【本网述评】谈谈装备制造业如何“拥抱AI”？

日前闭幕的“2025年度山东省装备制造业科技创新发展大会”上，山东省装备制造业协会号召全省行业企业积极拥抱AI，在新一轮科技革命与产业变革交汇的浪潮中，借力AI实现从“装备制造”到“装备智造”的华丽转身。正如美国德克萨斯州奥斯汀—联合创始人兼CTO、AI数据中心优化专家郭彬博士在大会主题报告中所指出的：“AI正从‘能用’变为‘人人用得起’，不拥抱AI将被智能制造企业淘汰。”当某些企业还在讨论“要不要上AI”时，领先者早已将人工智能内化为生产本能。AI赋能装备制造，不是一场单纯的技术升级，而是一场涉及数据、流程、组织与文化的深度变革。唯有正视难点、精准破局，才能让AI真正从“实验室的好看”走向“产线上的解决方案”，最终实现从“制造”到“智造”的质变飞跃。

装备制造企业为何必须拥抱AI？

2024年，全国设备日均运行数量已从年初的137万台增至近300万台，国内一些先进制造业企业每天处理的数据量已超过13TB，这背后是海量数据的实时产生与处理。根据《中国工业大数据应用与发展白皮书（2023）》显示，我国制造业企业平均每天产生的生产、质检、设备等数据已达TB级别，但真正用于业务决策的比例却不足20%。大量宝贵的数据沉睡在系统深处，形成“冗余”与“割裂”的信息孤岛；高端技能人才短缺、首件检测耗时、图纸审核依赖经验、设备突发故障频发等问题，持续侵蚀着企业的利润空间与市场响应速度——这正是AI破局的关键所在。国家层面密集出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《机械工业数字化转型实施方案（2025—2030年）》等纲领性文件所昭示的：AI已不再是可选项，而是推动新型工业化、实现高质量发展的必选项。

AI赋能制造企业的全景路径

要真正释放AI的价值，不能止步于单点工具的应用，而需构建覆盖“知识—流程—岗位—系统”全链条的智能化生态。这一理念可概括为“四域融合”： 

一是知识资产智能化，让沉默的经验开口说话。装备制造企业沉淀了海量非结构化知识——设备说明书、维修案例、工艺规范、工程图纸……这些本应是企业的核心资产，却往往散落在个人电脑或纸质档案中。AI通过自然语言处理（NLP）与知识图谱技术，能将这些“沉默的经验”转化为可检索、可推理、可生成的智能知识库。例如，某重型机械集团引入AI知识助手后，维修工程师只需语音提问“电主轴拆装步骤”，系统即可精准推送相关作业规范、历史维修记录甚至视频教程，将平均故障修复时间缩短40%。更进一步，AI还能对工程图纸进行智能分析，自动识别关键尺寸、公差与粗糙度参数，并实现气泡图的智能标注，大幅减少人工录入错误与时间成本。二是业务流程智能化，打造自驱动的协作引擎。传统制造流程高度依赖人工协调与纸质审批，效率低下且易出错。AI工作流引擎可将跨部门、跨岗位的业务流程（如新产品试制、供应链协同、质量追溯）嵌入自动化闭环。以首件检测为例，过去需质检、研发、生产多方反复核对图纸与实物。如今，通过AI驱动的“图纸-表格-实物”联动系统，参数一旦出现偏差，系统可实时预警并自动触发修正流程。这种“自动协作”不仅提升了准确性，更将流程周期压缩50%以上，真正实现“流程找人”而非“人找流程”。三是岗位技能智能化，为每位员工配备“AI分身”。高端技工培养周期长、成本高，成为制约企业扩张的瓶颈。AI的突破在于，它能将顶尖专家的经验“固化”为可复用的智能助手，即“AI岗位分身”。比如在零部件检验环节，新人可通过AR眼镜叠加AI视觉识别结果，快速判断缺陷类型；在销售端，AI话术助手能根据客户行业与痛点，实时推荐最佳沟通策略；在研发调试中，AI可基于历史数据推荐最优参数组合。这种“人机协同”模式，不仅降低对个体经验的依赖，更显著提升组织整体人效，实现“老师傅退休，经验不流失”。四是信息系统全链打通，终结“数据孤岛”时代。局部优化终将遭遇天花板。AI的价值最大化，必须与ERP、MES、CRM等现有系统深度集成，并向上游供应商、下游客户延伸，构建端到端的智能业务链条。比如某轨道交通装备企业通过搭建统一数据湖仓，将设计、采购、生产、运维数据全面打通。当某列车在运行中出现异常振动，AI系统不仅能调取该部件的设计参数、制造批次、安装记录，还能关联同类设备的历史故障数据，提前7天预测潜在风险，并自动生成维修工单与备件清单。这种“全链条穿透式管理”，让服务从“被动响应”转向“主动预防”，客户满意度大幅提升。

