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推動人工智能技術與裝備制造業融合發展的思考與建議

中咨公司青馬研習第二小組 

戴洵 王歆鑫 陳曉慶 等

編者按：隨著科技發展，人工智能正成為引領新一輪產業變革的核心驅動力。當前，我國傳統裝備制造業面臨著新質產能不足、創新和競爭能力有待提升、產業鏈供應鏈安全穩定性不強等困境，亟需培育和發展新質生產力。人工智能具備在設計、生產、檢測、管理等全流程過程中控制成本、提高生產效率、更好地滿足市場需求的優勢，已成功應用于柔性定制化制造、智能排產調度、質量工藝控制和智能檢修等諸多方面。傳統裝備制造業與人工智能的深入融合將全面激發我國工業體系先進活力，成為持續驅動信息化和工業化深度融合發展的新動力。文章針對當前傳統裝備制造業與人工智能融合發展的主要制約因素進行全面分析，并提出相關合理化建議。

一、人工智能在裝備制造業中的應用現狀

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機學科的一個分支，與基因工程、納米科學并稱為二十一世紀三大尖端技術。隨著物聯網、大數據、云計算等技術的日趨成熟，人工智能迎來了爆發式的增長，逐漸從散點應用向規模化發展，在很多領域都獲得了廣泛應用。

制造業是國家經濟命脈所系，是立國之本、強國之基。隨著新一代信息技術加速擁抱千行百業，人工智能有了更加廣闊的應用空間，智能制造正在多領域多場景落地開花。

（一）全球應用現狀

自2010年以來，國內外學者逐步提出對設備制造業的數字化改革，能夠顯著提高產品的生產效益。從全球范圍看，人工智能技術的引入不僅提高了裝備制造業的效率，還推動了行業的創新和發展。

人工智能技術在裝備制造業中的應用主要包括以下幾個方面：

智能工廠：通過物聯網和AI技術實現工廠生產設備和系統的智能化和互聯化。以智能工廠應用為例，美國通用電氣（GE）利用人工智能應用Predix平臺開發了預測性維護解決方案，旨在通過物聯網和AI技術，實現工業設備的智能監控和維護。

智能設計：借助AI的設計模擬和優化能力，企業能夠根據客戶的具體需求，快速生成個性化的設計方案。這不僅加快了產品的研發周期，也使產品更能貼合市場和消費者的需求，增強了產品的競爭力。西門子（Siemens AG）利用AI技術進行產品設計的初步階段，如概念生成、初步設計和優化，結合市場需求、技術趨勢和用戶需求，自動生成多個設計方案，并對其進行評估和優化，縮短了設計周期，提高了設計的創新性和競爭力。

智能制造：通過AI技術對生產過程進行監控和控制，利用云計算和大數據技術實現生產過程的數據采集、傳輸和分析，優化生產流程，提高生產效率和產品質量。以自適應制造為例，特斯拉（TESLA）在弗里蒙特工廠和上海超級工廠廣泛應用人工智能和自動化技術，一年內即實現了大規模生產，并迅速提升產量，證明了人工智能和自動化技術在提升生產效率和質量方面的巨大潛力。

智能管理：利用人工智能技術對資源進行優化配置，提高企業的運營效率和管理水平。空客（Airbus）作為全球領先的飛機制造商，利用AI算法優化庫存水平和生產計劃，以應對市場波動和客戶需求的變化。通過實時分析供應商、物流和客戶數據，空客能夠更準確地預測未來的需求，并據此調整生產計劃，以降低成本并提高響應速度。

人工智能在裝備制造業的應用展現出強大的發展潛力和廣闊的前景。隨著AI技術的進一步發展和完善，未來的裝備制造業將更加智能化、高效化、個性化和綠色化，為全球經濟發展貢獻新動力。

