作為新一代信息技術(shù)的核心——人工智能已滲透到制造業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)中，成為滿(mǎn)足消費(fèi)者需求并引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。過(guò)去，在制造業(yè)中，人工智能主要被用在數(shù)據(jù)收集等基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。隨著大模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等人工智能細(xì)分技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破，制造業(yè)企業(yè)借助多年收集的數(shù)據(jù)和各類(lèi)技術(shù)，改變制造業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)輸和銷(xiāo)售產(chǎn)品方式。EMERGEN RESEARCH數(shù)據(jù)顯示，2022年，全球人工智能制造業(yè)市場(chǎng)規(guī)模為26億美元，預(yù)計(jì)在預(yù)測(cè)期內(nèi)收入年復(fù)合增長(zhǎng)率為44.5%，其中，北美為最大市場(chǎng)，亞太地區(qū)復(fù)合增長(zhǎng)率顯著提高。

本文將基于A(yíng)I在制造業(yè)的應(yīng)用背景和現(xiàn)狀，深入分析AI+制造業(yè)創(chuàng)新化應(yīng)用的方向與產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。

1、發(fā)展背景分析

政策端：國(guó)家發(fā)布系列政策從加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與技術(shù)發(fā)展等方面推動(dòng)人工智能在制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展

實(shí)體經(jīng)濟(jì)是國(guó)家立身之本，而制造業(yè)則是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵，是建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要領(lǐng)域。國(guó)家多次發(fā)布政策強(qiáng)調(diào)提升制造業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展，加快人工智能等數(shù)字技術(shù)賦能，全面促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，催生新模式、新功能的誕生，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的快速增長(zhǎng)。一方面，政策推動(dòng)人工智能技術(shù)在柔性制造、機(jī)器人協(xié)助制造、工業(yè)檢測(cè)、設(shè)備互聯(lián)管理等深層次應(yīng)用場(chǎng)景的探索，完善智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)?？萍疾康攘块T(mén)發(fā)布《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，鼓勵(lì)在制造等重點(diǎn)行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，促進(jìn)智能經(jīng)濟(jì)高端高效發(fā)展；另一方面，《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》等政策強(qiáng)調(diào)，加強(qiáng)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，研發(fā)人工智能、5G、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算等在工業(yè)領(lǐng)域的適用性技術(shù)，增強(qiáng)融合發(fā)展新動(dòng)能。

圖示：中國(guó)人工智能在制造業(yè)內(nèi)應(yīng)用相關(guān)政策

技術(shù)端：算法、通用技術(shù)和工業(yè)知識(shí)的不斷突破，為人工智能賦能新型制造業(yè)奠定了良好基礎(chǔ)

得益于算法的突破、算力的不斷提升以及海量數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，人工智能逐漸從理論走向工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐，切入越來(lái)越多的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。數(shù)據(jù)是制造業(yè)的基礎(chǔ)生產(chǎn)資料，算力提高了海量數(shù)據(jù)的處理能力和效率，算法從處理過(guò)的數(shù)據(jù)資料中發(fā)現(xiàn)規(guī)律并提供智能決策支持。具體而言，以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)科學(xué)和知識(shí)圖譜、專(zhuān)家系統(tǒng)等知識(shí)工程為代表的兩大類(lèi)算法技術(shù)和以機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理為代表的應(yīng)用技術(shù)均不斷取得突破。例如，深度學(xué)習(xí)特征提取和泛化推廣能力推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)準(zhǔn)確度和速度雙提升的同時(shí)，提升視覺(jué)處理器能力，借助機(jī)器視覺(jué)，機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)三維感知，并與人類(lèi)進(jìn)行智能互動(dòng)。此外，通用支撐技術(shù)和工業(yè)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)同樣是保證人工智能在制造業(yè)實(shí)現(xiàn)具體應(yīng)用落地的關(guān)鍵。例如，云計(jì)算可串聯(lián)制造業(yè)各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)傳輸效率的同時(shí)，增加人工操作環(huán)節(jié)的穩(wěn)定性，提升產(chǎn)品質(zhì)量；豐富的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)可幫助優(yōu)化和調(diào)節(jié)模型訓(xùn)練，提高人工智能的應(yīng)用效率。

