這一表態(tài)不僅釋放出國(guó)家層面對(duì)“人工智能+制造”深度融合的高度重視，也為制造業(yè)在新一輪技術(shù)革命中指明了方向。

　　意味著，AI浪潮下，制造業(yè)正面臨深層次的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型壓力，站在“再定義”的門檻上。

　　一方面，全球產(chǎn)業(yè)鏈加速重構(gòu)、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)性短缺、質(zhì)量與效率的雙重壓力日益顯現(xiàn);另一方面，人工智能正以前所未有的速度，滲透至從研發(fā)、生產(chǎn)到供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，成為驅(qū)動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新變量。

　　在這樣的背景下，制造業(yè)不再是AI應(yīng)用的跟隨者，而是其落地的主戰(zhàn)場(chǎng)和主引擎。

　　然而，人工智能賦能制造，并不僅僅是為了提升效率、降低成本，它更深刻地作用于制造系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)、組織方式與治理能力，推動(dòng)制造業(yè)從流程驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、從自動(dòng)化向智能化、從人控系統(tǒng)向人機(jī)協(xié)同演進(jìn)。

　　因此，AI技術(shù)的嵌入，正開(kāi)啟一場(chǎng)對(duì)制造業(yè)的“再定義”。

　　本文將圍繞“人工智能+制造”的融合趨勢(shì)，從落地路徑、典型應(yīng)用、關(guān)鍵挑戰(zhàn)、組織能力等多個(gè)維度進(jìn)行拆解，探索AI如何從感知、控制、執(zhí)行、運(yùn)營(yíng)、決策等層層嵌入制造體系，進(jìn)而推動(dòng)制造企業(yè)邁向更具柔性、更高質(zhì)量與更強(qiáng)韌的未來(lái)。

　　“人工智能+制造”的落地路徑：從感知到?jīng)Q策的五次迭代

　　隨著“人工智能+制造”深度融合的推進(jìn)，制造系統(tǒng)的底層架構(gòu)正在發(fā)生一場(chǎng)靜悄悄卻深刻的重構(gòu)。

　　傳統(tǒng)制造體系長(zhǎng)期沿用“感知-控制-執(zhí)行-運(yùn)營(yíng)-決策”分明的層級(jí)型架構(gòu)：傳感器采集數(shù)據(jù)，上傳至控制系統(tǒng)，指令驅(qū)動(dòng)執(zhí)行單元，自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行過(guò)程管理，決策層基于周期性數(shù)據(jù)分析進(jìn)行計(jì)劃與調(diào)整。

　　這種自上而下、中心控制的線性架構(gòu)曾支撐了大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)化生產(chǎn)，但在當(dāng)下愈加復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、多變的制造環(huán)境中，其局限性日益凸顯。

　　今天，制造業(yè)正從層級(jí)式架構(gòu)向平臺(tái)化、一體化、去中心化的系統(tǒng)重構(gòu)邁進(jìn)。感知、控制、執(zhí)行、運(yùn)營(yíng)與決策不再是彼此割裂的系統(tǒng)，而是在統(tǒng)一的技術(shù)平臺(tái)上協(xié)同運(yùn)行、實(shí)時(shí)互動(dòng)、智能閉環(huán)。

　　在這個(gè)架構(gòu)中，人工智能的能力不再是簡(jiǎn)單地插入某一環(huán)節(jié)，而是深度嵌入整個(gè)制造網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)中樞，成為系統(tǒng)智能的支撐。

　　這種范式的轉(zhuǎn)變，也勾勒出AI在制造業(yè)落地的五次迭代路徑：

　　1. 感知迭代：從“能看見(jiàn)”到“能理解”

　　制造的第一步，始于感知。隨著AI視頻分析、智能傳感器、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，制造現(xiàn)場(chǎng)的“眼睛”變得更加敏銳，也更具洞察力。

　　AI賦能的視頻分析系統(tǒng)，能夠自動(dòng)識(shí)別生產(chǎn)異常、故障預(yù)警、物品狀態(tài)變化，補(bǔ)足了傳統(tǒng)規(guī)則算法的局限性。在數(shù)據(jù)采集端，傳感器不僅采集數(shù)據(jù)，更通過(guò)邊緣AI實(shí)現(xiàn)初步分析與事件觸發(fā)，為后續(xù)控制與執(zhí)行提供實(shí)時(shí)依據(jù)。感知層的強(qiáng)化，是AI向制造系統(tǒng)全面介入的起點(diǎn)。

　　2. 控制迭代：從“規(guī)則控制”到“智能生成”