（二）我國應用現狀

黨的十九大報告明確指出，加快建設制造強國，加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。中央全面深化改革委員會第七次會議審議通過的《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》指出，要把握新一代人工智能發展的特點，促進人工智能和實體經濟深度融合，構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

“裝備制造業是制造業的核心組成部分，也是國家工業發展的基礎。當前，我國裝備制造業正面臨著轉型升級的壓力，亟需尋找新的增長點。”中國機械工業聯合會執行副會長、專家委員會主任陳斌在“2023全球裝備制造業數字化轉型與智能化創新發展峰會”上表示，以人工智能為代表的新一代信息技術的突破應用，將給裝備制造業帶來重大影響。

裝備制造業作為制造業的重要組成部分，是為國民經濟進行簡單再生產和擴大再生產提供工具的生產制造部門，承擔著為國民經濟各部門發展和國防建設提供技術裝備的重要任務。目前，我國裝備制造業已經建立了門類齊全、獨立完整的產業體系，有力地支撐著國民經濟的發展和國防現代化的需要，但同時也面臨著大而不強、全而不優、創新不足等問題。

人工智能技術作為一種新興的數字化技術，是制造業企業數字化轉型的必然選擇。推動人工智能技術發展是促進制造業企業快速轉型發展的重要手段。當前我國逐步構建了一批體現新產品新業態的制造業企業數字化轉型模式，正推進裝備制造業結構調整和轉型升級。

寧德時代利用人工智能驅動鋰電池技術創新，實現極限制造。聚焦AI for Science，借力LAMBDA大數據架構，引入典型化的人工智能技術框架，在產品/設備加工參數的關聯分析和優化分析、基于機器視覺的產品缺陷分析、設備的預測性維護等領域展開具體和實質化的運用，自主研制全國產高速超精成套智能裝備，率先實現動力電池的極限制造。

京東方的福州8.5代半導體顯示生產線通過構建全自動生產系統，廣泛采用人工智能和先進分析技術，使單位成本降低34%，整體產量增長30%；通過搭建AI驅動的能源管理系統，產線單位電耗大幅下降39%，單位水耗下降27%，實現了智能化的排產與調度，搭建數字化的設備綜合效率平臺，采用智慧能源管理降低成本，并通過實時工藝控制系統持續保障產品的最佳性能。

人工智能技術與制造業的深度融合，正展現出強大的賦能效應。這是中國工業發展的一次歷史性機遇，將有力推動實體經濟數字化、智能化、綠色化轉型，助力裝備制造業高質量發展。

二、人工智能和裝備制造業融合發展的制約因素

（一）核心技術依賴進口，自主創新研發能力亟待突破

如今，全球大模型競爭進入到白熱化階段，各種大模型不斷刷新評測榜單，在斯坦福大學HELM、國內SuperCLUE等AI性能評測標準中，國產大模型與GPT、Claude等代表國際頂尖水平的模型仍有一定的差距。作為賦能裝備制造業、促生新質生產力的重要組成，我國在大模型自主研發創新上仍面臨一系列制約因素。

一是AI浪潮來勢洶洶，國內人工智能發展處于慢人一步的狀態。國外AI科技公司依靠其前期技術儲備，已在多模態生成等前沿技術方向展開探索，并已經發布GPT-4o、Sora等產品，極大地增強了大模型的應用場景。這使得國內人工智能研發時刻處于“追趕”狀態。特別是在工業大模型方面，谷歌DeepMind推出AutoRT、SARA-RT、RT-Trajectory等技術，結合大語言模型和視覺語言模型極大增強了工業機器人的泛化理解能力和任務執行能力。微軟Azure工業AI、亞馬遜AWS工業AI等工具的發布更標志著老牌云服務供應商正將人工智能全面賦能至傳統工業IoT業務的方方面面，快速與我國拉開差距。