圖示：人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用范式

需求端：消費(fèi)者對(duì)多元化和高質(zhì)量的追求倒逼制造業(yè)進(jìn)入智能化階段，對(duì)AI賦能制造業(yè)需求提升

近些年，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)，中國(guó)制造業(yè)的消費(fèi)端也發(fā)生了巨大變化。制造業(yè)從提供傳統(tǒng)低端加工服務(wù)向高端制造轉(zhuǎn)變，一方面，消費(fèi)者需求多元化，制造業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜；另一方面，制造企業(yè)希望提升制造能力，向消費(fèi)者提供更多增值服務(wù)，以構(gòu)建差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，獲得更大市場(chǎng)份額。因此，為適應(yīng)多元化的需求端和對(duì)高質(zhì)量產(chǎn)品的追求，制造業(yè)自身需在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、倉(cāng)儲(chǔ)、質(zhì)檢等全流程實(shí)現(xiàn)智能化改造，對(duì)人工智能、大數(shù)據(jù)、5G等信息技術(shù)參與制造全過(guò)程需求持續(xù)提升。

應(yīng)用價(jià)值：人工智能從商業(yè)和產(chǎn)業(yè)價(jià)值兩方面賦能制造業(yè)

人工智能對(duì)制造業(yè)的價(jià)值主要體現(xiàn)在商業(yè)和產(chǎn)業(yè)兩方面。一方面，人工智能可覆蓋制造業(yè)全流程各環(huán)節(jié)，提高各環(huán)節(jié)自身運(yùn)作效率，并可挖掘各單一環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而賦能整體的預(yù)測(cè)、生產(chǎn)、管理、決策，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，助力企業(yè)降本增效。工信部數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過(guò)智能化改造，制造業(yè)研發(fā)周期縮短約20.7%、生產(chǎn)效率提升約34.8%、不良品率降低約27.4%、碳排放減少約21.2%。另一方面，在人工智能的賦能下，制造業(yè)從產(chǎn)品為中心向用戶(hù)為中心轉(zhuǎn)變、從剛性生產(chǎn)向柔性生產(chǎn)轉(zhuǎn)變，滿(mǎn)足消費(fèi)者個(gè)性化需求成為制造業(yè)新服務(wù)模式。此外，人工智能可幫助中國(guó)制造企業(yè)逐漸掌握技術(shù)研發(fā)、設(shè)計(jì)等高附加值產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的話(huà)語(yǔ)權(quán)，搶占制造業(yè)價(jià)值鏈高點(diǎn)。

總體而言，人工智能在制造業(yè)具有廣闊的應(yīng)用空間。根據(jù)Bizwit數(shù)據(jù)，2023年人工智能在中國(guó)制造業(yè)應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模約為56億元，從2019年起，市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)率將持續(xù)保持在40%以上，2025年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到141億元。

圖示：2019-2025年人工智能在中國(guó)制造業(yè)應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模，數(shù)據(jù)來(lái)源：Bizwit，德勤研究，36氪研究院整理

2、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析

AI在制造業(yè)的應(yīng)用產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜

整體而言，人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用可分為三部分：上游基礎(chǔ)層、中游系統(tǒng)層和下游應(yīng)用層。其中，基礎(chǔ)層包括基礎(chǔ)設(shè)施和智能工業(yè)設(shè)備等工業(yè)軟硬件，系統(tǒng)層包括工業(yè)控制系統(tǒng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，應(yīng)用層按行業(yè)劃分可在電子通信、電力電氣、汽車(chē)制造等細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用，按場(chǎng)景劃分則主要應(yīng)用在設(shè)計(jì)、現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)、節(jié)能減排等環(huán)節(jié)。

