這一表態不僅釋放出國家層面對“人工智能+制造”深度融合的高度重視，也為制造業在新一輪技術革命中指明了方向。

　　意味著，AI浪潮下，制造業正面臨深層次的結構性挑戰與轉型壓力，站在“再定義”的門檻上。

　　一方面，全球產業鏈加速重構、勞動力結構性短缺、質量與效率的雙重壓力日益顯現;另一方面，人工智能正以前所未有的速度，滲透至從研發、生產到供應鏈的各個環節，成為驅動制造業高質量發展的新變量。

　　在這樣的背景下，制造業不再是AI應用的跟隨者，而是其落地的主戰場和主引擎。

　　然而，人工智能賦能制造，并不僅僅是為了提升效率、降低成本，它更深刻地作用于制造系統的邏輯結構、組織方式與治理能力，推動制造業從流程驅動向數據驅動、從自動化向智能化、從人控系統向人機協同演進。

　　因此，AI技術的嵌入，正開啟一場對制造業的“再定義”。

　　本文將圍繞“人工智能+制造”的融合趨勢，從落地路徑、典型應用、關鍵挑戰、組織能力等多個維度進行拆解，探索AI如何從感知、控制、執行、運營、決策等層層嵌入制造體系，進而推動制造企業邁向更具柔性、更高質量與更強韌的未來。

　　“人工智能+制造”的落地路徑：從感知到決策的五次迭代

　　隨著“人工智能+制造”深度融合的推進，制造系統的底層架構正在發生一場靜悄悄卻深刻的重構。

　　傳統制造體系長期沿用“感知-控制-執行-運營-決策”分明的層級型架構：傳感器采集數據，上傳至控制系統，指令驅動執行單元，自動化系統進行過程管理，決策層基于周期性數據分析進行計劃與調整。

　　這種自上而下、中心控制的線性架構曾支撐了大規模、標準化的工業化生產，但在當下愈加復雜、動態、多變的制造環境中，其局限性日益凸顯。

　　今天，制造業正從層級式架構向平臺化、一體化、去中心化的系統重構邁進。感知、控制、執行、運營與決策不再是彼此割裂的系統，而是在統一的技術平臺上協同運行、實時互動、智能閉環。

　　在這個架構中，人工智能的能力不再是簡單地插入某一環節，而是深度嵌入整個制造網絡的神經中樞，成為系統智能的支撐。

　　這種范式的轉變，也勾勒出AI在制造業落地的五次迭代路徑：

　　1. 感知迭代：從“能看見”到“能理解”

　　制造的第一步，始于感知。隨著AI視頻分析、智能傳感器、工業物聯網的發展，制造現場的“眼睛”變得更加敏銳，也更具洞察力。

　　AI賦能的視頻分析系統，能夠自動識別生產異常、故障預警、物品狀態變化，補足了傳統規則算法的局限性。在數據采集端，傳感器不僅采集數據，更通過邊緣AI實現初步分析與事件觸發，為后續控制與執行提供實時依據。感知層的強化，是AI向制造系統全面介入的起點。

　　2. 控制迭代：從“規則控制”到“智能生成”

　　控制系統的智能化，正在重寫工業控制的邏輯。以軟件定義自動化(SDA)為代表的新一代工業控制系統，打破了傳統控制系統中硬件與編程綁定的封閉結構，構建起開放、模塊化、可重構的控制平臺。

　　在此基礎上，AI助手工具的引入，讓PLC編程不再是工程師獨自完成的任務。通過自然語言描述控制目標，AI可自動生成控制邏輯、流程圖、語義注釋，甚至進行調試與驗證，實現從人寫代碼到人機共寫的躍遷，提升控制系統的開發效率與迭代能力。

　　3. 執行迭代：從“自動化”到“智能協同體”

　　制造執行層也正在發生變化。AI與工業機器人深度融合，推動形成具備感知、判斷、執行能力的“工業智能體”。

　　AI驅動下的機器人不僅能完成重復性操作，還可實現自適應路徑規劃、實時視覺識別與多機協同調度。通過數字孿生與仿真平臺，機器人在部署前可在虛擬環境中完成訓練與驗證，極大壓縮上線周期。從此，制造的“手腳”不再只是執行指令，而是具備判斷力的智能執行體。

　　4. 運營迭代：從“記錄管理”到“預測優化”

　　制造過程管理系統也因AI的引入而全面重構。人工智能正加速集成于MES、設備管理系統等生產過程核心平臺，成為制造優化的智能引擎。

　　AI可對設備運行數據進行建模，提前識別潛在故障，實現預測性維護;通過實時數據流分析，優化OEE表現;在質量管理中，借助AI識別缺陷模式與根因，提升產品的一致性與合規性。制造過程管理正在從反應式控制邁向預測式運營，實現進程級、數據驅動的智能優化。

　　5. 決策迭代：從“周期滯后分析”到“實時智能決策”

