廣東省高質(zhì)量發(fā)展大會(huì)“智能制造與互聯(lián)網(wǎng)”分會(huì)場。主辦方供圖。

南方財(cái)經(jīng)記者譚硯文 廣州報(bào)道

“根據(jù)圖片分析，我識別到這是一臺三一SY235型挖掘機(jī)，底部出現(xiàn)黑色液體泄漏現(xiàn)象，且地面有警示牌標(biāo)注‘危險(xiǎn)溢出’?！碑?dāng)一臺挖掘機(jī)出現(xiàn)故障，樹根互聯(lián)股份有限公司（以下簡稱“樹根科技”）的設(shè)備維修助手智能體能迅速識別問題并給出診斷結(jié)果，像個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的“工業(yè)醫(yī)生”。

2月24日，廣東省高質(zhì)量發(fā)展大會(huì)“智能制造與互聯(lián)網(wǎng)”分會(huì)場舉行，類似這樣的AI應(yīng)用，正在出現(xiàn)在制造業(yè)的各個(gè)場景。

2025年，我國制造業(yè)增加值達(dá)34.7萬億元，占GDP比重25%左右，總體規(guī)模連續(xù)16年居全球第一。全球最完整、門類最齊全的工業(yè)體系，為AI提供了廣闊的“全場景”應(yīng)用土壤。在前端，AI以智能調(diào)度和工藝優(yōu)化，幫助制造企業(yè)從剛性生產(chǎn)轉(zhuǎn)向柔性定制。在后端，AI通過視覺與知識圖譜實(shí)現(xiàn)設(shè)備診斷，將經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為數(shù)字知識。

AI不再只是工具，正成為制造系統(tǒng)的“新大腦”。它將分散的硬件、軟件與數(shù)據(jù)深度集成，使系統(tǒng)具備自主思考與決策能力，推動(dòng)制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)設(shè)備庫存降低與效率提升。

2025年，全省人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破3000億元，規(guī)模約占全國1/4。廣東正抓住人工智能新機(jī)遇推動(dòng)制造業(yè)升級，探索一條以“鏈?zhǔn)礁脑臁睅?dòng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈向“優(yōu)”升級的新路。

“它就像一位老師傅，先通過‘看’和‘聽’來判斷設(shè)備出了什么問題，再指導(dǎo)現(xiàn)場工程師拆解特定部件進(jìn)行深入分析，并一步步教授如何修復(fù)?！睒涓萍脊I(yè)智能體產(chǎn)品負(fù)責(zé)人黃勝輝說。

據(jù)介紹，樹根科技首發(fā)的“設(shè)備維修助手智能體”能持續(xù)從企業(yè)的各類數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)設(shè)備的運(yùn)作機(jī)理，并掌握設(shè)備常見的故障現(xiàn)象，在確定了故障問題之后，它還能夠依據(jù)設(shè)備的原理圖，逐步指導(dǎo)如何進(jìn)行拆解、維修、安裝與修復(fù)。

黃勝輝表示，依托這套模型，設(shè)備售后服務(wù)效率顯著提升，資料查詢、診斷分析、尋求專家支持、故障案例撰寫等工作場景耗時(shí)從幾小時(shí)降低為幾分鐘，實(shí)現(xiàn)故障診斷時(shí)長縮短50%，維修效率提升30%，減少非計(jì)劃停機(jī)損失約1億元。

隨著制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，新的應(yīng)用場景不斷涌現(xiàn)。在售后環(huán)節(jié)，企業(yè)正通過分析用戶反饋和產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化服務(wù)。樹根科技正是瞄準(zhǔn)了這一發(fā)力點(diǎn)。

樹根科技的設(shè)備維修助手智能體。圖源受訪者。

在生產(chǎn)的前端，制造企業(yè)同樣存在新需求。當(dāng)前，傳統(tǒng)的規(guī)模化生產(chǎn)模式已難以滿足消費(fèi)者個(gè)性化、定制化的需求，如何通過智能化手段提升生產(chǎn)柔性，已成為制造企業(yè)普遍面臨的課題。

以汽車產(chǎn)業(yè)為例，當(dāng)前，汽車產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷生產(chǎn)方式的變革挑戰(zhàn)，從傳統(tǒng)的流水線串行生產(chǎn)方式，到逐步研究和實(shí)踐UNBOX開箱工藝、串并行、島式柔性生產(chǎn)等新方式。廣州明珞裝備股份有限公司為某海外新能源汽車龍頭車企設(shè)計(jì)的焊裝線，打造了智能柔性魔幻島。

廣州明珞裝備股份有限公司副總經(jīng)理左志軍介紹，通過自動(dòng)化層級打造基礎(chǔ)底座，同時(shí)把數(shù)字孿生、智能調(diào)度、AI運(yùn)維等數(shù)字化技術(shù)與自動(dòng)化基礎(chǔ)底座深度融入，實(shí)現(xiàn)高效高柔性的靈活工藝切換和穩(wěn)定運(yùn)行，能夠滿足高柔性、中小批量生產(chǎn)多種產(chǎn)品的需求，實(shí)現(xiàn)了人員數(shù)量減少50%、機(jī)器人設(shè)備數(shù)量減少10%以及工藝設(shè)備數(shù)量減少36%，數(shù)據(jù)背后體現(xiàn)的是效率的顯著提升。

數(shù)據(jù)壁壘是當(dāng)前制造企業(yè)面臨的另一大挑戰(zhàn)。在很多制造企業(yè)里，設(shè)備數(shù)據(jù)、產(chǎn)線數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)往往處于割裂狀態(tài)。這種數(shù)據(jù)壁壘導(dǎo)致決策滯后、資源浪費(fèi)，也制約了整體運(yùn)營效率的提升。

