未來智造局｜一線觀察：制造業(yè)與AI“雙向奔赴”?，還缺了點啥？

新華財經(jīng)上海10月22日電（記者 杜康）我國正在全力推動人工智能賦能新型工業(yè)化。上海是人工智能與先進制造業(yè)的“雙高地”，更是兩者融合創(chuàng)新的沃土。

今年8月份，《上海市加快推動“AI+制造”發(fā)展的實施方案》發(fā)布，提出要在未來三年內，實現(xiàn)3000家制造企業(yè)智能化應用；打造行業(yè)標桿模型10個、標桿智能產(chǎn)品100個；推廣示范應用場景100個，建設“AI+制造”示范工廠約10家，培育5家左右綜合集成服務商。

上海正在通過“人工智能賦能新型工業(yè)化深度行”系列活動，加速AI落地制造行業(yè)。前不久，首場區(qū)級深度行活動在閔行舉辦。面向重點制造業(yè)承載區(qū)，從供需兩端發(fā)力。通過這場在閔行區(qū)舉辦的“AI+制造”對接會，我們得以看見工業(yè)企業(yè)向AI轉型的真實痛點與訴求。

強意愿、找試點，制造業(yè)積極擁抱AI

在供求對接會上，上海電氣電站設備有限公司發(fā)電機廠（簡稱“上海發(fā)電機廠”)數(shù)字技術部負責人廖宇軒給出了企業(yè)在生產(chǎn)中的真實需求。以中頻焊接智能加料場景為例，目前依賴工人經(jīng)驗判斷，存在響應慢、精度低的問題。“我們希望通過AI實現(xiàn)溫度與顏色的精準識別、自動觸發(fā)加料，減少人工干預，在提升焊接質量的同時，將加料精度提升30%。目前這些場景我們都已具備一定的數(shù)據(jù)或設備基礎，為AI的快速落地提供了良好條件?！?/p>

廖宇軒介紹，上海發(fā)電機廠目前已經(jīng)在一些低門檻、高價值場景試點應用了人工智能技術，比如安全預警、檔案管理、質量檢測等；DeepSeek等大模型工具也已經(jīng)覆蓋了日常辦公場景，包括會議紀要生成、報表自動化等?！跋乱徊剑覀兿Ｍx取一個到兩個核心業(yè)務場景或者流程，比如自動出圖、供應鏈預測等，打造標桿，讓AI可以對人工銷量進行賦能?！?/p>

日化企業(yè)上?；ㄍ醣硎?，希望用AI將工廠制造、運營過程中的數(shù)據(jù)有效利用，以實現(xiàn)降本增效。公司相關業(yè)務負責人表示，當前企業(yè)有海量數(shù)據(jù)處于“閑置”狀態(tài)。此外，企業(yè)各系統(tǒng)存在限制導致數(shù)據(jù)沒有完全打通?！拔覀兿Ｍ軌虼蛲ㄆ髽I(yè)內部系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)，通過本地化大模型和AI智能體（ Agent），讓核心數(shù)據(jù)實現(xiàn)效率化使用?！?/p>

上海麥杰科技作為一家數(shù)字化服務供給商，近來一直活躍在“AI+制造業(yè)”的一線，公司董事、副總經(jīng)理龔味接受記者采訪時，給出了自己的觀察，“DeepSeek爆火點燃了工業(yè)領域對于AI 的關注，此前大模型更多被認為是C端的應用。近一年多來，我接觸到的幾乎所有工業(yè)企業(yè)都對AI表現(xiàn)出了非常積極的態(tài)度，嘗試意愿很高，并且有比較高的期許，希望能夠帶來工藝優(yōu)化和生產(chǎn)效率的提升?！?/p>

記者了解到，“AI+制造”的價值已經(jīng)在一些領域被率先證明，這也成為企業(yè)積極投身AI浪潮的動力所在。

中國信通院上海工創(chuàng)中心數(shù)字工業(yè)事業(yè)部總工程師何俊在接受記者采訪時，列出了一些“AI+制造”的典型應用案例。比如，有鋼鐵企業(yè)通過發(fā)展“大模型+小模型”協(xié)同模式，在高爐智能診斷、冷軋智慧排程等場景中取得突破，實現(xiàn)高爐壓差預測命中率超80%，冷軋合同完成率超 90%。目前還在圍繞鋼鐵制造全流程，布局AI云表檢、AI主操、AI營銷等高價值場景，計劃建設300個以上應用場景。

又比如，英眾科技采用多模態(tài)AI視覺檢測方案，結合光學成像與深度學習算法，實現(xiàn)PCB及元器件等微米級缺陷的實時識別與分類，檢測效率提升20倍以上，缺陷檢出率超過90%，有效提高了產(chǎn)品質量與生產(chǎn)穩(wěn)定性。

人才短板與數(shù)據(jù)治理成為應用落地關鍵挑戰(zhàn)

