读而思
技术本身并非目的，未来工厂真正的成功在于通过AI释放制造潜能，创造可持续的经济和社会价值。制造业的AI之旅刚刚启程，其最终形态仍充满想象空间，但可以肯定的是，这场变革将深刻改变我们设计、制造和维护产品的方式，重新定义制造业在数字经济时代的角色和价值。
王爱民 北京理工大学机械与车辆学院，副教授，博士生导师
当前，全球制造业正面临从传统制造向智能制造的跨越，人工智能技术在其中扮演着关键角色。从早期的专家系统到如今的深度学习和大语言模型，AI技术不断演进，为制造业提供了全新的解决方案。
然而，人工智能与制造的融合并非简单的技术叠加，而是需要充分考虑制造业特殊性的深度整合。制造业对精准执行、可靠性和业务逻辑有着极高要求，这为AI应用带来了独特挑战。同时，AI技术方向多样，除当前热门的大语言模型外，计算机视觉、强化学习、数字孪生等技术在制造业中同样具有重要价值。如何根据制造业不同场景需求选择合适的AI技术，构建有效的融合机制，成为当前研究和实践的关键问题。
制造业的特殊性及对AI的需求分析
制造业作为实体经济的重要组成部分，具有区别于其他行业的显著特性。这些特性既构成了AI应用的挑战，也指明了技术融合的方向。
制造业的核心特征体现在高度强调生产流程的精准控制、对设备与工艺参数的精确性要求极高，这使得AI应用必须满足极高的可靠性标准，任何预测或决策失误都可能导致重大质量事故或生产损失。
制造业的一个关键特性是其复杂的业务逻辑体系。从产品设计、工艺规划到生产调度、质量控制，各环节间存在着严密的逻辑关联和丰富的领域知识。这种复杂性要求AI系统不仅要处理数据，更要理解和融入制造业务逻辑，实现与既有知识体系的有机结合。当前许多AI应用失败的原因恰恰在于缺乏对业务逻辑的深入理解，导致解决方案与实际问题脱节。
从需求维度分析，制造业对AI技术的需求呈现多层次特征。在设备层面，需要AI实现实时监测、异常检测和自适应控制，如数控机床的智能补偿。在产线层面，需求聚焦于优化调度、质量追溯和设备协同。在工厂层面，AI被期待能够解决能效管理、物料优化等系统性问题。而在企业层面，则更需要辅助战略决策、市场预测等宏观功能。这种多层次需求结构要求AI技术必须具备灵活的适应性和可扩展性。
制造业对AI的需求还具有明显的价值导向特征。与互联网行业追求“颠覆性创新”不同，制造业更注重AI带来的确定性价值，如质量提升、成本降低或效率改进。这种价值导向使得制造业AI应用必须具有明确的可衡量性和快速的投资回报。
此外，制造业的严苛环境也对AI技术提出特殊要求，如抗工厂现场噪声、振动、电磁干扰、良好的兼容性和可持续性、功能安全标准等。诸多因素共同构成了制造业AI应用必须跨越的技术门槛。
人工智能与制造融合的多层次框架
人工智能与制造业的融合需要系统性的框架设计，以应对制造业的复杂性和多样性。基于制造业的层级结构，可以构建一个从微观到宏观的多层次融合框架，确保AI技术能够全面渗透到制造价值链的各环节。这个框架不仅考虑了技术实现的可行性，更强调了业务价值的可落地性。
在设备层，AI融合的核心是实现"智能感知+自主决策"的闭环控制。通过部署高精度传感器和边缘计算设备，实时采集振动、温度、电流等设备状态数据，结合机器学习算法实现异常检测和寿命预测。更为先进的应用是设备的自主调节，如数控机床利用强化学习算法自动补偿热变形误差，保持加工精度。设备层融合的关键挑战在于算法模型的轻量化和实时性，通常需要在边缘计算架构下优化模型，使其能在资源受限的工业控制器上高效运行。
车间层融合聚焦于生产线的智能化协同优化。这一层级需要整合多设备数据，解决排产优化、质量追溯、物料配送等系统性问题。数字孪生技术在此层面发挥重要作用，通过构建产线的虚拟映射，运用仿真优化技术寻找最佳配置方案。车间层AI应用特别强调多目标优化能力，需要同时权衡效率、成本、能耗等多个指标，这对算法设计提出了更高要求。
企业层融合体现为制造运营的全局智能化。这一层面需要整合ERP、MES、SCM等系统数据，构建企业级AI决策中枢。典型应用包括需求预测、供应链优化、智能采购等。企业层AI的挑战在于数据孤岛的打破和跨系统协同，需要建立统一的数据治理框架和中间件平台。
