隨著人工智能技術的迅猛發展，其與實體經濟的深度融合已成為推動制造業轉型升級的核心驅動力。工信部智能制造專家蔣明煒就“AI如何深度融入智能制造，并賦能應用軟件服務”這一議題，分享了深刻的行業觀察與實踐思考。
蔣明煒指出，智能制造的本質是數據驅動的智能化生產與服務。人工智能，特別是機器學習、計算機視覺和自然語言處理等技術，正在從生產流程優化、質量控制、預測性維護、供應鏈管理等多個維度，重塑制造業的形態。AI的融入，并非簡單地將算法嵌入現有系統，而是需要構建一個“感知-決策-執行”的閉環智能體系。
AI融入智能制造的三大核心路徑
蔣明煒專家闡述了AI技術融入智能制造的三大關鍵路徑：
- 生產過程的智能化：在車間層面，通過AI視覺檢測實現產品質量的實時、高精度判別，遠超人工目檢的效率和一致性。利用AI算法對設備運行數據進行學習與分析，可實現預測性維護，大幅減少非計劃停機，提升設備綜合效率（OEE）。
- 研發與設計的智能化：在產品研發階段，生成式AI與仿真技術結合，可以快速生成和優化設計方案，進行虛擬測試，縮短研發周期。AI還能輔助進行材料選擇、工藝參數優化，實現“設計即制造”的更高協同。
- 管理與服務的智能化：在企業運營層面，AI能夠整合供應鏈、生產、銷售、客戶服務等多源數據，進行智能排產、需求預測、庫存優化和物流路徑規劃，實現全局資源的最優配置?；贏I的智能客服和遠程運維平臺，能提供更精準、高效的客戶服務與產品全生命周期管理。
應用軟件服務：AI落地的關鍵載體與價值放大器
蔣明煒特別強調了應用軟件服務（SaaS、工業APP等）在AI落地過程中的橋梁作用。他認為，未來的工業軟件將不再是功能固化的工具，而是“AI賦能、數據驅動、持續進化”的智能服務體。
- 軟件即智能體：新一代的制造執行系統（MES）、企業資源計劃（ERP）、產品生命周期管理（PLM）等核心工業軟件，將深度集成AI模塊，使其具備自學習、自優化能力，從記錄流程的“系統”轉變為驅動優化的“智能體”。
- 低代碼/無代碼AI平臺：為了降低AI應用門檻，面向特定工業場景的低代碼或無代碼AI開發平臺至關重要。它們能讓工藝工程師、設備管理員等一線人員，無需深厚編程基礎，也能通過拖拽、配置方式，快速構建和部署AI模型，解決實際生產中的痛點問題。
- 云邊端協同的服務模式：AI模型的訓練與迭代通常在云端完成，而推理和執行則根據實時性要求部署在邊緣側或設備端。這種云邊端協同的軟件服務體系，既能保證AI處理的高效與低延遲，又能實現知識的集中管理與持續更新。
- 從工具到生態：AI驅動的應用軟件服務正從單一工具向產業生態演進。軟件平臺將連接設備制造商、系統集成商、算法提供商和最終用戶，形成一個數據、模型、知識、應用共享與交易的創新生態，加速智能制造解決方案的規?；瘡椭婆c個性化定制。
挑戰與展望
蔣明煒也坦言，AI與智能制造的深度融合仍面臨數據質量與安全、復合型人才短缺、現有系統改造難度大、投資回報周期長等挑戰。他建議，企業應秉持“業務驅動、場景切入、迭代發展”的原則，從解決一個具體的、高價值的痛點問題開始，小步快跑，積累數據與經驗，逐步構建自身的智能化能力。
蔣明煒認為，“AI+智能制造”的下一階段將是“認知智能”與“群體智能”在工業領域的探索。AI不僅能優化已知流程，更能發現人類未曾察覺的規律與關聯，輔助甚至自主進行復雜決策。多個智能體（如智能機床、AGV、倉儲機器人）之間的協同與博弈，將催生更柔性、更 resilient（彈性）的生產系統。而這一切，都離不開強大、敏捷、易用的應用軟件服務作為基石與使能器。
在蔣明煒專家看來，AI與智能制造的融合之道，是一條以數據為燃料、以軟件為引擎、以價值創造為目標的持續進化之路。唯有深刻理解制造本質，緊扣應用場景，構建健壯的軟件服務體系，方能真正釋放人工智能的洪荒之力，引領中國制造業邁向高質量發展的新階段。
