智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)手機(jī)站
智能制造網(wǎng)小程序
智能制造網(wǎng)官微
智能制造網(wǎng)服務(wù)號
智能控制
機(jī)器人
儀器儀表
物聯(lián)網(wǎng)
3D打印
工業(yè)軟件
回放
品牌
鑫精誠傳感器/XJCSENSOR
人工智能(AI)作為新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的核心引擎，正以“頭雁效應(yīng)”重塑全球創(chuàng)新版圖。習(xí)近平總書記高瞻遠(yuǎn)矚地指出，要“以智能制造為主攻方向推動產(chǎn)業(yè)技術(shù)變革和優(yōu)化升級”，并明確強(qiáng)調(diào)“推動人工智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合”。2025年6月，工信部在審議《工業(yè)和信息化部信息化和工業(yè)化融合2025年工作要點(diǎn)》時，明確提出要實施“人工智能+制造”行動，加快重點(diǎn)行業(yè)智能升級，打造智能制造“升級版”。
一、人工智能賦能制造業(yè)，智能制造發(fā)展成效明顯
作為智能制造的重要驅(qū)動力，人工智能在技術(shù)融合、生產(chǎn)模式重構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)生態(tài)革新等前沿領(lǐng)域取得了顯著突破。通過與工業(yè)機(jī)器人、機(jī)器視覺、數(shù)字孿生等前沿技術(shù)的深度融合，AI正在幫助制造業(yè)擺脫傳統(tǒng)生產(chǎn)模式的束縛，加速從自動化數(shù)字化向智能化、從單機(jī)智能向全鏈條智能協(xié)同轉(zhuǎn)型，具體進(jìn)展體現(xiàn)在以下三個方面：
（一）技術(shù)融合：智能裝備與感知系統(tǒng)的突破性應(yīng)用
人工智能技術(shù)與制造裝備、感知系統(tǒng)的深度融合，突破了傳統(tǒng)生產(chǎn)設(shè)備“被動執(zhí)行”的固有局限，構(gòu)建起“感知-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)智能體系。
在智能裝備領(lǐng)域，以AI驅(qū)動的焊接機(jī)器人為例，通過實時采集焊接過程中的溫度、電流、焊縫形態(tài)等多維度數(shù)據(jù)，依據(jù)這些數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整焊接參數(shù)，有效降低了焊接缺陷率。柔性協(xié)作機(jī)器人借助AI視覺定位技術(shù)，可精準(zhǔn)識別不同型號零部件的位置與姿態(tài)，完成裝配操作，高度適配多品種、小批量的生產(chǎn)需求。
融合深度學(xué)習(xí)算法的機(jī)器視覺系統(tǒng)，不再局限于簡單的尺寸測量和外觀缺陷檢測，而是能夠?qū)?fù)雜場景下的產(chǎn)品缺陷進(jìn)行精準(zhǔn)識別與分類，快速、精準(zhǔn)檢測出劃痕、雜質(zhì)等隱性缺陷，保障了生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量。
生成式AI與智能裝備的有機(jī)結(jié)合，實現(xiàn)了生產(chǎn)工藝的“反向設(shè)計”。通過輸入產(chǎn)品性能需求，AI可自動生成最優(yōu)的裝備加工路徑與參數(shù)配置，可幫助企業(yè)縮短產(chǎn)品研發(fā)周期。
（二）生產(chǎn)模式重構(gòu)：從自動化到自主化
人工智能技術(shù)的深度滲透與廣泛應(yīng)用，推動制造業(yè)生產(chǎn)模式從“機(jī)械自動化”向“自主化智能生產(chǎn)”轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的“自感知、自決策、自優(yōu)化”。
在智能工廠的生產(chǎn)調(diào)度中，AI系統(tǒng)實時采集生產(chǎn)線上的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、原材料庫存、訂單需求等數(shù)據(jù)，通過多目標(biāo)優(yōu)化算法，動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計劃與設(shè)備排班。即使設(shè)備出現(xiàn)故障，AI也可自動對設(shè)備的生產(chǎn)任務(wù)分配調(diào)整，并同步生成故障維修方案，避免生產(chǎn)中斷；當(dāng)原材料供應(yīng)延遲時，AI能基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測原材料到貨時間，提前調(diào)整生產(chǎn)順序，優(yōu)先生產(chǎn)庫存充足的產(chǎn)品，確保訂單交付率不受影響。