二是大模型參數量急劇增加，對基礎設施帶來較大考驗。初版GPT-3采用1750億參數，谷歌BERT采用3400億參數，近期發布的騰訊混元大模型參數規模超萬億。雖然大語言模型由于存在極限收益遞減效應，參數規模與其綜合性能不完全正相關，但愈來愈大的參數量對計算資源和訓練數據的需求提出了更高的挑戰。隨著美國政府進一步禁止英偉達等公司向我國出口高端GPU芯片，意圖對我實行算力封鎖，人工智能核心技術突破的部分壓力也被分攤到高端計算芯片產業等領域。

三是裝備制造業核心技術產品依賴進口，國產人工智能落地存在困難。多數裝備制造業的核心設備仍未國產化替代，在人工智能時代，硬件與軟件、服務緊密綁定，國外公司技術在國際市場上的領先地位進一步加劇了國內企業的技術依賴。國內企業在設備預測性維護、質量檢測、工藝優化等AI場景應用上，更傾向于購買和使用設備供應商的AI解決方案，對國產人工智能產品、服務在裝備制造業落地產生限制。

（二）數據獲取面臨障礙，工程應用鏈路機制仍需探索

在當前的技術范式下，為加強生成式預訓練模型的性能，縮短訓練時間，保障模型好用且快速更新，大模型極度依賴高質量的訓練數據集。我國裝備制造業門類廣、范圍多、應用場景復雜，作為典型的AI垂直應用場景，裝備制造業的數據具有鮮明的行業特色：一是數據種類繁多且來源復雜。裝備制造業數據包含設計數據、生產數據、運營數據、故障數據、維修數據以及物流數據等，既包括結構化數據（如生產計劃、工藝參數等），也存在大量非結構化數據（如設計圖紙、設備運行記錄等）。二是企業信息化程度偏低，數據分散孤立現象普遍。盡管多數企業已經推行數智化生產線，但這距離全面的信息化生產仍有較大差距，生產與非生產環節之間的信息傳遞鏈路沒有打通。在已經實現了信息化的企業中，由于各個生產環節或部門之間的數據交流與共享并不充分，不同場景數據割裂，數據孤島廣泛存在。三是設備標準、企業規范各不相同。不同系統和設備的數據格式和接口標準各異，企業內部生產流程數據較難統籌管理；此外，由于缺乏行業通用規范，企業在內部執行過程中，通常自行建立生產數據相關的管理流程，導致企業間很難共享互用。

因此，目前裝備制造業中的AI應用主要集中在質量檢測、設備健康管理、生產計劃排程等非直接生產環節，AI向直接生產環節“深水區”進一步探索仍急需建立并形成適用于裝備制造行業的高質量訓練知識庫或數據集，這主要存在以下困難：一是數據質量參差不齊、數據完整性不足，直接提取的設計、生產、運營、維修等數據存在大量噪聲、誤差，人工清洗和標簽化等預處理和特征提取需要耗費大量時間成本，導致一般較難直接用于大模型訓練，缺失的關鍵環節數據采集更可能導致數據本身不完備，直接影響模型訓練結果。二是數據隱私和安全性風險大，由于設計、生產、運營、維修等環節的相關數據通常屬于商業或國家秘密，企業共享意愿較低，且行業聯盟或協會對企業約束力不足，企業數據互通很難推行。

（三）人才行業占比失衡，激勵機制產業需求對接不足

根據《2022年中國人工智能人才發展報告》，從縱向看，北京、廣東、上海、浙江四省市對人工智能人才的需求占全國的80.8%，但人才供給數量僅為67.1%，人工智能人才供不應求的現象較為明顯。2022年中國人工智能人才發展報告根據獵聘大數據展開調研并指出，汽車、機械、制造等與裝備制造業相關的行業中，人工智能人才需求占總需求的6.6%，位列第三，低于互聯網、游戲、軟件行業的60.9%和電子、通信、硬件行業的11.1%。可以看出，人工智能相關專業的畢業生有較大概率進入互聯網、游戲和軟件等傳統上與計算機學科相關的行業。一是由于通用人工智能的概念近年才進入大眾視野，學生、學校和用人單位供需雙方均對人工智能在傳統行業的潛在應用場景缺乏認知，就業輔導上宣傳不足。二是由于高校培養觀念和體系滯后，產學研用鏈路環節尚未打通，行業需求無法和培養環節緊密銜接，跨學科全面培養的模式仍需進一步創新。三是裝備制造業等傳統行業薪酬待遇普遍較低，畢業生有更高意愿進入互聯網相關企業，不利于高水平人才引入落地，生產企業需盡早轉換觀念。

