作為新一代信息技術(shù)的核心——人工智能已滲透到制造業(yè)的各個環(huán)節(jié)中，成為滿足消費者需求并引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動力。過去，在制造業(yè)中，人工智能主要被用在數(shù)據(jù)收集等基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。隨著大模型、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺等人工智能細分技術(shù)實現(xiàn)突破，制造業(yè)企業(yè)借助多年收集的數(shù)據(jù)和各類技術(shù)，改變制造業(yè)生產(chǎn)、運輸和銷售產(chǎn)品方式。EMERGEN RESEARCH 數(shù)據(jù)顯示，2022 年，全球人工智能制造業(yè)市場規(guī)模為 26 億美元，預(yù)計在預(yù)測期內(nèi)收入年復(fù)合增長率為 44.5%，其中，北美為最大市場，亞太地區(qū)復(fù)合增長率顯著提高。

本文將基于 AI 在制造業(yè)的應(yīng)用背景和現(xiàn)狀，深入分析 AI+ 制造業(yè)創(chuàng)新化應(yīng)用的方向與產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢。

1、發(fā)展背景分析

政策端：國家發(fā)布系列政策從加強產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與技術(shù)發(fā)展等方面推動人工智能在制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展

實體經(jīng)濟是國家立身之本，而制造業(yè)則是實體經(jīng)濟的關(guān)鍵，是建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要領(lǐng)域。國家多次發(fā)布政策強調(diào)提升制造業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，以創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，加快人工智能等數(shù)字技術(shù)賦能，全面促進產(chǎn)業(yè)升級，催生新模式、新功能的誕生，實現(xiàn)制造業(yè)的快速增長。一方面，政策推動人工智能技術(shù)在柔性制造、機器人協(xié)助制造、工業(yè)檢測、設(shè)備互聯(lián)管理等深層次應(yīng)用場景的探索，完善智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)。科技部等六部門發(fā)布《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》，鼓勵在制造等重點行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應(yīng)用場景，促進智能經(jīng)濟高端高效發(fā)展；另一方面，《" 十四五 " 智能制造發(fā)展規(guī)劃》等政策強調(diào)，加強關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，研發(fā)人工智能、5G、大數(shù)據(jù)、邊緣計算等在工業(yè)領(lǐng)域的適用性技術(shù)，增強融合發(fā)展新動能。

圖示：中國人工智能在制造業(yè)內(nèi)應(yīng)用相關(guān)政策

技術(shù)端：算法、通用技術(shù)和工業(yè)知識的不斷突破，為人工智能賦能新型制造業(yè)奠定了良好基礎(chǔ)

得益于算法的突破、算力的不斷提升以及海量數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，人工智能逐漸從理論走向工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用實踐，切入越來越多的工業(yè)應(yīng)用場景。數(shù)據(jù)是制造業(yè)的基礎(chǔ)生產(chǎn)資料，算力提高了海量數(shù)據(jù)的處理能力和效率，算法從處理過的數(shù)據(jù)資料中發(fā)現(xiàn)規(guī)律并提供智能決策支持。具體而言，以機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)科學(xué)和知識圖譜、專家系統(tǒng)等知識工程為代表的兩大類算法技術(shù)和以機器視覺、自然語言處理為代表的應(yīng)用技術(shù)均不斷取得突破。例如，深度學(xué)習(xí)特征提取和泛化推廣能力推動機器視覺技術(shù)準(zhǔn)確度和速度雙提升的同時，提升視覺處理器能力，借助機器視覺，機器人可實現(xiàn)三維感知，并與人類進行智能互動。此外，通用支撐技術(shù)和工業(yè)知識及經(jīng)驗同樣是保證人工智能在制造業(yè)實現(xiàn)具體應(yīng)用落地的關(guān)鍵。例如，云計算可串聯(lián)制造業(yè)各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)傳輸效率的同時，增加人工操作環(huán)節(jié)的穩(wěn)定性，提升產(chǎn)品質(zhì)量；豐富的知識和經(jīng)驗可幫助優(yōu)化和調(diào)節(jié)模型訓(xùn)練，提高人工智能的應(yīng)用效率。