在質(zhì)量管控環(huán)節(jié)，AI系統(tǒng)將生產(chǎn)模式從“事后檢測”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;事前預(yù)防”，通過實時分析生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建質(zhì)量預(yù)測模型。當(dāng)參數(shù)出現(xiàn)異常趨勢時，可提前發(fā)出預(yù)警，并自動調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，防止不合格產(chǎn)品的產(chǎn)生。
AI系統(tǒng)也更好的實現(xiàn)了生產(chǎn)的“柔性化定制”，通過AI與客戶需求管理系統(tǒng)的對接，能夠快速將客戶的個性化需求轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)指令，實現(xiàn)“一件起訂、批量生產(chǎn)”，充分滿足消費(fèi)者的個性化定制需求。
（三）產(chǎn)業(yè)生態(tài)革新：全鏈條智能化升級
AI系統(tǒng)實現(xiàn)了研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、銷售、服務(wù)等全鏈條的智能化升級，推動了制造業(yè)從“單機(jī)智能”向“全鏈條協(xié)同智能”演進(jìn)，構(gòu)建了全新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
在研發(fā)環(huán)節(jié)，AI與數(shù)字孿生技術(shù)融合，打造了“虛擬研發(fā)-真實驗證”的閉環(huán)體系。研發(fā)人員可在數(shù)字孿生平臺上構(gòu)建產(chǎn)品的虛擬模型，借助AI模擬不同工況下的產(chǎn)品性能，快速優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計方案，減少物理樣機(jī)的制作次數(shù)，可顯著縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本。
在供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，AI驅(qū)動的供應(yīng)鏈協(xié)同平臺實現(xiàn)了上下游企業(yè)信息的實時共享與智能聯(lián)動，基于市場需求預(yù)測，指導(dǎo)上游供應(yīng)商調(diào)整原材料生產(chǎn)計劃，避免庫存積壓，同時通過AI物流調(diào)度算法，優(yōu)化運(yùn)輸路線與倉儲布局，降低供應(yīng)鏈物流成本。
在銷售與服務(wù)環(huán)節(jié)，利用AI技術(shù)可實現(xiàn)客戶的精準(zhǔn)畫像，分析客戶的消費(fèi)習(xí)慣與需求偏好，實現(xiàn)產(chǎn)品的精準(zhǔn)營銷與個性化推薦；在售后服務(wù)方面，AI遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)可通過設(shè)備傳感器采集的數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，提前預(yù)測設(shè)備故障，并遠(yuǎn)程指導(dǎo)客戶進(jìn)行維修，或調(diào)度就近的服務(wù)人員上門服務(wù)，大幅提升售后服務(wù)效率。
在回收處理環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠預(yù)測社區(qū)回收量，并優(yōu)化路徑動態(tài)調(diào)度回收車輛，RFID標(biāo)簽可追蹤大宗廢舊物品流向；計算機(jī)視覺系統(tǒng)可實時識別廢品材質(zhì)、光譜分析技術(shù)可鑒別有毒有害物質(zhì)；利用圖像識別技術(shù)課評估二手商品損耗程度，區(qū)塊鏈技術(shù)課溯源驗證高價值零部件，市場大數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r生成回收指導(dǎo)價。
二、人工智能與制造業(yè)深度融合，智能制造發(fā)展未來可期