（四）政策支撐力度較弱，法規標準技術發展暫未同步

我國高度重視人工智能的發展和治理，在2017年，國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》提出了“三步走”的立法規劃，并在2023年6月6日發布的《國務院2023年度立法工作計劃》中明確將《人工智能法》列入立法規劃。2023年8月，世界上第一個有關生成式人工智能的成文法《生成式人工智能服務管理暫行辦法》生效實施。2024年6月5日，工業和信息化部、中央網絡安全和信息化委員會辦公室、國家發展和改革委員會、國家標準化管理委員會四部門印發了《國家人工智能產業綜合標準化體系建設指南》（2024版）。李強總理更是明確在2024年政府工作報告中提出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動。

但相較于人工智能的飛速發展，國內外政策對人工智能的支撐力度還相對較弱，法規標準技術發展暫未能與其發展速度同步。我國《生成式人工智能服務管理暫行辦法》雖率先就生成式人工智能監管這一議題給出中國方案，但“暫行”二字意味著一部統一的、綜合的《人工智能法》還尚未到來，未來如何通過立法在擁抱技術發展的同時有效規制風險，貢獻出具有中國特色的人工智能治理路徑，仍需進一步探索。

（五）企業轉型面臨困難，戰略規劃有待適應市場節奏

麥肯錫2022年全球AI調研結果顯示，只有9%的中國企業可借助AI實現10%以上的收入增長，而領先國家受訪企業中有19%的公司能實現該增長。在利潤貢獻上，AI對EBIT（息稅前利潤）的貢獻超過20%的受訪中國企業僅有7%，而領先國家該占比達14%。中國企業AI技術的變現能力和經濟價值創造亟待提高。一是人工智能整體戰略尚不成熟，戰略規劃有待適應市場節奏：AI戰略從頂層指導AI的設計、落地及業務協調，對AI成效和公司整體營收都有顯著影響。麥肯錫調研顯示，僅有不到30%的受訪中國企業表示能讓AI戰略與公司整體戰略協調一致，25%的受訪企業高管層能充分認同AI戰略。對于中國企業而言迫在眉睫的是，改善AI相關戰略的設計與配套機制體制，并增進企業高管對AI的認同。二是企業在轉型過程中往往面臨諸多困難和挑戰，如技術儲備不足、資金短缺、市場變化快等。同時，部分企業在制定戰略規劃時缺乏對市場節奏的準確把握和預判能力，導致轉型效果不佳。

三、加快推進人工智能和裝備制造業融合發展的建議

人工智能與裝備制造業的深度融合是一場革命性的變革，應用前景廣闊但也充滿諸多挑戰。面對挑戰，通過加大研發投入、優化產業布局、加強人才培養、完善政策法規、鼓勵企業轉型升級等措施的實施，加快人工智能與先進制造的深度融合，讓實體經濟活力更足、動力更強，助力中國從制造大國走向制造強國。

（一）加大研發投入，促進多方合作

加強核心技術攻關。聚焦人工智能與裝備制造業融合的關鍵核心技術，如智能感知、自主決策、精準執行等領域的基礎算法、芯片、傳感器等，國家、企業和研究機構共同出資設立專項基金，通過“揭榜掛帥”等方式集中科創資源，突破一批共性和關鍵技術，縮小與國外的差距，實現產業的升級換代。同時，促進國家實驗室、高等院校、研究院所等合作，實現資源整合、優勢互補，加速科技成果的轉化應用。推動產學研用緊密結合，形成閉環的創新生態鏈。

