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摘要：本文探讨了人工智能技术在制造业中的应用、关键技术与实践案例。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在全球制造业领域引发深刻变革。通过机器学习、工业大模型、数字孪生等关键技术，人工智能在质量检测、预测性维护、智能排产等制造业核心场景中展现出显著价值。研究表明，人工智能应用能使缺陷检出率提升30%以上，停机时间减少20%，生产效率提升10-20%。然而，人工智能与制造业的深度融合仍面临技术适配、数据治理、人才短缺等挑战。未来，随着工业智能体、AI与绿色制造融合等趋势的发展，人工智能将进一步推动制造业向智能化、柔性化和绿色化方向转型。

1 引言

当前，全球制造业正面临前所未有的变革与挑战。随着全球化进程的深入和新一轮科技革命的加速演进，制造业竞争日趋激烈，企业面临成本上升、利润下降的双重压力。消费者对个性化、高质量产品的需求不断增加，传统制造模式难以快速响应市场变化。作为回应，世界主要发达国家纷纷将人工智能作为推动制造业转型升级的关键技术，加速布局智能制造的全球竞争格局。习近平总书记强调，“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。

2025年，国务院发布《关于深化“人工智能+”行动实施的若干意见》，提出了清晰的发展目标：到2027年，在新一代智能终端、智能体等六大关键领域的人工智能应用渗透率将超过70%；到2030年，该比例提升至90%以上；到2035年，中国目标建成繁荣的智能化经济与社会体系。这些政策导向为人工智能与制造业的深度融合提供了制度保障和发展方向。

本文将从关键技术、应用场景、面临挑战及未来趋势等方面全面分析人工智能在制造业中的应用现状与发展前景，为相关企业和政策制定者提供参考依据。

2 人工智能制造业的关键技术

人工智能制造业依赖多项核心技术实现智能化转型，这些技术相互支撑，形成了完整的技术生态体系。与传统人工智能相比，通用人工智能具有更强的灵活性、自主学习能力以及跨领域协同创新能力，它通过技术革新、资源整合、协同创新和创新环境塑造四个维度，为制造业高质量发展赋能。

表：人工智能制造业关键技术概述

2.1 机器学习技术

机器学习是人工智能制造业的基础技术，教导计算机执行人类与生俱来的活动：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型，具有极强的自适应性能，并将专家理论和老师傅现场的经验相结合，在智能制造领域发挥着重大作用。

机器学习采用两种类型的技术：监督式学习和无监督学习。监督式学习根据已知的输入和输出训练模型，让模型能够预测未来输出；无监督学习从输入数据中找出隐藏模式或内在结构。在制造业中，这些技术被广泛应用于CNC刀具故障预测、模具生产质量波动因素检验等多个场景。

2.2 工业大模型与生成式AI

2023年以来，大模型（如GPT、GLM、盘古等）在工业领域的应用逐步深化。与传统AI不同，大模型具备更强的泛化能力、语义理解和多模态处理能力，极大提升了工业智能的应用边界。工业大模型能够理解和处理复杂的工业场景数据，提供更准确的决策支持和优化方案。

生成式AI在制造业中也展现出巨大潜力。在产品设计场景，基于生成式人工智能的创成式设计工具，通过模型驱动设计范式突破传统工程路径限制，在满足工业参数与约束条件下，快速生成多模态产品结构方案。

2.3 多模态融合技术

多模态智能是2025年工业升级的核心趋势。通过整合视觉、语音、文本等多种数据源，人工智能系统能够更全面地理解和处理制造环境中的复杂情境。例如，用摄像头采集产品图像，用麦克风收集设备异常声响，再通过文本描述自动归纳生产异常。这类多模态融合能力，使传统AI难以应对的复杂工业场景得以有效解决。

2.4 数字孪生技术

数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射，实现制造过程的全面仿真和优化。在生产线的虚拟复刻技术使制造商能够优化工作流程、模拟新工艺并训练AI模型，且不影响实际生产运营。数字孪生技术能够大幅降低试错成本，提高生产系统的可靠性和效率。

3 应用场景与实践案例

人工智能技术在制造业的应用场景广泛，从研发设计到生产制造，从质量管理到供应链优化，人工智能正在重塑制造业的方方面面。根据物联网分析公司（IoT Analytics）的研究，2024年全球工业人工智能市场规模达到436亿美元，预计到2030年将以23%的复合年增长率增长，规模达到1539亿美元。