　　制造企業的決策也正迎來智能化轉型。AI將逐漸具備輔助排產、庫存模擬、質量預測等高復雜度決策任務的能力。

　　借助AI模型，企業可以進行情景模擬，快速評估不同排產策略的資源占用與交付可能性;結合歷史與實時數據，AI可預測質量波動趨勢，提前調整工藝參數;在庫存管理中，AI可動態推薦補貨策略，提升庫存周轉效率。制造決策從滯后響應邁向前瞻洞察，成為企業敏捷性與韌性的關鍵支撐。

　　在這五次躍遷中，我們看到，人工智能不再是外置的工具，而是制造系統內部的智能因子。它跨越傳統邊界，融入每一層級、每一節點，推動制造系統從分層控制走向智能協同，從局部優化走向系統智能。

　　這場系統性重構，正是“人工智能+制造”的內涵所在。

　　“人工智能+”時代的制造組織：需要什么樣的系統能力?

　　在人工智能快速發展的當下，一個被反復討論的問題是：AI是否會取代人?在制造業中，這個問題尤為敏感。

　　過去，自動化的每一次躍進，似乎都伴隨著“機器替代人”的趨勢。然而，今天的人工智能，尤其是在制造場景中的落地路徑，正在告訴我們一個確定的答案：AI不是為了減少人，而是為了增強人。

　　根據羅克韋爾自動化公司最新發布的《2025智能制造現狀報告》全球調研數據顯示，48%的制造企業計劃通過智能制造技術轉崗或新增員工崗位。

　　報告明確指出：智能制造需要更多人，而不是更少人。

　　這意味著，AI的廣泛應用，并未帶來裁員潮，反而催生了對新型技能與復合型人才的強烈需求。

　　過去，AI更多被視為一種工具：用于輔助檢測、分析數據、生成報表。而如今，隨著AI模型在預測性維護、質量控制、排產調度等環節的滲透，它正逐步從輔助判斷者演化為參與決策者。

　　這種演化不僅改變了技術角色，也重塑了組織結構。制造企業正在從“以人決策、AI協助”的單向關系，轉向“人機共決策”的雙向協同模式。AI不再是后臺工具，而是嵌入業務流程、參與流程演化、觸發流程再造的智能要素。

　　這也意味著，企業對人才的要求正在發生質變：不僅需要懂AI的工程師，也需要懂制造的AI人才。具備跨界能力、系統思維與業務理解力的AI通才型人才，將成為組織智能化轉型的關鍵支撐。

　　如果說AI是智能制造的“大腦”，那么組織能力就是這副“身體”是否靈活、強韌、可持續的決定性因素。進入AI時代，制造企業不僅要引進算法和工具，更要構建起支撐AI落地、成長與擴展的系統能力體系。其關鍵維度包括：

　　1. 戰略能力：AI不只是“IT項目”，而是“經營常態”

　　許多企業在推進“人工智能+制造”時，將其視為一次性的信息化升級，交由IT部門主導。這種做法往往導致AI項目高開低走、試點成功、復制失敗。

　　真正的智能制造轉型，需要將AI視為驅動企業經營模式變革的核心戰略資源。AI不應獨立于業務而存在，而應深度嵌入到生產、質量、供應鏈、能源管理等核心流程中。AI戰略要與業務戰略深度綁定，形成“業務牽引+技術驅動”的雙輪模式。

　　2. 人才能力：構建“AI工程師+業務專家”的復合型梯隊

　　人才結構的優化是AI落地的前提。一方面，企業需要具備AI算法能力、數據建模能力的工程師，能夠理解制造數據的結構、特征與噪聲;另一方面，更需要懂業務、懂工藝、懂運營的制造專家參與到AI項目中，將經驗顯性化、知識結構化，使AI模型更貼近現實問題。

　　“工程語言+業務語言”的雙語人才，將是未來制造企業不可或缺的中堅力量。

　　3. 組織結構：推動AI中臺與業務共建

　　AI項目往往碎片化，難以規模化復制，根本原因在于缺乏統一的數據與模型底座。為此，企業需要構建具備復用能力的AI與數據中臺，將底層算法能力、數據治理能力與業務流程打通，形成“平臺+場景”的雙層架構。

　　組織上，也需設立跨部門的AI應用委員會或數字化運營小組，打破IT與OT、研發與制造、總部與現場之間的壁壘，實現從一線提問題、由平臺出方案的共創模式。

　　4. 實施路徑：從試點走向全鏈路部署

　　根據研究報告中提出的智能制造轉型路徑，企業在部署AI項目時應遵循敏捷起步、快速迭代、持續擴展的八步法，如上圖所示。

　　這一路徑強調：AI落地不能貪大求全，而應小步快跑、邊做邊學、逐步演進，以實現從“局部智能”到“系統智能”的螺旋式躍升。

　　AI的真正價值，不在于取代人，而在于塑造一個更聰明、更敏捷、更進化的制造組織。它讓組織從經驗驅動走向數據驅動、從流程剛性走向智能柔性，最終形成以人機協作為核心的智能共創體系。

