从“人工智能”到智能制造的观察与思考：加速制造业深刻重塑

在浙江这个制造业大省，人工智能正从实验室走向生产线，深度嵌入研发设计、生产制造和企业管理等环节，推动传统制造业发生深刻变化。人工智能与制造业的融合正在加速到来。

来到浙江多家企业的车间可以看到，当前人工智能与制造业的融合已从单点试点走向全流程渗透，重构了研发、生产、运营、服务等关键环节的价值创造逻辑，实现了效率提升、成本降低、质量优化、场景拓展等多重目标。

走进杭州中策橡胶高性能子午胎智能工厂，几十辆自动导向车（AGV）沿着既定路线精准穿梭，机械臂以微米级精度完成轮胎硫化工艺。中策橡胶集团朝阳公司总经理蒋志强表示，AI化车间能够以平均每3.1秒的速度下线一条轮胎，并且不间断地运转，生产效率提升300%，产品不良率降低至0.5%。

依托自研的全制程数据化管理平台，浙江锐鹰传感技术有限公司在物料采购、库存管理和物流配送等环节的响应速度提升了50%以上。锐鹰IT部门负责人施小虎表示，利用AI技术赋能业务链条，可加速构建一个业务流程透明、生产过程可控、经营结果可测的现代化管理体系。

越来越多的企业通过AI算法分析用户行为数据，推出个性化定制产品。例如，服装行业的智能量体定制、家电行业的场景化功能配置。位于浙江嘉兴的麒盛科技股份有限公司，研发构建了睡眠干预算法模型，并以生产的智能床产品作为早筛载体，为消费者提供睡眠质量监测。该公司董事长唐国海表示，AI技术的赋能正推动制造业企业从产品提供商向方案解决商转变。

不同类型工厂里的生产图景表明，人工智能正从单个车间的技术应用演变为影响整个制造体系运行方式的重要力量。国际数据公司（IDC）报告显示，中国工业企业的智能体渗透率已经从2024年的9.6%提高到2025年的47.5%。工信部明确提出目标：到2027年推广500个“AI+制造”典型应用场景，标志着中国制造业AI应用正从“单点试点”迈向“全行业普惠”的关键跨越。

尽管人工智能与制造业的深度融合正快速进入应用部署阶段，但受访的企业家和相关领域专家也表示，从热潮到落地，仍有模型安全、数据壁垒、应用成本、人才供给等关键痛点需要突破。有些企业将AI视为解决工业问题的“万能灵药”，但实际上现有的大模型在物理规则理解和空间推理等方面仍存在局限，可能对生产环节造成不可挽回的系统性风险。

另外，AI的匹配度也存在挑战。福瑞泰克（浙江）智能系统股份有限公司总监陈昱说，企业在实验室环境中训练好的模型，部署到真实、多变的工业场景之后，其性能会下降。这是因为现实数据与训练数据存在差异，导致AI解决方案和制造业流程的匹配度有待完善。

数据壁垒和算力成本也是制约因素。杭州炽橙数字科技有限公司董事长纪尧华坦言，制造商难以规模化应用AI的原因在于其数据基础仍然薄弱。制造企业的生产数据多涉及核心机密与知识产权，跨企业甚至企业内部不同分公司间的数据共享都存在壁垒。没有高质量数据的获取，就制约了工业AI模型的进一步开发，AI应用也难以得到全局性的优化。算力成本同样制约AI技术在制造业的大规模应用。不少受访企业负责人表示，难以承受高昂的算力成本。

值得关注的是，AI复合型人才短缺也制约了融合发展步伐。我国智能制造人才供给仍存在缺口，高端复合型研发人才短缺，一线技能人才智能化适配度不足，制约了融合发展进程。麒盛科技股份有限公司副总经理曹辉表示，从企业招引情况来看，有的高学历者欠缺工作经验，在设备操作、需求转化等方面存在明显不足；一些懂制造业的技能人才又不太懂AI，难以将业务需求转化为AI应用场景。

日前，工业和信息化部等8部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，以加快推进人工智能技术在制造业融合应用。走访过程中，多位受访对象表示，人工智能赋能制造业已非选择题，而是必答题，应在战略规划、生态构建、人才培养和治理体系等方面进行系统变革，破解融合堵点，继续保持人工智能赋能制造业的全球领先优势。

政府层面要抓试点、打样板、促推广，打造一流的政策支持环境。天能控股集团董事长张天任表示，必须从国家战略层面系统谋划，出台专项政策，支持建设产业集群级人工智能赋能平台，降低技术应用成本，破解中小企业数字化困境，加速人工智能在产业集群中的普及渗透和深度赋能。

纪尧华等人建议，政府和行业协会应搭建公共服务平台，提供算力、数据、算法等基础资源，降低创新门槛。围绕制造业数据平台、垂类模型和行业共享知识库，共同打造行业级“智能体大脑”，共建行业数据标准，推动数据资源高质量供给，为“人工智能+制造”提供核心数据支撑。

此外，要加强对AI复合型人才的培养。曹辉建议，立足产业实际需求，打破高校、科研院所与企业间的壁垒，深化产教融合、科教融汇，优化人才培养方案，增设人工智能与制造业融合相关课程模块，精准培育既通晓制造业生产流程、又掌握人工智能技术的复合型人才，实现人才培养与产业需求同频对接。传化集团董事长徐冠巨说，建设“人工智能+制造”复合型人才培养与认证体系，重点培育懂产业、懂AI的“产业AI架构师”。制定人工智能时代复合型人才能力认定标准，明确“产业AI架构师”的培养方向与评价依据，开展全链条人才培养，加速复合型人才规模化供给。