隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，其與實體經(jīng)濟的深度融合已成為推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心驅(qū)動力。工信部智能制造專家蔣明煒就“AI如何深度融入智能制造，并賦能應(yīng)用軟件服務(wù)”這一議題，分享了深刻的行業(yè)觀察與實踐思考。
蔣明煒指出，智能制造的本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化生產(chǎn)與服務(wù)。人工智能，特別是機器學(xué)習(xí)、計算機視覺和自然語言處理等技術(shù)，正在從生產(chǎn)流程優(yōu)化、質(zhì)量控制、預(yù)測性維護(hù)、供應(yīng)鏈管理等多個維度，重塑制造業(yè)的形態(tài)。AI的融入，并非簡單地將算法嵌入現(xiàn)有系統(tǒng)，而是需要構(gòu)建一個“感知-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)智能體系。
AI融入智能制造的三大核心路徑
蔣明煒專家闡述了AI技術(shù)融入智能制造的三大關(guān)鍵路徑：
- 生產(chǎn)過程的智能化：在車間層面，通過AI視覺檢測實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的實時、高精度判別，遠(yuǎn)超人工目檢的效率和一致性。利用AI算法對設(shè)備運行數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)與分析，可實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，大幅減少非計劃停機，提升設(shè)備綜合效率（OEE）。
- 研發(fā)與設(shè)計的智能化：在產(chǎn)品研發(fā)階段，生成式AI與仿真技術(shù)結(jié)合，可以快速生成和優(yōu)化設(shè)計方案，進(jìn)行虛擬測試，縮短研發(fā)周期。AI還能輔助進(jìn)行材料選擇、工藝參數(shù)優(yōu)化，實現(xiàn)“設(shè)計即制造”的更高協(xié)同。
- 管理與服務(wù)的智能化：在企業(yè)運營層面，AI能夠整合供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、銷售、客戶服務(wù)等多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行智能排產(chǎn)、需求預(yù)測、庫存優(yōu)化和物流路徑規(guī)劃，實現(xiàn)全局資源的最優(yōu)配置。基于AI的智能客服和遠(yuǎn)程運維平臺，能提供更精準(zhǔn)、高效的客戶服務(wù)與產(chǎn)品全生命周期管理。
應(yīng)用軟件服務(wù)：AI落地的關(guān)鍵載體與價值放大器
蔣明煒特別強調(diào)了應(yīng)用軟件服務(wù)（SaaS、工業(yè)APP等）在AI落地過程中的橋梁作用。他認(rèn)為，未來的工業(yè)軟件將不再是功能固化的工具，而是“AI賦能、數(shù)據(jù)驅(qū)動、持續(xù)進(jìn)化”的智能服務(wù)體。
- 軟件即智能體：新一代的制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、企業(yè)資源計劃（ERP）、產(chǎn)品生命周期管理（PLM）等核心工業(yè)軟件，將深度集成AI模塊，使其具備自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化能力，從記錄流程的“系統(tǒng)”轉(zhuǎn)變?yōu)轵?qū)動優(yōu)化的“智能體”。
- 低代碼/無代碼AI平臺：為了降低AI應(yīng)用門檻，面向特定工業(yè)場景的低代碼或無代碼AI開發(fā)平臺至關(guān)重要。它們能讓工藝工程師、設(shè)備管理員等一線人員，無需深厚編程基礎(chǔ)，也能通過拖拽、配置方式，快速構(gòu)建和部署AI模型，解決實際生產(chǎn)中的痛點問題。
- 云邊端協(xié)同的服務(wù)模式：AI模型的訓(xùn)練與迭代通常在云端完成，而推理和執(zhí)行則根據(jù)實時性要求部署在邊緣側(cè)或設(shè)備端。這種云邊端協(xié)同的軟件服務(wù)體系，既能保證AI處理的高效與低延遲，又能實現(xiàn)知識的集中管理與持續(xù)更新。
- 從工具到生態(tài)：AI驅(qū)動的應(yīng)用軟件服務(wù)正從單一工具向產(chǎn)業(yè)生態(tài)演進(jìn)。軟件平臺將連接設(shè)備制造商、系統(tǒng)集成商、算法提供商和最終用戶，形成一個數(shù)據(jù)、模型、知識、應(yīng)用共享與交易的創(chuàng)新生態(tài)，加速智能制造解決方案的規(guī)模化復(fù)制與個性化定制。
挑戰(zhàn)與展望
蔣明煒也坦言，AI與智能制造的深度融合仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、復(fù)合型人才短缺、現(xiàn)有系統(tǒng)改造難度大、投資回報周期長等挑戰(zhàn)。他建議，企業(yè)應(yīng)秉持“業(yè)務(wù)驅(qū)動、場景切入、迭代發(fā)展”的原則，從解決一個具體的、高價值的痛點問題開始，小步快跑，積累數(shù)據(jù)與經(jīng)驗，逐步構(gòu)建自身的智能化能力。
蔣明煒認(rèn)為，“AI+智能制造”的下一階段將是“認(rèn)知智能”與“群體智能”在工業(yè)領(lǐng)域的探索。AI不僅能優(yōu)化已知流程，更能發(fā)現(xiàn)人類未曾察覺的規(guī)律與關(guān)聯(lián)，輔助甚至自主進(jìn)行復(fù)雜決策。多個智能體（如智能機床、AGV、倉儲機器人）之間的協(xié)同與博弈，將催生更柔性、更 resilient（彈性）的生產(chǎn)系統(tǒng)。而這一切，都離不開強大、敏捷、易用的應(yīng)用軟件服務(wù)作為基石與使能器。
在蔣明煒專家看來，AI與智能制造的融合之道，是一條以數(shù)據(jù)為燃料、以軟件為引擎、以價值創(chuàng)造為目標(biāo)的持續(xù)進(jìn)化之路。唯有深刻理解制造本質(zhì)，緊扣應(yīng)用場景，構(gòu)建健壯的軟件服務(wù)體系，方能真正釋放人工智能的洪荒之力，引領(lǐng)中國制造業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展的新階段。
