在全球產(chǎn)業(yè)鏈智能化重構(gòu)的浪潮中，人工智能技術(shù)與制造業(yè)的深度融合已成為重塑產(chǎn)業(yè)競爭格局的核心驅(qū)動力。當前，制造業(yè)正處于從規(guī)模紅利向創(chuàng)新效能轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵窗口期，技術(shù)應(yīng)用的復雜性、生產(chǎn)系統(tǒng)的異構(gòu)性以及生態(tài)協(xié)同的滯后性，共同構(gòu)成了AI深度賦能的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。如何突破傳統(tǒng)制造模式的路徑依賴，構(gòu)建技術(shù)供給與產(chǎn)業(yè)需求精準適配的創(chuàng)新體系，是實現(xiàn)價值鏈躍升的關(guān)鍵命題。本研究從技術(shù)演進規(guī)律與產(chǎn)業(yè)實踐需求的雙重視角出發(fā)，系統(tǒng)闡釋智能技術(shù)驅(qū)動制造范式躍遷的內(nèi)在機理，以期為構(gòu)建轉(zhuǎn)型升級路徑提供理論框架與實踐指引。
一、制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級面臨的背景
制造業(yè)是國民經(jīng)濟的根基，我國雖已構(gòu)建起全球最完整的工業(yè)體系，但仍面臨“大而不強”“全而不精”的結(jié)構(gòu)性矛盾，亟須通過技術(shù)革新突破資源約束與創(chuàng)新瓶頸。以人工智能為核心的新一代數(shù)字技術(shù)，在政策驅(qū)動與場景賦能雙重作用下，正成為重構(gòu)制造范式、培育新質(zhì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略引擎。
。ㄒ唬┲圃鞓I(yè)在經(jīng)濟中的地位與重要性
我國工業(yè)具有顯著的“體系全”“產(chǎn)品多”“規(guī)模大”優(yōu)勢，擁有41個工業(yè)大類、207個中類、666個小類，是全世界唯一擁有聯(lián)合國產(chǎn)業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國家；在500種主要工業(yè)產(chǎn)品中，四成以上產(chǎn)品產(chǎn)量位居全球第一。其中，制造業(yè)總體規(guī)模居世界首位，占全球比重超30%。我國制造業(yè)在經(jīng)濟穩(wěn)定增長方面發(fā)揮重要作用，以石化化工、鋼鐵、有色、建材、機械、汽車、輕工、紡織等為代表的傳統(tǒng)制造業(yè)是我國制造業(yè)的主體，其增加值占全部制造業(yè)增加值的比重接近80%，是現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的基底，對經(jīng)濟社會發(fā)展作出重要貢獻。制造業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中具有基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性的地位，但當前存在“大而不強”“全而不精”等突出問題，創(chuàng)新能力需持續(xù)提升，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)也需進一步夯實，資源約束和要素成本問題日趨嚴峻[1]。
。ǘ┪覈圃鞓I(yè)的發(fā)展趨勢
當前，我國正加快推進以人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)的融合發(fā)展。黨的二十屆三中全會提出，要加快推進新型工業(yè)化，培育壯大先進制造業(yè)集群，推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。2025年政府工作報告提出，持續(xù)推進“人工智能+”行動，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結(jié)合起來，支持大模型廣泛應(yīng)用。人工智能作為未來發(fā)展的關(guān)鍵變量，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有深遠影響。對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級而言，人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用將成為推動變革的關(guān)鍵因素，將發(fā)揮日益重要的支撐作用[2]。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展的背景下，人工智能助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級是必然選擇，這不僅關(guān)系到現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的建設(shè)進程，更是增強產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性，提升安全水平的關(guān)鍵舉措，對推進新型工業(yè)化和制造強國建設(shè)具有重要意義[3]。