表：人工智能在制造业主要应用场景及效果

3.1 研发设计场景

在产品研发设计阶段，人工智能技术正带来革命性变化。生成式设计工具可以通过模型驱动设计范式突破传统工程路径限制，在满足工业参数与约束条件下，快速生成多模态产品结构方案。在验证测试场景中，通过数字孪生技术构建的数字样机，结合AI技术的机器学习能力，企业可在虚拟环境中对制造产品性能进行模拟和测试，快速定位潜在问题，降低中试成本。

以上海某新能源汽车企业为例，通过引入人工智能设计平台，将新车型研发周期从传统的24个月缩短至12个月，设计成本降低40%，大幅提高了市场响应速度。

3.2 生产制造优化

在生产制造环节，人工智能技术通过优化流程、提升自动化水平和实现柔性生产，显著提高了制造效率和质量。工信部数据显示，我国已建成3.5万余家基础级、7000余家先进级、230余家卓越级智慧工厂。

河南睢县的一家制鞋企业展示了人工智能在生产中的应用价值。过去裁剪靠人工，误差大，毛边缺口多。如今的智慧冲裁设备误差小于0.5毫米，面料纹路完美对齐。光是这一步，每天就能节省10平方米面料。过去，缝合鞋面需近30名工人。如今，智慧化产线让工人减少一半，电脑针车速度提升到原来的3倍。

3.3 质量检测与管控

在质量检测领域，人工智能技术尤其是机器视觉表现出色。根据IoT Analytics的报告，在48个工业人工智能应用场景中，自动化光学检测成为最主要的场景，占比约11%。中国台湾电子制造企业和硕（Pegatron）借助英伟达的Omniverse Replicator、Isaac Sim和Metropolis平台，开发了自有自动化光学检测工具PEGA AI。该工具将缺陷检测准确率提升至99.8%，检测吞吐量提高了3倍。

在半导体制造领域，人工智能应用显著缩短了研发周期、降低了不良率。这些质量提升不仅减少了售后服务成本，更增强了品牌声誉和市场竞争力。

3.4 供应链管理

人工智能技术在供应链管理中的应用，使企业能够更好地应对市场变化和供应链风险。AI技术基于多模态数据融合的决策支持系统，通过构建供应商能力评估指标体系（可涵盖交付准时率、质量合格率、成本弹性系数等多项关键指标），实现供应商动态分级管理，帮助企业选择和匹配表现更佳的供应商。

一家餐饮供应链企业通过大模型分析历史订单，使库存周转天数缩短20%。这种供应链优化不仅降低了库存成本，还提高了客户满意度，实现了供应链的精细化管理。

3.5 预测性维护与运维服务

在设备维护领域，预测性维护人工智能工具展现出巨大价值。法国汽车制造商雷诺集团通过部署预测性维护人工智能工具，单年就在能源与维护成本上节约了2.7亿欧元。这种维护方式变被动为主动，避免了意外停机带来的生产损失和高额维修费用。

在山东一家有40年历史的纺织厂，过去纱线断点靠人工对接，质量检测靠肉眼。如今，光电探测自动识别问题纱线，智能化捻接器精准掐断，半秒无缝对接。过去，980锭的细纱机停机换锭要二十多人。现在，智能设备可"不停机更换"。全自动生产线虽然初期投入高，但产品质量明显提升，企业实现扭亏为盈。

4 面临的挑战与对策

尽管人工智能在制造业中应用前景广阔，但在实施过程中仍面临诸多挑战。需要政府、企业和社会各方协同努力，才能推动人工智能与制造业的深度融合。

4.1 技术门槛与适配性问题

人工智能技术与产业场景的适配度较低是当前面临的主要挑战。近年来，通用大模型发展迅速，但行业大模型的研发相对滞后，传统产业细分领域的工艺知识和数据特征比较难融入模型训练。同时，小模型部署成本高，中小企业受到资金和技术的限制，难以针对特定工序开发轻量模型。

为应对这一挑战，应加速行业大模型研发，构建通用与行业小模型的协同发展架构，设立中央财政专项基金，鼓励龙头企业与科研机构合作开发细分行业的专用大模型，尽快实现对传统产业关键领域的模型全覆盖。推广AIaaS（人工智能即服务）模式，降低中小企业应用人工智能的门槛。

4.2 投资回报不确定性与成本压力

人工智能项目实施需要大量前期投入，包括硬件采购、软件开发和人才引进等，这对许多企业尤其是中小企业构成了较大压力。媒体报道称企业人工智能试点项目失败率高达95%，这进一步增加了企业对投资人工智能的顾虑。

