從算力底座如何貼合柔性生產、精密檢測等復雜制造場景，到工業智能體在產線調度、設備運維中的實際落地效果，這些 AI 技術的產業應用，不僅彰顯出澎湃的產業變革潛力，更直觀折射出全球制造業向“智造”轉型的核心趨勢。作為國民經濟的“壓艙石”，當下制造業正面臨成本持續攀升、生產效率遭遇瓶頸、創新動能略顯不足的多重壓力，而 AI 技術的突破性發展，恰好為其轉型升級注入了關鍵動能；再疊加國家層面持續出臺政策加碼扶持，“AI + 制造”已成為行業發展不可逆轉的必然方向。

從市場數據來看，中國制造業 AI 應用市場規模自 2019 年起，年均復合增長率就超過 40%，預計 2025 年將突破 140 億元人民幣。然而與這股市場熱度形成鮮明反差的是，當前中國制造企業的AI 實際應用率仍僅約 11%—— 如何推動 AI 從“實驗室原型”真正走進“生產車間實操”，切實解決制造業的痛點難題，已成為全行業亟待共同探索的核心課題。

一、AI + 制造為何“落地難”？三大行業共性梗阻
盡管政策與市場雙輪驅動，但 AI 在制造業的規模化應用仍面臨多重制約，這些問題并非個例，而是行業普遍面臨的挑戰。
核心要素難協同：AI 的 “數據、算法、算力” 三大支柱，在工業場景中均遇阻。數據層面，制造企業的生產數據多涉及核心機密與知識產權，跨企業、甚至企業內部不同分公司間的數據共享都存在壁壘；算法層面，工業場景的專業性強，單純依賴數據建模無法挖掘工業數據的價值，必須結合行業知識（如工藝參數、質量標準）才能貼合實際需求；算力層面，實時質檢、生產仿真等場景對算力的實時性、規模性要求高，企業自建算力成本高昂，部分芯片供給限制更加劇了算力供需矛盾。
場景碎片難適配：“場景”是 AI 在制造業落地的核心載體，但制造業細分領域繁多（如 3C 電子、汽車、半導體、新能源等），即使同一行業，不同工廠、不同產線的生產環境（光照、溫度）、工藝流程、質量標準也存在差異。這導致 AI 方案無法像消費互聯網那樣“通用化復制”—— 例如同樣是“螺絲釘計數”需求，A 廠背景整潔、光照穩定，模型可直接使用；B 廠背景復雜、光線多變，原有模型完全失效，需重新采集數據、訓練模型，大幅推高應用成本。
能力知識難銜接：AI 落地需要“懂制造 + 懂 AI”的復合型人才，但當前制造業存在明顯斷層。資深技術工人熟悉工藝流程，卻對 AI 技術認知不足，難以將業務需求轉化為 AI 應用場景；AI 技術人員掌握算法能力，卻不了解制造業的生產規范與實際痛點，導致技術方案“水土不服”。e-works 2024 年調研顯示，74% 的制造企業認為“專業人才缺乏”是推進 AI 應用的最大障礙，60% 的企業面臨“技術認知不足”的問題，再疊加 AI 系統部署、維護的高成本，進一步限制了中小制造企業的參與意愿。

二、破局路徑：行業通用的“三位一體”落地邏輯
要讓 AI 真正服務制造業，需跳出“單一技術供給”思維，通過“技術底座構建、場景深度融合、產業生態協同”的通用邏輯，降低應用門檻，實現從“被動試用”到“主動應用”的轉變。
1. 構建通用技術底座：降低企業 AI 應用門檻
技術底座的核心是整合算力、算法、數據工具，讓制造企業無需“從零開始”。行業內的成熟做法包括：
算力層面：通過布局區域智算中心、兼容國產芯片，提供高性價比的共享算力服務，避免企業重復投入；
算法層面：一方面研發適配工業場景的通用模型（如適用于數字孿生的 3D 建模模型、適用于質檢的圖像識別模型），另一方面支持企業結合自身工藝，快速調整模型參數；
數據層面：利用多模態數據湖技術，整合圖文、視頻、設備傳感數據，通過自動化工具清洗、標注數據，為 AI 提供高質量“燃料”；
開發層面：提供低代碼開發平臺，企業無需專業編程能力，即可基于模板開發適配自身場景的 AI 應用（如生產調度、設備預警）。
2. 推動場景深度融合：讓 AI 解決“具體問題”
AI 的價值最終要通過實際業務場景體現，當前已在多個制造環節落地，其中“工業知識管理”是典型場景。以化工工程領域為例，大型企業往往積累了海量項目方案、技術圖紙，但傳統管理方式存在“知識分散、傳承難”的問題。行業內的解決方案是：通過智能知識庫系統，結合 OCR 技術自動解析圖紙、報告，減少人工整理成本；同時搭建內部學習社區，利用 AI 根據員工崗位（如工藝工程師、設備運維員）精準推送知識內容，既提升知識復用率，又實現技術經驗的沉淀。未來，這類場景還可延伸至方案編寫、會議紀要生成等環節，進一步提升效率。
3. 打造產業生態協同：整合資源促規?；?br /> AI 在制造業的落地無法依賴單一主體，需技術提供商、制造企業、服務機構等多方協作。行業內的通用模式包括：
技術開源：通過開放 AI 模型（如圖像識別、自然語言處理模型），降低企業使用門檻；
跨界合作：AI 企業與制造企業聯合攻關，針對特定領域（如鋰電檢測、機器人控制）開發專用解決方案；
能力培訓：聯合高校、職業院校，開展“AI + 制造”人才培養，彌補行業人才缺口。
三、回歸本質：AI + 制造的核心是“有用、好用”
無論是技術底座、場景融合還是生態協同，AI 與制造業結合的最終目標，始終是“提升生產效率、降低運營成本、推動創新發展”。當前，隨著我國推進新型工業化、實施“人工智能 +”行動，“AI + 制造” 正從“概念炒作”轉向“價值落地”。
未來，隨著技術不斷成熟、成本持續降低、人才儲備增加，AI 將更廣泛地滲透到研發、生產、供應鏈、服務等制造全流程，成為推動制造業高質量發展的核心動力，真正實現“智造”轉型。