★文/宋慧欣

展望未来，人工智能与工业的融合将向更纵深的方向发展。具身智能让工业机器人从“单兵作战”走向“群体协同”，工业大模型实现知识传承从“师徒制”向标准化资产的转变，绿色AI技术推动低碳生产成为产业自觉。

当前，人工智能正以技术突破与场景渗透的双重势能，推动工业领域迎来深刻变革。从生产车间的设备预警到研发实验室的材料创新，从供应链的动态调度到能源系统的智能优化，AI已不再是锦上添花的辅助工具，而是重构工业生产范式、培育新质生产力的核心引擎。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出推动产业全要素智能化发展，为人工智能与工业深度融合指明了方向。

人工智能对工业的改造，首先体现在生产全链路的效率跃升上。如中控技术基于时间序列大模型TPT与通用控制系统UCS的深度协同的自主运行工厂AOP解决方案，助力兴发集团湖北兴瑞硅材料有限公司成功将工厂定员从260人优化至80人，并提升整体生产效益1%~3%，实现了显著的降本增效；和利时新进推出的生产控制和生产管理原生融合的XMagital智能软件平台，可为用户带来可量化、可落地的实际价值：工艺平稳率提升50%+、装置能耗降低2%+、生产计划调度准确率提升10%+、库存周转周期缩短5%+、能源消耗和质量损失降低3%+、设备故障率降低20%+、设备使用寿命提升10%+。

更深层次的价值在于，人工智能推动工业从“规模扩张”向“质量跃升”转型，重塑产业竞争格局。在本期聚焦专栏中，我们看到中国十五冶联合西门子从“数据、知识、决策”三个维度着手，开发出业内首个融合“垂类模型+边缘智能”的AI智能体，有效减少操作人员工作量、促进环保达标，降低物料消耗的同时，将冰铜品位稳定性提高了15%；国内某大型医疗用品生产企业依托海康机器人的一次性手套视觉缺陷检测系统解决方案大幅提升检测精度，系统可稳定检出直径0.8mm以上缺陷，对污渍、破损等重要缺陷的检出率超过99.995%，总过检率低于0.03%，产品出厂良率提升至99.99%以上。数据显示，我国应用大模型及智能体的工业企业比例已从2024年的9.6%跃升至2025年的47.5%，85家全球“灯塔工厂”中我国占比45%，印证了AI赋能的实践成效。

尽管成效显著，人工智能在工业领域的深度渗透仍面临多重挑战。数据孤岛问题突出，不同控制系统的时序数据难以贯通，制约了AI模型的全局优化能力；技术适配成本高昂，传统定制化开发模式使中小企业望而却步；部分AI方案停留在预警层面，未能形成“识别—分析—决策—执行”的全闭环。破解这些难题，需要构建“通用底座+场景适配”的发展模式，通过预训练大模型降低适配成本，借助边缘计算与云协同实现实时决策，依托工业智能体打通执行链路。

展望未来，人工智能与工业的融合将向更纵深的方向发展。具身智能让工业机器人从“单兵作战”走向“群体协同”，工业大模型实现知识传承从“师徒制”向标准化资产的转变，绿色AI技术推动低碳生产成为产业自觉。推动这一进程，既需要加强核心技术攻关，突破高端芯片、工业软件等“卡脖子”环节，也需要培育标杆场景，促进技术复用与规模化推广。

人工智能赋能工业，本质上是用数据智能重构“人机料法环”的要素配置逻辑。从单点优化到全价值链升级，从技术突破到生态重构，这场变革不仅关乎企业效率与效益，更决定着制造强国建设的成色。唯有坚持技术创新与场景驱动双轮并行，才能让人工智能真正融入工业血脉，为新型工业化注入不竭动力。

摘自《自动化博览》2025年11月刊