圖示：中國(guó)制造業(yè)人工智能應(yīng)用圖譜

基礎(chǔ)層：落地所需工業(yè)軟硬件資源構(gòu)成“人工智能+制造業(yè)”產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層包括數(shù)據(jù)、算法、算力、智算中心等基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)機(jī)器人、AGV智能工業(yè)裝備等為人工智能提供在制造業(yè)落地所需的工業(yè)軟硬件資源。具體而言，數(shù)據(jù)是支撐人工智能在制造業(yè)落地的核心基礎(chǔ)，然而制造業(yè)數(shù)據(jù)樣本量較小，多依賴(lài)企業(yè)自身數(shù)據(jù)積累與沉淀，由此延伸出對(duì)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商在數(shù)據(jù)標(biāo)注的復(fù)雜化、自動(dòng)化、全棧式服務(wù)和數(shù)據(jù)合規(guī)性上的需求。從競(jìng)爭(zhēng)格局來(lái)看，傳統(tǒng)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)商占據(jù)較大市場(chǎng)份額，科技企業(yè)依托其算法能力、研發(fā)能力和產(chǎn)業(yè)協(xié)同資源，市場(chǎng)份額得以逐漸提升。

此外，隨著大模型、多模態(tài)等AI技術(shù)的發(fā)展，人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的過(guò)程中對(duì)算力的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，利用AI模型以數(shù)據(jù)為資源，提供計(jì)算服務(wù)的智算中心已成為AI在制造業(yè)應(yīng)用建設(shè)中的重要底層基礎(chǔ)。智算中心具有較強(qiáng)的公益屬性，主要存在政府投資建設(shè)、企業(yè)建設(shè)運(yùn)營(yíng)、政府購(gòu)買(mǎi)服務(wù)、政府和社會(huì)資本合作等建設(shè)運(yùn)營(yíng)模式。其中，政府主導(dǎo)建設(shè)的智算中心通常用于支持地方各產(chǎn)業(yè)與AI的融合發(fā)展，主要作為公共設(shè)施存在；企業(yè)自建的智算中心可作為政府算力基礎(chǔ)設(shè)施的補(bǔ)充。例如，九章云極的DATACANVAS AIDC OS 智算操作系統(tǒng)作為智算中心的“中樞神經(jīng)”，以告別“祼金屬”、為 AI而生、全局加速優(yōu)化、異構(gòu)算力納管與調(diào)度和1度算力的五大價(jià)值為基核，突破異構(gòu)算力適配、異構(gòu)算力調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)，有效管理、調(diào)度各種算力資源，提供一體化、開(kāi)放化、標(biāo)準(zhǔn)化的AI模型服務(wù)，落地各類(lèi)智算應(yīng)用。面對(duì)當(dāng)前算力流通和公平結(jié)算缺少統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，九章云極DataCanvas從用戶(hù)視角出發(fā)，首次提出了統(tǒng)一的算力服務(wù)計(jì)量單位“度”（DCU），并用其實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的算力計(jì)量計(jì)費(fèi)，旨在為用戶(hù)實(shí)現(xiàn)“買(mǎi)到即用到”的算力服務(wù)，為未來(lái)算力資源互聯(lián)互通打下良性商業(yè)基礎(chǔ)。

以工業(yè)機(jī)器人為代表的智能工業(yè)裝備在人工智能模型算法的賦能下，其底層控制準(zhǔn)確度顯著提升。此外，機(jī)器視覺(jué)和自然語(yǔ)言編程則分別提高其智能化水平并降低其使用門(mén)檻，可完成物料搬運(yùn)、焊接、裝配等多項(xiàng)任務(wù)，主要被應(yīng)用于電子、金屬加工、化工、食品制造等細(xì)分領(lǐng)域，正在向“人機(jī)協(xié)同”方向發(fā)展。工業(yè)機(jī)器人高端市場(chǎng)主要被外資占據(jù)，然而中國(guó)企業(yè)已具備全產(chǎn)業(yè)鏈替代能力，國(guó)產(chǎn)替代成為發(fā)展趨勢(shì)，業(yè)內(nèi)主要參與者包括埃斯頓、匯川技術(shù)、JAKA等。

系統(tǒng)層：融合AI算法的工控系統(tǒng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)共同構(gòu)成系統(tǒng)層

