“人工智能+制造”不是簡單的技術(shù)嫁接，而是一場深刻的生產(chǎn)方式革命。

文｜張昊

編輯｜李會

頭圖來源｜AI生成

近日，工業(yè)和信息化部等八部門聯(lián)合印發(fā)《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，提出到2027年要推出1000個高水平工業(yè)智能體、打造100個工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，并選樹1000家標桿企業(yè)，為加快推進人工智能技術(shù)在制造業(yè)融合應(yīng)用明確目標舉措。

我國制造業(yè)具備全球最完整的工業(yè)體系，連續(xù)16年穩(wěn)居全球制造業(yè)規(guī)模首位，涵蓋41個工業(yè)大類、666個小類，為人工智能提供了海量多元的應(yīng)用場景。同時，我國在人工智能基礎(chǔ)研究、算法模型、算力基礎(chǔ)設(shè)施等方面也處于全球前列。

然而，當前不少企業(yè)的AI應(yīng)用還停留在“物理拼接”層面——將視覺識別用于質(zhì)檢、用預測性維護替代人工巡檢、在ERP中嵌入簡單算法……這些點狀嘗試雖能帶來局部效率的提升，卻難以撬動系統(tǒng)性變革，急需進一步深化。

“人工智能+制造”的真正價值，在于兩者之間產(chǎn)生“化學融合”。這種融合不是技術(shù)疊加，而是方法論升級：從“設(shè)備智能化”轉(zhuǎn)向“流程智能化”，從“單點優(yōu)化”走向“全鏈協(xié)同”，從“經(jīng)驗驅(qū)動”進化為“模型驅(qū)動”。

行業(yè)實踐已初步驗證這一路徑。有家電企業(yè)通過構(gòu)建覆蓋研發(fā)、排產(chǎn)、供應(yīng)鏈、服務(wù)的工業(yè)智能體，縮短產(chǎn)品開發(fā)周期，提升庫存周轉(zhuǎn)效率；也有部分鋼廠利用AI融合熱力學模型與實時工況數(shù)據(jù)，動態(tài)優(yōu)化高爐操作參數(shù)，大幅降低噸鋼能耗。

這些案例的共性在于：AI不再孤立運行于某個環(huán)節(jié)，而是深度嵌入到工藝流程，成為制造系統(tǒng)的“神經(jīng)中樞”。

站在企業(yè)家視角，推動這場“化學融合”面臨三重挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱，工業(yè)數(shù)據(jù)分散、非標、質(zhì)量參差不齊，難以支撐高質(zhì)量模型訓練；二是場景碎片化，不同行業(yè)甚至同行業(yè)不同企業(yè)間的工藝差異巨大，通用大模型存在“水土不服”；三是認知滯后，要把AI視為戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力，才能突破組織慣性與流程壁壘。

利用AI破局，需要有更實際的AI落地方法論，也對應(yīng)著一個過程。首先，從初期把AI定位為效率工具，用于局部環(huán)節(jié)優(yōu)化；其次，企業(yè)家需重構(gòu)管理范式，打破科層制、KPI等傳統(tǒng)管理制度，轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)流和智能體協(xié)同為核心的新型組織機制；在融合階段，AI不再依附于既有流程，企業(yè)也形成了以智能為基座、人機協(xié)同的新型組織形態(tài)。

“人工智能+制造”不是簡單的技術(shù)嫁接，而是一場深刻的生產(chǎn)方式革命。唯有摒棄“拿來就用”的工具思維，轉(zhuǎn)向“深度融合”的系統(tǒng)思維，才能真正釋放“乘數(shù)效應(yīng)”。