特别值得讨论的是“人机协作”这一横向融合维度。在制造业中，人类专家的经验与AI的分析能力需要有机结合。大语言模型在此展现出独特价值，如将设备手册、工艺规范等文档知识转化为可查询的知识库，辅助技术人员快速解决问题。
技术架构上，制造业AI融合通常采用“云-边-端”协同的计算范式。敏感数据在设备端处理，实时性要求高的分析在边缘节点完成，而需要大算力的模型训练和全局优化则在云端进行。这种分布式架构既满足了数据隐私和实时性要求，又实现了资源的弹性扩展。
关键融合领域与技术路径
人工智能与制造业的深度融合需要聚焦关键领域，选择适当的技术路径，才能实现最大价值。基于制造业的特性和需求，笔者认为以下几个融合方向极具潜力。
一是，质量控制是AI在制造业中最成熟的应用领域之一。传统的基于规则的质量检测系统难以应对复杂多变的缺陷模式，而深度学习计算机视觉技术提供了突破性解决方案。关键技术路径包括：采用小样本学习解决缺陷样本不足问题，使用生成对抗网络(GAN)合成罕见缺陷数据，以及应用迁移学习适应不同产线的检测需求。
二是，预测性维护代表了AI在设备管理中的高级应用。区别于传统的定期维护或故障后维修，AI驱动的预测性维护通过分析设备运行数据，能提前识别潜在故障。先进的技术方案融合了物理模型与数据驱动方法：先基于设备机理构建物理模型，再使用LSTM、Transformer等时序模型学习实际运行偏差，最终形成混合数字孪生。该领域的挑战在于故障样本稀缺，需要采用异常检测、迁移学习等技术解决数据不平衡问题。
三是，供应链优化是AI提升制造业整体效能的关键战场。现代制造业供应链具有多层级、全球化、动态性强等特点，传统优化方法难以应对。AI赋能的智能供应链采用多智能体强化学习框架，将供应商、工厂、物流中心建模为自主决策单元，通过分布式优化实现全局协调。这一领域的前沿探索是将大语言模型与优化算法结合，用自然语言接口简化复杂供应链策略的制定与调整。
四是，智能排产是AI解决制造业复杂调度问题的典型应用。制造业排产需要考虑设备能力、工序约束、交货期等多重因素，属于NP难问题。深度强化学习通过将排产问题建模为马尔可夫决策过程，利用策略梯度方法学习最优调度策略。新兴的技术方向是将图神经网络与强化学习结合，更好地处理工序间的拓扑关系。然而，实际应用中仍需处理动态扰动问题，如紧急插单、设备故障等，需要算法具备在线学习能力。
五是，工艺优化是AI深入制造核心环节的体现。在高附加值制造领域，如航空航天、精密电子，工艺参数优化直接影响产品性能。贝叶斯优化等AI方法通过构建代理模型，以最少实验次数找到最优工艺窗口。最新的进展是将物理仿真与AI结合，构建虚拟试验环境，大幅降低实验成本。这一领域需要特别注意工艺知识的融入，避免纯数据驱动方法得出违反物理规律的结果。
六是，能源管理是AI促进绿色制造的重要抓手。AI能源管理系统通过建立设备-产线-工厂多级能耗模型，识别能效优化机会。深度学习与强化学习的结合可以实时调整设备运行参数，实现动态节能。该领域的创新方向是考虑碳足迹的全局优化，将能耗数据与碳排放因子关联，支持企业实现双碳目标。
融合过程中的挑战与应对策略
人工智能与制造业的深度融合面临着多维度挑战，这些挑战既来自技术层面，也涉及组织、人才和文化等非技术因素。系统性地识别和应对这些挑战，是确保AI技术真正创造制造价值的关键前提。
一是数据挑战，这是制造业AI应用面临的首要障碍。制造业数据具有多源异构、质量参差不齐、标注成本高等特点。设备传感器数据、质量检测结果、工艺参数等往往分散在不同系统中，格式和标准不统一。更棘手的是，关键质量缺陷样本可能极为稀少，导致数据极度不平衡。应对策略包括构建统一的数据湖架构，实施工业数据治理规范，以及采用生成对抗网络、迁移学习等合成数据生成技术。
二是技术整合挑战，体现在AI系统与现有工业系统的兼容性问题上。制造业普遍采用长生命周期的设备和软件，如可编程逻辑控制器(PLC)、制造执行系统(MES)等，这些系统并非为AI集成设计。将AI模块嵌入传统工业控制系统面临接口不匹配、实时性不足等难题，应采用发展工业AI中间件的模块化渐进式智能化改造策略。
