觀點(diǎn)丨張瑾、張明華：制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型：人工智能驅(qū)動(dòng)的全價(jià)值鏈升級

張 瑾

中國人民大學(xué)國家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院研究員

商學(xué)院副院長、世界一流企業(yè)研究院執(zhí)行副院長

張明華

中國人民大學(xué)商學(xué)院博士

在山東的一家電子制造廠中，產(chǎn)線工程師通過“數(shù)字孿生”平臺遠(yuǎn)程調(diào)試設(shè)備——人工智能（AI）算法實(shí)時(shí)分析生產(chǎn)線壓力、溫度、振動(dòng)等上千個(gè)參數(shù)，提前72小時(shí)預(yù)警潛在故障，將停機(jī)時(shí)間縮短60%。千里之外的廣東某紡織廠，過去需要逐寸檢查的布料瑕疵，如今通過AI視覺質(zhì)檢系統(tǒng)，1分鐘內(nèi)可完成整匹布的缺陷識別，漏檢率從人工的8%降至1%。人工智能時(shí)代的制造業(yè)智能化升級可見一斑。若將視野從這兩個(gè)典型場景擴(kuò)展至“研發(fā)-生產(chǎn)-供應(yīng)-銷售-服務(wù)”（簡稱“研、產(chǎn)、供、銷、服”）的生產(chǎn)制造全價(jià)值鏈條，一幅中國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級新畫卷正在徐徐展開。

當(dāng)AI從“單點(diǎn)工具”深度嵌入“全環(huán)節(jié)數(shù)字底座”，場景需求不再是技術(shù)落地的“被動(dòng)接受者”，而是成為驅(qū)動(dòng)技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)升級的“雙螺旋引擎”——前端的“研、產(chǎn)、供”需求倒逼AI從“通用能力”向“專業(yè)工具”進(jìn)化，后端的“銷、服”反饋又推動(dòng)AI從“效率工具”向“決策大腦”升級，“需求牽引技術(shù)-技術(shù)重塑全鏈-全鏈反哺需求”的良性循環(huán)逐漸形成。

研：從“經(jīng)驗(yàn)試錯(cuò)”到“智能共創(chuàng)”，需求倒逼AI突破“設(shè)計(jì)邊界”

研發(fā)是制造業(yè)的“創(chuàng)新引擎”，卻長期受困于“經(jīng)驗(yàn)依賴”與“試錯(cuò)成本高”的雙重痛點(diǎn)。傳統(tǒng)模式下，一款工業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)可能需要經(jīng)歷“需求分析-方案設(shè)計(jì)-仿真驗(yàn)證-打樣迭代”的冗長流程，僅仿真環(huán)節(jié)就需反復(fù)調(diào)整參數(shù)，耗時(shí)耗力。這種“慢節(jié)奏”與“高成本”的困境使企業(yè)提出“快速生成可行方案+精準(zhǔn)預(yù)測性能表現(xiàn)”的核心需求。人工智能時(shí)代，AI技術(shù)從“輔助繪圖”向“生成式設(shè)計(jì)”躍遷——通過融合材料特性、工藝約束、成本限制等多維度數(shù)據(jù)，AI能在短時(shí)間內(nèi)生成設(shè)計(jì)方案，并通過仿真模型快速驗(yàn)證可行性。AI發(fā)展極大縮短了研發(fā)時(shí)間，豐富了研發(fā)成果，顯著降低了研發(fā)試錯(cuò)成本；而研發(fā)環(huán)節(jié)的技術(shù)突破，又成為反哺AI能力進(jìn)化的新養(yǎng)料。AI的創(chuàng)造性升級了工業(yè)研發(fā)的效率和效果，不僅提供了更有創(chuàng)新性的“替代工藝路線”，而且賦能了工業(yè)產(chǎn)品研發(fā)的場景創(chuàng)新和業(yè)務(wù)流程迭代，提升了中國制造企業(yè)的競爭能力。

產(chǎn)：從“剛性制造”到“柔性智造”，需求推動(dòng)AI成為“決策中樞”