工業(yè)控制系統(tǒng)可在人為不干預(yù)的情況下，控制生產(chǎn)設(shè)備按設(shè)定目標(biāo)，進(jìn)行自動(dòng)化生產(chǎn)和制造。在人工智能技術(shù)的賦能下，一方面，工控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全系數(shù)顯著提升，AI可快速識(shí)別資產(chǎn)和數(shù)據(jù)，提升異常檢測(cè)準(zhǔn)確性，并分析系統(tǒng)行為，及時(shí)識(shí)別異常的同時(shí)，持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)性能，幫助系統(tǒng)自動(dòng)應(yīng)對(duì)安全威脅。另一方面，工控系統(tǒng)的資源優(yōu)化效率不斷提高，AI可根據(jù)各環(huán)節(jié)歷史數(shù)據(jù)提前進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源調(diào)度，減少生產(chǎn)浪費(fèi)，優(yōu)化生產(chǎn)效率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的降本增效。市場(chǎng)主要參與者包括匯川技術(shù)、英威騰、中控技術(shù)等。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是基于制造業(yè)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析的工業(yè)云平臺(tái)。生成式人工智能可解決制造企業(yè)對(duì)安全性的要求，其預(yù)測(cè)能力較強(qiáng)，可提升控制、分析、預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。此外，AI大模型在分析、識(shí)別網(wǎng)絡(luò)安全事件方面效率更高，可提升網(wǎng)絡(luò)安全防御能力并及時(shí)化解網(wǎng)絡(luò)攻擊。例如，Security Copilot利用GPT-4和微軟的安全模型，可以將耗時(shí)幾小時(shí)甚至十幾小時(shí)的勒索軟件事件處理時(shí)間降至分鐘級(jí)。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)方面，中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及應(yīng)用解決方案市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局較為松散，IDC數(shù)據(jù)顯示，前五大廠(chǎng)商分別為華為、阿里巴巴、百度、用友和樹(shù)根互聯(lián)，CR5僅為24.4%。

應(yīng)用層：人工智能基本可覆蓋制造業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)

按照應(yīng)用環(huán)節(jié)來(lái)看，人工智能主要應(yīng)用在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造和運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié)。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，人工智能可提升設(shè)計(jì)仿真度，提高設(shè)計(jì)效率和準(zhǔn)確性；在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，人工智能加強(qiáng)信息實(shí)時(shí)收集、處理、執(zhí)行能力，通過(guò)賦能智能排產(chǎn)、設(shè)備管理、質(zhì)量管控、倉(cāng)儲(chǔ)配送等環(huán)節(jié)，提高生產(chǎn)質(zhì)量并節(jié)約成本；在運(yùn)營(yíng)管理環(huán)節(jié)，人工智能主要在供應(yīng)鏈管理、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等細(xì)分場(chǎng)景提升其管理工作效率，幫助制造企業(yè)構(gòu)建以用戶(hù)為中心的經(jīng)營(yíng)模式。

圖示：人工智能在制造業(yè)各環(huán)節(jié)應(yīng)用情況

3、應(yīng)用場(chǎng)景概況

產(chǎn)品設(shè)計(jì)：數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)前瞻性?xún)?yōu)化，AI輔助設(shè)計(jì)助力產(chǎn)品設(shè)計(jì)快速迭代