三是人才短缺，这是制约AI融合的瓶颈因素。制造业AI需要既懂算法又熟悉工业场景的复合型人才，这类人才在全球范围内都极为稀缺。领先企业采取“三管齐下”策略：与高校合作定向培养；内部建立AI学院提升现有员工技能；构建外部专家网络，通过合作伙伴弥补自身不足。
四是成本与投资回报问题，这是企业决策的关键考量。AI项目实施周期长、前期投入大，而制造业利润率通常不高，导致许多企业对AI持观望态度。目前有效的价值论证方法包括：采用模块化实施路径，从快速见效的"速赢"项目开始；构建精确的ROI测算模型，量化AI带来的质量提升、能耗降低等收益；探索"AI即服务"的轻量级模式，降低初始投资。另一趋势是行业共建共享AI平台，分摊开发成本。
五是安全与可靠性问题，这是制造业的特殊关切。工业环境对系统稳定性要求极高，AI模型的不可预测性可能带来风险。应对措施包括：建立工业AI安全标准、发展可解释AI技术、实施严格的模型验证流程。此外，需要设计“人在环路”的协作机制，当AI不确定时自动移交给人类决策，确保系统安全。
典型案例分析与经验借鉴
深入分析人工智能在制造业中的成功应用案例，可以为行业提供有价值的实践参考。这些案例既包括全球制造业巨头的探索，也有创新型中小企业的实践，如西门子、特斯拉、普惠航空等，他们共同勾勒出AI与制造融合的多样化图景。
其中，西门子成都工厂的AI质量控制体系代表了计算机视觉在精密制造工厂的成熟应用。该工厂生产可编程逻辑控制器等复杂产品。西门子在生产厂部署了多级AI检测系统：在微观层面，采用高分辨率光学显微镜与深度学习结合，检测电路板焊接缺陷；在宏观层面，使用3D视觉扫描装配完整性。系统整合了迁移学习和在线学习技术，能够适应产品迭代带来的数据分布变化。成都工厂的关键成功因素包括：与产品设计阶段协同，确保可检测性；构建闭环反馈，将检测结果反向优化工艺参数；采用“AI检测+人工复核”的混合模式，平衡效率与可靠性。
特斯拉的Gigafactory智能优化系统展示了强化学习在复杂制造环境中的潜力。面对电动汽车电池生产的极端复杂性，特斯拉开发了基于深度强化学习的工厂优化平台。该系统将整个工厂建模为多智能体环境，每个生产单元作为独立智能体，通过分布式策略优化实现全局协调。独特之处在于，特斯拉将物理仿真与真实数据结合训练，大幅缩短试错周期。其值得借鉴的经验包括：采用数字孪生技术构建高保真虚拟环境；设计合理的奖励函数，平衡多个优化目标；建立安全的在线学习机制，避免对实际生产造成干扰。该案例特别展示了AI处理制造系统复杂性的能力，为离散制造业提供了参考范式。
普惠航空发动机的预测性维护系统是AI在高端装备服务领域的典范应用。航空发动机维护成本极高，意外停飞损失巨大。普惠开发的EngineWise系统整合了物理模型与机器学习：首先基于流体力学、材料科学构建发动机数字孪生，再使用LSTM网络分析实际飞行数据与理论模型的偏差，提前预测部件剩余寿命。系统接入全球6000多台发动机的实时数据，每天处理超过1TB的传感器信息。EngineWise系统的实践成效显著，技术亮点包括：物理模型与数据驱动的深度融合；边缘-云协同架构实现全球机队管理；基于区块链的维护记录不可篡改系统。该案例证明了AI在复杂装备服务中的商业价值，为高价值制造业提供了服务化转型路径。
这些案例虽然在应用场景和技术路径上各异，但共同揭示了AI与制造成功融合的关键要素：深入理解制造业务本质，而非简单套用AI技术；设计渐进式实施路径，从痛点问题入手逐步扩展；建立跨学科团队，确保技术与业务的深度融合；重视数据基础建设，为AI提供高质量“燃料”；构建持续学习机制，使AI系统随业务发展共同进化。这些经验为制造业各领域的AI应用提供了有价值的参考框架。
未来展望与发展建议
人工智能与制造业的深度融合正处于关键发展阶段，未来五到十年将决定这一技术革命的实际成效。基于当前的技术演进趋势和行业实践，我们可以预见若干重要发展方向，并为各类制造企业提出针对性的实施建议。这些展望和建议不仅考虑技术可行性，更注重商业价值和实施路径的现实性，旨在为制造业智能化转型提供可操作的指导。