　　控制系統(tǒng)的智能化，正在重寫工業(yè)控制的邏輯。以軟件定義自動(dòng)化(SDA)為代表的新一代工業(yè)控制系統(tǒng)，打破了傳統(tǒng)控制系統(tǒng)中硬件與編程綁定的封閉結(jié)構(gòu)，構(gòu)建起開(kāi)放、模塊化、可重構(gòu)的控制平臺(tái)。

　　在此基礎(chǔ)上，AI助手工具的引入，讓PLC編程不再是工程師獨(dú)自完成的任務(wù)。通過(guò)自然語(yǔ)言描述控制目標(biāo)，AI可自動(dòng)生成控制邏輯、流程圖、語(yǔ)義注釋，甚至進(jìn)行調(diào)試與驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)從人寫代碼到人機(jī)共寫的躍遷，提升控制系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)效率與迭代能力。

　　3. 執(zhí)行迭代：從“自動(dòng)化”到“智能協(xié)同體”

　　制造執(zhí)行層也正在發(fā)生變化。AI與工業(yè)機(jī)器人深度融合，推動(dòng)形成具備感知、判斷、執(zhí)行能力的“工業(yè)智能體”。

　　AI驅(qū)動(dòng)下的機(jī)器人不僅能完成重復(fù)性操作，還可實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)路徑規(guī)劃、實(shí)時(shí)視覺(jué)識(shí)別與多機(jī)協(xié)同調(diào)度。通過(guò)數(shù)字孿生與仿真平臺(tái)，機(jī)器人在部署前可在虛擬環(huán)境中完成訓(xùn)練與驗(yàn)證，極大壓縮上線周期。從此，制造的“手腳”不再只是執(zhí)行指令，而是具備判斷力的智能執(zhí)行體。

　　4. 運(yùn)營(yíng)迭代：從“記錄管理”到“預(yù)測(cè)優(yōu)化”

　　制造過(guò)程管理系統(tǒng)也因AI的引入而全面重構(gòu)。人工智能正加速集成于MES、設(shè)備管理系統(tǒng)等生產(chǎn)過(guò)程核心平臺(tái)，成為制造優(yōu)化的智能引擎。

　　AI可對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，提前識(shí)別潛在故障，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù);通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析，優(yōu)化OEE表現(xiàn);在質(zhì)量管理中，借助AI識(shí)別缺陷模式與根因，提升產(chǎn)品的一致性與合規(guī)性。制造過(guò)程管理正在從反應(yīng)式控制邁向預(yù)測(cè)式運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)進(jìn)程級(jí)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能優(yōu)化。

　　5. 決策迭代：從“周期滯后分析”到“實(shí)時(shí)智能決策”

　　制造企業(yè)的決策也正迎來(lái)智能化轉(zhuǎn)型。AI將逐漸具備輔助排產(chǎn)、庫(kù)存模擬、質(zhì)量預(yù)測(cè)等高復(fù)雜度決策任務(wù)的能力。

　　借助AI模型，企業(yè)可以進(jìn)行情景模擬，快速評(píng)估不同排產(chǎn)策略的資源占用與交付可能性;結(jié)合歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，AI可預(yù)測(cè)質(zhì)量波動(dòng)趨勢(shì)，提前調(diào)整工藝參數(shù);在庫(kù)存管理中，AI可動(dòng)態(tài)推薦補(bǔ)貨策略，提升庫(kù)存周轉(zhuǎn)效率。制造決策從滯后響應(yīng)邁向前瞻洞察，成為企業(yè)敏捷性與韌性的關(guān)鍵支撐。

　　在這五次躍遷中，我們看到，人工智能不再是外置的工具，而是制造系統(tǒng)內(nèi)部的智能因子。它跨越傳統(tǒng)邊界，融入每一層級(jí)、每一節(jié)點(diǎn)，推動(dòng)制造系統(tǒng)從分層控制走向智能協(xié)同，從局部?jī)?yōu)化走向系統(tǒng)智能。

　　這場(chǎng)系統(tǒng)性重構(gòu)，正是“人工智能+制造”的內(nèi)涵所在。

　　“人工智能+”時(shí)代的制造組織：需要什么樣的系統(tǒng)能力?