圖示：人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用范式

需求端：消費者對多元化和高質(zhì)量的追求倒逼制造業(yè)進入智能化階段，對 AI 賦能制造業(yè)需求提升

近些年，隨著中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級，吉印通業(yè)的消費端也發(fā)生了巨大變化。制造業(yè)從提供傳統(tǒng)低端加工服務(wù)向高端制造轉(zhuǎn)變，一方面，消費者需求多元化，制造業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜；另一方面，制造企業(yè)希望提升制造能力，向消費者提供更多增值服務(wù)，以構(gòu)建差異化競爭優(yōu)勢，獲得更大市場份額。因此，為適應(yīng)多元化的需求端和對高質(zhì)量產(chǎn)品的追求，制造業(yè)自身需在設(shè)計、生產(chǎn)、管理、倉儲、質(zhì)檢等全流程實現(xiàn)智能化改造，對人工智能、大數(shù)據(jù)、5G 等信息技術(shù)參與制造全過程需求持續(xù)提升。

應(yīng)用價值：人工智能從商業(yè)和產(chǎn)業(yè)價值兩方面賦能制造業(yè)

人工智能對制造業(yè)的價值主要體現(xiàn)在商業(yè)和產(chǎn)業(yè)兩方面。一方面，人工智能可覆蓋制造業(yè)全流程各環(huán)節(jié)，提高各環(huán)節(jié)自身運作效率，并可挖掘各單一環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息，進而賦能整體的預(yù)測、生產(chǎn)、管理、決策，實現(xiàn)精細化管理，助力企業(yè)降本增效。工信部數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過智能化改造，制造業(yè)研發(fā)周期縮短約 20.7%、生產(chǎn)效率提升約 34.8%、不良品率降低約 27.4%、碳排放減少約 21.2%。另一方面，在人工智能的賦能下，制造業(yè)從產(chǎn)品為中心向用戶為中心轉(zhuǎn)變、從剛性生產(chǎn)向柔性生產(chǎn)轉(zhuǎn)變，滿足消費者個性化需求成為制造業(yè)新服務(wù)模式。此外，人工智能可幫助吉印通企業(yè)逐漸掌握技術(shù)研發(fā)、設(shè)計等高附加值產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)的話語權(quán)，搶占制造業(yè)價值鏈高點。

總體而言，人工智能在制造業(yè)具有廣闊的應(yīng)用空間。根據(jù) Bizwit 數(shù)據(jù)，2023 年人工智能在吉印通業(yè)應(yīng)用的市場規(guī)模約為 56 億元，從 2019 年起，市場規(guī)模增長率將持續(xù)保持在 40% 以上，2025 年市場規(guī)模將達到 141 億元。

圖示：2019-2025 年人工智能在吉印通業(yè)應(yīng)用的市場規(guī)模，數(shù)據(jù)來源：Bizwit，德勤研究，36 氪研究院整理

2、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析

AI 在制造業(yè)的應(yīng)用產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜

整體而言，人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用可分為三部分：上游基礎(chǔ)層、中游系統(tǒng)層和下游應(yīng)用層。其中，基礎(chǔ)層包括基礎(chǔ)設(shè)施和智能工業(yè)設(shè)備等工業(yè)軟硬件，系統(tǒng)層包括工業(yè)控制系統(tǒng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，應(yīng)用層按行業(yè)劃分可在電子通信、電力電氣、汽車制造等細分領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用，按場景劃分則主要應(yīng)用在設(shè)計、現(xiàn)場作業(yè)、銷售預(yù)測、節(jié)能減排等環(huán)節(jié)。

