)略聚焦：從技術(shù)試點走向產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)變革

在6月6日召開的“兩化融合”（信息化、工業(yè)化）領(lǐng)導(dǎo)小組工作會議上，工業(yè)和信息化部（下文簡稱“工信部”）總工程師謝少鋒指出，制造業(yè)是人工智能技術(shù)應(yīng)用落地的重要領(lǐng)域，要圍繞“人工智能+制造”，加快打造智能制造“升級版”，并將其作為新型工業(yè)化的重要突破口。實際上，AI與制造的融合已從早期的“嘗試性植入”，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性“技術(shù)——組織——流程”的深層重構(gòu)。

目前，AI技術(shù)不僅停留在圖像識別、語音識別等通用層面，更在工業(yè)場景中形成了專業(yè)化分化和本地化適配的趨勢。從AI建模到工業(yè)知識圖譜構(gòu)建，再到端側(cè)協(xié)同處理、低延遲推理部署等應(yīng)用層創(chuàng)新，正在推動一批關(guān)鍵性場景從“能用”向“好用”升級。

從算力到模型：夯實AI產(chǎn)業(yè)底座

AI落地的本質(zhì)，是算力、算法與數(shù)據(jù)的三者協(xié)同。而算力基礎(chǔ)設(shè)施，正是保障AI在工業(yè)場景中穩(wěn)定運行的“底座工程”。

當(dāng)前，中國已形成以“東數(shù)西算”為戰(zhàn)略支撐的全國一體化算力布局，全國算力總規(guī)模達(dá)280EFLOPS，智能算力占比超過30%。大模型的廣泛部署，對高性能算力的需求急劇增長，也倒逼算力架構(gòu)的升級與異構(gòu)協(xié)同的發(fā)展。例如，無問芯穹打造的“異構(gòu)云”平臺，支持多種AI芯片協(xié)同運行，通過跨芯架構(gòu)資源調(diào)度、軟硬件適配優(yōu)化、推理加速與能效平衡等手段，實現(xiàn)多種類型算力資源的融合管理，為工業(yè)AI大模型的訓(xùn)練與部署提供更高效、更經(jīng)濟(jì)的解決方案。

同時，圍繞大模型應(yīng)用的工具鏈也在不斷完善。例如，北京智譜AI基于國產(chǎn)自研大模型發(fā)布了“CogView工業(yè)圖像理解系統(tǒng)”，可將復(fù)雜零件圖紙快速轉(zhuǎn)換為三維結(jié)構(gòu)建模，提高設(shè)計效率。在工業(yè)知識挖掘與語言決策方面，百度的文心大模型工業(yè)版、華為的盤古大模型等產(chǎn)品，已在電力、汽車、鋼鐵等行業(yè)實現(xiàn)初步落地。

場景落地：柔性化、智能化重塑制造流程

AI在制造業(yè)的真正價值，體現(xiàn)在“提質(zhì)、降本、增效”上。特別是在復(fù)雜、多變的離散制造場景中，AI正發(fā)揮著越來越關(guān)鍵的作用。

以上海汽輪機(jī)廠為例，其數(shù)字化車間在AI賦能下，車間中央控制室可一鍵調(diào)度生產(chǎn)系統(tǒng)。MES系統(tǒng)與AI算法協(xié)同調(diào)度工序與資源，使得葉片加工實現(xiàn)從訂單接收到成品出庫的全流程智能可視。曾經(jīng)靠經(jīng)驗和計劃管理的流程，如今可以通過AI驅(qū)動的動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，根據(jù)訂單優(yōu)先級、設(shè)備狀態(tài)、工人班次自動調(diào)整最優(yōu)排產(chǎn)路徑。

此外，一些制造企業(yè)還在探索AI輔助的“人機(jī)協(xié)同”新模式。通過機(jī)器視覺與AI模型的配合，部分關(guān)鍵工序可實現(xiàn)自動化質(zhì)檢與缺陷識別，并可結(jié)合語義分析提供原因溯源與工藝建議，實現(xiàn)閉環(huán)優(yōu)化。

企業(yè)突破：從“點上應(yīng)用”邁向“系統(tǒng)升級”

越來越多的制造企業(yè)意識到，AI帶來的不僅是局部效能提升，更是組織思維方式和商業(yè)模式的根本重構(gòu)。

在福建某家電企業(yè)，AI被部署在產(chǎn)品設(shè)計環(huán)節(jié)，通過生成式設(shè)計系統(tǒng)分析上百萬級別歷史零部件數(shù)據(jù)，并基于用戶反饋與成本數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，協(xié)助工程師快速完成迭代版本。在浙江某高端電機(jī)制造企業(yè)，AI已深度融入從客戶需求識別、訂單處理、設(shè)計渲染到生產(chǎn)工藝排布的全鏈條流程，企業(yè)將其稱為“算法驅(qū)動型制造流程再造”。

政策加碼：營造“AI+制造”良性生態(tài)

AI與制造業(yè)融合不是孤立發(fā)展的結(jié)果，而是“技術(shù)牽引——政策引導(dǎo)——企業(yè)實踐”三位一體的協(xié)同過程。

近年來，國家持續(xù)加碼政策支持。從《“人工智能+”行動計劃》到《制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動方案》，一系列頂層文件指明方向。地方層面，北京市出臺“AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展行動計劃”，浙江省發(fā)布“工業(yè)大模型發(fā)展三年行動方案”，廣東、江蘇等制造業(yè)大省也紛紛設(shè)立專項資金，支持AI在工業(yè)領(lǐng)域的場景落地和成果轉(zhuǎn)化。

工信部也明確提出“分類分級推動工業(yè)大模型典型場景應(yīng)用”，圍繞重點行業(yè)建設(shè)“應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)”，并推進(jìn)制造業(yè)企業(yè)建立AI中臺能力，提升模型訓(xùn)練、推理部署和閉環(huán)優(yōu)化能力，逐步形成AI驅(qū)動的行業(yè)智能基礎(chǔ)設(shè)施。

未來前景：從“技術(shù)突破”走向“價值共創(chuàng)”

縱觀AI賦能制造業(yè)的演進(jìn)路徑，我們可以看到，過去更多關(guān)注“技術(shù)突破”，如今則轉(zhuǎn)向“價值共創(chuàng)”與“生態(tài)協(xié)同”。一方面，企業(yè)需構(gòu)建自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與AI治理能力，避免“算法黑箱”與“數(shù)據(jù)沉默”。另一方面，AI企業(yè)也需深度理解工業(yè)場景，開發(fā)行業(yè)定制化模型與工具，以更好地與制造企業(yè)共同解決實際問題。

未來制造業(yè)的核心資產(chǎn)，將不僅是機(jī)器和廠房，更是算法和數(shù)據(jù)。誰能率先實現(xiàn)從“工具化AI”向“智能體協(xié)作系統(tǒng)”的轉(zhuǎn)變，誰就能在下一階段的產(chǎn)業(yè)競爭中占據(jù)主動。AI+制造，正走出試驗田，駛?cè)肷钏畢^(qū)。在這場新型工業(yè)化浪潮中，每一個制造企業(yè)、每一位產(chǎn)業(yè)實踐者，都值得重新思考：“我們準(zhǔn)備好了嗎？”

本文部分內(nèi)容節(jié)選自經(jīng)濟(jì)日報《AI賦能制造業(yè)效應(yīng)凸顯》一文，內(nèi)容經(jīng)過編輯。