（一）多技術(shù)融合
智能制造的發(fā)展不能僅依賴單一AI技術(shù)的進(jìn)步，而是AI、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算與制造技術(shù)自身的發(fā)展進(jìn)步等多種前沿技術(shù)的深度融合。傳感器技術(shù)的發(fā)展實現(xiàn)了設(shè)備、物料、工廠等的狀態(tài)可觀可測；物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備、產(chǎn)品、原材料等的互聯(lián)互通，能夠?qū)崿F(xiàn)實時數(shù)據(jù)采集與傳輸，讓整個生產(chǎn)系統(tǒng)“萬物互聯(lián)”；大數(shù)據(jù)為AI提供海量豐富的數(shù)據(jù)資源，通過對這些數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，AI模型能夠精準(zhǔn)洞察生產(chǎn)過程中的潛在問題與優(yōu)化方向；云計算則為數(shù)據(jù)存儲與處理提供強(qiáng)大的算力支撐，確保大規(guī)模數(shù)據(jù)運(yùn)算能夠高效完成。最后AI可據(jù)此優(yōu)化生產(chǎn)流程、預(yù)測設(shè)備故障，實現(xiàn)生產(chǎn)線的無縫銜接與高效運(yùn)轉(zhuǎn)，全方位提升制造業(yè)的智能化與高效化水平。
（二）全球合作與規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)制定
智能制造業(yè)涉及各國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的重塑與升級，需要全球范圍內(nèi)的廣泛合作與科學(xué)合理的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)制定。在技術(shù)交流方面，各國科研人員與企業(yè)能夠分享AI在制造業(yè)應(yīng)用中的前沿技術(shù)與創(chuàng)新成果，加速技術(shù)的全球普及與迭代。規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)制定則更為關(guān)鍵，統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，如通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式等，可以確保不同國家、不同廠商生產(chǎn)的設(shè)備、軟件系統(tǒng)之間具備良好的兼容性與互操作性，減少因標(biāo)準(zhǔn)差異帶來的集成難題，全方位推動智能制造業(yè)的健康有序、高質(zhì)量發(fā)展。
（三）面向雙碳和可持續(xù)發(fā)展
隨著人們對全球氣候變化、生態(tài)環(huán)境等的高度關(guān)注以及人類環(huán)保意識的不斷增強(qiáng)，綠色制造已經(jīng)成為智能制造必須高度重視的發(fā)展方向。在能源管理層面，AI可實時監(jiān)測工廠各設(shè)備的能源消耗情況，依據(jù)生產(chǎn)任務(wù)靈活調(diào)整設(shè)備運(yùn)行功率與啟停時間，實現(xiàn)能源的精準(zhǔn)分配與高效利用。AI可以將碳排放與能耗作為優(yōu)化目標(biāo)寫進(jìn)工藝基因，實現(xiàn)從設(shè)計、排產(chǎn)到回收的“碳預(yù)算”閉環(huán)管理；邊緣-云端協(xié)同的能碳操作系統(tǒng)讓工廠成為可靈活交易的“負(fù)碳資產(chǎn)”，帶動產(chǎn)業(yè)鏈碳足跡數(shù)據(jù)互通，使“零碳訂單”成為出口歐美的新通行證，最終推動制造業(yè)在2030年前整體進(jìn)入碳達(dá)峰平臺期，為2060碳中和奠定工業(yè)端的基礎(chǔ)底座。
三、人工智能賦能智能制造面臨的挑戰(zhàn)
（一）技術(shù)集成難度加大
智能制造系統(tǒng)是一個龐大復(fù)雜的生態(tài)體系，體現(xiàn)了多學(xué)科交叉，融合了多種復(fù)雜技術(shù)，如機(jī)械、材料、自動化、計算機(jī)等學(xué)科以及數(shù)據(jù)接口、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)通信、系統(tǒng)兼容性、安全性等，特別是一些廠商為保護(hù)自身技術(shù)優(yōu)勢，采用加密的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)格式，導(dǎo)致AI系統(tǒng)難以獲取到正確的信息，制約了AI技術(shù)的集成應(yīng)用。
