世界工厂新征程：工业AI开启高速增长与重塑时代

工业AI已然迈入高速增长和战略重塑的关键时期。

制造业即将迎来重要转折点，近期工信部宣布将研究出台“人工智能 + 制造”专项行动实施方案，这再次让产业界聚焦智能化升级浪潮。

据官方消息，工信部下一步将推动人工智能产业高质量发展，加速赋能新型工业化，研究出台“人工智能 + 制造”专项行动实施方案，部署重点行业、环节、领域的智能化转型任务，制定转型路线，发布制造业企业人工智能应用指南。

除中国政策引导外，全球产业趋势也在同步发展。

市场研究机构IoT Analytics发布的《2025 - 2030年工业人工智能市场报告》显示，2024年全球工业AI市场规模达436亿美元，预计到2030年将涨至1540亿美元，年复合增长率为23%。

这不仅是数字增长，更意味着工业AI进入高速增长和战略重塑窗口期。

我国“人工智能 + 制造”专项行动与全球产业链智能化跃迁相呼应，推动“世界工厂”在全球竞争中迈向高质量发展。

过去，产业界对工业AI的认知多局限于“降本增效”。但实际上，工业AI的意义在于对制造底层逻辑的“系统性重写”，它是重塑产业结构和价值体系的变革力量。

本文将深入剖析工业AI如何改变“制造的本质”。

这种改变不仅是管理流程升级和局部智能化，更是对产业链组织、价值分配、企业协同机制的重构，还涉及供应链网络重组和商业模式创新。

改写制造底座：从线性分工到智能网络

过去，工业AI在制造企业中多为试点或IT部门项目，如今格局已变。

全球工业AI市场研究表明，AI在大型制造企业中成为CEO主导的战略重点。2021年，多数企业将工业AI视为“实验项目”或“辅助工具”，到2025年，它已被写入企业路线图，成为董事会和CEO关注的关键议题。

以丰田为例，2025财年投入106亿美元打造以工业AI和软件为核心的新型工厂，强调人机融合和智能赋能，推动组织能力和管理哲学升级。

产业链和供应链层面也在发生变革。传统制造业的“线性分工”和“串联式流转”方式响应慢、灵活性差，工业AI打破了这种模式，使产业链变成多主体实时互动的“智能协同网络”。

企业管理层对工业AI的重视，让“智能协同网络”成为产业变革的焦点，AI正在重塑制造产业链的组织方式。

软硬件解耦和开放自动化带来了根本性变化。传统的“金字塔式”分层架构被虚拟PLC、工业互联网平台等取代。西门子等企业完成软硬件解耦，让工厂更具弹性和开放性。

虚拟PLC的普及使工厂可集中管理控制器，提升灵活性和弹性，降低成本。它打通了OT与IT的壁垒，实现数据全链路流通，为工业AI实时采集和处理数据创造条件。

工业数据管理和DataOps成为智能制造转型的核心，生成式AI在制造业的渗透率将不断提高。跨企业知识共享、智能供应链网络构建等成为行业发展方向。

工业AI还重构了企业间协同关系。通过供应链协同平台和工业互联网，企业可实时共享信息，实现“需求驱动、能力共享、柔性协作”的生产网络，这是一个由智能体驱动的“自组织生态”。

工业AI智能体有望取代人工调度，使产业链成为分布式自治、实时优化的复杂系统。

从“卖产品”到“卖服务”再到“卖智能”

IoT Analytics调研显示，自动化视觉检测是制造AI应用中规模效益最好的场景，工业AI投入产出比高，引发行业价值观重塑。

传统制造业价值分配围绕“制造为王”，如今AI赋能使价值创造转向数据、算法和智能服务。数据和算法成为核心生产要素。

服务与增值运营兴起，预测性维护等新型服务普及，为企业带来利润。法国雷诺和美国Georgia - Pacific公司通过智能服务节省开支、创造价值。

平台型企业崛起，工业AI平台和生态连接能力主导价值分配，形成平台主导、多元共创的新格局，重塑制造业价值链。

制造业商业模式正在转型，“智能产品即服务”“用效果计价”将成常态，企业与客户建立长期共赢关系，形成“产品 - 服务 - 数据 - 再创新”的正反馈闭环。

具备引领力的企业已在“智能生态运营商”赛道前进，未来制造企业将是智能服务提供者、数据运营专家和生态协同枢纽。

理性进化：人工智能在制造业的“能”与“不能”

AI虽成为制造业战略核心，但并非万能。理性分析其边界、风险和约束，是企业智能化转型的底线思维。

首先，AI并非适用于所有制造场景。它擅长处理大规模结构化数据，但在依赖物理极限、复杂工艺经验或小样本决策的场景中表现不佳，如高端材料制造、特种制造领域，以及柔性装配等业务。

其次，工业AI应用存在数据风险和治理挑战。数据孤岛、质量不佳、安全合规问题会影响模型可靠性，供应链协同中的数据问题也会限制AI能力扩展。

此外，AI算法的黑箱特性是大规模应用的隐患。复杂神经网络决策缺乏透明度，出现问题时责任认定和应急处置困难，关键制造环节不能完全依赖AI。

还要警惕AI技术更新带来的路径依赖风险。企业过度依赖某一平台或模型，可能丧失自主可控能力，面临数据资产流失等风险。

智能制造需要理性驾驭工业AI，只有认清其优势与局限，才能实现高质量转型。

写在最后

未来制造属于能用好AI、融合行业经验、探索创新边界的企业。领先者是把握产业变革主动权的开拓者，而非盲目追潮流的跟随者。

智能制造下半场考验企业的战略远见、能力积累和协同创新能力。对于制造企业来说，这既是挑战也是机遇。

本文来自微信公众号 “物联网智库”（ID：iot101），作者：彭昭，36氪经授权发布。

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