AI赋能智能制造：关键在于找准应用场景

尽管AI浪潮在全球范围内汹涌澎湃，但在工业制造领域，AI的发展进程却远未达到预期。

8月15日，工业智能解决方案公司南栖仙策（南京）科技有限公司行业交付部总监于小海向澎湃科技表示：“工业制造场景相对封闭，对安全、稳定和可靠性要求极高。因此，当AI技术进行跨行业应用时，进入工业场景的门槛和难度都相当高。”

近日，在璞跃中国举办的以 “AI赋能，加速企业智造新程” 为主题的Global Tech Network活动上，璞跃中国企业创新副总裁刘佳诺指出，高盛发布的数据显示，仅有9.3%的公司在过去两周内将生成式AI实际应用到生产流程中。当前，多数企业对生成式AI的应用仍处于初级阶段，绝大多数公司要么持观望、试验态度，要么仅把AI当作内部‘炫技’的工具，尚未实现与日常业务的深度融合。

在这波AI浪潮中，那些想要赋能智能制造工业领域的创业企业该如何抓住新机遇？又会面临哪些挑战呢？

技术仅是“入场券”，找准落地场景才是关键

刘佳诺认为，目前大部分AI企业最缺乏的并非技术，而是高质量的“好场景”。多数企业仍将重点放在技术本身，费尽心思争夺行业内有限的场景应用需求，但很多企业处于观望状态，不愿主动参与，实际需求并不多。

在她看来，AI落地的关键不在于模型参数的大小，而在于企业能否找到低风险且能快速创造价值的切入点。

刘佳诺总结了三类适合AI切入的典型场景：企业内部运营流程高度重复、机械化的工作；企业内部容错率相对较高、风险可控的业务岗位；企业内部挖掘新增长点，通过AI挖掘用户需求与数据价值、驱动业务增量。

南栖仙策成立于2018年，是南京大学人工智能创新研究院技术孵化的智能决策公司。其核心技术是自研的“世界模型”通用智能决策系统，能在开放环境下实现工业级自主智能，可在工业生产过程中自主发出控制指令。

南栖仙策的智能通用决策系统。

于小海向澎湃科技解释，简单来说，就是先搭建数字孪生环境，再让AI在工厂环境中学会决策。目前，这套智能决策系统已在实际业务中实现智能决策落地，并在多个业务场景中得到验证，如网约车企业应用、智慧物流、烟草行业工况控制等。

于小海表示，江浙一带的客户已连续三年使用他们的产品，整个控制过程完全由系统自主决策和控制，无需人工干预。

设序科技成立于2020年，是一家提供工业AI生成式设计产品的科技公司。其核心产品是聚焦工业智能生成式设计的软件，基于自研的AIGE数据结构，将AI技术与几何图形算法深度融合，以云架构提供服务。

设序科技市场总监万志永告诉澎湃科技：“找准场景很关键。”他们最初承接汽车主机厂设计任务时，发现汽车设计环节有大量重复的基础性工作，用AI模型提升效率的空间很大。为深入理解设计知识，他们专门成立设计团队收集和标注场景数据。

基于此，设序科技自研了能基于AI快速生成多套设计方案的软件，取代繁琐重复的制图工具。

万志永称：“过去设计师用传统软件一天只能画三四十张图，如今借助AI，一天能产出三四百张，效率大幅提升。”对客户而言，AI能让他们摆脱机械化制图工作，将精力投入更具创造性的结构设计。

早期，该团队研发的产品主要用于焊接汽车零件的夹具设计，后期这项技术已广泛应用于手机等3C行业、能源行业以及快消品行业美妆巨头欧莱雅的物料图纸设计等。目前，这一解决方案已迭代到3.0版本，具备多场景泛化能力。

面临的卡点与难点：数据、标准化与经验传承

尽管部分企业已找到落地突破口，但AI真正赋能制造业仍面临诸多现实挑战，一方面是场景稀缺，另一方面，数据也是一大难题。

万志永表示，工业场景的数据分散、格式差异大，缺乏统一标准，需要大量的数据清洗和标注才能被AI理解。此外，制造企业对数据安全高度敏感，倾向于私有化部署；而且制造业种类繁多、客户定制化程度高，创业公司需在“通用化”与“定制化”之间找到平衡。

于小海也认为，AI在智能工业制造环节面临具体挑战，如原料工况波动易导致质量失控、需在成本与收益间找到平衡、老师傅的经验如何数字化传承等。他指出，现阶段工业智能化程度大致相当于“L3级自动驾驶”，正常情况下可完全自主，但遇到突发状况仍需人工介入。

刘佳诺强调，有效的数据积累对初创公司至关重要。初创企业承接大企业项目时，常遇到数据质量不高、跨部门协作困难、缺乏持续迭代耐心等问题。

她进一步指出，目前AI智能制造领域的创业群体主要有两类。一类是依托高校，专注于人工智能算法和底层应用研究的科学家创业者；另一类来自传统产业，在实践中发现AI提升效率或创造价值的机会。

前者擅长技术，后者更了解行业。但无论哪种类型的企业，普遍面临“AI + 制造”解决方案非标准化的问题。目前，国内AI科技公司正努力推动标准化，希望通过收集行业有效场景数据并结合算法能力，形成可在全行业推广的解决方案。

值得一提的是，国家层面的政策支持正在加速这一进程。8月5日，中国人民银行等七部门联合印发《关于金融支持新型工业化的指导意见》，明确要求未来金融机构资金不能集中投向房地产或高回报高利润行业，而要投入制造业、硬科技和新质生产力。文件还提出，到2027年要建成符合制造业高质量发展的金融体系。刘佳诺认为，这意味着制造业企业和相关新质生产力将获得更充足的资金支持和发展机遇。

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