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人工智能(AI)作為新一輪科技革命與產業變革的核心引擎，正以“頭雁效應”重塑全球創新版圖。習近平總書記高瞻遠矚地指出，要“以智能制造為主攻方向推動產業技術變革和優化升級”，并明確強調“推動人工智能科技創新與產業創新深度融合”。2025年6月，工信部在審議《工業和信息化部信息化和工業化融合2025年工作要點》時，明確提出要實施“人工智能+制造”行動，加快重點行業智能升級，打造智能制造“升級版”。
一、人工智能賦能制造業，智能制造發展成效明顯
作為智能制造的重要驅動力，人工智能在技術融合、生產模式重構以及產業生態革新等前沿領域取得了顯著突破。通過與工業機器人、機器視覺、數字孿生等前沿技術的深度融合，AI正在幫助制造業擺脫傳統生產模式的束縛，加速從自動化數字化向智能化、從單機智能向全鏈條智能協同轉型，具體進展體現在以下三個方面：
（一）技術融合：智能裝備與感知系統的突破性應用
人工智能技術與制造裝備、感知系統的深度融合，突破了傳統生產設備“被動執行”的固有局限，構建起“感知-決策-執行”的閉環智能體系。
在智能裝備領域，以AI驅動的焊接機器人為例，通過實時采集焊接過程中的溫度、電流、焊縫形態等多維度數據，依據這些數據動態調整焊接參數，有效降低了焊接缺陷率。柔性協作機器人借助AI視覺定位技術，可精準識別不同型號零部件的位置與姿態，完成裝配操作，高度適配多品種、小批量的生產需求。
融合深度學習算法的機器視覺系統，不再局限于簡單的尺寸測量和外觀缺陷檢測，而是能夠對復雜場景下的產品缺陷進行精準識別與分類，快速、精準檢測出劃痕、雜質等隱性缺陷，保障了生產效率與產品質量。
生成式AI與智能裝備的有機結合，實現了生產工藝的“反向設計”。通過輸入產品性能需求，AI可自動生成最優的裝備加工路徑與參數配置，可幫助企業縮短產品研發周期。
（二）生產模式重構：從自動化到自主化
人工智能技術的深度滲透與廣泛應用，推動制造業生產模式從“機械自動化”向“自主化智能生產”轉型，實現生產過程的“自感知、自決策、自優化”。
在智能工廠的生產調度中，AI系統實時采集生產線上的設備運行狀態、原材料庫存、訂單需求等數據，通過多目標優化算法，動態調整生產計劃與設備排班。即使設備出現故障，AI也可自動對設備的生產任務分配調整，并同步生成故障維修方案，避免生產中斷；當原材料供應延遲時，AI能基于歷史數據預測原材料到貨時間，提前調整生產順序，優先生產庫存充足的產品，確保訂單交付率不受影響。
在質量管控環節，AI系統將生產模式從“事后檢測”轉變為“事前預防”，通過實時分析生產過程中的關鍵參數與產品質量數據之間的關聯關系，構建質量預測模型。當參數出現異常趨勢時，可提前發出預警，并自動調整生產參數，防止不合格產品的產生。
AI系統也更好的實現了生產的“柔性化定制”，通過AI與客戶需求管理系統的對接，能夠快速將客戶的個性化需求轉化為生產指令，實現“一件起訂、批量生產”，充分滿足消費者的個性化定制需求。
（三）產業生態革新：全鏈條智能化升級
AI系統實現了研發、生產、供應鏈、銷售、服務等全鏈條的智能化升級，推動了制造業從“單機智能”向“全鏈條協同智能”演進，構建了全新的產業生態。
在研發環節，AI與數字孿生技術融合，打造了“虛擬研發-真實驗證”的閉環體系。研發人員可在數字孿生平臺上構建產品的虛擬模型，借助AI模擬不同工況下的產品性能，快速優化產品設計方案，減少物理樣機的制作次數，可顯著縮短研發周期、降低研發成本。
在供應鏈環節，AI驅動的供應鏈協同平臺實現了上下游企業信息的實時共享與智能聯動，基于市場需求預測，指導上游供應商調整原材料生產計劃，避免庫存積壓，同時通過AI物流調度算法，優化運輸路線與倉儲布局，降低供應鏈物流成本。
在銷售與服務環節，利用AI技術可實現客戶的精準畫像，分析客戶的消費習慣與需求偏好，實現產品的精準營銷與個性化推薦；在售后服務方面，AI遠程診斷系統可通過設備傳感器采集的數據，實時監測設備運行狀態，提前預測設備故障，并遠程指導客戶進行維修，或調度就近的服務人員上門服務，大幅提升售后服務效率。
在回收處理環節，機器學習能夠預測社區回收量，并優化路徑動態調度回收車輛，RFID標簽可追蹤大宗廢舊物品流向；計算機視覺系統可實時識別廢品材質、光譜分析技術可鑒別有毒有害物質；利用圖像識別技術課評估二手商品損耗程度，區塊鏈技術課溯源驗證高價值零部件，市場大數據分析能夠實時生成回收指導價。
二、人工智能與制造業深度融合，智能制造發展未來可期
（一）多技術融合