一是技术融合方面，多模态AI将成为制造业智能化的核心支撑。未来的工业AI系统将能够同时处理视觉、声音、振动、温度等多种传感数据，形成对制造过程的全面认知。特别值得关注的是“物理-informed机器学习”的兴起，将第一性原理模型与数据驱动方法深度融合，既保持物理一致性，又具备学习复杂非线性关系的能力。美国能源部支持的“科学AI”计划已展示这类技术在材料发现、工艺优化中的潜力。我们对制造企业的建议是：从现在开始构建多源数据采集基础设施；培养既懂物理建模又掌握AI技术的复合型人才；在质量关键环节优先试点混合建模方法。
二是边缘AI的普及将重新定义智能制造架构。随着专用AI芯片和轻量化算法的发展，越来越多的智能将下沉到设备端。这一趋势呼应了制造业对实时性、可靠性和数据隐私的严格要求。企业应对策略包括：评估现有设备的边缘计算能力；采用模块化设计便于未来升级；建立边缘-云协同的弹性架构。特别对于中小企业，可优先考虑边缘AI一体机等即插即用解决方案，降低技术门槛。
三是工业大模型将形成新的技术竞争高地。不同于通用大语言模型，工业领域需要融合专业知识和制造数据的垂直化模型。这类模型将深刻改变产品设计、工艺规划和故障诊断等核心环节。我们对企业的发展建议是：系统性梳理和数字化核心知识资产；参与行业联盟共同构建基础模型；聚焦具体场景开发专用应用。需要警惕的是，工业大模型必须建立在扎实的领域知识基础上，避免陷入“为AI而AI”的陷阱。
四是AI驱动的自主制造系统代表着长期演进方向。从当前以人为主的决策逐步过渡到高度自主的智能工厂，这一转变需要解决技术、伦理和安全等多重挑战。企业的务实路径是：先实现单个环节的自动化决策，如自适应加工参数调整，再扩展至产线级优化，最终实现工厂级自主。每个阶段都需要严格验证和渐进推广，确保系统可靠性和可解释性。
五是针对不同规模企业的差异化建议。对于大型制造集团，应建立企业级AI卓越中心，统筹技术研发和场景落地；采取“平台+应用”策略，构建统一的工业AI基础平台，支持多样化应用开发；通过并购或战略投资补充关键技术能力。对于中小企业，建议采用“轻量级”实施路径：优先选择云化工业AI服务，避免沉重IT投入；参与行业平台共享技术和数据资源；聚焦特定工艺环节实现突破，树立示范效应。这其中，行业组织应发挥更大作用，建立测试床、共享数据集和最佳实践库，降低整体应用门槛。
六是政策与生态建设的建议。其中包括：推动工业AI标准体系建设，特别是数据接口、模型安全和评估认证等方面；加大制造业数据集开放共享；建立行业级预训练模型，降低企业初始投入；完善产教融合机制，定向培养工业AI人才。特别重要的是发展可信工业AI框架，确保算法决策的公平性、可解释性和可追溯性，这是制造业广泛采纳AI的心理和技术基础。
七是价值实现路径方面，建议企业建立明确的AI投资评估体系，从四个维度衡量价值：运营效率（如设备利用率提升）、质量改进（如废品率降低）、业务创新（如新产品服务收入）和可持续发展（如碳减排）。初期应聚焦在具有明确ROI的“速赢”项目，如视觉质检、预测性维护等；中期扩展至产线优化、供应链智能等系统级应用；长期布局AI驱动的全新商业模式，如产品即服务、共享制造等。切记避免技术导向的“解决方案寻找问题”，而应坚持业务价值驱动的实施路径。
八是人机协作将是制造业AI的持久主题。即使在高度自动化的未来工厂，人类仍将发挥不可替代的作用，特别是在创造性问题解决和复杂决策方面。AI系统设计应遵循“增强智能”而非“替代人类”的理念。我们的实践建议包括：开发自然的人机交互界面，如AR/VR指导系统；建立透明的AI决策解释机制；设计持续学习框架，使人类经验能不断反馈优化系统。丰田生产的“人机最佳平衡”理念值得借鉴，即在每个环节明确划分人与AI的最适角色。
展望未来，人工智能与制造业的深度融合将重塑全球产业竞争格局。那些能够有效整合AI技术、保持技术创新与工业实践平衡的企业和国家，将在新一轮工业革命中占据领先地位。然而，技术本身并非目的，未来工厂真正的成功在于通过AI释放制造潜能，创造可持续的经济和社会价值。制造业的AI之旅刚刚启程，其最终形态仍充满想象空间，但可以肯定的是，这场变革将深刻改变我们设计、制造和维护产品的方式，重新定义制造业在数字经济时代的角色和价值。