　　在人工智能快速發(fā)展的當(dāng)下，一個(gè)被反復(fù)討論的問(wèn)題是：AI是否會(huì)取代人?在制造業(yè)中，這個(gè)問(wèn)題尤為敏感。

　　過(guò)去，自動(dòng)化的每一次躍進(jìn)，似乎都伴隨著“機(jī)器替代人”的趨勢(shì)。然而，今天的人工智能，尤其是在制造場(chǎng)景中的落地路徑，正在告訴我們一個(gè)確定的答案：AI不是為了減少人，而是為了增強(qiáng)人。

　　根據(jù)羅克韋爾自動(dòng)化公司最新發(fā)布的《2025智能制造現(xiàn)狀報(bào)告》全球調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，48%的制造企業(yè)計(jì)劃通過(guò)智能制造技術(shù)轉(zhuǎn)崗或新增員工崗位。

　　報(bào)告明確指出：智能制造需要更多人，而不是更少人。

　　這意味著，AI的廣泛應(yīng)用，并未帶來(lái)裁員潮，反而催生了對(duì)新型技能與復(fù)合型人才的強(qiáng)烈需求。

　　過(guò)去，AI更多被視為一種工具：用于輔助檢測(cè)、分析數(shù)據(jù)、生成報(bào)表。而如今，隨著AI模型在預(yù)測(cè)性維護(hù)、質(zhì)量控制、排產(chǎn)調(diào)度等環(huán)節(jié)的滲透，它正逐步從輔助判斷者演化為參與決策者。

　　這種演化不僅改變了技術(shù)角色，也重塑了組織結(jié)構(gòu)。制造企業(yè)正在從“以人決策、AI協(xié)助”的單向關(guān)系，轉(zhuǎn)向“人機(jī)共決策”的雙向協(xié)同模式。AI不再是后臺(tái)工具，而是嵌入業(yè)務(wù)流程、參與流程演化、觸發(fā)流程再造的智能要素。

　　這也意味著，企業(yè)對(duì)人才的要求正在發(fā)生質(zhì)變：不僅需要懂AI的工程師，也需要懂制造的AI人才。具備跨界能力、系統(tǒng)思維與業(yè)務(wù)理解力的AI通才型人才，將成為組織智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐。

　　如果說(shuō)AI是智能制造的“大腦”，那么組織能力就是這副“身體”是否靈活、強(qiáng)韌、可持續(xù)的決定性因素。進(jìn)入AI時(shí)代，制造企業(yè)不僅要引進(jìn)算法和工具，更要構(gòu)建起支撐AI落地、成長(zhǎng)與擴(kuò)展的系統(tǒng)能力體系。其關(guān)鍵維度包括：

　　1. 戰(zhàn)略能力：AI不只是“IT項(xiàng)目”，而是“經(jīng)營(yíng)常態(tài)”

　　許多企業(yè)在推進(jìn)“人工智能+制造”時(shí)，將其視為一次性的信息化升級(jí)，交由IT部門主導(dǎo)。這種做法往往導(dǎo)致AI項(xiàng)目高開(kāi)低走、試點(diǎn)成功、復(fù)制失敗。

　　真正的智能制造轉(zhuǎn)型，需要將AI視為驅(qū)動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式變革的核心戰(zhàn)略資源。AI不應(yīng)獨(dú)立于業(yè)務(wù)而存在，而應(yīng)深度嵌入到生產(chǎn)、質(zhì)量、供應(yīng)鏈、能源管理等核心流程中。AI戰(zhàn)略要與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略深度綁定，形成“業(yè)務(wù)牽引+技術(shù)驅(qū)動(dòng)”的雙輪模式。

　　2. 人才能力：構(gòu)建“AI工程師+業(yè)務(wù)專家”的復(fù)合型梯隊(duì)

　　人才結(jié)構(gòu)的優(yōu)化是AI落地的前提。一方面，企業(yè)需要具備AI算法能力、數(shù)據(jù)建模能力的工程師，能夠理解制造數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、特征與噪聲;另一方面，更需要懂業(yè)務(wù)、懂工藝、懂運(yùn)營(yíng)的制造專家參與到AI項(xiàng)目中，將經(jīng)驗(yàn)顯性化、知識(shí)結(jié)構(gòu)化，使AI模型更貼近現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

　　“工程語(yǔ)言+業(yè)務(wù)語(yǔ)言”的雙語(yǔ)人才，將是未來(lái)制造企業(yè)不可或缺的中堅(jiān)力量。

　　3. 組織結(jié)構(gòu)：推動(dòng)AI中臺(tái)與業(yè)務(wù)共建

　　AI項(xiàng)目往往碎片化，難以規(guī)模化復(fù)制，根本原因在于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)與模型底座。為此，企業(yè)需要構(gòu)建具備復(fù)用能力的AI與數(shù)據(jù)中臺(tái)，將底層算法能力、數(shù)據(jù)治理能力與業(yè)務(wù)流程打通，形成“平臺(tái)+場(chǎng)景”的雙層架構(gòu)。

