【德讯课堂】聊聊中国制造业AI 应用发展

现在科技发展得太快了，AI 在各个行业都掀起了不小的波澜，制造业也不例外。了解这方面的情况，对咱把握行业走向、抓住发展机会可太重要啦！

（图来源：易观分析）

一、制造业人工智能为啥要发展？

（一）规模大但有差距

咱都知道，咱们国家制造业那规模，在全球都能排得上号，工厂到处都是，生产出来的东西也是五花八门，供应全球。可不得不承认，和发达国家比起来，咱们制造业在数字经济这一块的渗透率还不够。啥意思呢？

就是说人家在生产、管理这些环节，数字化、智能化的程度更高，效率也更高。而且现在还面临着一些麻烦事儿，高端制造往发达国家回流，中低端制造又往其他成本更低的国家转移。

就好比以前一些高端产品在咱们这儿生产，现在人家跑回自己国家或者去别的发达国家生产了；那些中低端的产品呢，又被一些劳动力成本更低的国家抢走了订单。所以啊，咱们得赶紧想办法提升竞争力。

（二）创新能力得跟上

以前咱们制造业发展，很多时候靠的是大规模生产，用人多、产量大，可在创新这块，投入相对没那么多。现在市场竞争越来越激烈了，光靠老办法可不行。想要让制造业往高质量方向发展，就得把网络化、数字化还有智能化这些手段融合起来，一起发力。

比如说用 AI 技术来优化生产流程，用大数据分析市场需求，这样才能提高创新能力，生产出更有竞争力的产品。

（三）供需得对接好

还有一个问题，就是制造业得和工业互联网融合，让供给和市场需求能精准对上。以前工厂生产东西，有时候不太清楚市场到底需要多少，生产多了产品积压，生产少了又错过赚钱机会。

有了工业互联网就不一样啦，工厂能实时知道市场需要啥、需要多少，然后按照需求来安排生产，还能和上下游企业一起合作，共享资源，这样就能形成一个全新的生产制造和供给服务体系。

二、制造业AI发展成啥样了？

（一）AI 应用好处多多

在制造行业里，AI 的应用那可太有用了。首先就是能提高研发生产和运营的效率。以前研发一个新产品，可能要花很长时间，现在有了 AI 帮忙，通过分析大量的数据，能快速找到比较好的设计方案，研发周期一下子就缩短了。

生产的时候，AI 可以实时监控设备，提前预测设备什么时候可能出故障，及时维修，这样就能保证生产不停，产品质量也更稳定。运营管理方面，AI 还能优化供应链，让库存不多不少，物流配送也更快更省钱。

（二）AI + 工业互联网，改变传统制造

AI 和工业互联网一结合，传统的制造模式就被彻底改变了。以前生产各个环节之间联系没那么紧密，现在通过 AI，就能实现全要素、全流程、全生命周期还有全价值链的互联互通。

比如说，生产线上的人、机器、原材料这些要素，都能通过 AI 实时监控和管理，让资源得到更好的利用；生产流程也能根据 AI 分析的结果进行优化，效率更高；从产品设计、生产、销售到最后回收，整个生命周期都能通过 AI 进行管理，让产品价值最大化；企业和供应商、客户之间也能通过 AI 和工业互联网更好地协同合作，一起赚钱。

（三）智能工厂是最佳实践

制造业要应用 AI，得根据不同的生产场景来建模和优化。现在看来，以工业互联网为基础的智能工厂，就是 AI 在制造业落地最好的形式。

在智能工厂里，生产设备都装了传感器，能实时采集数据，然后把这些数据传到云端分析。AI 根据分析结果，就能对设备进行智能控制，让生产过程更精准、更高效。而且智能工厂还能通过工业互联网和外面的企业联系，一起创新，整个产业链的协同效率都提高了。

（四）AI 和制造机理融合，推动创新

AI 和制造的基本原理深度融合，还能在智能工厂里带来多层次的创新。在技术上，AI 可以和制造工艺、材料科学这些结合起来，开发出更先进的制造技术；产品方面，AI 能通过分析市场需求，帮企业开发出更受欢迎的新产品。

管理上，AI 可以优化企业的管理流程，让决策更科学；商业模式上，AI 还能促进制造业和服务业融合，让企业从单纯生产产品，变成提供服务，赚更多的钱。

（五）A股上市公司在工业AI应用案例

三、制造业人工智能未来咋发展？有啥挑战？

（一）技术往多元场景发展

以后工业级的场景需求肯定会越来越高，这就会带动计算机视觉、工业知识图谱、工业数字孪生、群体智能这些关键技术往更多不同的场景发展。

比如说计算机视觉，以前可能只是用来检测产品有没有缺陷，以后说不定能在生产过程的各个环节都发挥作用，像实时监控生产进度、管理工人操作规范这些。

工业知识图谱能把制造业里的各种知识整合起来，让企业更好地利用这些知识；工业数字孪生可以对整个工厂进行数字化模拟，提前发现问题；群体智能能让企业之间更好地合作创新。

（二）大模型成工厂智能中枢

大模型的发展对工业智能来说太重要了。以前工业智能可能理解和处理问题的能力有限，现在有了大模型，它能学习海量的工业数据，对生产过程有更深入的理解，然后做出更智能的决策。

以后大模型会慢慢融入到制造流程的各个环节，成为工厂的智能中枢。比如说，它可以根据市场需求和生产情况，自动优化生产计划；提前预测设备故障，安排维护；还能实时诊断产品质量问题，保证产品质量。

（三）AI 和工业大数据双向驱动

AI 和工业大数据是相互促进的。一方面，AI 可以对工业大数据进行分析，从里面找到有价值的信息，帮助企业做决策；另一方面，工业大数据又能给 AI 提供大量的数据来训练，让 AI 模型更准确、更智能。

通过这种双向驱动，制造业企业就能对生产过程进行更精细的管理，提高生产效率，降低成本，提升产品质量，推动智能制造升级。

（四）生成式 AI 助力知识沉淀

生成式 AI 也会在制造业里发挥大作用。在制造业里，有很多经验和知识都是工人和技术人员积累下来的，但这些知识有时候很难保存和传承。生成式 AI 可以通过学习这些知识和数据，生成新的解决方案和知识模型，然后把这些保存下来，供企业以后参考。

而且它还能帮助企业培养新员工，让新员工更快地掌握这些知识和技能，促进工业知识的传承和发展。

总的来说，中国制造业 AI 应用发展前景广阔，但也面临不少挑战。咱们得抓住机会，积极推动 AI 和制造业的融合，让制造业变得更智能、更高效，在全球市场上更有竞争力！

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