AI重构未来工厂:小步快跑,工业AI的务实落地之道

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作者：微信文章


如果把工业革命比作给人类装上“机械铠甲”，那么工业AI的时代，就是工厂本身开始长出“大脑”。

设备能感知、能推理、能反控，工厂开始具备自适应、自优化的生命力。这不是概念炒作，而是制造业从数字化迈向智能化深水区后的必然方向。然而，理想丰满，现实却很骨感。数据孤岛、设备反控难、Know-How缺失……AI在制造业的落地仍障碍重重。

近日，由亿欧主办的“WIM2025创新者年会·未来制造峰会” 在北京拉开帷幕。会上，以“具身智能新工厂”为主题，鼎捷数智副总裁叶贤盛发表了《AI重构未来工厂新范式》的主题演讲。

他指出，转型不应迷恋“大而全”的蓝图，而需采取“小步快跑”的务实策略，推动工业机理AI与管理机理AI深度融合。真正实现人、机、数据的无界协同，让“人人成为老师傅，老师傅变大师”。

01从“钢铁侠”到“变形金刚”
制造业AI转型三大误区

回望工业发展史，从“人+土地”的农业时代，到“人+自动化”的工业时代，每一次跃迁都伴随着生产模式的根本性重塑。

然而在迈向智能化的道路上，不少企业却陷入了三大常见误区——看似迈上了新台阶，却并未真正触及智能化的内核。

误区一：把机联网当数字化的终点

很多工厂的“数字化”只是采集数据、上大屏。数据互不认，边缘层乱七八糟，小数点都可能不统一。到了需要反控设备时，安全责任又无人敢背。最后设备“连得上，却控不了”。
误区二：把数字孪生当成三维动画

真正的数字孪生，必须能模拟订单、工艺、材料、设备维护等要素，推动预测和调优。但多数企业的孪生只停留在“好看”，不是“好用”。
误区三：把大模型当成万能钥匙

工业现场要毫秒级响应、近乎零误差。大模型不是万能钥匙，它无法直接算出焊接温度、钢水成分、注塑压力，也无法取代老师傅几十年的工艺经验。若没有机理模型与行业Know-How 的输入，大模型算一百年也得不到正确答案。



未来工厂的核心，不是“把大模型搬进工厂”这么简单。而是把工业机理、行业经验和智能技术融合起来，用AI去理解工艺、理解设备、理解现场约束，才能让企业真正跑上“智能化”的正确赛道。

02AI落地为什么难？
真正的短板都在基础层

理想中，设备应像智能家居般自主响应，联动任务、图纸、夹具，形成“任务—设备—人”闭环。现实却是——

设备互联难

设备接口、协议不统一，数据清洗没规划，甚至同一设备不同参数的小数点位都不一样。底层打不通，上层AI自然无处可用。

数据标准弱

以APS排程为例，国内五万多家制造企业中，真正具备实施条件的不到2%。基础数据不干净、不完整，算法再强也“巧妇难为无米之炊”。

Know-How 无法被复制

焊接颜色判断、注塑压力调整、钢水配比……这些经验完全靠老师傅手感积累。若没把行业机理和经验沉淀下来，AI只能停留在看热闹。

更现实的是：当前99.9%的工厂，设备还没实现自主协同，大多数环节仍依赖人工推动。

而未来工厂的“具身智能”不是追求类人机器人，而是从OT层开始构建：

设备能互联、可控、可调

工艺能被理解、能被模拟、能被反控

人与设备协同、设备与设备协同

这是所有AI能力往上生长的根基。

03
工业AI落地逻辑——

小场景、小闭环、小步快跑

当无数企业还在讨论“智能化”的可能性时，真正能把AI用在生产现场的，往往是那些深耕行业多年的玩家。

基于43年的制造业经验，鼎捷深知：要让工厂真正“会思考”，关键不是堆技术，而是让工业机理AI与管理机理AI协同运转。两者合在一起，才能构建起AI+IT+OT三位一体的智能中枢，让设备能被理解、流程能被协同、知识能被沉淀，最终让工厂具备自我优化的能力。

这套解法，强调从小处入手、务实见效。通过一个个“小场景、小切口”的落地，让工厂的设备能互联、能反控，让老师傅的经验被复制、被放大。最终目标是：让工厂告别“孤岛”，具备自我优化能力，持续增长知识资产与创新生产力。

01

打破设备壁垒：设备物联+反控

很多工厂设备联网后，依然只是个“数据看板”。真正的智能，是让设备不仅“会说话”，还能“听指挥”。

我们构建了AIoT指挥中心，彻底打通设备连接壁垒，实现从采集数据到反向控制的闭环。

通过拖拽式操作，生产任务和工艺配方可以直接下发。无论是环境温变还是订单调整，设备都能像“智能家居”一样自主响应。告别人工干预，实现人机、机机高效协同。

02

工业AI核心：Know-How深度融合

通用大模型解决不了工厂的炼钢配方或焊缝质量——工业AI的核心是工业机理与行业Know-How的深度融合。

我们将工业AI划分为三层：

经验数字化：把老师傅的视觉判断、熟练动作转成算法，如焊缝颜色识别、动作标准化。

行业机理模型化：沉淀配方、工艺规律、材料逻辑，形成行业Know-How库。

决策智能化：让系统具备“走一步算一步”的动态优化能力。

以咖啡行业为例，新员工可在三小时内达到“熟练标准”，老师傅的调试流程可从100次试验降低到20次精准测试。

而在电子制造和摩托车装配场景中，AI可对动作、节拍、装配质量进行实时监控与推理，大幅提升效率和良率。

03

管理机理 AI：驱动全域创新生产力

AI不只改变产线，也改变“管理逻辑”。

研发中：AI可自动生成设计图纸并同步到供应链

供应链：AI自动判断物料变更影响并触发通知

财务：智慧财务从基础事务中解放，专注预算、经营分析

生产运营：决策可以做到实时、动态、前置

未来工厂不再是“等数据来了再决策”，而是“边生产、边算、边优化”。



未来工厂的真正能力：走一步、算一步、赢一步。

AI不是一蹴而就的大跃进，而是一个“小步快跑”的进化过程。

不需要先做宏大平台；

不需要先搞漂亮大屏；

更不需要盲目上大模型。

制造业真正需要的，是从一个场景、一个闭环开始，把数据、机理和知识一点点沉淀，让系统从“能看懂”到“能协同”，再到“能决策”。

当工厂真正具备“走一步算一步”的能力，就是未来工厂真正的起点。

策划&编辑｜鼎捷数智 市场营销中心

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