。ㄈ┤斯ぶ悄茉谥圃鞓I(yè)中的應(yīng)用前景
人工智能作為影響廣泛而深遠的顛覆性技術(shù)，具有顯著的溢出和“頭雁”帶動作用，能夠打造推動經(jīng)濟發(fā)展的強大新引擎。它重構(gòu)經(jīng)濟活動的生產(chǎn)、分配、流通、消費等各環(huán)節(jié)，深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式和思維模式，推動傳統(tǒng)實體經(jīng)濟實現(xiàn)革命性升級和發(fā)展，催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式。作為第四次工業(yè)革命的重要標志，人工智能與制造業(yè)的深度融合，可助力制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型：通過數(shù)字化車間和智能工廠建設(shè)實現(xiàn)智能制造，從產(chǎn)品供給水平、性能質(zhì)量等多維度增強產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈競爭力；面向豐富的制造業(yè)應(yīng)用場景優(yōu)化工業(yè)制造體系，引發(fā)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)重大變革，成為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要驅(qū)動力，為新型工業(yè)化進程賦能[4]。
二、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀
人工智能技術(shù)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與算法創(chuàng)新，正加速滲透至制造全流程，催生智能質(zhì)檢、預測性維護等高價值場景。工業(yè)大模型與小模型的協(xié)同演進，推動制造業(yè)從單點智能邁向全鏈路智能決策閉環(huán)，重塑生產(chǎn)體系與創(chuàng)新范式。
。ㄒ唬┤斯ぶ悄芗夹g(shù)概述
人工智能作為當今科技領(lǐng)域中極具創(chuàng)新性與深遠影響力的技術(shù)方向，其發(fā)展歷程凝聚了無數(shù)次的挑戰(zhàn)與突破。人工智能研究始于20世紀50年代，早期受限于計算能力和對智能理解的不足，進展緩慢。20世紀80年代，專家系統(tǒng)的出現(xiàn)為人工智能發(fā)展帶來新希望，但面臨知識獲取困難和系統(tǒng)脆弱性等突出問題。21世紀初，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及、數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長和計算能力提升為人工智能發(fā)展帶來歷史性機遇，尤其是機器學習和深度學習技術(shù)的崛起，推動其在多個領(lǐng)域取得突破性進展[5]。近年來，人工智能發(fā)展呈現(xiàn)出多技術(shù)融合創(chuàng)新的趨勢。制造業(yè)加速與信息技術(shù)深度融合，催生出智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型制造模式。這些模式不僅提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，更推動了制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新發(fā)展。
。ǘ┲圃鞓I(yè)AI應(yīng)用現(xiàn)狀