AI赋能装备制造的核心难点有哪些？

AI赋能装备制造虽前景广阔，但在实际落地过程中仍面临一系列结构性、技术性与组织性的核心难点。这些难点若不能有效破解，将严重制约AI价值的释放。结合行业现状与技术特性，可归纳为以下五大核心挑战：

一是数据碎片化严重，数据质量不高。设备来自不同厂商、系统（PLC、SCADA、MES、ERP）彼此割裂，形成“信息孤岛”，难以构建统一数据视图，传感器精度不足、采集频率低、标签缺失或错误，导致“垃圾进、垃圾出”；工程图纸、维修日志、操作手册等以PDF、图像、手写文本形式存在，传统系统无法有效解析，非结构化数据占比高。比如某机床企业试图用AI预测主轴故障，却发现历史振动数据采样率不一致，且80%的故障记录未标注具体失效模式，模型训练陷入困境。二是场景适配困难，通用AI模型“水土不服”。工业场景高度专业化，AI在消费互联网中擅长的推荐、对话等任务，与制造现场的高精度、强实时、严安全需求存在本质差异；小样本问题突出，关键设备故障、高端工艺参数等场景数据稀缺，难以支撑大模型训练；“黑箱”不可接受，制造企业要求决策可解释、过程可追溯，而深度学习模型的不可解释性常引发信任危机。比如大语言模型（LLM）虽能生成报告，但无法直接控制数控机床；视觉检测模型在实验室准确率达99%，在车间光照变化、油污干扰下骤降至85%。三是技术集成复杂，AI与OT/IT系统“融合难”。OT（运营技术）与IT（信息技术）语言不通，自动化工程师关注实时性与稳定性，IT人员关注扩展性与安全性，双方协作成本高；边缘-云协同架构尚未成熟，部分AI推理需在设备端（边缘）完成以满足低延迟，但模型更新、数据回传又依赖云端，架构设计复杂。比如不同AI平台、工业协议（如Modbus、OPC UA）兼容性差，集成开发周期长、成本高。四是组织与人才断层，“有技术无落地”。业务部门与技术团队脱节，一线工人、工艺工程师不了解AI能做什么，AI团队又不懂制造逻辑，导致项目“纸上谈兵”；复合型人才极度稀缺，既懂机械/电气/工艺，又掌握AI建模与数据工程的“桥梁型”人才凤毛麟角；AI可能改变原有工作流程甚至岗位设置，引发员工抵触，缺乏有效的变革管理机制，变革阻力大。比如企业花重金部署AI质检系统，但因未配套调整质检员绩效考核，导致人工复检率居高不下，ROI（投资回报率）远低于预期。五是投入产出不确定，ROI测算难，持续投入信心不足。前期投入高，包括硬件（边缘服务器、传感器）、软件（AI平台、标注工具）、人力（算法工程师、数据标注员）等；AI带来的效率提升、质量改善往往分散在多个环节，难以单独归因量化，价值显性化慢；中小企业观望情绪浓，担心“交学费”却看不到实效，缺乏成功范式。

因此，我们必须清醒认识其边界与挑战：一是警惕“LLM万能论”。大语言模型擅长信息处理与辅助决策，但无法直接执行物理操作、保证绝对精确或满足毫秒级响应。将其用于预测性维护可行，但用于实时控制机床则需专用算法。二是防范“Token成本黑洞”。复杂任务若频繁调用大模型，推理成本可能指数级飙升。需通过模型蒸馏、本地部署、任务拆解等方式优化架构。三是坚守“数据安全底线”。核心工艺参数、客户信息等敏感数据，必须通过可信数据空间、隐私计算等技术确保“可用不可见”。

从“技术驱动”转向“价值驱动”

要突破上述难点，需采取系统性策略：一是以高价值场景切入，优先选择故障停机损失大、人工成本高、质量波动明显的环节（如预测性维护、智能质检）。二是构建“轻量级+模块化”AI架构，避免“大而全”，采用微服务、低代码平台快速验证。三是推动“数据治理先行”，建立统一数据标准、元数据管理、质量监控机制。四是培育内部AI能力：通过“AI+工艺”联合小组、数字化培训等方式弥合认知鸿沟。五是探索“AI即服务”（AIaaS）模式，借助云厂商或垂直领域解决方案商降低门槛。

AI不是取代人类的对手，而是增强人类能力的“伙伴”。在装备制造业的智能化征程中，真正的赢家，将是那些敢于打破惯性、以战略眼光布局AI、并坚持以人为本的企业。决策需要数据，行动需要责任。 未来已来，唯变不破，当AI的算力与人类的创造力深度融合，当沉默的知识被唤醒、割裂的流程被缝合、稀缺的技能被放大，中国制造必将迎来属于自己的“第二增长曲线”：一条由智能驱动、以价值定义的高质量发展之路。

文：郭广礼  根据专家报告整理