应对这一挑战，需要设立“人工智能+”改造专项基金，资助中小企业设备更新和模型部署。推广政府、企业和银行三方合作模式，对中小企业推行"人工智能+"提供低利率贷款并给予利息补贴。同时，建设区域性"人工智能+"服务平台，提供免费技术咨询和测试验证服务。

4.3 人才短缺与技能差距

人工智能与制造业融合需要大量既懂制造工艺又懂人工智能技术的复合型人才。从高校人才培养体系来看，人工智能与传统专业交叉融合还不够深入，具备跨领域素养与实践能力的人才依然缺乏。传统产业中部分员工对人工智能技术的熟悉度不够，增加了适应智能化设备与管理系统操作和维护的难度。

针对人才短缺问题，高校应优化“人工智能+传统产业”的交叉学科设置，相关专业增设人工智能课程包，提高复合型人才培养的数量与质量。开展数字技能提升行动，确保传统产业中的规模以上企业工人数字技能全覆盖。通过政策创新，吸引全球"AI+制造"领域高端人才来华创新创业。

4.4 数据安全与隐私保护

随着人工智能在制造业中的深入应用，数据安全和隐私保护问题日益凸显。传统产业数据分散在设备和系统中，标准和格式不统一，数据安全与共享矛盾较为突出，跨企业数据流通的制度保障机制略显不足，企业“不愿共享、不敢共享”的困局尚未有效打破。

为应对这一挑战，需要明确数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权，出台传统产业数据分类分级标准。在关键领域建设国家级传统产业数据中心，开放设备参数、工艺标准等公共数据资源。同时，加快制定传统产业人工智能应用技术标准，建立智能装备、数据安全等国家标准体系。

5 未来发展趋势

人工智能在制造业中的应用正在不断深化和扩展，未来几年将呈现以下几个重要发展趋势：

5.1 工业智能体的兴起

未来，工业智能体（Industrial AI Agents）将成为智能制造的重要发展方向。这些智能体能够自主感知环境、做出决策并执行任务，实现更高水平的自动化。丰田公司提出的"智能工厂"愿景的核心是让人工智能“赋能人类”：通过让工人自主开发机器学习模型、捕捉工程师的设计经验、实时预警问题等方式，延伸并保留人类专业知识，保障工人安全并提高生产效率。

5.2 AI与绿色制造的深度融合

人工智能将成为推动制造业绿色转型的重要力量。通过优化生产工艺、降低能耗和减少废弃物，AI技术能够帮助制造业实现可持续发展目标。研究显示，人工智能应用能够降低能耗15%-20%，减少碳排放20%以上。未来，随着碳足迹监管的加强，AI驱动的绿色制造技术将成为企业的核心竞争力之一。

5.3 中小型企业AI应用的普及

目前，人工智能应用主要集中在大型企业，但随着技术成熟和成本下降，中小型企业将越来越多地受益于人工智能技术。“小快轻准”解决方案将帮助中小型企业以较低成本实现数字化转型。政府也将加大对中小型企业人工智能应用的支持力度，通过建设区域性“人工智能+”服务平台，提供免费技术咨询和测试验证服务。

5.4 全球协作与标准共建

人工智能在制造业中的应用将越来越需要全球协作和标准统一。目前，我国已牵头制定多项智能制造国际标准，并与德国、日本等制造业强国建立了合作机制。未来，随着人工智能技术的进一步发展，全球制造业将形成更加紧密的协作网络，共同推动智能制造技术的创新和应用。

6 结论

人工智能与制造业的深度融合正在重塑全球制造业格局，推动制造业向智能化、柔性化和绿色化方向转型。通过机器学习、工业大模型、数字孪生等关键技术，人工智能在质量检测、预测性维护、智能排产等制造业核心场景中展现出显著价值，能够提高生产效率、降低成本和提升产品质量。

然而，人工智能与制造业的深度融合仍面临技术适配、数据治理、人才短缺等多重挑战。需要政府、企业和社会各方协同努力，从技术创新、资源整合和政策优化三个维度构建协同赋能体系，推动人工智能技术与制造业深度融合。

未来，随着工业智能体、AI与绿色制造融合等趋势的发展，人工智能将进一步推动制造业的转型升级。中小型企业将越来越多地受益于人工智能技术，全球制造业将形成更加紧密的协作网络，共同推动智能制造技术的创新和应用。

人工智能与制造业的深度融合是一场深刻的技术革命和产业变革，将重塑制造业的生态体系和价值分配。只有积极拥抱这一变革，加强技术研发和人才培养，完善政策体系和标准规范，才能在这场变革中抢占先机，推动制造业高质量发展，实现制造强国的战略目标。