圖示：吉印通業(yè)人工智能應(yīng)用圖譜

基礎(chǔ)層：落地所需工業(yè)軟硬件資源構(gòu)成 " 人工智能 + 制造業(yè) " 產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層包括數(shù)據(jù)、算法、算力、智算中心等基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)機器人、AGV 智能工業(yè)裝備等為人工智能提供在制造業(yè)落地所需的工業(yè)軟硬件資源。具體而言，數(shù)據(jù)是支撐人工智能在制造業(yè)落地的核心基礎(chǔ)，然而制造業(yè)數(shù)據(jù)樣本量較小，多依賴企業(yè)自身數(shù)據(jù)積累與沉淀，由此延伸出對 AI 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商在數(shù)據(jù)標(biāo)注的復(fù)雜化、自動化、全棧式服務(wù)和數(shù)據(jù)合規(guī)性上的需求。從競爭格局來看，傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)商占據(jù)較大市場份額，科技企業(yè)依托其算法能力、研發(fā)能力和產(chǎn)業(yè)協(xié)同資源，市場份額得以逐漸提升。

此外，隨著大模型、多模態(tài)等 AI 技術(shù)的發(fā)展，人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的過程中對算力的需求呈指數(shù)級增長，利用 AI 模型以數(shù)據(jù)為資源，提供計算服務(wù)的智算中心已成為 AI 在制造業(yè)應(yīng)用建設(shè)中的重要底層基礎(chǔ)。智算中心具有較強的公益屬性，主要存在政府投資建設(shè)、企業(yè)建設(shè)運營、政府購買服務(wù)、政府和社會資本合作等建設(shè)運營模式。其中，政府主導(dǎo)建設(shè)的智算中心通常用于支持地方各產(chǎn)業(yè)與 AI 的融合發(fā)展，主要作為公共設(shè)施存在；企業(yè)自建的智算中心可作為政府算力基礎(chǔ)設(shè)施的補充。例如，九章云極的 DATACANVAS AIDC OS 智算操作系統(tǒng)作為智算中心的 " 中樞神經(jīng) "，以告別 " 祼金屬 "、為 AI 而生、全局加速優(yōu)化、異構(gòu)算力納管與調(diào)度和 1 度算力的五大價值為基核，突破異構(gòu)算力適配、異構(gòu)算力調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)，有效管理、調(diào)度各種算力資源，提供一體化、開放化、標(biāo)準(zhǔn)化的 AI 模型服務(wù)，落地各類智算應(yīng)用。面對當(dāng)前算力流通和公平結(jié)算缺少統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，九章云極 DataCanvas 從用戶視角出發(fā)，首次提出了統(tǒng)一的算力服務(wù)計量單位 " 度 "（DCU），并用其實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的算力計量計費，旨在為用戶實現(xiàn) " 買到即用到 " 的算力服務(wù)，為未來算力資源互聯(lián)互通打下良性商業(yè)基礎(chǔ)。

以工業(yè)機器人為代表的智能工業(yè)裝備在人工智能模型算法的賦能下，其底層控制準(zhǔn)確度顯著提升。此外，機器視覺和自然語言編程則分別提高其智能化水平并降低其使用門檻，可完成物料搬運、焊接、裝配等多項任務(wù)，主要被應(yīng)用于電子、金屬加工、化工、食品制造等細分領(lǐng)域，正在向 " 人機協(xié)同 " 方向發(fā)展。工業(yè)機器人高端市場主要被外資占據(jù)，然而中國企業(yè)已具備全產(chǎn)業(yè)鏈替代能力，國產(chǎn)替代成為發(fā)展趨勢，業(yè)內(nèi)主要參與者包括埃斯頓、匯川技術(shù)、JAKA 等。

系統(tǒng)層：融合 AI 算法的工控系統(tǒng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺共同構(gòu)成系統(tǒng)層

