“AI+制造”如何释放乘数效应

xinwen.mobi · 发表于 2026-2-3 14:40:59

AI与制造：当智慧大脑撞上大块头
华南理工大学教授王清辉的实验室里，一套新的铣削加工轨迹刚刚生成，人工智能正在对铣削过程进行实时监控和优化，避免传统加工中常见的切削力突变问题。

在广东韶关的数字化生产基地，不到1平方米的电路板上正在同时生产超过200个不同的打样订单，智能系统以秒级速度输出报价和3D验证模型。

那边厢，江门造纸集群里，50多家企业正在同一个AI大脑的协同下运转，能源消耗下降了整整36%。

01 智慧赋能，转型的路径依赖被打破
人工智能与制造业的结合正在深刻改变产业生态。在华南理工大学，王清辉教授和他的团队将人工智能技术应用于复杂型腔模具及复杂自由曲面的加工中，实现了加工效率提升30%以上的突破。

这种提升不是简单的线性增长，而是技术和经验结合的化学反应。

工业领域的智能化转型正从单点试点迈向规模化落地，尤其是在流程工业领域，已经呈现出全栈产品体系支撑垂直场景产业化落地等特点。

随着国家连续出台《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》《“人工智能+制造”专项行动实施意见》等政策文件，“AI+制造”正加速在全国各地的工厂中铺开。

02 现实瓶颈，智能落地的产业难题
“AI+制造”看似美好，实际落地却面临诸多挑战。制造业的数据结构极为复杂，在电子及机械行业中，有时会涉及数十万种元器件和非标零部件。

高度离散的订单带来了海量且非连续的“孤岛式”数据，客户上传的3D模型格式多样，形成了机器难以处理的“垃圾数据”。

通用大模型直接套用于制造业，往往会产生“幻觉”或严重错误，因为缺少工业物理常识和制造背景，技术落地时“水土不服”。

流程工业的数据利用率普遍偏低，工业时序数据利用率不足10%，设备振动、温度等动态数据未能被有效挖掘，难以支撑AI模型高质量训练。

制造业的困境在于老师傅的经验难以“黑箱化”，那些在生产关键环节积累多年的工艺知识，很难转化为可规模化复制的算法模型。

03 双向奔赴，技术与需求的双轮驱动
推动人工智能与制造业更好结合，关键在于双向奔赴。《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确提出了双向赋能的原则。

一端抓技术供给，推动“智能产业化”；一端抓赋能应用，加快“产业智能化”，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合。

博依特公司的实践提供了有益借鉴，构建起包含1000余个工艺规则的机理模型库，将老师傅操作经验转化为算法模型。

形成可规模化复制的优化决策资产，通过工艺大模型实现行业专业知识问答、推理及企业知识培训，加速知识传承与复用。

04 场景落地，从单点优化到系统突破
“AI+制造”的真正价值在于实际应用场景中的生产力提升。《意见》明确推广500个典型应用场景，以点带面推动技术渗透。

在具体场景中，人工智能正从替代简单人工走向创造新质生产力。北京的越野智能工厂里，数千台机器人协同作业，关键工序自动化率达到100%。

从物料配送到整车下线，实现了全链条数字化管理，这不是简单地将人工智能应用于某个环节，而是重构了整个生产流程。

江苏常州以坚实产业底盘为依托，推动智能体技术深度落地，让工业具身智能检修一体机器人凭借海量工业场景数据自主完成检测任务并持续迭代技能。

05 标准与平台，融合发展的基础设施
要打通“AI+制造”的最后一公里，需要建立标准化的数据和对接平台。正如业内人士提出的建议，需要从政策层面入手，建立工业数据“普通话”标准。

以官方牵头、行业龙头企业联合的方式，分行业制定数据交换标准，打通设计、制造、供应各环节的数据壁垒，降低AI解析和清洗数据的社会总成本。

通过建设对接平台，能有效发挥工业软件企业、制造业企业、高校科研院所三方的各自优势，让AI更加精准地应用于制造业不同场景。

国家正在加大对AI场景开放与要素保障的力度，打破场景壁垒，让更多AI创新技术有机会在真实工业环境中验证优化。

江门造纸集群实现能源消耗下降36%，背后是一个强大的AI系统正在调度和优化整个产业链的生产和能源分配。

在北京的越野智能工厂里，生产线上的机器臂不再按部就班地执行预设程序，它们会根据实时数据微调动作，互相配合得像一支训练有素的交响乐团。

华南理工大学的王清辉教授说，制造业的智能化不只是技术问题，更是将分散的经验和知识整合的过程，这需要人、机、算法的真正融合。

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