我國制造業(yè)體系完整、產(chǎn)業(yè)規(guī)模龐大，具備豐富的應(yīng)用場景優(yōu)勢。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入推進的背景下，各類企業(yè)紛紛啟動并加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，持續(xù)加大數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的資金投入和支持力度，將豐富的應(yīng)用場景轉(zhuǎn)化為旺盛的智能化發(fā)展需求，牽引人工智能技術(shù)賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。根據(jù)第五次全國經(jīng)濟普查結(jié)果，2023年，47%的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)已應(yīng)用了人工智能、云計算和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)。當前，我國人工智能技術(shù)在圖像語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域發(fā)展迅速，已在信息化基礎(chǔ)較好、數(shù)據(jù)資源較豐富以及容錯率較高的部分應(yīng)用場景中率先落地。此前走在數(shù)字化轉(zhuǎn)型前列的行業(yè)，其人工智能技術(shù)已從局部突破走向全面覆蓋，并向縱深方向升級[6]。
三、人工智能助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型的主要路徑
。ㄒ唬爸圃鞓I(yè)場景+小模型”范式日趨成熟
1.助力生產(chǎn)設(shè)備智能化升級，行動能力不斷提升。傳統(tǒng)生產(chǎn)設(shè)備大多依賴于人工操作或簡單的機械控制，而人工智能技術(shù)通過集成機器學習、深度學習及數(shù)據(jù)分析等先進模型算法，賦予生產(chǎn)設(shè)備自主決策與持續(xù)學習能力。例如，智能機器人可基于實時數(shù)據(jù)進行自主調(diào)節(jié)，自動完成裝配、焊接、涂裝等生產(chǎn)任務(wù)，大幅減少人工干預，有效提升生產(chǎn)效率與生產(chǎn)線自動化水平。
2.豐富人機智能化交互模式，工作能力逐步提高。通過多模態(tài)交互技術(shù)的深度融合，制造業(yè)人機協(xié)作范式正被重構(gòu)，工作效率與精準度得到顯著提升。其核心在于將自然語言處理、機器視覺、增強現(xiàn)實等多個小模型整合為智能化交互系統(tǒng)，實現(xiàn)“感知-決策-執(zhí)行”全流程閉環(huán)。這些小模型協(xié)同組合不僅提升操作效率，更通過數(shù)據(jù)閉環(huán)優(yōu)化生產(chǎn)決策，推動制造業(yè)向“自適應(yīng)智造”躍遷，成為新型工業(yè)化的重要引擎。
3.實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)智能化分析，助力智能終端設(shè)備的思考能力持續(xù)攀升。人工智能小模型通過輕量化架構(gòu)與創(chuàng)新算法，突破算力與數(shù)據(jù)限制，成為海量工業(yè)數(shù)據(jù)智能分析的核心工具。基于知識蒸餾技術(shù)，小模型可分布式部署于邊緣設(shè)備，實時解析百億級傳感器數(shù)據(jù)流。量化壓縮技術(shù)進一步降低模型體積與功耗，使工業(yè)平板、巡檢機器人等終端設(shè)備具備實時推理能力。
（二）工業(yè)大模型加速助力制造業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新
1.大模型正在降低人工智能準入門檻。大模型技術(shù)通過自然語言交互和場景化封裝，持續(xù)消解人工智能應(yīng)用的技術(shù)壁壘，使制造業(yè)一線工人無需編程基礎(chǔ)即可使用智能工具，推動人工智能從“工程師專屬”走向“車間普惠”，讓制造業(yè)普通工人在缺乏深厚技術(shù)背景的情況下仍能高效使用AI工具。例如，某汽車工廠工人通過語音助手實時查詢設(shè)備操作手冊，故障排除效率提升50%；借助AR眼鏡搭載的視覺大模型，新手工人可自動識別零件型號并獲取裝配指引，培訓周期從3個月縮短至1周。
2.提升生產(chǎn)過程中的智能決策與優(yōu)化能力。大模型憑借超大規(guī)模數(shù)據(jù)融合能力與深度推理優(yōu)勢，正在重構(gòu)制造業(yè)決策范式，實現(xiàn)從局部優(yōu)化到全局智能的跨越。在實時生產(chǎn)監(jiān)控中，工業(yè)大模型可并行處理百萬級設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)流，結(jié)合知識圖譜精準識別數(shù)據(jù)間的隱性關(guān)聯(lián)。例如，某光伏企業(yè)通過分析硅片切割機的振動、溫度與能耗數(shù)據(jù)，動態(tài)優(yōu)化切割參數(shù)。在復雜工藝優(yōu)化場景中，大模型突破傳統(tǒng)試錯法局限，如寧德時代通過多物理場耦合模型，將鋰電池極片壓實密度預測誤差控制在±0.5%以內(nèi)。