　　組織上，也需設(shè)立跨部門的AI應(yīng)用委員會(huì)或數(shù)字化運(yùn)營(yíng)小組，打破IT與OT、研發(fā)與制造、總部與現(xiàn)場(chǎng)之間的壁壘，實(shí)現(xiàn)從一線提問(wèn)題、由平臺(tái)出方案的共創(chuàng)模式。

　　4. 實(shí)施路徑：從試點(diǎn)走向全鏈路部署

　　根據(jù)研究報(bào)告中提出的智能制造轉(zhuǎn)型路徑，企業(yè)在部署AI項(xiàng)目時(shí)應(yīng)遵循敏捷起步、快速迭代、持續(xù)擴(kuò)展的八步法，如上圖所示。

　　這一路徑強(qiáng)調(diào)：AI落地不能貪大求全，而應(yīng)小步快跑、邊做邊學(xué)、逐步演進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)從“局部智能”到“系統(tǒng)智能”的螺旋式躍升。

　　AI的真正價(jià)值，不在于取代人，而在于塑造一個(gè)更聰明、更敏捷、更進(jìn)化的制造組織。它讓組織從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)走向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、從流程剛性走向智能柔性，最終形成以人機(jī)協(xié)作為核心的智能共創(chuàng)體系。

　　未來(lái)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，不再是設(shè)備與產(chǎn)能的比拼，而是認(rèn)知力、組織力與智能化能力的比拼。AI，不是終點(diǎn)，而是新的工業(yè)文明的起點(diǎn)。

　　數(shù)據(jù)與模型：極難駕馭的“人工智能+制造”雙引擎

　　AI的引擎，只有在“數(shù)據(jù)”和“模型”同時(shí)高效運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，才可能真正驅(qū)動(dòng)智能制造系統(tǒng)的持續(xù)演進(jìn)。

　　然而，在“人工智能+制造”的落地實(shí)踐中，企業(yè)往往陷入一個(gè)認(rèn)知誤區(qū)：認(rèn)為只要部署了AI算法，接入了工業(yè)數(shù)據(jù)，就能自動(dòng)獲得智能的決策與優(yōu)化結(jié)果。但現(xiàn)實(shí)是，許多制造企業(yè)在AI項(xiàng)目中“試點(diǎn)成功、復(fù)制失敗”，其根源恰恰在于數(shù)據(jù)與模型這兩個(gè)核心引擎未能真正啟轉(zhuǎn)。

　　1. 數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：制造企業(yè)擁有“最多的數(shù)據(jù)”，卻也是“最難用的數(shù)據(jù)”

　　同樣根據(jù)《2025智能制造現(xiàn)狀報(bào)告》的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，制造企業(yè)采集的數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng)，但僅有44%的數(shù)據(jù)被有效利用。這意味著，超過(guò)一半的數(shù)據(jù)“沉睡”在系統(tǒng)里，未能參與價(jià)值創(chuàng)造。

　　為什么數(shù)據(jù)難以利用?主要有三大原因：

　　“煙囪式”系統(tǒng)林立，數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重：設(shè)備、產(chǎn)線、MES、ERP、WMS 等系統(tǒng)各自為政，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化接口與統(tǒng)一語(yǔ)義，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以匯聚、難以打通。

　　數(shù)據(jù)先天不足，質(zhì)量參差不齊：工業(yè)數(shù)據(jù)大量存在噪聲、缺失、異構(gòu)問(wèn)題，缺乏治理機(jī)制，直接“喂”給模型反而適得其反。

　　數(shù)據(jù)后天無(wú)為，缺乏上下文結(jié)構(gòu)：許多企業(yè)采集的是“孤立數(shù)據(jù)點(diǎn)”，缺乏事件、工藝、批次等上下文信息，導(dǎo)致模型無(wú)法理解其業(yè)務(wù)語(yǔ)義與因果邏輯。

　　更深層的問(wèn)題在于：制造企業(yè)雖然擁有數(shù)據(jù)，但卻缺乏將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用知識(shí)的能力體系。這不是軟件功能上的問(wèn)題，而是組織機(jī)制、數(shù)據(jù)思維與治理體系的系統(tǒng)性短板。

