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人工智能(AI)作为新一轮科技革命与产业变革的核心引擎，正以“头雁效应”重塑全球创新版图。习近平总书记高瞻远瞩地指出，要“以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级”，并明确强调“推动人工智能科技创新与产业创新深度融合”。2025年6月，工信部在审议《工业和信息化部信息化和工业化融合2025年工作要点》时，明确提出要实施“人工智能+制造”行动，加快重点行业智能升级，打造智能制造“升级版”。
一、人工智能赋能制造业，智能制造发展成效明显
作为智能制造的重要驱动力，人工智能在技术融合、生产模式重构以及产业生态革新等前沿领域取得了显著突破。通过与工业机器人、机器视觉、数字孪生等前沿技术的深度融合，AI正在帮助制造业摆脱传统生产模式的束缚，加速从自动化数字化向智能化、从单机智能向全链条智能协同转型，具体进展体现在以下三个方面：
（一）技术融合：智能装备与感知系统的突破性应用
人工智能技术与制造装备、感知系统的深度融合，突破了传统生产设备“被动执行”的固有局限，构建起“感知-决策-执行”的闭环智能体系。
在智能装备领域，以AI驱动的焊接机器人为例，通过实时采集焊接过程中的温度、电流、焊缝形态等多维度数据，依据这些数据动态调整焊接参数，有效降低了焊接缺陷率。柔性协作机器人借助AI视觉定位技术，可精准识别不同型号零部件的位置与姿态，完成装配操作，高度适配多品种、小批量的生产需求。
融合深度学习算法的机器视觉系统，不再局限于简单的尺寸测量和外观缺陷检测，而是能够对复杂场景下的产品缺陷进行精准识别与分类，快速、精准检测出划痕、杂质等隐性缺陷，保障了生产效率与产品质量。
生成式AI与智能装备的有机结合，实现了生产工艺的“反向设计”。通过输入产品性能需求，AI可自动生成最优的装备加工路径与参数配置，可帮助企业缩短产品研发周期。
（二）生产模式重构：从自动化到自主化
人工智能技术的深度渗透与广泛应用，推动制造业生产模式从“机械自动化”向“自主化智能生产”转型，实现生产过程的“自感知、自决策、自优化”。
在智能工厂的生产调度中，AI系统实时采集生产线上的设备运行状态、原材料库存、订单需求等数据，通过多目标优化算法，动态调整生产计划与设备排班。即使设备出现故障，AI也可自动对设备的生产任务分配调整，并同步生成故障维修方案，避免生产中断；当原材料供应延迟时，AI能基于历史数据预测原材料到货时间，提前调整生产顺序，优先生产库存充足的产品，确保订单交付率不受影响。
在质量管控环节，AI系统将生产模式从“事后检测”转变为“事前预防”，通过实时分析生产过程中的关键参数与产品质量数据之间的关联关系，构建质量预测模型。当参数出现异常趋势时，可提前发出预警，并自动调整生产参数，防止不合格产品的产生。
AI系统也更好的实现了生产的“柔性化定制”，通过AI与客户需求管理系统的对接，能够快速将客户的个性化需求转化为生产指令，实现“一件起订、批量生产”，充分满足消费者的个性化定制需求。
（三）产业生态革新：全链条智能化升级
AI系统实现了研发、生产、供应链、销售、服务等全链条的智能化升级，推动了制造业从“单机智能”向“全链条协同智能”演进，构建了全新的产业生态。
在研发环节，AI与数字孪生技术融合，打造了“虚拟研发-真实验证”的闭环体系。研发人员可在数字孪生平台上构建产品的虚拟模型，借助AI模拟不同工况下的产品性能，快速优化产品设计方案，减少物理样机的制作次数，可显著缩短研发周期、降低研发成本。
在供应链环节，AI驱动的供应链协同平台实现了上下游企业信息的实时共享与智能联动，基于市场需求预测，指导上游供应商调整原材料生产计划，避免库存积压，同时通过AI物流调度算法，优化运输路线与仓储布局，降低供应链物流成本。
在销售与服务环节，利用AI技术可实现客户的精准画像，分析客户的消费习惯与需求偏好，实现产品的精准营销与个性化推荐；在售后服务方面，AI远程诊断系统可通过设备传感器采集的数据，实时监测设备运行状态，提前预测设备故障，并远程指导客户进行维修，或调度就近的服务人员上门服务，大幅提升售后服务效率。
在回收处理环节，机器学习能够预测社区回收量，并优化路径动态调度回收车辆，RFID标签可追踪大宗废旧物品流向；计算机视觉系统可实时识别废品材质、光谱分析技术可鉴别有毒有害物质；利用图像识别技术课评估二手商品损耗程度，区块链技术课溯源验证高价值零部件，市场大数据分析能够实时生成回收指导价。
二、人工智能与制造业深度融合，智能制造发展未来可期