工業(yè)控制系統(tǒng)可在人為不干預(yù)的情況下，控制生產(chǎn)設(shè)備按設(shè)定目標(biāo)，進行自動化生產(chǎn)和制造。在人工智能技術(shù)的賦能下，一方面，工控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全系數(shù)顯著提升，AI 可快速識別資產(chǎn)和數(shù)據(jù)，提升異常檢測準(zhǔn)確性，并分析系統(tǒng)行為，及時識別異常的同時，持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)性能，幫助系統(tǒng)自動應(yīng)對安全威脅。另一方面，工控系統(tǒng)的資源優(yōu)化效率不斷提高，AI 可根據(jù)各環(huán)節(jié)歷史數(shù)據(jù)提前進行預(yù)測分析，實現(xiàn)生產(chǎn)資源調(diào)度，減少生產(chǎn)浪費，優(yōu)化生產(chǎn)效率，進而實現(xiàn)生產(chǎn)的降本增效。市場主要參與者包括匯川技術(shù)、英威騰、中控技術(shù)等。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是基于制造業(yè)海量數(shù)據(jù)進行采集、分析的工業(yè)云平臺。生成式人工智能可解決制造企業(yè)對安全性的要求，其預(yù)測能力較強，可提升控制、分析、預(yù)測的準(zhǔn)確度。此外，AI 大模型在分析、識別網(wǎng)絡(luò)安全事件方面效率更高，可提升網(wǎng)絡(luò)安全防御能力并及時化解網(wǎng)絡(luò)攻擊。例如，Security Copilot 利用 GPT-4 和微軟的安全模型，可以將耗時幾小時甚至十幾小時的勒索軟件事件處理時間降至分鐘級。在市場競爭方面，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及應(yīng)用解決方案市場競爭格局較為松散，IDC 數(shù)據(jù)顯示，前五大廠商分別為華為、阿*、吉印通、用友和樹根互聯(lián)，CR5 僅為 24.4%。

應(yīng)用層：人工智能基本可覆蓋制造業(yè)各個環(huán)節(jié)

按照應(yīng)用環(huán)節(jié)來看，人工智能主要應(yīng)用在產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造和運營管理環(huán)節(jié)。在產(chǎn)品設(shè)計環(huán)節(jié)，人工智能可提升設(shè)計仿真度，提高設(shè)計效率和準(zhǔn)確性；在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，人工智能加強信息實時收集、處理、執(zhí)行能力，通過賦能智能排產(chǎn)、設(shè)備管理、質(zhì)量管控、倉儲配送等環(huán)節(jié)，提高生產(chǎn)質(zhì)量并節(jié)約成本；在運營管理環(huán)節(jié)，人工智能主要在供應(yīng)鏈管理、銷售預(yù)測、市場營銷等細分場景提升其管理工作效率，幫助制造企業(yè)構(gòu)建以用戶為中心的經(jīng)營模式。

圖示：人工智能在制造業(yè)各環(huán)節(jié)應(yīng)用情況

3、應(yīng)用場景概況

產(chǎn)品設(shè)計：數(shù)字孿生實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計前瞻性優(yōu)化，AI 輔助設(shè)計助力產(chǎn)品設(shè)計快速迭代

數(shù)字孿生：數(shù)字孿生技術(shù)通過對構(gòu)建物理產(chǎn)品進行三維建模，使設(shè)計師在虛擬環(huán)境中實現(xiàn)產(chǎn)品外觀設(shè)計和結(jié)構(gòu)布局，并對產(chǎn)品性能進行模擬和測試，從而在產(chǎn)品實際生產(chǎn)之前發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化。AI 技術(shù)的融入，能夠進一步增強數(shù)字孿生的智能化和自動化水平。AI 擁有強大的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)能力，能夠深入處理和分析海量的設(shè)計、生產(chǎn)及用戶反饋數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)訓(xùn)練和優(yōu)化數(shù)字孿生模型，使其更加真實地反映物理產(chǎn)品的實際情況。同時，AI 技術(shù)也賦予了數(shù)字孿生模型自適應(yīng)調(diào)整的特性，讓其能夠隨著環(huán)境和需求變化而自動更新，確保了設(shè)計的靈活性和快速響應(yīng)。此外，AI 還在故障預(yù)測和產(chǎn)品質(zhì)量管理方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它通過分析歷史故障數(shù)據(jù)來預(yù)測潛在問題，在設(shè)計階段就采取相應(yīng)的預(yù)防措施，延長產(chǎn)品壽命，降低維護成本。更重要的是，AI 技術(shù)的加持推動了數(shù)字孿生向更高層次的自動化邁進，實現(xiàn)了模型更新、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果解讀等過程的自動化，極大地減輕了設(shè)計師的工作負擔(dān)，提高了整體工作效率。