“我們經(jīng)?？吹?，一些企業(yè)投入了大量資金進(jìn)行自動(dòng)化改造，但由于數(shù)據(jù)無法打通，這些投入往往難以發(fā)揮最大效益。”華為技術(shù)有限公司首席AI解決方案架構(gòu)師王寧表示，華為的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠幫助企業(yè)整合設(shè)備、工藝、供應(yīng)鏈等各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖，實(shí)現(xiàn)從設(shè)備到產(chǎn)線、從工廠到供應(yīng)鏈的全鏈路數(shù)據(jù)貫通。

“某車企應(yīng)用我們的平臺后，訂單交付周期從14天縮短到7天，庫存周轉(zhuǎn)率提升了25%。這些成效充分證明了數(shù)據(jù)打通的價(jià)值?！蓖鯇幷f。

AI不再只是工具，正在成為制造系統(tǒng)的“新大腦”。

美云智數(shù)科技有限公司品牌市場總監(jiān)潘云表示，以往的數(shù)字工廠更多是基于生產(chǎn)運(yùn)營管理的各項(xiàng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)來驅(qū)動(dòng)運(yùn)營，決策判斷和指令下達(dá)仍必須由人來完成。而AI智能體工廠的出現(xiàn)，正在改變這一邏輯。它將原本分散的機(jī)器人硬件、物料、流程、數(shù)據(jù)等資源要素進(jìn)行深度集成，形成相互配合的有機(jī)整體，使系統(tǒng)具備了自主思考與決策的能力。

在佛山，美的集團(tuán)內(nèi)部搭建超13000個(gè)智能體，其中158個(gè)經(jīng)驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)高業(yè)務(wù)價(jià)值，單就2025年內(nèi)部通過AI實(shí)現(xiàn)降本6億元，2026年規(guī)劃通過AI實(shí)現(xiàn)降本9億元以上。且目前正在通過美云智數(shù)將其中40多個(gè)AI智能體產(chǎn)品進(jìn)行對外服務(wù)，將來自制造業(yè)的實(shí)踐，轉(zhuǎn)化為服務(wù)業(yè)產(chǎn)品輸出，實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深度融合，助推千行百業(yè)共同發(fā)展。

數(shù)據(jù)顯示，2025年廣東推動(dòng)了1萬家工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，廣東正以AI應(yīng)用為核心引擎，加速構(gòu)建面向全省制造業(yè)的全鏈條賦能體系。廣東“十五五”規(guī)劃建議提出，推進(jìn)人工智能全域全時(shí)高水平應(yīng)用，創(chuàng)造人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)新模式。

去年《廣東省人工智能賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案（2025—2027年）》印發(fā)后，今年，廣東提出加快構(gòu)建全省制造業(yè)全鏈條賦能體系——從研發(fā)、制造、品牌到銷售，制造業(yè)的“微笑曲線”將全鏈條實(shí)現(xiàn)“AI+”。

廣東制造業(yè)的AI應(yīng)用正在完成關(guān)鍵一躍：從過去零散的“機(jī)器換人”，演進(jìn)為覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)的全鏈條智能重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了從智能工廠向智能體工廠的轉(zhuǎn)變。

具體來看，如何實(shí)現(xiàn)“AI+制造”？中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院院長魯春叢提出，推進(jìn)“AI+制造”，需構(gòu)筑一個(gè)從基礎(chǔ)到應(yīng)用、從發(fā)展到安全的五大任務(wù)體系。

第一件事是先把“路”修好。建設(shè)數(shù)智基礎(chǔ)設(shè)施，要破解當(dāng)前“聯(lián)不穩(wěn)”“算不快”的瓶頸。只有構(gòu)建云邊協(xié)同、控網(wǎng)算一體的新型基礎(chǔ)設(shè)施，才能為海量工業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和智能應(yīng)用的規(guī)?；涞靥峁┲巍?/p>

路修好了，還得讓數(shù)據(jù)跑起來。推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)互通，解決的是“采不上”“看不懂”的源頭難題。魯春叢表示：“我們需要實(shí)現(xiàn)工業(yè)全要素的泛在互聯(lián)，重點(diǎn)解決好‘人機(jī)物料法環(huán)測”等要素的采集問題。只有打通這些異構(gòu)設(shè)備、系統(tǒng)與協(xié)議間的壁壘，才能為上層智能應(yīng)用提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入，AI才有“米”下鍋。

有了數(shù)據(jù)，還得讓數(shù)據(jù)能用。建設(shè)工業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，破解的是數(shù)據(jù)多但質(zhì)量低、有數(shù)據(jù)但不會(huì)用的要素瓶頸。產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)、企業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)、企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，這些都應(yīng)該被重視起來，真正發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素的價(jià)值。

接下來就是“怎么用”。發(fā)展工業(yè)智能體，解決的是價(jià)值落地難題。簡單說，就是把數(shù)據(jù)和算力轉(zhuǎn)化為能自主感知、分析、決策并執(zhí)行的智能應(yīng)用。不同層級、不同場景對算力大小、數(shù)據(jù)類型、模型功能的需求都不一樣，所以需要按照“分層部署、一體協(xié)同”的原則來推進(jìn)。

最后一道關(guān)，是安全。構(gòu)筑安全防護(hù)屏障，化解的是看不清風(fēng)險(xiǎn)、防不住攻擊的顧慮。魯春叢表示，在“AI+制造”深度融合的過程中，安全風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出多元交織、相互疊加的新特征，要構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)、模型、網(wǎng)絡(luò)和終端的全方位、多層次、系統(tǒng)性安全防護(hù)體系。