从工业中来，到工业中去：人工智能在工业制造中的演变与趋势
从人工智能这一概念诞生以来，其技术应用经历了起步期、反思期、应用发展期、低迷期、稳步期等漫长的演变。2016年，人工智能AlphaGo以4:1的比分战胜了世界围棋冠军李世石，引发了全球人工智能的“龙卷风”。此后几年间，大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展推动了以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，实现了多项技术突破，人工智能迎来爆发式增长的新高潮。2023年，预训练大模型跨越技术奇点。2024年，人工智能牵动着以AIGC、数字人、多模态、AI大模型、智能决策为代表的技术浪潮，其在产业的应用也达到前所未有的深度和广度。
在工业制造领域，“AI驱动工业，软件定义制造”已经成为全行业的普遍共识。工业AI作为智能制造的“大脑”，不仅推动了制造业生产范式迁移，改变了制造业生产方式，还让IT和OT深度融合，重塑了制造业的商业模式和产业生态。
一、三层跃迁，AI脱胎换骨
AI在制造业中的应用经历了三大阶段的角色演变：辅助阶段、集成阶段、主导阶段。
（一）辅助阶段
在初期，AI主要是通过分类、归纳的推理方式对现实世界问题进行分析、判断、简易决策。在这一阶段，AI的主要作用是数据分析、质量控制、生产计划与调度辅助等，核心价值在于提高生产效率和产品质量，同时优化资源配置和降低人工成本。
（二）集成阶段
随着AI技术的进步，AI开始具备自我感知、自我决策以及协作能力，与制造流程、工艺、节拍更深度地集成，成为生产制造过程不可或缺的“关键”。在集成阶段，AI主要作用在智能生产系统、质量控制系统、供应链管理系统等方面，最大化发挥自动化、智能化的优势，实现生产制造过程的高效性、稳定性、可靠性。
（三）主导阶段
大模型的出现是AI领域的一个重要里程碑，拉开了AI时代新的序幕。通过NLP优化、简化模型开发、多任务学习、预训练与微调、推理、迁移学习能力等“技能”叠加，AI自主意识越来越强，能够自主地进行决策、控制和优化生产流程，完成高度自动化、定制化、智能化的生产制造，实现“人”的部分“解放”。AI主导下的生产制造，不仅在流程等方面实现跨越式升级，更核心的价值是对离散型制造本身的创新和变革，使得产品设计优化、柔性生产、敏捷制造达到稳态和敏态的高度统一，满足消费者个性化需求的同时，让企业的核心竞争力与护城河愈发坚固。
二、AI是制造业转型升级的强大引擎
从工业制造的角度看，设备、原料、能耗、工艺等都需要软件来管理。当越来越多的软件管理不过来时，就需要AI来赋能。AI的出现，最大的作用是将集中管理的临界阀值指数级拉高，对管理的半径和能力也都是极大的扩容。其次，AI处处都会以“优化师”的身份，让熵增变慢，让熵减变快，一增一减将极大改善现有困境。
三、工业AI发展的六大趋势判断
（一）AI对人的影响最大
AI产品在落地层面效果最为突出的主要表现在四个方面：
围绕能碳的优化和管理，实现对企业能源输入、能源消耗、碳排放三大环节的数字化管理。
围绕品质管理，通过机器视觉技术，提供软硬融合服务。
围绕半导体领域的设备recipe控制，实现自感知自驱动的闭环，帮助半导体生产实现良率提升。
围绕物流自动化，实现搬运顺序最优、路径最快、效率最高。
（二）未来AI Agent可能改变制造业
AI Agent会以顾问的方式与人共存，未来是一种人机共存的生产模式。例如，MES（制造执行系统）结合大模型可以实现无人干预的工厂生产方式，人从执行者变成了监督者，完成角色的转换。
（三）AI作为变革动力才能发挥最大价值
AI在制造业的应用成功与否，并不完全取决于技术本身，企业管理和态度是非常重要的影响因素。如果不把AI作为直接变革动力，很难真正用好AI，很难最大化发挥AI价值。
（四）短期来看，小模型比大模型更有效
从行业目前的应用统计来看，小模型占主流。小模型在高可靠性、低延迟性、成本优势、快速部署、高效集成、灵活性和可扩展性、数据需求低且泛化能力强、降低能耗等方面都更契合生产制造业。
（五）安全、自主、可控的工业AI是软实力的体现
打造安全、自主、可控的工业AI体系是大方向，只有这样才能将核心软实力掌握在自己手中。与之协同的是，算力平台建设、专业模型建设、数据治理建设都会成为配套。
（六）工业软件出海大势所趋，AI能力至关重要
在软件业出海的大背景下，AI能力成为出海的“压舱石”。相比国内人力成本优势，国外高昂的劳动力成本亟需AI来提质增效降本，从而减少对人工的依赖。搭载工业AI能力出海，适应全球化市场需求的同时，也是增强中国AI在全球的竞争力的必然选择。
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