一、智能化转型的创新实践
1. 技术要素的体系化构建
工业AI应用的核心逻辑围绕“场景-数据-算法”三要素展开。场景决定了AI Agent的任务方向（如生产调度优化、质量缺陷预测）[]，数据作为燃料需整合设备参数、工艺数据等多源信息[]，而垂直领域大模型则成为驱动决策的引擎[^1][]。例如，恒远科技通过融合千万级工艺文档构建专业知识库，实现焊接缺陷预测与工艺回溯优化[]。
2. 垂直行业大模型的深耕
针对装备制造复杂性，企业正研发融合领域知识的大模型。此类模型不仅提升预测精度，更注重业务逻辑的深度解析，如沃丰科技通过知识图谱技术提升汽车装配设计效率[]，华为则聚焦细分行业（半导体、新能源等）的机理模型开发[]。
3. 全流程智能化融合
AI已贯穿研发、生产、供应链等环节：
生产端：预测性维护通过设备数据分析降低停机率[]，计算机视觉技术实现实时质量检测[^5][]；
供应链端：动态需求预测与库存优化显著提升响应效率[^5][]；
服务端：AI驱动的精准营销与智能客服增强客户体验[^2][]。
二、未来趋势与挑战
1. 新型基础设施的加速建设
围绕数据“采传存、算管用”构建新型基座成为重点。华为提出通过算力网络与AI平台支撑制造企业数智化转型[]，而工业机理与AI模型的融合将增强技术可解释性[]。
2. 多模态大模型的深度应用
随着视频、图像等多模态技术的突破，AI将更深入复杂工艺场景。例如，郑茂宽博士指出多模态大模型可优化产品设计验证流程[]，西门子则通过自监督学习解决质检样本不足问题[]。
3. 协同创新生态的形成
《智能制造典型场景参考指引》等政策推动下[^2][]，企业需联合技术供应商、研究机构构建开放生态。典型案例包括：
恒远科技与行业伙伴共建工艺知识库[]；
华为联合客户开发行业专属解决方案[]。
三、关键挑战
数据治理瓶颈：多源异构数据的实时采集与标准化仍存在技术鸿沟[^1][]；
技术与业务适配性：通用AI模型需通过领域知识增强实现精准场景匹配[^1][]；
人才培养缺口：复合型人才（AI+工艺）短缺制约技术落地速度[^3][]。
工业AI正从单点突破转向系统化赋能，其发展需以场景需求为锚点、数据治理为基石、垂直模型为核心。未来，随着政策支持与生态协同的深化，“人工智能+”将加速制造业向柔性化、绿色化、高附加值方向演进[^2][^4][]。