圖示：AI 在數(shù)字孿生領(lǐng)域的主要應(yīng)用

輔助設(shè)計：AI 在輔助設(shè)計中的應(yīng)用，首先體現(xiàn)在其精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動能力上。通過對海量設(shè)計案例與用戶反饋的深入挖掘，AI 系統(tǒng)能夠識別出成功的設(shè)計模式和用戶偏好的細微差別。這種基于數(shù)據(jù)的洞察，使設(shè)計師在創(chuàng)作之初就站在了一個更高的起點，避免盲目嘗試和無效迭代。除了提供數(shù)據(jù)，AI 還能進行智能化的方案優(yōu)化。在設(shè)計過程中，AI 能夠快速模擬和評估各種設(shè)計變體，通過算法分析出每一種設(shè)計的性能、成本和市場接受度。這種能力極大地提升了設(shè)計的精準(zhǔn)性和市場適應(yīng)性，讓設(shè)計師在眾多可能性中迅速找到最佳路徑。此外，通過與 CAD 等設(shè)計軟件的集成，AI 可實現(xiàn)設(shè)計流程的自動化作業(yè)。從初步構(gòu)思到詳細設(shè)計，再到最終的產(chǎn)品驗證，AI 在每一個環(huán)節(jié)可提供支持和優(yōu)化作用。特別是在面對重復(fù)性高、耗時長的設(shè)計任務(wù)，如參數(shù)化建模和性能仿真時，設(shè)計師可以解放雙手，由 AI 來高效完成。這種人機協(xié)作方式，確保了設(shè)計過程的流暢性和高效性。

圖示：AI 在輔助設(shè)計領(lǐng)域的主要應(yīng)用

生產(chǎn)制造：AI 應(yīng)用于優(yōu)化生產(chǎn)、節(jié)能減排、精準(zhǔn)分揀、智能質(zhì)檢與倉儲管理，全面助力生產(chǎn)制造升級

生產(chǎn)過程優(yōu)化：AI 技術(shù)在生產(chǎn)過程中的應(yīng)用，首先體現(xiàn)在實時數(shù)據(jù)的收集與分析。通過在生產(chǎn)線各個環(huán)節(jié)安裝傳感器，可以實時捕捉機器的運行狀態(tài)、生產(chǎn)速度、物料消耗等數(shù)據(jù)。經(jīng)過 AI 系統(tǒng)的精確分析，生產(chǎn)中的瓶頸與問題得以及時識別。例如，機器效率下滑或某一環(huán)節(jié)耗時增加，AI 系統(tǒng)均能迅速察覺并提供相應(yīng)的優(yōu)化措施。不僅如此，AI 技術(shù)還具備預(yù)測性維護的能力。它可以分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，并提前發(fā)出警告。這種預(yù)測能力使得企業(yè)能夠在設(shè)備出現(xiàn)故障前進行維護，避免因設(shè)備停機而造成的生產(chǎn)中斷，極大提高生產(chǎn)線的穩(wěn)定性和可靠性。此外，AI 技術(shù)在智能排產(chǎn)方面也發(fā)揮著重要作用。通過綜合考慮訂單情況、庫存狀況以及設(shè)備性能等因素，智能生成高效的生產(chǎn)計劃與排程。這種智能化的管理方式，不僅能夠提升生產(chǎn)效率，也能有效減少庫存積壓，優(yōu)化資金使用。