數(shù)字孿生：數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)對(duì)構(gòu)建物理產(chǎn)品進(jìn)行三維建模，使設(shè)計(jì)師在虛擬環(huán)境中實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品外觀(guān)設(shè)計(jì)和結(jié)構(gòu)布局，并對(duì)產(chǎn)品性能進(jìn)行模擬和測(cè)試，從而在產(chǎn)品實(shí)際生產(chǎn)之前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行優(yōu)化。AI技術(shù)的融入，能夠進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)字孿生的智能化和自動(dòng)化水平。AI擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)能力，能夠深入處理和分析海量的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)及用戶(hù)反饋數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)訓(xùn)練和優(yōu)化數(shù)字孿生模型，使其更加真實(shí)地反映物理產(chǎn)品的實(shí)際情況。同時(shí)，AI技術(shù)也賦予了數(shù)字孿生模型自適應(yīng)調(diào)整的特性，讓其能夠隨著環(huán)境和需求變化而自動(dòng)更新，確保了設(shè)計(jì)的靈活性和快速響應(yīng)。此外，AI還在故障預(yù)測(cè)和產(chǎn)品質(zhì)量管理方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它通過(guò)分析歷史故障數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)潛在問(wèn)題，在設(shè)計(jì)階段就采取相應(yīng)的預(yù)防措施，延長(zhǎng)產(chǎn)品壽命，降低維護(hù)成本。更重要的是，AI技術(shù)的加持推動(dòng)了數(shù)字孿生向更高層次的自動(dòng)化邁進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了模型更新、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果解讀等過(guò)程的自動(dòng)化，極大地減輕了設(shè)計(jì)師的工作負(fù)擔(dān)，提高了整體工作效率。

圖示：AI在數(shù)字孿生領(lǐng)域的主要應(yīng)用

輔助設(shè)計(jì)：AI在輔助設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，首先體現(xiàn)在其精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力上。通過(guò)對(duì)海量設(shè)計(jì)案例與用戶(hù)反饋的深入挖掘，AI系統(tǒng)能夠識(shí)別出成功的設(shè)計(jì)模式和用戶(hù)偏好的細(xì)微差別。這種基于數(shù)據(jù)的洞察，使設(shè)計(jì)師在創(chuàng)作之初就站在了一個(gè)更高的起點(diǎn)，避免盲目嘗試和無(wú)效迭代。除了提供數(shù)據(jù)，AI還能進(jìn)行智能化的方案優(yōu)化。在設(shè)計(jì)過(guò)程中，AI能夠快速模擬和評(píng)估各種設(shè)計(jì)變體，通過(guò)算法分析出每一種設(shè)計(jì)的性能、成本和市場(chǎng)接受度。這種能力極大地提升了設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)性和市場(chǎng)適應(yīng)性，讓設(shè)計(jì)師在眾多可能性中迅速找到最佳路徑。此外，通過(guò)與CAD等設(shè)計(jì)軟件的集成，AI可實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)流程的自動(dòng)化作業(yè)。從初步構(gòu)思到詳細(xì)設(shè)計(jì)，再到最終的產(chǎn)品驗(yàn)證，AI在每一個(gè)環(huán)節(jié)可提供支持和優(yōu)化作用。特別是在面對(duì)重復(fù)性高、耗時(shí)長(zhǎng)的設(shè)計(jì)任務(wù)，如參數(shù)化建模和性能仿真時(shí)，設(shè)計(jì)師可以解放雙手，由AI來(lái)高效完成。這種人機(jī)協(xié)作方式，確保了設(shè)計(jì)過(guò)程的流暢性和高效性。

圖示：AI在輔助設(shè)計(jì)領(lǐng)域的主要應(yīng)用

生產(chǎn)制造：AI應(yīng)用于優(yōu)化生產(chǎn)、節(jié)能減排、精準(zhǔn)分揀、智能質(zhì)檢與倉(cāng)儲(chǔ)管理，全面助力生產(chǎn)制造升級(jí)

生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化：AI技術(shù)在生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用，首先體現(xiàn)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的收集與分析。通過(guò)在生產(chǎn)線(xiàn)各個(gè)環(huán)節(jié)安裝傳感器，可以實(shí)時(shí)捕捉機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)速度、物料消耗等數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)AI系統(tǒng)的精確分析，生產(chǎn)中的瓶頸與問(wèn)題得以及時(shí)識(shí)別。例如，機(jī)器效率下滑或某一環(huán)節(jié)耗時(shí)增加，AI系統(tǒng)均能迅速察覺(jué)并提供相應(yīng)的優(yōu)化措施。不僅如此，AI技術(shù)還具備預(yù)測(cè)性維護(hù)的能力。它可以分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，并提前發(fā)出警告。這種預(yù)測(cè)能力使得企業(yè)能夠在設(shè)備出現(xiàn)故障前進(jìn)行維護(hù)，避免因設(shè)備停機(jī)而造成的生產(chǎn)中斷，極大提高生產(chǎn)線(xiàn)的穩(wěn)定性和可靠性。此外，AI技術(shù)在智能排產(chǎn)方面也發(fā)揮著重要作用。通過(guò)綜合考慮訂單情況、庫(kù)存狀況以及設(shè)備性能等因素，智能生成高效的生產(chǎn)計(jì)劃與排程。這種智能化的管理方式，不僅能夠提升生產(chǎn)效率，也能有效減少庫(kù)存積壓，優(yōu)化資金使用。