（一）多技术融合
智能制造的发展不能仅依赖单一AI技术的进步，而是AI、传感器、物联网、大数据、云计算与制造技术自身的发展进步等多种前沿技术的深度融合。传感器技术的发展实现了设备、物料、工厂等的状态可观可测；物联网实现了生产设备、产品、原材料等的互联互通，能够实现实时数据采集与传输，让整个生产系统“万物互联”；大数据为AI提供海量丰富的数据资源，通过对这些数据的深度挖掘与分析，AI模型能够精准洞察生产过程中的潜在问题与优化方向；云计算则为数据存储与处理提供强大的算力支撑，确保大规模数据运算能够高效完成。最后AI可据此优化生产流程、预测设备故障，实现生产线的无缝衔接与高效运转，全方位提升制造业的智能化与高效化水平。
（二）全球合作与规范标准制定
智能制造业涉及各国制造业产业链的重塑与升级，需要全球范围内的广泛合作与科学合理的规范标准制定。在技术交流方面，各国科研人员与企业能够分享AI在制造业应用中的前沿技术与创新成果，加速技术的全球普及与迭代。规范标准制定则更为关键，统一技术标准与规范，如通信协议、数据格式等，可以确保不同国家、不同厂商生产的设备、软件系统之间具备良好的兼容性与互操作性，减少因标准差异带来的集成难题，全方位推动智能制造业的健康有序、高质量发展。
（三）面向双碳和可持续发展
随着人们对全球气候变化、生态环境等的高度关注以及人类环保意识的不断增强，绿色制造已经成为智能制造必须高度重视的发展方向。在能源管理层面，AI可实时监测工厂各设备的能源消耗情况，依据生产任务灵活调整设备运行功率与启停时间，实现能源的精准分配与高效利用。AI可以将碳排放与能耗作为优化目标写进工艺基因，实现从设计、排产到回收的“碳预算”闭环管理；边缘-云端协同的能碳操作系统让工厂成为可灵活交易的“负碳资产”，带动产业链碳足迹数据互通，使“零碳订单”成为出口欧美的新通行证，最终推动制造业在2030年前整体进入碳达峰平台期，为2060碳中和奠定工业端的基础底座。
三、人工智能赋能智能制造面临的挑战
（一）技术集成难度加大
智能制造系统是一个庞大复杂的生态体系，体现了多学科交叉，融合了多种复杂技术，如机械、材料、自动化、计算机等学科以及数据接口、数据格式、数据通信、系统兼容性、安全性等，特别是一些厂商为保护自身技术优势，采用加密的通信协议和数据格式，导致AI系统难以获取到正确的信息，制约了AI技术的集成应用。
（二）数据安全与隐私问题
数据是核心资产，涵盖企业商业机密、生产工艺数据、客户信息等关键内容，数据安全与隐私保护至关重要。随着数据在不同环节、不同主体间流转共享，数据隐私边界模糊，如何确保数据在使用过程中不被滥用、不泄露用户隐私，需要完善的数据安全机制与隐私保护技术支撑。
（三）技术标准和法规不完善
当前，智能制造的应用及发展速度很快，但相关标准和法规的制定却相对滞后。在技术标准方面，缺乏统一规范，使得不同企业开发的AI应用、智能设备等在功能、性能、接口等方面差异显著，影响产业生态的良性发展；法规层面同样存在空白，如AI决策引发的责任界定问题，当AI系统在生产决策中出现失误，导致产品质量事故或生产事故时，难以明确是算法开发者、数据提供者还是企业本身承担责任。这种不确定性增加了企业应用AI技术的顾虑，限制了智能制造业技术的推广与应用范围。
（四）员工对AI的接受度存在障碍
一方面，企业员工对AI技术的安全性和可靠性存在疑虑，担心AI系统的引入会导致自身岗位被替代；另一方面，员工对AI在生产中的稳定性存疑，害怕设备故障引发生产事故。这种对技术的不信任心理，使得员工在日常工作中对AI技术的配合度降低，可能会影响AI技术在企业内部的普及与深度应用。
四、总结
人工智能赋能智能制造不仅是技术层面的升级，更是制造业整体生态体系的重塑，人工智能技术将推进制造业向更加智能、高效、可持续的方向快速发展。为应对这种发展趋势，企业需要制定长远的智改数转战略，加强跨领域的技术融合与人才培养；政府应加快完善相关法律法规，为技术创新与产业应用提供良好的制度环境；行业组织则需搭建标准与测试认证公共平台，推动产业链上下游协同创新；高校作为知识创新与高端人才供给的源头，应主动对接产业需求，建设“人工智能+制造”交叉学科，持续输出AI+智能制造领域复合型人才。
只有各方协同努力，才能充分释放人工智能在智能制造中的潜力，把握新一轮科技革命带来的机遇，推动制造业实现高质量可持续发展。
国家智能制造专家委员会委员 合肥工业大学副校长 刘志峰
原标题：智造洞见专栏 | 刘志峰：人工智能赋能智能制造——现状、趋势与挑战
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