圖示：AI 在生產(chǎn)過程優(yōu)化領(lǐng)域的主要應(yīng)用

節(jié)能減排：AI 技術(shù)通過智能優(yōu)化與控制能源使用，助力制造企業(yè)降低能耗、減少排放，推進綠色、可持續(xù)發(fā)展。AI 算法能夠?qū)W習(xí)并識別能源使用模式，依據(jù)生產(chǎn)計劃與實時需求，靈活調(diào)整能源分配，確保生產(chǎn)流程的連貫與穩(wěn)定，有效規(guī)避能源浪費。同時，AI 技術(shù)可以實時監(jiān)控生產(chǎn)排放，確保排放物符合環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)。通過分析排放數(shù)據(jù)，可輔助制定減排方案。在制造過程中，AI 技術(shù)還可以優(yōu)化生產(chǎn)流程，減少不必要的能源消耗。例如，通過智能機器人和自動化設(shè)備的引入，可以減少人力成本，提高生產(chǎn)效率，同時降低因人為操作不當(dāng)導(dǎo)致的能源浪費。此外，AI 還可以與可再生能源技術(shù)相結(jié)合，進一步提高能源使用效率。例如，在智能電網(wǎng)中，AI 可以預(yù)測可再生能源的供應(yīng)和需求，實現(xiàn)電力的動態(tài)調(diào)度和優(yōu)化配置。

無序分揀：物體分揀是工業(yè)生產(chǎn)中的重要一環(huán)，對產(chǎn)品分類起著關(guān)鍵作用。當(dāng)前，基于 AI 與機器視覺技術(shù)的分揀程序已實現(xiàn)有效應(yīng)用，其特點在于速度快、規(guī)模大，并能有效解決傳統(tǒng)分揀方式中的高錯誤率和人工勞動強度大等問題。AI 視覺分揀系統(tǒng)主要由工作平臺、視覺及機器人控制三個單元構(gòu)成。工作平臺負責(zé)分類放置不同產(chǎn)品；視覺單元則利用工業(yè)相機和視覺軟件，通過圖像抓取與分析，精準(zhǔn)識別目標(biāo)種類及其位置和擺放方向；機器人控制單元則根據(jù)視覺單元的輸出，指揮機械臂等執(zhí)行機構(gòu)完成抓取和放置任務(wù)。通過模型訓(xùn)練和加載，AI 視覺分揀系統(tǒng)能快速將不同物品分類，并結(jié)合 3D 視覺設(shè)備，實現(xiàn)產(chǎn)品的精準(zhǔn)抓取，為工業(yè)生產(chǎn)帶來顯著的效益提升。

質(zhì)檢：在工業(yè)生產(chǎn)過程中，AI 質(zhì)檢通過引入機器視覺和深度學(xué)習(xí)算法，能夠自動檢測產(chǎn)品表面的微小缺陷，這不僅大幅提升了檢測效率，更確保了檢測結(jié)果的精準(zhǔn)性和一致性。通過 AI 質(zhì)檢的精確識別，企業(yè)能夠及時剔除不良品，從而顯著提高產(chǎn)品質(zhì)量，并有效降低廢品率和產(chǎn)品不良率，進而達到降低生產(chǎn)成本的目的。此外，AI 質(zhì)檢還能在無人值守的情況下進行 24 小時不間斷工作，極大地提高了生產(chǎn)效率，并解決了?cè)斯べ|(zhì)檢中可能出現(xiàn)的疲勞和誤差問題。

