AI加速融入制造业，交付与应用模式有待规范

       当前，AI正迅速渗透至生成式设计、CAX、机器视觉、EDA等领域，深刻地改变着传统的研发、生产与制造模式。与此同时，随着AI大模型、生成式AI等技术的突破，以及数字基础设施的逐渐完善，人工智能在制造业的应用也达到前所未有的深度和广度。通过全面赋能研、产、供、销、服等关键环节，人工智能已成为推动制造业数字化、智能化转型升级的关键驱动力。

       从政策层面来看，我国持续加大对人工智能产业的支持力度。2024年6月，工业和信息化部、中央网信办、国家发展改革委、国家标准委等四部门联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，引领人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。2024年9月，全国网络安全标准化技术委员会发布了《人工智能安全治理框架》，提出了包容审慎、风险导向等人工智能安全治理的原则。

       从技术层面来看，各大厂商都在积极拥抱AI技术，以“AI+产品/解决方案“来推动制造业的发展。例如，PTC在Creo 11中提供了包括AI材料分析、创成式设计、AI设计顾问和AI智能分析等多种借助AI技术实现的相关功能；Autodesk推出了Project Bernini的革命性新方法，用于3D生成AI，旨在为设计师提供更全面的设计体验，并促进实时交流与信息共享；西门子推出生成式人工智能助手Industrial Copilot，可加速生成复杂的自动化代码、缩短开发时间、提高生产率；思普基于本地部署大模型和RAG技术，实现研发历史知识训练和应用；开目AI智能工艺覆盖从工艺辅助生成或全自动生成到通过仿真验证和现场数据反馈优化的完整闭环；达索可通过声音驱动AGI，自动生成设计。

       从应用层面来看，根据e-works Research于2024年发布的《人工智能（AI）在制造业的应用现状调研报告》显示，AI在制造业的应用覆盖研发设计、生产制造、质量管控、供应链物流、营销服务等价值链的各个环节。例如，广汽乘用车基于人工智能和边缘计算的焊接质量预测系统，实现了白车身焊接质量的数字化管理与品质提升；广船国际运用人工智能和机器学习，实现船型设计优化的高效与精准；苏州璨曜光电运用人工智能技术进行数据挖掘，将数据转化成有价值、看得懂、有记忆点的资料；火星人厨具开发了AI助手人工智能语言模型，用于处理产品咨询、投诉、服务咨询和配件咨询等。

       尽管AI技术在制造业中的应用前景广阔，但其在交付和应用模式上仍面临多重挑战。目前AI应用交付形式多样，其中以项目交付的形式为常见，使得“软硬一体”的交钥匙工程与提供应用平台加人员培训的模式并存于市场。这两种交付方式虽各有优势，但缺乏一个统一的标准来规范整个流程，制造企业在选择AI服务时面临困惑，且项目实施费用差异巨大。此外，制造企业在AI人才方面尚存在巨大缺口，制约了AI技术的进一步应用与发展。

       因此，推动制造业与AI技术的深度融合，产业界亟需从两个方面入手。一方面，规范AI的交付与应用模式，建立统一的标准体系，以降低企业的选择成本和提高项目实施效率；另一方面，加强AI人才的培养与引进工作，通过专业培训、人才引进等多渠道方式，逐步缩小制造企业在AI人才方面的缺口。

       参考资料：

       1、四部门关于印发国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）的通知

       2、人工智能（AI）在制造业的应用现状调研报告