（二）優化產業布局，加強協同發展

根據各地區的資源稟賦、產業基礎和區位優勢，針對不同領域的裝備制造業，因地制宜地制定差異化的發展策略，優先支持重點領域裝備的智能化升級，注重產業鏈上下游的協同發展，避免盲目擴張和重復建設。東部沿海地區可依托其經濟發達、科技資源豐富、制造業基礎雄厚的優勢，重點發展高端智能裝備和智能制造系統，打造人工智能與裝備制造業融合的先行示范區；中西部地區可利用其土地資源、勞動力成本相對較低的優勢，承接東部地區的產業轉移，同時積極引進和培育人工智能相關企業，推動裝備制造業的智能化改造和升級。促進人工智能企業與裝備制造業企業的深度合作，建立跨行業的協同創新平臺和產業聯盟。通過聯合研發、技術交流、項目合作等方式，推動人工智能技術在裝備制造業中的應用和推廣，實現技術、資源和市場的共享。

（三）加強人才培養，健全激勵機制

大力培養創新型復合型人才。深化高校、職業技術學校和企業間的交流合作，通過卓越工程師計劃及產教融合試點相關舉措，加強智能制造、機器人、算法設計、工業互聯網等領域專業技術人才的培育培訓。同時，加強企業自身內部培訓，提高員工的專業技能和素質。

建立健全人才激勵機制。加大人工智能領域高層次人才和緊缺人才的引進力度，搭建人才交流平臺，暢通引才渠道，完善人才服務，通過優厚的待遇和良好的發展環境，吸引國內外優秀人才投身于人工智能與裝備制造業的融合發展事業中。

（四）完善政策法規，制定行業規范

制定和完善人工智能與裝備制造業融合發展的政策法規，營造良好的發展環境。依托重大戰略項目，充分發揮中國特色社會主義制度優勢，加快工業體系轉型升級，推動高端裝備制造業的發展，實現從制造大國向制造強國的轉變。應出臺一系列支持性政策，鼓勵技術創新，完善相關法律法規，建立跨部門協同機制，提供資金、稅收等方面的優惠措施，引導社會資本向人工智能領域聚集，助力裝備制造業的智能化融合。

建立健全智能制造領域的標準體系，行業協會和標準化組織聯合企業和科研機構共同建立統一的技術規范和標準體系，推廣標準的實施和應用試點、示范，為智能制造提供“中國范式”，降低企業研發和應用新技術的風險成本。注重知識產權保護，加強對創新成果的保護力度，激發企業的創新活力。

（五）鼓勵企業轉型升級，推動融合發展

鼓勵企業積極進行數字化轉型。通過舉辦行業論壇、研討會、培訓講座等活動，邀請專家、學者和成功企業分享人工智能與裝備制造業融合的典型案例、成功經驗和未來發展趨勢，讓企業充分認識到融合轉型的重要性和緊迫性，增強企業轉型的主動性和積極性，鼓勵企業制定清晰的戰略目標，明確發展路徑，合理配置資源，充分考慮市場需求變化和技術發展趨勢，確保自身的發展方向與外部環境相協調。充分發揮現有專項資金作用，支持企業開展人工智能與裝備制造業融合的轉型升級項目。同時，引導金融機構創新金融產品和服務，為企業提供貸款、融資租賃、風險投資等多元化的融資支持。

通過以上措施，中國裝備制造業有望克服挑戰，抓住機遇，實現人工智能與裝備制造業的深度融合，推動裝備制造業的高質量發展，為經濟社會發展做出更大的貢獻。

中咨公司青馬研習第二小組

組員：王歆鑫、陳曉慶、呂一涵、嚴安、王浩、任鵬兵、方超

指導教師：戴洵

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