倉儲自動化：通過深度融合 AI 技術(shù)，倉儲管理正經(jīng)歷著一場技術(shù)革新。在庫存管理方面，相較于傳統(tǒng)的人工盤點和記錄方式，智能倉儲系統(tǒng)在引入 AI 技術(shù)后，能夠自動追蹤并記錄庫存變化，實時監(jiān)控貨物動態(tài)，確保庫存數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確無誤。此外，AI 還能依據(jù)歷史數(shù)據(jù)及市場趨勢，對未來庫存需求進行科學(xué)預(yù)測，助力企業(yè)精準(zhǔn)制定庫存計劃，有效規(guī)避庫存積壓或短缺風(fēng)險。以 DataCanvas Alaya 制造行業(yè)大模型為例，該模型綜合采購規(guī)劃、實時庫存情況及優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商信息，智能生成各類采購合同草案，產(chǎn)品入庫后，可立即更新庫存數(shù)據(jù)，從而確保材料信息的實時性和準(zhǔn)確性，顯著提高采購效率。在智能揀選環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的揀選方式依賴大量人工，效率低下且易出錯。而智能倉儲系統(tǒng)結(jié)合 AI 技術(shù)，可根據(jù)訂單信息智能規(guī)劃最優(yōu)揀選路徑，并通過自動導(dǎo)航工具（如 AGV 小車）實現(xiàn)精確揀選，顯著提升揀選效率并降低人為失誤，從而全面提高倉儲管理水平。

圖示：AI 在倉儲自動化領(lǐng)域的主要應(yīng)用

運營管理：AI 助力銷售管理升級，精準(zhǔn)預(yù)測銷售趨勢，優(yōu)化銷售策略，提升客戶服務(wù)，實現(xiàn)高效、個性化的市場運營

銷售預(yù)測：通過引入預(yù)測模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，AI 不僅能對歷史銷售數(shù)據(jù)進行細致分析，更能從中提煉出消費者的深層次購買邏輯與行為模式，捕捉到市場的微妙變化，進而預(yù)測未來的銷售走勢。對于企業(yè)而言，這不僅意味著能夠制定出更為貼合市場需求的銷售計劃，更代表著在庫存管理、產(chǎn)品定價、市場推廣等多個方面都能獲得 AI 的智能支持。特別是在庫存優(yōu)化方面，AI 的銷售預(yù)測分析可以減少企業(yè)的庫存積壓風(fēng)險，提高資金周轉(zhuǎn)率，增強企業(yè)的盈利能力。

銷售管理：AI 技術(shù)在銷售管理中的應(yīng)用已經(jīng)深入到客戶分析和銷售渠道優(yōu)化的各個環(huán)節(jié)。通過精準(zhǔn)的客戶分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動的銷售渠道優(yōu)化，企業(yè)能夠制定出更為精準(zhǔn)、有效的銷售策略，進而提高銷售效率和市場競爭力。在客戶分析方面，AI 技術(shù)通過深度挖掘客戶的購買記錄、瀏覽行為等多維度數(shù)據(jù)，能夠為企業(yè)描繪出更為精準(zhǔn)的客戶畫像，進行精準(zhǔn)營銷。在銷售渠道優(yōu)化方面，根據(jù) AI 驅(qū)動的對銷售數(shù)據(jù)的實時分析和預(yù)測，企業(yè)可以優(yōu)化線上線下的銷售資源配置，將更多的精力和資源投入到轉(zhuǎn)化率更高的銷售渠道中，提高銷售效率。