3.拓展生產(chǎn)制造智能化應(yīng)用的邊界。大模型技術(shù)依托多模態(tài)融合與自進化特性，開辟全新的應(yīng)用領(lǐng)域。在復雜工藝優(yōu)化領(lǐng)域，工業(yè)大模型可同步解析設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、工藝文檔與專家經(jīng)驗，生成跨學科優(yōu)化方案。在生成式制造場景中，大模型突破傳統(tǒng)CAD（計算機輔助設(shè)計）工具限制，輸入自然語言需求，自動生成拓撲優(yōu)化方案。在自適應(yīng)生產(chǎn)系統(tǒng)中，大模型通過聯(lián)邦學習整合多工廠數(shù)據(jù)，能夠動態(tài)調(diào)整工藝參數(shù)。在跨域知識遷移方面，大模型能夠?qū)⑾M互聯(lián)網(wǎng)的交互邏輯引入工業(yè)場景，可支持工人通過語音指令實施調(diào)度AGV（自動導引運輸車）等便捷操作，拓寬智能化應(yīng)用場景范圍。
（三）大小模型協(xié)同成為賦能制造業(yè)發(fā)展新路徑
1.基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)跨場景協(xié)同。依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺體系，通過標準化接口實時匯聚產(chǎn)線傳感器、ERP/MES（企業(yè)資源計劃/制造執(zhí)行系統(tǒng)）等不同場景下的多源數(shù)據(jù)。其中，大模型負責跨場景知識圖譜構(gòu)建與全局優(yōu)化分析，小模型部署在邊緣計算設(shè)備中實時監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)。通過分層聯(lián)邦學習框架，在數(shù)據(jù)不出域的前提下實現(xiàn)云邊模型參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化。
2.面向垂直場景構(gòu)建大小模型混合推理架構(gòu)。在質(zhì)檢、工藝優(yōu)化等高頻應(yīng)用場景中，構(gòu)建“大模型規(guī)劃+小模型執(zhí)行”的混合架構(gòu)。例如：大模型分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)生成工藝參數(shù)優(yōu)化方案，輕量化AI模型部署到工業(yè)機器人控制器，實現(xiàn)毫秒級實時調(diào)整。在缺陷檢測場景，大模型動態(tài)生成小樣本訓練集，小模型通過遷移學習快速適配新產(chǎn)品產(chǎn)線，將模型迭代周期從2周縮短至3天。
四、人工智能助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)
。ㄒ唬└哔|(zhì)量數(shù)據(jù)供給不足
高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是制造業(yè)人工智能實現(xiàn)精準建模、優(yōu)化生產(chǎn)流程及可靠決策等的核心基礎(chǔ)。制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部多模態(tài)數(shù)據(jù)分散匯聚整合難度大，外部數(shù)據(jù)流通共享難度大，導致高質(zhì)量數(shù)據(jù)集稀缺。2024年度全國數(shù)據(jù)資源調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)用于人工智能的數(shù)據(jù)量約占其數(shù)據(jù)存儲量的7%，企業(yè)數(shù)據(jù)集建設(shè)潛力空間巨大。
。ǘ┲圃炱髽I(yè)轉(zhuǎn)型面臨較大的資金壓力
盡管AI技術(shù)發(fā)展迅速，但其在制造業(yè)中的應(yīng)用仍然需要巨大的資金投入，包括硬件、軟件、人才及基礎(chǔ)設(shè)施等方面的投入。較高的技術(shù)實施成本給企業(yè)帶來了較大的壓力。AI技術(shù)能否帶來足夠的回報、提升生產(chǎn)效率、降低成本，往往不容易量化，企業(yè)可能對投資回報率存疑，從而導致技術(shù)應(yīng)用進展緩慢。
。ㄈ┥a(chǎn)環(huán)境與流程適配難度大
制造業(yè)生產(chǎn)流程普遍具有高度復雜性，不同生產(chǎn)線和設(shè)備的狀況差異很大。這種多變復雜的生產(chǎn)環(huán)境，對AI系統(tǒng)往往提出較高的靈活性與適應(yīng)性要求，而現(xiàn)有AI技術(shù)在處理動態(tài)場景時的效果可能仍不理想。此外，許多制造企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備和軟件系統(tǒng)較為老舊，與AI技術(shù)的結(jié)合存在技術(shù)上的難題。升級或改造現(xiàn)有設(shè)備與系統(tǒng)可能會產(chǎn)生額外的成本和風險。
。ㄋ模藴驶七M和行業(yè)協(xié)作存在壁壘