生產(chǎn)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵矛盾是“標(biāo)準(zhǔn)化流水線”與“個(gè)性化需求”的沖突。傳統(tǒng)工廠的生產(chǎn)計(jì)劃性強(qiáng)、設(shè)備參數(shù)固定、工藝路線單一，面對計(jì)劃性弱、小批量、多批次的定制化訂單往往需要停機(jī)調(diào)參、重新編程，過高的換線時(shí)間嚴(yán)重制約效率。在生產(chǎn)制造場景下，AI從“單設(shè)備控制”向“全鏈路協(xié)同決策”的進(jìn)化，滿足了企業(yè)對“柔性生產(chǎn)”的迫切需求。例如，工業(yè)大模型實(shí)時(shí)分析訂單需求、匹配歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并聯(lián)動(dòng)控制設(shè)備，從而實(shí)現(xiàn)“訂單-工藝-設(shè)備”的快速適配，用高度的“智能性”對沖生產(chǎn)制造需求的“不確定性”。人工智能的應(yīng)用徹底激活了生產(chǎn)制造的柔性需求迸發(fā)，賦能生產(chǎn)場景鏈接更多不同類型的前端需求場景；而柔性生產(chǎn)的技術(shù)落地，又推動(dòng)AI向“實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化”能力升級。

供：從“分散管理”到“智能協(xié)同”，需求驅(qū)動(dòng)AI成為“統(tǒng)籌利器”

大規(guī)模生產(chǎn)場景下，由于物料定義復(fù)雜，采購部門眾多，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈常陷入“需求分散、協(xié)同滯后”的困局——多部門采購需求不透明、供應(yīng)商資源分散、跨地域協(xié)同效率低。企業(yè)亟需突破“精準(zhǔn)統(tǒng)籌、動(dòng)態(tài)協(xié)同”的瓶頸，驅(qū)動(dòng)AI成為供應(yīng)鏈管理升級的“統(tǒng)籌利器”。AI通過搭建多維度采購管理平臺，統(tǒng)籌整合生產(chǎn)計(jì)劃、物料定義、庫存數(shù)據(jù)、供應(yīng)商資源、市場價(jià)格波動(dòng)等信息，構(gòu)建動(dòng)態(tài)需求預(yù)測模型。除可提前預(yù)判物料需求峰值，生成最優(yōu)采購計(jì)劃與分批次交付方案外，AI還打破了部門與地域壁壘，實(shí)時(shí)共享采購進(jìn)度與異常預(yù)警，實(shí)現(xiàn)采購、生產(chǎn)、倉儲等環(huán)節(jié)無縫對接。面對全球供應(yīng)鏈復(fù)雜性，AI進(jìn)一步拓展能力邊界。當(dāng)原材料價(jià)格劇烈波動(dòng)或供應(yīng)商突發(fā)產(chǎn)能不足時(shí)，AI能快速分析替代物料可行性，匹配備選供應(yīng)商資源，并通過智能算法尋優(yōu)，動(dòng)態(tài)調(diào)整采購策略，確保生產(chǎn)連續(xù)性與成本可控性。這種“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策、全局協(xié)同”的新模式，為制造業(yè)供應(yīng)鏈大規(guī)模采購管理提供了高效解決方案。

銷：從“泛化推廣”到“精準(zhǔn)觸達(dá)”，需求引導(dǎo)AI實(shí)現(xiàn)“意圖穿透”

銷售環(huán)節(jié)的核心挑戰(zhàn)是“信息過載”與“需求錯(cuò)配”。傳統(tǒng)銷售依賴經(jīng)銷商反饋或線上線下調(diào)研，難以及時(shí)捕捉客戶的隱性需求。企業(yè)對“精準(zhǔn)獲客、深度轉(zhuǎn)化”的需求，推動(dòng)AI從“用戶畫像”向“意圖識別”進(jìn)化。通過分析客戶的對話記錄、瀏覽軌跡、采購歷史等數(shù)據(jù)，AI能構(gòu)建需求意圖模型，識別客戶的顯性需求（如“需要某型號設(shè)備”）與隱性需求（如“免費(fèi)的設(shè)備培訓(xùn)”）。銷售環(huán)節(jié)的技術(shù)落地，推動(dòng)AI從滿足需求向創(chuàng)造需求的預(yù)測式場景延伸。例如，當(dāng)企業(yè)發(fā)現(xiàn)客戶對設(shè)備全生命周期成本（而非單次采購價(jià)）的關(guān)注度上升時(shí)，AI開始整合能耗數(shù)據(jù)、維護(hù)成本、二手殘值等信息，為客戶精準(zhǔn)提供“總擁有成本（TCO）分析”。

