隨著全球制造業(yè)邁入智能化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，人工智能（AI）作為核心驅(qū)動力，正以前所未有的深度和廣度重塑產(chǎn)業(yè)格局。如何將AI技術(shù)有效融入智能制造體系，已成為行業(yè)關(guān)注的焦點。工業(yè)和信息化部智能制造專家咨詢委員會委員、著名制造業(yè)信息化專家蔣明煒在接受專訪時指出，AI融入智能制造并非簡單的技術(shù)疊加，而是一場以數(shù)據(jù)為燃料、以軟件為引擎的深刻變革，其中，應(yīng)用軟件服務(wù)扮演著至關(guān)重要的角色。

一、AI融入智能制造：從“機(jī)器換人”到“智慧賦能”

蔣明煒專家首先回顧了智能制造的發(fā)展歷程。他指出，早期的自動化、數(shù)字化解決了“機(jī)器換人”和流程可視的問題，而當(dāng)前階段的智能化，核心在于通過AI實現(xiàn)“智慧賦能”。這不僅僅是讓機(jī)器更高效地執(zhí)行既定程序，更是賦予其感知、分析、決策和持續(xù)優(yōu)化的能力。AI的融入，使得制造系統(tǒng)能夠從海量數(shù)據(jù)中自主挖掘知識、預(yù)測趨勢、預(yù)防故障，并動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)策略，從而實現(xiàn)質(zhì)量、效率、成本、柔性的全面躍升。

二、應(yīng)用軟件服務(wù)：AI價值落地的“轉(zhuǎn)換器”與“倍增器”

在談及AI如何落地時，蔣明煒著重強(qiáng)調(diào)了應(yīng)用軟件服務(wù)的關(guān)鍵作用。他認(rèn)為，先進(jìn)的AI算法如同“高純度礦石”，而面向特定行業(yè)、特定場景的工業(yè)應(yīng)用軟件，則是將這些“礦石”冶煉成可實際使用的“特種鋼材”的熔爐。

1. 場景化封裝與集成：AI技術(shù)本身具有較高的專業(yè)門檻。優(yōu)秀的應(yīng)用軟件服務(wù)能夠?qū)?fù)雜的AI模型、算法進(jìn)行“場景化封裝”，形成諸如智能排產(chǎn)、視覺質(zhì)檢、預(yù)測性維護(hù)、工藝參數(shù)優(yōu)化等開箱即用或易于配置的功能模塊。這極大降低了制造企業(yè)，尤其是廣大中小企業(yè)的應(yīng)用門檻，讓AI能力能夠快速、精準(zhǔn)地嵌入到具體的研發(fā)、生產(chǎn)、物流、服務(wù)等環(huán)節(jié)。

1. 數(shù)據(jù)價值深度挖掘：智能制造的核心生產(chǎn)資料是數(shù)據(jù)。應(yīng)用軟件服務(wù)構(gòu)成了從設(shè)備采集、邊緣計算到云端分析的全棧數(shù)據(jù)管道與管理平臺。它不僅負(fù)責(zé)匯聚多源異構(gòu)的工業(yè)數(shù)據(jù)，更通過內(nèi)置或集成的AI工具，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)注、特征工程和模型訓(xùn)練，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為驅(qū)動智能決策的“燃料”，釋放數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值。

1. 知識沉淀與持續(xù)進(jìn)化：AI模型的效能需要在實際應(yīng)用中持續(xù)迭代優(yōu)化。應(yīng)用軟件服務(wù)提供了一個穩(wěn)定的載體和環(huán)境，能夠?qū)⒐こ處煛⒗蠋煾档膶嵺`經(jīng)驗（隱性知識）和AI從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的規(guī)律（顯性知識）相結(jié)合，形成可復(fù)用、可擴(kuò)展的行業(yè)知識庫與模型庫。這使得制造系統(tǒng)的智能化水平能夠像生命體一樣，在實踐中不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化。

1. 構(gòu)建開放協(xié)同生態(tài)：蔣明煒指出，未來的智能制造生態(tài)將是“平臺+應(yīng)用”的模式。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、云平臺等為基礎(chǔ)，各類專業(yè)、細(xì)分的AI應(yīng)用軟件服務(wù)作為“工業(yè)APP”蓬勃發(fā)展。這種架構(gòu)促進(jìn)了知識的共享、資源的優(yōu)化配置以及產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新，加速了整個制造業(yè)的智能化進(jìn)程。

三、挑戰(zhàn)與建議：聚焦價值，務(wù)實推進(jìn)

蔣明煒也坦言，當(dāng)前AI在制造領(lǐng)域的融合應(yīng)用仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、復(fù)合型人才短缺、投資回報周期不確定、安全與倫理等挑戰(zhàn)。對此，他提出幾點建議：

• 價值導(dǎo)向，分步實施：企業(yè)不應(yīng)為“AI”而AI，而應(yīng)聚焦于解決如提升良品率、降低能耗、縮短交付周期等具體的業(yè)務(wù)痛點，從小處著手，由點及面，務(wù)實推進(jìn)。
• 強(qiáng)化“軟件定義”思維：制造企業(yè)需提升對軟件，特別是蘊(yùn)含AI能力的應(yīng)用軟件的重視程度，將其視為核心競爭力的重要組成部分，加大投入。
• 深化產(chǎn)學(xué)研用合作：鼓勵軟件服務(wù)商、AI技術(shù)公司、裝備制造商與垂直行業(yè)的制造企業(yè)深度合作，共同開發(fā)更貼合行業(yè)需求的解決方案。
• 重視數(shù)據(jù)治理與安全：夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，并在應(yīng)用AI過程中，同步構(gòu)建涵蓋算法安全、數(shù)據(jù)安全和操作安全的全方位防護(hù)網(wǎng)。

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蔣明煒道，AI與智能制造的深度融合，是一場靜水深流的產(chǎn)業(yè)革命。在這個過程中，以解決實際問題、創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值為核心的應(yīng)用軟件服務(wù)，是連接尖端技術(shù)與復(fù)雜工業(yè)場景的橋梁，是驅(qū)動智能制造從“概念”走向“實效”的關(guān)鍵力量。只有牢牢抓住應(yīng)用軟件服務(wù)這個牛鼻子，才能讓AI真正在工廠車間里生根發(fā)芽，結(jié)出豐碩的果實，最終推動中國制造業(yè)向全球價值鏈中高端穩(wěn)步邁進(jìn)。