圖示：AI在生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化領(lǐng)域的主要應(yīng)用

節(jié)能減排：AI技術(shù)通過(guò)智能優(yōu)化與控制能源使用，助力制造企業(yè)降低能耗、減少排放，推進(jìn)綠色、可持續(xù)發(fā)展。AI算法能夠?qū)W習(xí)并識(shí)別能源使用模式，依據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃與實(shí)時(shí)需求，靈活調(diào)整能源分配，確保生產(chǎn)流程的連貫與穩(wěn)定，有效規(guī)避能源浪費(fèi)。同時(shí)，AI技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)排放，確保排放物符合環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)分析排放數(shù)據(jù)，可輔助制定減排方案。在制造過(guò)程中，AI技術(shù)還可以?xún)?yōu)化生產(chǎn)流程，減少不必要的能源消耗。例如，通過(guò)智能機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備的引入，可以減少人力成本，提高生產(chǎn)效率，同時(shí)降低因人為操作不當(dāng)導(dǎo)致的能源浪費(fèi)。此外，AI還可以與可再生能源技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步提高能源使用效率。例如，在智能電網(wǎng)中，AI可以預(yù)測(cè)可再生能源的供應(yīng)和需求，實(shí)現(xiàn)電力的動(dòng)態(tài)調(diào)度和優(yōu)化配置。

無(wú)序分揀：物體分揀是工業(yè)生產(chǎn)中的重要一環(huán)，對(duì)產(chǎn)品分類(lèi)起著關(guān)鍵作用。當(dāng)前，基于A(yíng)I與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的分揀程序已實(shí)現(xiàn)有效應(yīng)用，其特點(diǎn)在于速度快、規(guī)模大，并能有效解決傳統(tǒng)分揀方式中的高錯(cuò)誤率和人工勞動(dòng)強(qiáng)度大等問(wèn)題。AI視覺(jué)分揀系統(tǒng)主要由工作平臺(tái)、視覺(jué)及機(jī)器人控制三個(gè)單元構(gòu)成。工作平臺(tái)負(fù)責(zé)分類(lèi)放置不同產(chǎn)品；視覺(jué)單元?jiǎng)t利用工業(yè)相機(jī)和視覺(jué)軟件，通過(guò)圖像抓取與分析，精準(zhǔn)識(shí)別目標(biāo)種類(lèi)及其位置和擺放方向；機(jī)器人控制單元?jiǎng)t根據(jù)視覺(jué)單元的輸出，指揮機(jī)械臂等執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成抓取和放置任務(wù)。通過(guò)模型訓(xùn)練和加載，AI視覺(jué)分揀系統(tǒng)能快速將不同物品分類(lèi)，并結(jié)合3D視覺(jué)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的精準(zhǔn)抓取，為工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)顯著的效益提升。

質(zhì)檢：在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，AI質(zhì)檢通過(guò)引入機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法，能夠自動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品表面的微小缺陷，這不僅大幅提升了檢測(cè)效率，更確保了檢測(cè)結(jié)果的精準(zhǔn)性和一致性。通過(guò)AI質(zhì)檢的精確識(shí)別，企業(yè)能夠及時(shí)剔除不良品，從而顯著提高產(chǎn)品質(zhì)量，并有效降低廢品率和產(chǎn)品不良率，進(jìn)而達(dá)到降低生產(chǎn)成本的目的。此外，AI質(zhì)檢還能在無(wú)人值守的情況下進(jìn)行24小時(shí)不間斷工作，極大地提高了生產(chǎn)效率，并解決了人工質(zhì)檢中可能出現(xiàn)的疲勞和誤差問(wèn)題。

倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化：通過(guò)深度融合AI技術(shù)，倉(cāng)儲(chǔ)管理正經(jīng)歷著一場(chǎng)技術(shù)革新。在庫(kù)存管理方面，相較于傳統(tǒng)的人工盤(pán)點(diǎn)和記錄方式，智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)在引入AI技術(shù)后，能夠自動(dòng)追蹤并記錄庫(kù)存變化，實(shí)時(shí)監(jiān)控貨物動(dòng)態(tài)，確保庫(kù)存數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確無(wú)誤。此外，AI還能依據(jù)歷史數(shù)據(jù)及市場(chǎng)趨勢(shì)，對(duì)未來(lái)庫(kù)存需求進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè)，助力企業(yè)精準(zhǔn)制定庫(kù)存計(jì)劃，有效規(guī)避庫(kù)存積壓或短缺風(fēng)險(xiǎn)。以DataCanvas Alaya制造行業(yè)大模型為例，該模型綜合采購(gòu)規(guī)劃、實(shí)時(shí)庫(kù)存情況及優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商信息，智能生成各類(lèi)采購(gòu)合同草案，產(chǎn)品入庫(kù)后，可立即更新庫(kù)存數(shù)據(jù)，從而確保材料信息的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，顯著提高采購(gòu)效率。在智能揀選環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的揀選方式依賴(lài)大量人工，效率低下且易出錯(cuò)。而智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)合AI技術(shù)，可根據(jù)訂單信息智能規(guī)劃最優(yōu)揀選路徑，并通過(guò)自動(dòng)導(dǎo)航工具（如AGV小車(chē)）實(shí)現(xiàn)精確揀選，顯著提升揀選效率并降低人為失誤，從而全面提高倉(cāng)儲(chǔ)管理水平。

圖示：AI在倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化領(lǐng)域的主要應(yīng)用

運(yùn)營(yíng)管理：AI助力銷(xiāo)售管理升級(jí)，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)銷(xiāo)售趨勢(shì)，優(yōu)化銷(xiāo)售策略，提升客戶(hù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)高效、個(gè)性化的市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)

銷(xiāo)售預(yù)測(cè)：通過(guò)引入預(yù)測(cè)模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，AI不僅能對(duì)歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致分析，更能從中提煉出消費(fèi)者的深層次購(gòu)買(mǎi)邏輯與行為模式，捕捉到市場(chǎng)的微妙變化，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)的銷(xiāo)售走勢(shì)。對(duì)于企業(yè)而言，這不僅意味著能夠制定出更為貼合市場(chǎng)需求的銷(xiāo)售計(jì)劃，更代表著在庫(kù)存管理、產(chǎn)品定價(jià)、市場(chǎng)推廣等多個(gè)方面都能獲得AI的智能支持。特別是在庫(kù)存優(yōu)化方面，AI的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)分析可以減少企業(yè)的庫(kù)存積壓風(fēng)險(xiǎn)，提高資金周轉(zhuǎn)率，增強(qiáng)企業(yè)的盈利能力。

銷(xiāo)售管理：AI技術(shù)在銷(xiāo)售管理中的應(yīng)用已經(jīng)深入到客戶(hù)分析和銷(xiāo)售渠道優(yōu)化的各個(gè)環(huán)節(jié)。通過(guò)精準(zhǔn)的客戶(hù)分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的銷(xiāo)售渠道優(yōu)化，企業(yè)能夠制定出更為精準(zhǔn)、有效的銷(xiāo)售策略，進(jìn)而提高銷(xiāo)售效率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。在客戶(hù)分析方面，AI技術(shù)通過(guò)深度挖掘客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)記錄、瀏覽行為等多維度數(shù)據(jù)，能夠?yàn)槠髽I(yè)描繪出更為精準(zhǔn)的客戶(hù)畫(huà)像，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。在銷(xiāo)售渠道優(yōu)化方面，根據(jù)AI驅(qū)動(dòng)的對(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)，企業(yè)可以?xún)?yōu)化線(xiàn)上線(xiàn)下的銷(xiāo)售資源配置，將更多的精力和資源投入到轉(zhuǎn)化率更高的銷(xiāo)售渠道中，提高銷(xiāo)售效率。

