在当今科技飞速发展的时代，人工智能与制造业的融合正掀起一场深刻的产业变革。你是否想过，这两大领域的携手，会给我们的生产生活带来怎样的惊喜与突破?

传统制造业面临着诸多困境，如单位劳动产出低、生产成本上升、生产线灵活性不足以及产品质量不稳定等。而人工智能的出现，宛如一把神奇的钥匙，为制造业开启了新的机遇之门。它促进了新生态组织的形成，推动产品走向智能化和网络化，并且在生产、服务和商业模式上带来了前所未有的创新。这种融合不仅为人工智能提供了广阔的应用场景，推动制造业转型升级，还助力中国在全球产业价值链中迈向高端，提升国际竞争力。

基础层

在 “制造业 + 人工智能” 的产业版图中，基础层是坚实的基石。人工智能芯片虽目前 GPU 占据主导，但 FPGA 和 ASIC 也崭露头角，中国的人工智能芯片市场更是呈现出迅猛的增长态势。工业机器人自 20 世纪 70 年代诞生以来，不断朝着 “人机协作” 的方向迈进，其产业链涵盖了零部件、本体制造以及系统集成与应用等多个环节。工业物联网则融合多种技术，大幅提升制造效率，中国的相关产业链也已初步构建。

技术平台层

技术平台层同样不可或缺。工业大数据作为推动人工智能应用的关键要素，市场规模增长迅速，其产业链涵盖基础、平台和应用多个层面。制造业人工智能算法借助机器学习挖掘数据关系、建模与优化，不过深度学习神经网络在工业应用中仍面临挑战。制造云为人工智能计算提供了有力的支撑场所，众多科技 / 互联网企业、通信企业和工业企业纷纷布局，未来有望催生出更多新颖的商业模式。

应用层

而应用层则是人工智能在制造业中大展身手的舞台。在生产计划方面，智能计划排产能够综合多种条件生成最优计划，并有效应对物料和产能问题，其市场规模预计将大幅增长。质量控制领域，从当前的机器视觉质检逐步向工艺优化拓展，在提升良品率、降低成本和提升效率上潜力无限。现场作业中，智能感知与自适应决策可优化控制生产指标，提高生产的稳定性与效率。预测性维护维修借助历史数据预测故障，减少停工损失，市场前景十分广阔。物体搬运环节，全自动流水线和智能机器人优化运输路径，提升物流效率。此外，人工智能还在赋能工业机器人、保障数据与网络安全等方面发挥着重要作用，且各应用场景的市场规模都呈现出强劲的增长势头。

然而，这条融合之路并非一帆风顺。芯片技术面临核心技术攻克、研发投入不足和生态竞争力缺乏等瓶颈;工业数据在采集、开发、流通和治理方面尚处于探索阶段;现有计算架构难以满足工业实时性需求，算法的 “黑盒” 特性也与制造业要求存在矛盾;同时，解决方案针对性不足，制造企业自身在意识和能力上也存在短板。

应用场景

人工智能在制造业中的应用广泛，主要围绕提升效率、降低成本、增加产品和服务价值以及探索新业务模式等方面，在生产制造的不同阶段都有潜在应用，具体场景如下：

1.生产计划

智能计划排产

在给定工单、可用资源、约束条件和公司目标多重条件下，生成最佳生产计划。当新信息和数据加入后，系统可运行大量假设任务并发现最优计划，还能根据采购清单进行最有效采购推荐，以应对物料或产能不足导致的订单交付问题。

2.质量控制

质检与工艺优化

目前大部分集中在机器视觉质检，通过机器学习算法，在精密产品上以远超人类的视觉发现微小缺陷;未来将向生产制成环节的工艺优化扩展，对关键工艺步骤的数据进行感知分析，以提升良品率。

解决质量问题

人工智能可找出质量相关规则，理清质量与变量关系，预测质量问题并追溯根源，从而采取行动改善工艺，减少质量偏离风险，节省成本并提升制造效率。

市场规模预测

中国制造业中人工智能质量控制的应用市场预计将从 2018 年的 1.5 亿元人民币增长到 2025 年的 23.2 亿元人民币，年复合增长率达 51%。

3.现场作业

流程优化

智能感知生产条件变化，自适应决策实现运行指标的优化控制和自愈控制，以提高生产效率和稳定性。

预测性维护维修

故障预测与诊断

利用历史数据，结合设备运行状态，及时预测预警运营故障风险，并帮助诊断背后原因指导维修维护，减少因设备故障导致的停工情况。

应用市场潜力

不合理的维护策略会给工厂带来产能降低和经济损失，人工智能预测性维护的应用市场潜力巨大。中国制造业中人工智能预测性维护的应用市场预计将从 2018 年的 2.3 亿元人民币增长至 2025 年的 42.7 亿元人民币，年复合增长率达 49%。

4.物体搬运

智能物流与仓储

各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已开始应用，基于人工智能技术可优化物料运输路径，实现最短时间送达。

5.其他场景

赋能工业机器人

提高协作机器人、焊接机器人作业精度和效率，以及制孔机器人精度，提升生产自动化水平。

人工智能与制造业的结合，拐点的到来为企业带来了重大机遇与重要选择。但在时代的拐点，不进则退，“无为”或将意味着失败，企业需根据自身情况和业务发展需要，因地制宜，选择最合适的发展路线。