雖然已經(jīng)有了一些好的案例示范在先，何俊坦言，超九成制造業(yè)企業(yè)面對AI技術浪潮，出現(xiàn)了“無處下手”的狀態(tài)。制造業(yè)想要完成與AI 的“雙向奔赴”還需邁過幾道檻。

第一道關，卡在人才?！爸圃祛愋袠I(yè)有自己特殊的運轉邏輯，即懂AI技術又懂行業(yè)的人才是非常缺乏的。我們經(jīng)常遇到的情況是，公司領導非常有意愿推進AI應用，但很難在基層業(yè)務部門落實。基層沒法判斷哪些業(yè)務可以用AI優(yōu)化，或者怎么樣優(yōu)化。如果連需求都梳理不清楚，是很難繼續(xù)往下推進的?！焙慰≌f。

第二道關，卡在數(shù)據(jù)。工業(yè)場景的專業(yè)壁壘高，復雜性強，容錯率極低。何俊介紹，一方面，工業(yè)領域對數(shù)據(jù)、模型的準確性要求極高。另一方面，工業(yè)數(shù)據(jù)大多為異構數(shù)據(jù)，種類繁多、格式不一，使得數(shù)據(jù)治理工作異常復雜。此外，工業(yè)數(shù)據(jù)包含大量“領域知識”（Domain Knowledge），通用語言模型難以直接理解，需要通過領域專家增加上下文數(shù)據(jù)才能有效解讀。

“整體來看，業(yè)界尚未形成一套被廣泛認可的工業(yè)數(shù)據(jù)治理方法論?！焙慰”硎?，數(shù)據(jù)問題不解決，直接拿來訓練，容易帶來的問題就是，“臟數(shù)據(jù)”進去，“臟答案”出來。

龔味也提到，很多企業(yè)雖然看起來有大量數(shù)據(jù)，但距離能用好用，還有很長一段路要走。在“AI+制造”的工業(yè)模型中，數(shù)據(jù)管理是核心基石，其決定了數(shù)據(jù)能否從“工業(yè)廢料”，轉化為驅動模型訓練優(yōu)化、生產(chǎn)流程精準調控的關鍵資產(chǎn)。

第三道關，卡在應用。記者了解到，工業(yè)AI應用需要實現(xiàn)存量系統(tǒng)的AI重構，同時實現(xiàn)跨部門、跨系統(tǒng)的流程打通。此外，工業(yè)領域的模型與應用缺乏有效的評測手段，而無法評測即無法持續(xù)改善模型和應用。

錨定“標桿場景” 加速構建產(chǎn)業(yè)生態(tài)

面對這些瓶頸，多位受訪人士均強調，加快“標桿場景”的打造，對于”AI+制造”應用突破有重要意義。

何俊稱，隨著AI在制造領域的應用進入到核心業(yè)務場景，無論是人才的培養(yǎng)，還是數(shù)據(jù)與工業(yè)流程的梳理，都需要建立起隊伍，圍繞典型場景開展攻關。“一旦典型場景的落地難點被攻克，就可以很快復制到相似行業(yè)與場景中去。”

龔味表示，工業(yè)AI應用的效益并非線性增長，而是會隨著應用的深入與積累，加速形成正向循環(huán)，帶來幾何級的效益增長?！白鳛閺臉I(yè)者，我們希望通過生態(tài)的建設，加快推進更多的應用落地?！?/p>

今年8月份，《上海市加快推動“AI+制造”發(fā)展的實施方案》的制定與發(fā)布，為AI未來規(guī)?；瘧靡?guī)劃了清晰路徑。作為這一政策的延續(xù)與深化，10月17日，閔行區(qū)“AI+制造”場景需求及服務能力圖譜也進行了發(fā)布。閔行區(qū)是上海的老牌制造工業(yè)基地，有著出色的工業(yè)數(shù)字化基礎，打造上?！癆I+制造”示范高地，成為閔行區(qū)下一步目標。

閔行區(qū)經(jīng)濟委員會副主任李偉表示，閔行區(qū)前期系統(tǒng)梳理了企業(yè)在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、質量檢測等環(huán)節(jié)的共性痛點與關鍵需求，圖譜聚焦能源裝備、航空航天、工業(yè)母機、電子信息、生物醫(yī)藥、時尚消費品等六大重點行業(yè)。“該圖譜也為后續(xù)精準對接企業(yè)需求、推動AI技術落地提供了重要依據(jù)?！?/p>

記者從上海市經(jīng)信委了解到，目前上海正在加快優(yōu)質資源的共享共建，一方面，將工業(yè)智算云、工業(yè)語料公共服務平臺、專屬金融產(chǎn)品、人才培訓項目等已經(jīng)積累的“AI+制造”資源要素分享給企業(yè)。另一方面，加強供需務實匹配，以企業(yè)的真實需求為牽引，推動服務商技術、產(chǎn)品和解決方案的精準匹配。上海將積極營造發(fā)展生態(tài)，推動政策、技術、資本、人才等要素高效流動。

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編輯：葛佳明

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