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读而思

人工智能对制造业的影响是全方位且深远的，它已从概念验证走向规模化应用，深刻改变着设计、生产、质检、维护等关键环节的运行逻辑与价值创造方式。虽然面临数据、技术、人才、信任等现实挑战，但AI带来的效率跃升、质量提升、成本降低和模式创新，使其成为制造业转型升级不可逆转的核心驱动力。拥抱AI不是选择题，而是关乎未来生存与发展的必答题。

王振联通（广东）产业互联网有限公司，中国联通（广东）新型工业化研究院

制造业的智能化浪潮正以前所未有的速度席卷全球。人工智能（AI）正深度融入制造业的核心环节，驱动着效率、质量与模式的全面革新。人工智能在制造业已不再是科幻概念，而是深度融入设计、生产、维护、质量控制等核心环节的变革性力量。它正推动制造业向更智能、更柔性、更高效的方向进化，重塑着全球制造业的竞争格局。

核心环节的重塑：AI的深度渗透

设计革命：衍生式设计与数字孪生

超越传统CAD：AI驱动的衍生式设计颠覆了传统的设计流程。工程师只需输入功能需求、材料属性、制造约束（如成本、重量、强度）等目标参数，算法就能自动探索海量设计方案，生成人类难以想象的最优或接近最优的几何结构。这不仅极大提升了设计效率，更能挖掘材料潜能，实现轻量化和性能提升。

数字孪生——虚实融合的闭环：人工智能是数字孪生的核心引擎。它构建物理实体（零件、设备、产线甚至整个工厂）的高保真虚拟模型，并利用实时传感器数据持续更新和校准。在设计阶段，数字孪生能模拟不同制造工艺对最终零件性能的影响，提前优化设计以避免缺陷。在生产阶段，它实时监控物理实体的状态，预测潜在故障，并在虚拟环境中验证解决方案，实现“先试后做”，显著降低试错成本和风险。在运维阶段，孪生体成为分析历史数据、预测寿命、优化维护策略的基石。例如，在航空航天增材制造中，数字孪生能精确模拟金属打印过程中的热应力分布，指导工艺参数优化，避免开裂变形。

生产过程优化：智能感知与动态决策

预测性维护——从被动到主动：AI结合物联网传感器（声学、振动、温度、电流等），实时分析设备运行数据，建立精准的预测模型。它能提前数小时甚至数天识别设备异常（如轴承磨损初期特征、刀具微崩刃），预测剩余使用寿命，并推荐最佳维护时机。这彻底改变了传统“事后维修”或固定周期“预防性维护”的模式，大幅减少意外停机，降低维护成本，延长设备寿命。例如，通过分析机床主轴振动频谱的细微变化，AI能精准判断轴承的健康状态。

自适应过程控制——应对不确定性：制造业环境充满变数（材料批次差异、环境温湿度波动）。AI算法能实时处理来自生产线的海量传感器数据，动态调整工艺参数（如切削速度、进给率、激光功率、打印路径），确保加工过程始终保持在最优状态，保障产品质量一致性。在增材制造中，AI可实时监测熔池形态，自动调整激光功率和扫描速度以补偿热积累效应。

柔性制造与布局优化：AI可模拟和优化工厂布局与物流路径，考虑安全、效率、变更成本等多重因素。它能针对“假设”场景（如引入新产品线、订单波动）进行仿真，推荐最优的设备布局、物料搬运路线和生产排程，提升整体设备效率（OEE），使工厂能快速响应市场变化。AI还能助力实现产线的快速切换与重配置，支撑小批量、多品种的柔性生产模式。

质量保障跃升：从全检到智能抽检

基于AI的无损检测：传统无损检测（如高分辨率CT扫描）往往成本高昂且效率低下。AI，特别是计算机视觉和深度学习，能自动分析来自摄像头、X光、超声波等设备的检测数据，以极高的速度和准确度识别产品表面的划痕、裂纹、内部气孔、夹杂物等缺陷，甚至超越人眼识别能力。这大幅提升了检测效率和覆盖率。

过程质量预测：AI更进一步利用生产过程中的实时传感器数据（如加工力、温度、声发射），建立与最终质量指标的关联模型。它能在产品完成前就预测其质量等级，甚至定位潜在缺陷的位置和成因。这使得“事中干预”成为可能，减少废品产生。更重要的是，AI能智能引导物理检测资源，只对模型预测的高风险产品进行详细检测（如CT扫描），极大节省检测成本和时间。例如，在铸造或注塑中，AI通过分析模具温度、压力曲线预测缩孔或短射风险。

人机协作进化：赋能而非替代

增强工人能力：AI驱动的AR/VR技术为一线工人提供强大的信息支持和操作指导。通过AR眼镜，工人能直观看到虚拟装配指引、设备状态信息、操作警告，显著提升操作的准确性、速度和安全性。例如，在复杂设备维修中，AR可叠加拆装步骤和扭矩要求；AI系统能实时监控工人操作，确保符合工艺规范。

智能机器人协作： AI赋予工业机器人更强的环境感知、决策规划和自适应能力。协作机器人能在动态环境中安全地与人类并肩工作，完成精密装配、物料搬运等任务。AI使机器人能理解更复杂的指令，适应工作对象的微小变化，提升协作的流畅度和效率。

驱动引擎：AI技术的力量

机器学习与深度学习：从海量历史数据和实时传感器数据中，自动学习复杂模式，构建预测模型（设备故障、质量缺陷）、优化模型（工艺参数、生产排程）和识别模型（视觉缺陷检测）的核心。

