AI+工业互联网:制造业真的变天了!

多客科技

作者：微信文章


AI和工业互联网的融合早就不是PPT上的概念，而是已经走进工厂车间、实实在在创造价值的“生产力革新”。从汽车设计到钢铁冶炼，从医药研发到机械加工，越来越多企业靠这波技术升级，实现了效率和效益的双重突破。据中国信通院测算，2024年我国“AI+工业互联网”融合应用直接带动经济增加值超9000亿元，同比增长35.7%，成为制造业高质量发展的核心引擎。

生产线“长脑子”，老工厂焕发新生

以前总觉得“智能制造”是大企业的专属，直到看到不同行业的实际案例，才发现这场变革不分规模、不分领域，正在从头部企业的试点走向全行业的普及。

汽车行业的变化最明显。东风汽车的工程师说，现在用生成式AI做车身设计，不仅能自动优化结构力学性能，还能模拟空气动力学效果，效率直接提升了8%，原本要3个月的车型结构优化工作，现在不到一个月就能完成，单台车的材料成本降低近3000元。更关键的是，中国信通院的调研显示，接近九成的车企都已经在用AI辅助经营决策、生产调度或质量管控，超过65%的企业还在规划专门的AI岗位，不再是少数头部企业的“尝鲜”，而是全行业的标配。在比亚迪的西安工厂，AI视觉检测系统通过工业互联网实时接入生产线数据，每秒可处理500帧图像，识别精度达到99.97%，不仅将检测效率提升3倍，还能通过数据追溯定位零部件供应问题，让质量管控从“事后补救”转向“事前预防”。



钢铁厂这种传统重化工企业，转型效果更让人惊喜。高温环境下的转炉炼钢，以前全靠老师傅的经验把控，加料、供氧的节奏全凭“手感”，终点命中率很难稳定在90%以上。现在通过工业互联网平台接入200多项实时数据——从铁水温度、成分到炉内压力、供氧流量，再用AI大模型自动调整工艺参数，宝钢某钢厂的转炉炼钢终点命中率已提升至98%，吨钢煤耗降低5.2公斤，一年下来能减少12万吨碳排放，既省了钱又护了环境。不仅如此，AI还能预测炉衬侵蚀情况，提前安排维护，让设备故障率下降20%，有效避免了因突发故障导致的生产线停工。

就连中小企业最头疼的生产调度问题，也被AI+工业互联网解决了。浙江一家从事机械加工的小微企业，以前靠人工排产，遇到多批次、小批量订单时，经常出现设备闲置和订单延误并存的情况。接入广域铭岛的智能排产系统后，AI算法会根据订单优先级、原材料库存、设备负荷实时优化生产计划，把原本需要6小时的排产工作压缩到1小时。这家企业每周排产3次，光这一项就每周节省15个小时，工程师再也不用把时间耗在重复计算上。遇到供应链中断的突发情况，系统5分钟内就能协同上下游企业生成应急方案，快速切换替代供应商，再也不用手忙脚乱。

政策+技术双驱动，普及速度超预期

这场变革能这么快落地，离不开政策的精准引导和技术的持续成熟，两者形成合力，让“AI+工业互联网”的普及速度远超预期。



图源：新华网

政策层面，国家已经构建起全方位的支持体系。工信部明确实施工业互联网和人工智能融合赋能行动，打造“5G+工业互联网”升级版，加快5G工厂建设；地方层面，长三角、珠三角等制造业密集区域纷纷出台配套政策，对企业接入工业互联网平台、部署AI应用给予资金补贴和税收优惠。目前全国已经建成340多家有影响力的工业互联网平台，覆盖原材料、装备制造、电子信息等多个行业，连接工业设备超8000万台（套），同时建成470.5万个5G基站和2万多张工业5G专网，为AI落地铺好了“高速路”。在政策推动下，2024年我国工业企业数字化研发设计工具普及率达到78.3%，关键工序数控化率达到58.6%，为AI应用奠定了坚实基础。

技术层面也越来越“亲民”，让中小企业不再望而却步。以前工业数据分散在几十套系统里，格式乱、标准不统一，就像“信息孤岛”，根本用不起来。现在像浪潮云洲、卡奥斯、华为云等平台，通过“数据融合+知识融合”技术，把这些“散乱孤”的数据清洗、整合，变成AI能读懂的“燃料”。更重要的是，这些平台推出了“开箱即用”的智能体应用——比如质量检测、能耗优化、设备预测性维护等标准化模块，中小企业不用投入巨额研发成本，只需按需求订阅，就能直接用上先进技术。卡奥斯的天智工业大模型，已经在石油化工、能碳管理、家电等9个行业落地了40多个场景，和陕西延长石油合作的智能体，通过优化生产流程和能源配置，让企业人工和能源成本直接下降10%；浪潮云洲的AI质检模块，接入后能快速实现零部件表面缺陷检测，中小企业投入几万元就能替代十几名质检工人。

技术成熟度的提升还体现在兼容性上。以前不同品牌的工业设备、软件系统难以互联互通，现在工业互联网平台的协议兼容能力大幅增强，能对接主流的工业总线和通信协议，实现设备、系统、数据的无缝衔接。同时，边缘计算技术的发展让AI模型可以在工厂本地运行，避免了数据传输的延迟和安全风险，满足了工业生产对实时性的高要求。

未来可期：不止是效率提升，更是生态重构

现在的AI+工业互联网，已经不是简单的“技术叠加”，而是朝着“更智能、更协同、更绿色”的方向发展，未来将彻底重构制造业的产业生态。

技术演进上，新场景、新能力不断涌现。5G-A技术的商用将带来更大带宽、更低时延，让工业视觉检测、远程实时控制、设备协同操作等场景更精准；6G与工业的融合研究已经启动，未来将实现“空天地一体化”的工业互联，让偏远地区的工厂也能接入智能生态；数字孪生技术与AI的结合，将打造出与物理工厂完全同步的虚拟镜像，企业可以在虚拟空间中进行工艺优化、设备调试，大幅降低试错成本。中国信通院总工程师敖立预测，到2027年，工业大模型将实现跨行业通用，能够快速适配不同企业的生产场景，AI在工业领域的应用成本将下降50%。

产业生态上，企业间的协作模式将被彻底改变。以前的供应链是“链式”结构，信息传递滞后，容易出现“牛鞭效应”。未来通过工业互联网平台，上下游企业将实现数据实时共享，AI算法将预测市场需求、优化库存配置、调度物流资源，形成“网状”协同生态。比如当终端车企接到订单时，系统可自动向零部件企业下达生产指令，向物流企业预约运输资源，向原材料供应商同步需求信息，整个供应链的响应速度将提升30%以上，库存周转率提高25%。

对企业来说，这不再是“要不要转型”的选择题，而是“怎么转”的必答题。从数据筑基到智能增强，再到场景深化和生态智能，AI与工业互联网的融合有清晰的路径可走：中小企业可以从接入工业互联网平台、使用标准化AI应用起步，逐步积累数据能力；大型企业可以牵头搭建行业级平台，带动产业链上下游协同转型。

制造业的“智能革命”已经到来，不是遥不可及的未来，而是正在发生的现在。当AI的智能决策遇上工业互联网的全域连接，传统工厂的边界被打破，新的工业生态正在形成。

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内容来源：网络

本期编辑：小艾

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