服：從“被動(dòng)維修”到“主動(dòng)護(hù)航”，需求塑造AI成為“服務(wù)管家”

售后服務(wù)是制造業(yè)“客戶粘性”的關(guān)鍵，但面臨“響應(yīng)慢、診斷難、修復(fù)久”的問題。傳統(tǒng)模式下，設(shè)備故障需客戶主動(dòng)報(bào)修，工程師上門檢測，耗時(shí)耗力；對于“隱蔽性故障”往往等到設(shè)備停機(jī)才被發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致客戶損失擴(kuò)大。企業(yè)對“服務(wù)增值、體驗(yàn)升級”的需求，推動(dòng)AI從“被動(dòng)的故障診斷”向“主動(dòng)的健康管理”發(fā)展。通過部署傳感器采集設(shè)備振動(dòng)、溫度、電流等數(shù)據(jù)，借助AI的感知能力構(gòu)建“設(shè)備健康畫像”，主動(dòng)提前預(yù)測故障發(fā)生概率并推薦維護(hù)策略。服務(wù)的智能化升級反哺AI“知識沉淀”的能力涌現(xiàn)，AI能將這些隱性低頻的“故障”和“維修”知識轉(zhuǎn)化為“可復(fù)用的高頻算法邏輯”。企業(yè)建立AI“故障知識庫”后，不僅能直接診斷已知故障，還能通過“案例相似度匹配”，為新出現(xiàn)的問題提供排查思路，提升服務(wù)效率的同時(shí)，也將服務(wù)場景的時(shí)間軸向未來進(jìn)一步延展。

從場景需求到產(chǎn)業(yè)升級的AI方案還在更新

中國制造業(yè)的快速智能化升級，讓“研、產(chǎn)、供、銷、服”全機(jī)制鏈路的每一個(gè)應(yīng)用場景都成為“AI訓(xùn)練場”，訓(xùn)練得到能力涌現(xiàn)的AI又升級重構(gòu)了價(jià)值鏈中的每一個(gè)場景。面向未來，從場景需求到產(chǎn)業(yè)升級的AI方案還在進(jìn)一步更新。

首先，AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需突破“工具”局限，向“協(xié)作型智能”躍遷。例如，Copilot（智能副駕）模式，AI深度嵌入工程師、技術(shù)員等崗位工作流，實(shí)時(shí)輔助決策；Agent（智能體）模式，AI成為自主決策主體，在特定場景下具備目標(biāo)導(dǎo)向的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)能力；多Agent模式則通過多個(gè)智能體的協(xié)同聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的拆解與全局優(yōu)化，以場景智能的方式提升產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)的靈活性與適應(yīng)性。

其次，發(fā)揮AI生產(chǎn)力要從“外緣”走向“核心”。AI發(fā)展和應(yīng)用的早期更多在營銷（精準(zhǔn)獲客）、服務(wù)（售后響應(yīng)）等“外緣環(huán)節(jié)”發(fā)揮作用。未來，AI需要面向產(chǎn)業(yè)核心問題持續(xù)發(fā)力，將深度滲透至生產(chǎn)制造的核心場景，如精密加工、工藝優(yōu)化、質(zhì)量管控等，成為決定產(chǎn)品競爭力的“關(guān)鍵變量”。

最后，智能人才、交叉人才是產(chǎn)業(yè)智能化升級的關(guān)鍵。“懂制造不懂AI，懂AI不懂制造”這一結(jié)構(gòu)性矛盾，急需高校培養(yǎng)智能制造交叉人才、企業(yè)建立智能工匠培育體系、政府完善智能人才引導(dǎo)機(jī)制共同破局。

面向應(yīng)用場景的人工智能技術(shù)進(jìn)化與產(chǎn)業(yè)升級將持續(xù)深度共舞。當(dāng)AI技術(shù)迭代深度回應(yīng)制造業(yè)具體需求，中國制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展的步伐將越走越快，越走越穩(wěn)。

文章來源：光明網(wǎng)-學(xué)術(shù)頻道

微信編輯：張菁菁

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