當前的制造業(yè)，尤其是在涉及不同供應(yīng)鏈和生產(chǎn)環(huán)節(jié)的情況下，缺乏統(tǒng)一的AI技術(shù)標準和規(guī)范。這使得不同企業(yè)和部門之間的協(xié)作難度增加，影響了AI技術(shù)的推廣和應(yīng)用。制造業(yè)與AI技術(shù)提供商之間尚未形成完善的合作生態(tài)。企業(yè)和技術(shù)開發(fā)方的合作可能由于目標和利益不一致而遇到障礙。
五、人工智能助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型的對策建議
。ㄒ唬(gòu)建制造業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給路徑
一是構(gòu)建數(shù)據(jù)治理體系，統(tǒng)一制造業(yè)數(shù)據(jù)標準，破解設(shè)備異構(gòu)性難題，利用可信數(shù)據(jù)空間、區(qū)塊鏈實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”的跨域流通；二是強化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)，通過開源數(shù)據(jù)集平臺降低中小企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻，依托龍頭企業(yè)整合行業(yè)數(shù)據(jù)池；三是政策與市場協(xié)同，制定數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則與激勵政策，探索數(shù)據(jù)交易機制，引導制造業(yè)企業(yè)通過按需服務(wù)模式降低數(shù)據(jù)使用成本；四是強化技術(shù)創(chuàng)新與人才培養(yǎng)，開發(fā)適配工業(yè)場景的小樣本模型，培養(yǎng)兼具工業(yè)知識與AI技能的復合型人才。
（二）打造AI模型“1+N”服務(wù)新模式
建立制造業(yè)專用模型市場，基于“公有云訓練+邊緣端推理”架構(gòu)，頭部企業(yè)提供經(jīng)過預訓練的行業(yè)大模型，中小廠商通過LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩適應(yīng)）等參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，基于自身產(chǎn)線數(shù)據(jù)快速開發(fā)專用小模型，實現(xiàn)“1+N”快速部署。通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)模型貢獻度計量，構(gòu)建“基礎(chǔ)大模型+場景小模型+數(shù)據(jù)反饋”的價值分配體系，降低單個企業(yè)AI部署成本。場景側(cè)聚焦預測性維護、視覺質(zhì)檢等投資回報率（ROI）明確的領(lǐng)域，提升制造業(yè)企業(yè)應(yīng)用AI的意愿和效果。
。ㄈ┙柚邇(yōu)勢以點帶面分步部署AI
制造業(yè)企業(yè)應(yīng)加快梳理內(nèi)部需求，逐步引入AI技術(shù)，在生產(chǎn)線靈活部分進行試點應(yīng)用，積累經(jīng)驗后再推廣，避免一次性大規(guī)模投入。借助《推動大規(guī)模設(shè)備更新和消費品以舊換新行動方案》等國家政策，分批次進行關(guān)鍵設(shè)備更新，提高生產(chǎn)效率。智能化改造老舊設(shè)備，安裝傳感器并利用邊緣計算技術(shù)實現(xiàn)局部升級，減少成本和風險。開發(fā)中間層接口或數(shù)據(jù)平臺解決舊系統(tǒng)與新技術(shù)間兼容問題，確保數(shù)據(jù)無縫銜接。
。ㄋ模┒啻氩⑴e加強制造業(yè)AI生態(tài)建設(shè)
一是行業(yè)協(xié)會或政府應(yīng)推動制定統(tǒng)一的技術(shù)標準，促進跨部門和跨企業(yè)協(xié)作。二是制造業(yè)企業(yè)應(yīng)與AI技術(shù)提供商建立長期戰(zhàn)略合作關(guān)系，確保目標一致與利益共享，避免因利益沖突導致合作障礙。三是企業(yè)與技術(shù)開發(fā)方共同建設(shè)開放平臺，確保AI技術(shù)能夠靈活適應(yīng)不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)，減少對單一廠商的依賴。四是推動行業(yè)內(nèi)的技術(shù)交流與共享，建立技術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)，形成多方共贏的生態(tài)模式，促進AI技術(shù)廣泛應(yīng)用。
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