客戶(hù)服務(wù)：通過(guò)引入AI技術(shù)，企業(yè)可以提供更為智能化的客戶(hù)服務(wù)，進(jìn)一步提高服務(wù)效率，增強(qiáng)客戶(hù)體驗(yàn)。智能客服的應(yīng)用，使得企業(yè)能夠?yàn)榭蛻?hù)提供即時(shí)的咨詢(xún)和問(wèn)題解答服務(wù)，不受時(shí)間、地點(diǎn)的限制，實(shí)現(xiàn)24/7的服務(wù)覆蓋。同時(shí)，基于大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，企業(yè)能夠深入挖掘客戶(hù)的需求和偏好，為客戶(hù)提供量身定制的產(chǎn)品推薦和個(gè)性化服務(wù)，加深與客戶(hù)的互動(dòng)和連接。此外，AI還可以通過(guò)分析客戶(hù)信用和支付歷史，評(píng)估其信用風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)制定風(fēng)險(xiǎn)控制策略，并將其集成到CRM系統(tǒng)中，自動(dòng)更新客戶(hù)信息，跟蹤客戶(hù)互動(dòng)，優(yōu)化客戶(hù)關(guān)系管理。以DataCanvas Alaya制造行業(yè)大模型為例，該模型可應(yīng)用于信用評(píng)估、法律糾紛預(yù)防、訂單銷(xiāo)量預(yù)測(cè)、合規(guī)審查等多個(gè)客戶(hù)管理環(huán)節(jié)，提升企業(yè)在客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域的智能化水平。

4、發(fā)展趨勢(shì)展望

趨勢(shì)一：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、知識(shí)圖譜、數(shù)字孿生等技術(shù)的成熟，將推動(dòng)AI在制造行業(yè)更多細(xì)分場(chǎng)景中應(yīng)用

隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)、知識(shí)圖譜、數(shù)字孿生等關(guān)鍵技術(shù)的不斷成熟，AI將在制造業(yè)的多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域中發(fā)揮更加重要的作用。例如，在智能材料研發(fā)方面，AI技術(shù)的應(yīng)用將促進(jìn)自修復(fù)材料和形狀記憶合金等創(chuàng)新材料的開(kāi)發(fā)，這些材料能夠智能響應(yīng)外部環(huán)境變化，自動(dòng)調(diào)整其屬性以滿(mǎn)足未來(lái)的制造需求。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)將提供精確的材料內(nèi)部結(jié)構(gòu)分析，知識(shí)圖譜將幫助研究人員梳理材料屬性間的復(fù)雜聯(lián)系，加速研發(fā)進(jìn)程。在分子制造領(lǐng)域，AI與納米技術(shù)的結(jié)合將實(shí)現(xiàn)分子級(jí)別的精確控制，推動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和功能達(dá)到新的精度和復(fù)雜性高度。高分辨率成像技術(shù)將用于觀(guān)察和分析分子級(jí)別的精細(xì)結(jié)構(gòu)，確保制造的極致精確；知識(shí)圖譜將系統(tǒng)梳理分子結(jié)構(gòu)與性能之間的復(fù)雜關(guān)系，為決策提供科學(xué)指導(dǎo)；數(shù)字孿生技術(shù)將在數(shù)字世界中模擬分子的運(yùn)動(dòng)和相互作用，以實(shí)現(xiàn)對(duì)分子制造過(guò)程的精確掌控。這些技術(shù)的融合應(yīng)用，預(yù)示著制造業(yè)將邁向更高級(jí)別的自動(dòng)化和智能化。