智能制造的發展不能僅依賴單一AI技術的進步，而是AI、傳感器、物聯網、大數據、云計算與制造技術自身的發展進步等多種前沿技術的深度融合。傳感器技術的發展實現了設備、物料、工廠等的狀態可觀可測；物聯網實現了生產設備、產品、原材料等的互聯互通，能夠實現實時數據采集與傳輸，讓整個生產系統“萬物互聯”；大數據為AI提供海量豐富的數據資源，通過對這些數據的深度挖掘與分析，AI模型能夠精準洞察生產過程中的潛在問題與優化方向；云計算則為數據存儲與處理提供強大的算力支撐，確保大規模數據運算能夠高效完成。最后AI可據此優化生產流程、預測設備故障，實現生產線的無縫銜接與高效運轉，全方位提升制造業的智能化與高效化水平。
（二）全球合作與規范標準制定
智能制造業涉及各國制造業產業鏈的重塑與升級，需要全球范圍內的廣泛合作與科學合理的規范標準制定。在技術交流方面，各國科研人員與企業能夠分享AI在制造業應用中的前沿技術與創新成果，加速技術的全球普及與迭代。規范標準制定則更為關鍵，統一技術標準與規范，如通信協議、數據格式等，可以確保不同國家、不同廠商生產的設備、軟件系統之間具備良好的兼容性與互操作性，減少因標準差異帶來的集成難題，全方位推動智能制造業的健康有序、高質量發展。
（三）面向雙碳和可持續發展
隨著人們對全球氣候變化、生態環境等的高度關注以及人類環保意識的不斷增強，綠色制造已經成為智能制造必須高度重視的發展方向。在能源管理層面，AI可實時監測工廠各設備的能源消耗情況，依據生產任務靈活調整設備運行功率與啟停時間，實現能源的精準分配與高效利用。AI可以將碳排放與能耗作為優化目標寫進工藝基因，實現從設計、排產到回收的“碳預算”閉環管理；邊緣-云端協同的能碳操作系統讓工廠成為可靈活交易的“負碳資產”，帶動產業鏈碳足跡數據互通，使“零碳訂單”成為出口歐美的新通行證，最終推動制造業在2030年前整體進入碳達峰平臺期，為2060碳中和奠定工業端的基礎底座。
三、人工智能賦能智能制造面臨的挑戰
（一）技術集成難度加大
智能制造系統是一個龐大復雜的生態體系，體現了多學科交叉，融合了多種復雜技術，如機械、材料、自動化、計算機等學科以及數據接口、數據格式、數據通信、系統兼容性、安全性等，特別是一些廠商為保護自身技術優勢，采用加密的通信協議和數據格式，導致AI系統難以獲取到正確的信息，制約了AI技術的集成應用。
（二）數據安全與隱私問題
數據是核心資產，涵蓋企業商業機密、生產工藝數據、客戶信息等關鍵內容，數據安全與隱私保護至關重要。隨著數據在不同環節、不同主體間流轉共享，數據隱私邊界模糊，如何確保數據在使用過程中不被濫用、不泄露用戶隱私，需要完善的數據安全機制與隱私保護技術支撐。
（三）技術標準和法規不完善
當前，智能制造的應用及發展速度很快，但相關標準和法規的制定卻相對滯后。在技術標準方面，缺乏統一規范，使得不同企業開發的AI應用、智能設備等在功能、性能、接口等方面差異顯著，影響產業生態的良性發展；法規層面同樣存在空白，如AI決策引發的責任界定問題，當AI系統在生產決策中出現失誤，導致產品質量事故或生產事故時，難以明確是算法開發者、數據提供者還是企業本身承擔責任。這種不確定性增加了企業應用AI技術的顧慮，限制了智能制造業技術的推廣與應用范圍。
（四）員工對AI的接受度存在障礙
一方面，企業員工對AI技術的安全性和可靠性存在疑慮，擔心AI系統的引入會導致自身崗位被替代；另一方面，員工對AI在生產中的穩定性存疑，害怕設備故障引發生產事故。這種對技術的不信任心理，使得員工在日常工作中對AI技術的配合度降低，可能會影響AI技術在企業內部的普及與深度應用。
四、總結
人工智能賦能智能制造不僅是技術層面的升級，更是制造業整體生態體系的重塑，人工智能技術將推進制造業向更加智能、高效、可持續的方向快速發展。為應對這種發展趨勢，企業需要制定長遠的智改數轉戰略，加強跨領域的技術融合與人才培養；政府應加快完善相關法律法規，為技術創新與產業應用提供良好的制度環境；行業組織則需搭建標準與測試認證公共平臺，推動產業鏈上下游協同創新；高校作為知識創新與高端人才供給的源頭，應主動對接產業需求，建設“人工智能+制造”交叉學科，持續輸出AI+智能制造領域復合型人才。
只有各方協同努力，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遇，推動制造業實現高質量可持續發展。
國家智能制造專家委員會委員 合肥工業大學副校長 劉志峰
原標題：智造洞見專欄 | 劉志峰：人工智能賦能智能制造——現狀、趨勢與挑戰
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