　　未來制造業的競爭，不再是設備與產能的比拼，而是認知力、組織力與智能化能力的比拼。AI，不是終點，而是新的工業文明的起點。

　　數據與模型：極難駕馭的“人工智能+制造”雙引擎

　　AI的引擎，只有在“數據”和“模型”同時高效運轉時，才可能真正驅動智能制造系統的持續演進。

　　然而，在“人工智能+制造”的落地實踐中，企業往往陷入一個認知誤區：認為只要部署了AI算法，接入了工業數據，就能自動獲得智能的決策與優化結果。但現實是，許多制造企業在AI項目中“試點成功、復制失敗”，其根源恰恰在于數據與模型這兩個核心引擎未能真正啟轉。

　　1. 數據挑戰：制造企業擁有“最多的數據”，卻也是“最難用的數據”

　　同樣根據《2025智能制造現狀報告》的調研數據顯示，制造企業采集的數據量不斷增長，但僅有44%的數據被有效利用。這意味著，超過一半的數據“沉睡”在系統里，未能參與價值創造。

　　為什么數據難以利用?主要有三大原因：

　　“煙囪式”系統林立，數據孤島嚴重：設備、產線、MES、ERP、WMS 等系統各自為政，缺乏標準化接口與統一語義，導致數據難以匯聚、難以打通。

　　數據先天不足，質量參差不齊：工業數據大量存在噪聲、缺失、異構問題，缺乏治理機制，直接“喂”給模型反而適得其反。

　　數據后天無為，缺乏上下文結構：許多企業采集的是“孤立數據點”，缺乏事件、工藝、批次等上下文信息，導致模型無法理解其業務語義與因果邏輯。

　　更深層的問題在于：制造企業雖然擁有數據，但卻缺乏將數據轉化為可用知識的能力體系。這不是軟件功能上的問題，而是組織機制、數據思維與治理體系的系統性短板。

　　因此，制造業的數據不是太少，而是太散;不是沒價值，而是上下文信息不足。

　　2. 模型挑戰：工業智能，不能靠“通用大模型”一蹴而就

　　當ChatGPT等通用大模型迅速走紅，許多制造企業也產生了套個大模型就能智能制造的期待。但工業場景的復雜性、專業性、物理性，決定了制造業的AI模型，遠遠不是套殼即用的邏輯。

　　工業AI模型面臨三大挑戰：

　　工藝理解缺失：制造過程涉及大量隱性知識，如經驗規則、物理機理、多變量耦合，如果模型不懂工藝，只能做相關預測，無法做根因分析或工藝優化。

　　數據稀缺與標簽困難：與電商、社交等互聯網領域相比，工業場景缺乏大規模開源數據集，且許多異常數據難以標注，監督學習難以為繼。

　　泛化能力不足，場景遷移困難：同一模型在不同產線、不同設備上效果差異巨大，缺乏可遷移、可微調的底層能力，導致AI部署成本高、周期長、ROI低。

　　因此，制造業真正需要的是場景深耕型AI模型：既能理解物理行為與工藝機制，又能適應動態條件與設備差異，具備少樣本、強泛化的工業智力。

　　可見，制造業的AI模型，不是“會說話的模型”，而是“能理解物理的模型”;不是“生成內容的模型”，而是“重構過程的模型”。

　　3. 管理挑戰：AI不是拿來主義，能力體系建設才是制造AI的真正起點

　　在數據和模型雙重挑戰面前，企業不能再停留在部署工具的階段，而應轉向構建一整套可持續的AI能力體系，核心在于做好三件事：一、數據治理：從“采集數據”到“生產知識”;二、場景建模：用業務語言表達問題，用算法語言解決問題;三、模型微調機制：讓每一個智能體都貼合自己的現場。

　　AI不是拿來主義，“人工智能+制造”需要被視作是一套系統工程。人工智能走進制造，不是裝上就有用，也不是買了就智能。它是一場從數據到模型、從算法到組織的系統性工程。

　　企業若希望真正實現AI賦能制造，需要跳出“工具導向”的思維，構建面向未來的“數據能力 + 模型能力”雙引擎體系。唯有如此，人工智能才能不只是制造業的看客，而成為看得懂、干得動、不斷進化的智能合作者。

　　寫在最后

　　根據最新調研，95%的制造企業將在未來五年內投資人工智能。這不僅是一項技術投入，更是一場深層次的系統性重構。可以說，人工智能正成為制造業第二增長曲線的起點，重塑企業的生產邏輯、組織結構與競爭方式。

　　未來，制造企業的核心能力將不再是制造產品，而是構建一個能自主感知、持續優化、智能協同的系統。這場轉型的關鍵，不在于是否應用AI，而在于能否以AI為引擎，重構一個真正面向未來的制造體系。