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社評(píng)|告別“拼接”,走向“融合”

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“人工智能+制造”不是簡單的技術(shù)嫁接,而是一場深刻的生產(chǎn)方式革命。

文|張昊

編輯|李會(huì)

頭圖來源|AI生成

近日,工業(yè)和信息化部等八部門聯(lián)合印發(fā)《“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng)實(shí)施意見》,提出到2027年要推出1000個(gè)高水平工業(yè)智能體、打造100個(gè)工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,并選樹1000家標(biāo)桿企業(yè),為加快推進(jìn)人工智能技術(shù)在制造業(yè)融合應(yīng)用明確目標(biāo)舉措。

我國制造業(yè)具備全球最完整的工業(yè)體系,連續(xù)16年穩(wěn)居全球制造業(yè)規(guī)模首位,涵蓋41個(gè)工業(yè)大類、666個(gè)小類,為人工智能提供了海量多元的應(yīng)用場景。同時(shí),我國在人工智能基礎(chǔ)研究、算法模型、算力基礎(chǔ)設(shè)施等方面也處于全球前列。

然而,當(dāng)前不少企業(yè)的AI應(yīng)用還停留在“物理拼接”層面——將視覺識(shí)別用于質(zhì)檢、用預(yù)測(cè)性維護(hù)替代人工巡檢、在ERP中嵌入簡單算法……這些點(diǎn)狀嘗試雖能帶來局部效率的提升,卻難以撬動(dòng)系統(tǒng)性變革,急需進(jìn)一步深化。

“人工智能+制造”的真正價(jià)值,在于兩者之間產(chǎn)生“化學(xué)融合”。這種融合不是技術(shù)疊加,而是方法論升級(jí):從“設(shè)備智能化”轉(zhuǎn)向“流程智能化”,從“單點(diǎn)優(yōu)化”走向“全鏈協(xié)同”,從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”進(jìn)化為“模型驅(qū)動(dòng)”。

行業(yè)實(shí)踐已初步驗(yàn)證這一路徑。有家電企業(yè)通過構(gòu)建覆蓋研發(fā)、排產(chǎn)、供應(yīng)鏈、服務(wù)的工業(yè)智能體,縮短產(chǎn)品開發(fā)周期,提升庫存周轉(zhuǎn)效率;也有部分鋼廠利用AI融合熱力學(xué)模型與實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)優(yōu)化高爐操作參數(shù),大幅降低噸鋼能耗。

這些案例的共性在于:AI不再孤立運(yùn)行于某個(gè)環(huán)節(jié),而是深度嵌入到工藝流程,成為制造系統(tǒng)的“神經(jīng)中樞”。

站在企業(yè)家視角,推動(dòng)這場“化學(xué)融合”面臨三重挑戰(zhàn):一是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱,工業(yè)數(shù)據(jù)分散、非標(biāo)、質(zhì)量參差不齊,難以支撐高質(zhì)量模型訓(xùn)練;二是場景碎片化,不同行業(yè)甚至同行業(yè)不同企業(yè)間的工藝差異巨大,通用大模型存在“水土不服”;三是認(rèn)知滯后,要把AI視為戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力,才能突破組織慣性與流程壁壘。

利用AI破局,需要有更實(shí)際的AI落地方法論,也對(duì)應(yīng)著一個(gè)過程。首先,從初期把AI定位為效率工具,用于局部環(huán)節(jié)優(yōu)化;其次,企業(yè)家需重構(gòu)管理范式,打破科層制、KPI等傳統(tǒng)管理制度,轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)流和智能體協(xié)同為核心的新型組織機(jī)制;在融合階段,AI不再依附于既有流程,企業(yè)也形成了以智能為基座、人機(jī)協(xié)同的新型組織形態(tài)。

“人工智能+制造”不是簡單的技術(shù)嫁接,而是一場深刻的生產(chǎn)方式革命。唯有摒棄“拿來就用”的工具思維,轉(zhuǎn)向“深度融合”的系統(tǒng)思維,才能真正釋放“乘數(shù)效應(yīng)”。

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