（二）數(shù)據(jù)安全與隱私問題
數(shù)據(jù)是核心資產(chǎn)，涵蓋企業(yè)商業(yè)機(jī)密、生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)、客戶信息等關(guān)鍵內(nèi)容，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)至關(guān)重要。隨著數(shù)據(jù)在不同環(huán)節(jié)、不同主體間流轉(zhuǎn)共享，數(shù)據(jù)隱私邊界模糊，如何確保數(shù)據(jù)在使用過程中不被濫用、不泄露用戶隱私，需要完善的數(shù)據(jù)安全機(jī)制與隱私保護(hù)技術(shù)支撐。
（三）技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)不完善
當(dāng)前，智能制造的應(yīng)用及發(fā)展速度很快，但相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)的制定卻相對滯后。在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)方面，缺乏統(tǒng)一規(guī)范，使得不同企業(yè)開發(fā)的AI應(yīng)用、智能設(shè)備等在功能、性能、接口等方面差異顯著，影響產(chǎn)業(yè)生態(tài)的良性發(fā)展；法規(guī)層面同樣存在空白，如AI決策引發(fā)的責(zé)任界定問題，當(dāng)AI系統(tǒng)在生產(chǎn)決策中出現(xiàn)失誤，導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量事故或生產(chǎn)事故時，難以明確是算法開發(fā)者、數(shù)據(jù)提供者還是企業(yè)本身承擔(dān)責(zé)任。這種不確定性增加了企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的顧慮，限制了智能制造業(yè)技術(shù)的推廣與應(yīng)用范圍。
（四）員工對AI的接受度存在障礙
一方面，企業(yè)員工對AI技術(shù)的安全性和可靠性存在疑慮，擔(dān)心AI系統(tǒng)的引入會導(dǎo)致自身崗位被替代；另一方面，員工對AI在生產(chǎn)中的穩(wěn)定性存疑，害怕設(shè)備故障引發(fā)生產(chǎn)事故。這種對技術(shù)的不信任心理，使得員工在日常工作中對AI技術(shù)的配合度降低，可能會影響AI技術(shù)在企業(yè)內(nèi)部的普及與深度應(yīng)用。
四、總結(jié)
人工智能賦能智能制造不僅是技術(shù)層面的升級，更是制造業(yè)整體生態(tài)體系的重塑，人工智能技術(shù)將推進(jìn)制造業(yè)向更加智能、高效、可持續(xù)的方向快速發(fā)展。為應(yīng)對這種發(fā)展趨勢，企業(yè)需要制定長遠(yuǎn)的智改數(shù)轉(zhuǎn)戰(zhàn)略，加強(qiáng)跨領(lǐng)域的技術(shù)融合與人才培養(yǎng)；政府應(yīng)加快完善相關(guān)法律法規(guī)，為技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用提供良好的制度環(huán)境；行業(yè)組織則需搭建標(biāo)準(zhǔn)與測試認(rèn)證公共平臺，推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新；高校作為知識創(chuàng)新與高端人才供給的源頭，應(yīng)主動對接產(chǎn)業(yè)需求，建設(shè)“人工智能+制造”交叉學(xué)科，持續(xù)輸出AI+智能制造領(lǐng)域復(fù)合型人才。
只有各方協(xié)同努力，才能充分釋放人工智能在智能制造中的潛力，把握新一輪科技革命帶來的機(jī)遇，推動制造業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展。
國家智能制造專家委員會委員 合肥工業(yè)大學(xué)副校長 劉志峰
原標(biāo)題：智造洞見專欄 | 劉志峰：人工智能賦能智能制造——現(xiàn)狀、趨勢與挑戰(zhàn)
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)小程序
微信公眾號
