摘要：用工業AI賦能制造正在重塑全球產業格局。當大模型、小模型與智能體深度嵌入設計、生產、運維全鏈條，制造業從經驗驅動躍升為數據自進化的新范式，開啟效率、質量與可持續性的指數級提升。

2025年伊始，工業和信息化部一次性公示了151個“人工智能賦能新型工業化典型應用案例”。從寶鋼的“多基地訂單智能決策模型”到老板電器的“無人工廠”，再到中航西飛的“飛機制造工藝大模型”，一條清晰的產業主線已經顯現：工業AI正在把制造體系從“經驗驅動”拉向“自進化”的新階段。

一、工業AI的“三把利刃”：大模型、小模型與智能體

大模型——知識中樞

核工業第八研究所的“龍吟-萬界”平臺，用大模型把數十年核工程文檔、試驗數據、專家經驗壓縮成可查詢、可推理的知識網絡，新方案設計周期從半年縮至兩周。

小模型——場景快刀

山東超威把AI視覺檢測嵌入電池匯流排焊接工位，毫秒級識別虛焊、漏焊，缺陷檢出率提高到99.7%，單條產線年節省返修成本300萬元。

智能體——系統級閉環

在柳鋼冷軋廠，DeepSeek訓練的“數智鋼卷助理”實時比對3條退火機組的效率，自動給出排產建議，讓單批次能耗下降2%，設備故障率下降15%。

二、從單點突破到價值鏈協同：三條高含金量的落地路線

路線A：AI+數字孿生，壓縮試制周期

江蘇亨通光纖接到特種光纖緊急訂單，傳統做法需要6個月反復試驗；通過“數字孿生+AI仿真”，半個月就鎖定工藝窗口，交付時間縮短90%。

路線B：AI+5G+邊緣計算，打造無人工廠

老板電器在杭州的廚電無人工廠，AI大腦通過5G網絡實時調度500+臺AGV、300+臺機器人，訂單交付周期從7天縮到3天，人均效率提升80%，一次裝機合格率提升到99.6%。

路線C：AI+知識圖譜，讓老師傅經驗“留下來、傳下去”

中航西飛把判別式AI（缺陷識別）與生成式AI（知識問答）同時嵌入工藝環節，新員工用自然語言就能向系統提問，最佳實踐沉淀為結構化知識，培訓周期縮短了一半。

三、當AI成為生產要素，制造業正在被重新定義

產品形態：從“硬件”到“數字+服務”

三一樁機給旋挖鉆機加裝AI診斷模塊，按設備健康度提供訂閱式維保服務，毛利率提升12個百分點。

企業邊界：從“單打獨斗”到“平臺互聯”

華為云在貴州打造行業大模型“盤古制造”，中小配套廠無需自建算法團隊，通過API即可調用缺陷檢測、工藝優化等20余類AI能力。

產業分工：從“鏈”到“網”

寶鋼的訂單決策模型同時連接上游鐵礦庫存、下游汽車廠排產、物流在途信息，多基地協同讓1000萬噸級產能的交付誤差縮小到小時級。

四、面向2027：三條建議讓企業少走彎路

數據底座優先：先把設備互聯、質量追溯、能源管理三類數據貫通，再談AI。

場景ROI導向：從“高頻+高能耗+高價值缺陷”三類痛點切入，確保6個月內見到真金白銀。

人才梯隊配套：用“業務專家+算法工程師+OT工程師”混編團隊，讓AI真正聽懂工藝語言。

尾聲

工業AI不是簡單的工具升級，而是制造邏輯的系統重構。當151個國家級案例把“經驗”轉化為“模型”、把“老師傅”轉化為“數字員工”、把“產能”轉化為“彈性供給”，中國制造已經在下一代產業競爭的起點上，提前拿到了入場券。