　　因此，制造業(yè)的數(shù)據(jù)不是太少，而是太散;不是沒(méi)價(jià)值，而是上下文信息不足。

　　2. 模型挑戰(zhàn)：工業(yè)智能，不能靠“通用大模型”一蹴而就

　　當(dāng)ChatGPT等通用大模型迅速走紅，許多制造企業(yè)也產(chǎn)生了套個(gè)大模型就能智能制造的期待。但工業(yè)場(chǎng)景的復(fù)雜性、專業(yè)性、物理性，決定了制造業(yè)的AI模型，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是套殼即用的邏輯。

　　工業(yè)AI模型面臨三大挑戰(zhàn)：

　　工藝?yán)斫馊笔В褐圃爝^(guò)程涉及大量隱性知識(shí)，如經(jīng)驗(yàn)規(guī)則、物理機(jī)理、多變量耦合，如果模型不懂工藝，只能做相關(guān)預(yù)測(cè)，無(wú)法做根因分析或工藝優(yōu)化。

　　數(shù)據(jù)稀缺與標(biāo)簽困難：與電商、社交等互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域相比，工業(yè)場(chǎng)景缺乏大規(guī)模開(kāi)源數(shù)據(jù)集，且許多異常數(shù)據(jù)難以標(biāo)注，監(jiān)督學(xué)習(xí)難以為繼。

　　泛化能力不足，場(chǎng)景遷移困難：同一模型在不同產(chǎn)線、不同設(shè)備上效果差異巨大，缺乏可遷移、可微調(diào)的底層能力，導(dǎo)致AI部署成本高、周期長(zhǎng)、ROI低。

　　因此，制造業(yè)真正需要的是場(chǎng)景深耕型AI模型：既能理解物理行為與工藝機(jī)制，又能適應(yīng)動(dòng)態(tài)條件與設(shè)備差異，具備少樣本、強(qiáng)泛化的工業(yè)智力。

　　可見(jiàn)，制造業(yè)的AI模型，不是“會(huì)說(shuō)話的模型”，而是“能理解物理的模型”;不是“生成內(nèi)容的模型”，而是“重構(gòu)過(guò)程的模型”。

　　3. 管理挑戰(zhàn)：AI不是拿來(lái)主義，能力體系建設(shè)才是制造AI的真正起點(diǎn)

　　在數(shù)據(jù)和模型雙重挑戰(zhàn)面前，企業(yè)不能再停留在部署工具的階段，而應(yīng)轉(zhuǎn)向構(gòu)建一整套可持續(xù)的AI能力體系，核心在于做好三件事：一、數(shù)據(jù)治理：從“采集數(shù)據(jù)”到“生產(chǎn)知識(shí)”;二、場(chǎng)景建模：用業(yè)務(wù)語(yǔ)言表達(dá)問(wèn)題，用算法語(yǔ)言解決問(wèn)題;三、模型微調(diào)機(jī)制：讓每一個(gè)智能體都貼合自己的現(xiàn)場(chǎng)。

　　AI不是拿來(lái)主義，“人工智能+制造”需要被視作是一套系統(tǒng)工程。人工智能走進(jìn)制造，不是裝上就有用，也不是買了就智能。它是一場(chǎng)從數(shù)據(jù)到模型、從算法到組織的系統(tǒng)性工程。

　　企業(yè)若希望真正實(shí)現(xiàn)AI賦能制造，需要跳出“工具導(dǎo)向”的思維，構(gòu)建面向未來(lái)的“數(shù)據(jù)能力 + 模型能力”雙引擎體系。唯有如此，人工智能才能不只是制造業(yè)的看客，而成為看得懂、干得動(dòng)、不斷進(jìn)化的智能合作者。

　　寫在最后

　　根據(jù)最新調(diào)研，95%的制造企業(yè)將在未來(lái)五年內(nèi)投資人工智能。這不僅是一項(xiàng)技術(shù)投入，更是一場(chǎng)深層次的系統(tǒng)性重構(gòu)。可以說(shuō)，人工智能正成為制造業(yè)第二增長(zhǎng)曲線的起點(diǎn)，重塑企業(yè)的生產(chǎn)邏輯、組織結(jié)構(gòu)與競(jìng)爭(zhēng)方式。

　　未來(lái)，制造企業(yè)的核心能力將不再是制造產(chǎn)品，而是構(gòu)建一個(gè)能自主感知、持續(xù)優(yōu)化、智能協(xié)同的系統(tǒng)。這場(chǎng)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，不在于是否應(yīng)用AI，而在于能否以AI為引擎，重構(gòu)一個(gè)真正面向未來(lái)的制造體系。