计算机视觉：赋予机器“看”的能力，是实现智能质检、引导机器人操作、监控生产环境安全的关键。

自然语言处理：用于分析设备维修记录、工艺文档、客户反馈，辅助知识管理和决策支持。

大数据分析：处理制造过程中产生的TB级甚至PB级数据（设备日志、传感器流、质检结果、订单信息），挖掘隐藏价值的基础平台。

强化学习：在仿真环境中训练AI智能体进行复杂决策（如动态调度、过程控制优化），探索最优策略。

现实挑战与破局之道

AI模型的训练和应用高度依赖高质量、标准化、连续的数据，许多工厂存在数据孤岛、老旧设备数据采集困难、数据质量参差不齐（噪声、缺失）等问题。“数据壁垒”的破局方法是：推动设备联网与数据标准化，部署边缘计算处理实时数据，投资数据治理体系，考虑从关键、高价值设备或产线开始试点。

开发和部署工业AI系统需要跨学科专业知识（如制造工艺、IT、数据科学），中小企业尤其缺乏相关人才和资金。“技术与人才鸿沟”的破局方法是：“盒装工厂”/端到端解决方案（集成AI的软硬件一体方案），云平台提供AIaaS（人工智能即服务）降低门槛，产学研合作培养复合型人才，大型企业经验输出与生态赋能。

AI项目前期投入大，回报周期存在不确定性，企业（尤其决策层）对AI“黑箱”的决策过程可能缺乏信任，对安全性和可靠性存在顾虑。“投资回报与信任”的破局方法是：选择痛点明确、ROI可衡量的场景（如降本增效显著的预测性维护），采用可解释AI技术增强透明度，分阶段投入，从小规模试点验证价值开始，建立完善的数据安全和系统可靠性保障机制。

总的来说，如何将AI能力真正赋能到制造业，破局之道的关键在于创新模式的探索与应用，我们看到运营商在这方面一直在探索新路子，例如：

“老师傅+AI”：制造业经验传承的数字化革命

过去，制造业关键工艺的把控很大程度上依赖于老师傅们精湛的手艺和难以言传的“诀窍（Know-how）”。然而，这种依赖个体经验的模式面临传承难、标准化难、规模化难的瓶颈。人工智能的引入，开启了“老师傅+AI”的双基因融合新时代。其核心并非替代老师傅，而是将其宝贵的经验进行数字化解构、沉淀与升华，转化为可复制、可迭代、可规模应用的企业数字资产。

例如，通过采集老师傅在设备听音辨故障、观察加工火花判断刀具状态、手感调试设备等场景下的决策逻辑和感官数据，结合传感器信息，训练出专属的AI预测与诊断模型。广东联通依托中国联通格物Unilink平台沉淀的工业知识，结合元景大模型的生成能力，为本地制造业企业量身打造其专属的“老师傅工业大模型应用平台”。这种模式将深刻改变制造业的基因：响应速度将从“经验驱动”转向“数据+算法驱动”，创新弹性将因知识的数字化沉淀而大幅增强。一个融合传统工匠精神与前沿智能技术的“AI+工业”新纪元正在加速到来。

核心场景突破：AI质检驱动家电智造升级

在制造业的核心生产场景中，人工智能正带来颠覆性的效率与质量提升。以广东联通在美的杏坛5G全连接智能工厂部署为例，展示了AI在复杂精密检测任务中的强大威力，构建了覆盖多环节的智能质检方案。

商标与网罩检测：基于深度学习的视觉大模型，通过分析数万张缺陷样本，能在0.2秒内同步完成商标的正反、完整性及遮挡判断，准确率>99%；对网罩的检测彻底解决了30%的漏检难题。

型号与关键部件确认：针对空调机箱大把手等易混淆部件，创新应用3D结构光扫描技术，实现与型号数据库的实时精准匹配，确保装配100%正确。

安全与信息核查：接地螺钉扭矩检测结合光学图像分析，自动判断达标情况，杜绝虚接风险；铭牌OCR模块可同时精准识别能效标识、序列号等20余项参数，错误率降至0.1%，实现“身份证”信息零误差管理。

通过部署后，美的杏坛工厂质检效率提升3倍，每年减少因错漏检导致的质量损失超2000万元。实时监控界面为质量管理提供了强大的数字化支撑。

未来图景：智能制造的星辰大海

在“自感知、自决策、自执行”的智能工厂里，AI将驱动制造系统达到更高水平的自主化。设备能实时感知自身及环境状态，基于数字孪生仿真预测，自主优化参数、诊断问题、协同调度资源，甚至完成简单的自我维护调整。人类角色将更多转向战略规划、创新设计和复杂异常处理。

大规模个性化定制成为常态：AI驱动的柔性制造、快速换线、衍生式设计，将使高效、低成本地生产高度个性化的产品成为现实，彻底改变传统大规模生产模式。

网络化协同制造：AI将优化跨企业、跨地域的制造资源调度与协同。分布式、模块化的“微型工厂”网络通过AI平台高效协作，按需就近生产，大幅降低物流成本和碳排放。

智能产品全生命周期管理：内置传感器的“智能部件”在整个生命周期中持续报告自身状态和使用数据。AI利用这些数据优化产品设计、预测性维护策略，乃至回收再利用方案，实现闭环的产品生命周期管理。

AI驱动的材料与工艺创新：AI将加速新材料的发现和制造工艺的创新，突破现有技术瓶颈。