客戶服務(wù)：通過引入 AI 技術(shù)，企業(yè)可以提供更為智能化的客戶服務(wù)，進一步提高服務(wù)效率，增強客戶體驗。智能客服的應(yīng)用，使得企業(yè)能夠為客戶提供即時的咨詢和問題解答服務(wù)，不受時間、地點的限制，實現(xiàn) 24/7 的服務(wù)覆蓋。同時，基于大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)算法的個性化推薦系統(tǒng)，企業(yè)能夠深入挖掘客戶的需求和偏好，為客戶提供量身定制的產(chǎn)品推薦和個性化服務(wù)，加深與客戶的互動和連接。此外，AI 還可以通過分析客戶信用和支付歷史，評估其信用風(fēng)險，幫助企業(yè)制定風(fēng)險控制策略，并將其集成到 CRM 系統(tǒng)中，自動更新客戶信息，跟蹤客戶互動，優(yōu)化客戶關(guān)系管理。以 DataCanvas Alaya 制造行業(yè)大模型為例，該模型可應(yīng)用于信用評估、法律糾紛預(yù)防、訂單銷量預(yù)測、合規(guī)審查等多個客戶管理環(huán)節(jié)，提升企業(yè)在客戶服務(wù)領(lǐng)域的智能化水平。

4、發(fā)展趨勢展望

趨勢一：計算機視覺、知識圖譜、數(shù)字孿生等技術(shù)的成熟，將推動 AI 在制造行業(yè)更多細分場景中應(yīng)用

隨著計算機視覺、知識圖譜、數(shù)字孿生等關(guān)鍵技術(shù)的不斷成熟，AI 將在制造業(yè)的多個細分領(lǐng)域中發(fā)揮更加重要的作用。例如，在智能材料研發(fā)方面，AI 技術(shù)的應(yīng)用將促進自修復(fù)材料和形狀記憶合金等創(chuàng)新材料的開發(fā)，這些材料能夠智能響應(yīng)外部環(huán)境變化，自動調(diào)整其屬性以滿足未來的制造需求。計算機視覺技術(shù)將提供精確的材料內(nèi)部結(jié)構(gòu)分析，知識圖譜將幫助研究人員梳理材料屬性間的復(fù)雜聯(lián)系，加速研發(fā)進程。在分子制造領(lǐng)域，AI 與納米技術(shù)的結(jié)合將實現(xiàn)分子級別的精確控制，推動產(chǎn)品設(shè)計和功能達到新的精度和復(fù)雜性高度。高分辨率成像技術(shù)將用于觀察和分析分子級別的精細結(jié)構(gòu)，確保制造的極致精確；知識圖譜將系統(tǒng)梳理分子結(jié)構(gòu)與性能之間的復(fù)雜關(guān)系，為決策提供科學(xué)指導(dǎo)；數(shù)字孿生技術(shù)將在數(shù)字世界中模擬分子的運動和相互作用，以實現(xiàn)對分子制造過程的精確掌控。這些技術(shù)的融合應(yīng)用，預(yù)示著制造業(yè)將邁向更高級別的自動化和智能化。

趨勢二：定制化與柔性生產(chǎn)將加快普及

隨著 AI 技術(shù)的飛速發(fā)展，制造業(yè)正迎來定制化與柔性生產(chǎn)的新時代。企業(yè)借助 AI 的精準(zhǔn)預(yù)測能力，能夠深入洞察市場趨勢與客戶需求，實現(xiàn)產(chǎn)品的個性化快速定制。在產(chǎn)品設(shè)計與工程創(chuàng)新方面，AI 通過模擬和驗證設(shè)計方案，助力工程師迅速迭代優(yōu)化產(chǎn)品，滿足客戶的定制需求，這將顯著縮短開發(fā)周期，加快產(chǎn)品上市的步伐。同時，AI 與高端制造設(shè)備的結(jié)合，將極大提升生產(chǎn)流程的自動化與智能化水平。生產(chǎn)線將具備快速調(diào)整的能力，輕松應(yīng)對從小批量到大批量的多樣化生產(chǎn)需求，省去繁瑣的重新配置過程和長時間的停機調(diào)整。這種柔性生產(chǎn)線的設(shè)計，確保了生產(chǎn)效率的持續(xù)優(yōu)化。AI 技術(shù)的深入應(yīng)用，預(yù)示著制造業(yè)將迎來生產(chǎn)效率和個性化定制水平的雙重飛躍。

來源：36氪