信用风险决策参考 2025-06-29
信用风险决策参考 2025-06-29
分析结论：
总体上，AI超级工厂落地建设工程仍呈现“一头冷一头热”的局面。“一头热”体现在：随着以大模型、机器人为代表的新一代人工智能(AI)技术迅猛发展，我国制造业正从基础级智能化向着更高阶的智能化迈进。依托工厂数字化、自动化转型基础，一批由AI技术驱动的AI超级工厂正在全国各地加速建设，推动制造业全面迈向更高效、更智能、更绿色的“智造时代”。而“一头冷”则体现在：在AI超级工厂实际的落地工程中，仍面临诸多挑战，最核心的就是供给侧比较热，但需求侧没有完全应用起来。比如以大模型为代表的生成式AI技术在工业场景中的应用停留在表面。在产业链高附加价值的两端(研发、设计和营销、服务)，大模型应用落地较快，而在生产制造端，大模型应用较慢。(LQY)
分析过程：
借助大模型让汽车产品设计代码化繁为简，开启“造车”新模式；依托“AI质检员”，实现边生产边质检，瑕疵识别准确率远高于人工检测水平；越来越多的人形机器人开始在工厂“上岗”，承担物料搬运、零件组装等多种工作。比如，在广州市番禺区的广汽埃安智能生态工厂总装车间，600余台机器人不停地挥舞手臂，精准地定位、抓取并拼装各个模块，仅用数秒就能完成玻璃、座椅、轮胎等零部件安装；随处可见的无人化智能移动机器人往来穿梭，实现10公斤以上零部件100%全自动搭载；3D视觉跟踪技术代替人工肉眼，实现纳米级精准控制。在AI技术的赋能下，广汽埃安如今已能实现不同型号、不同配置、不同颜色新能源汽车的柔性化“混线生产”。
在宝武钢铁集团的热轧生产线上，一块钢坯制成钢板需要经过20道工序、涉及300多个参数。过去，工程师调整生产钢板的种类和尺寸需要耗费5天时间；如今，大模型能对最优参数进行预测，显著地降低了调整时间，提高了预测精度和钢板成材率。
在福建东龙针纺有限公司纺织车间，“AI质检员”已逐渐代替人工质检。自5G+经编花边瑕疵AI视觉识别检测系统应用以来，织机面料实现了在线100%全检，平均检出率达95%以上，远高于人工检测水平，整体效率提升2～3倍，企业人工成本每年节约200多万元。
在施耐德电气无锡工厂，基于AI技术的热处理数字仿真系统能够通过算法优化，使单台设备能耗降低25%，氮气消耗减少36%；同时，利用暖通空调的AI动态调控系统结合数字孪生技术，实现单位产品组用水量下降56%。
如今，像上述列举的AI超级工厂已在全国各地“遍地开花”。可以看到，“AI+制造”正在重塑制造业的生产模式，其影响不仅体现在生产效率的提升，更推动着制造业加速向智能化、柔性化和绿色化方向转型。工信部发布的数据也从侧面证实了我国智能工厂发展速度之快，全国已建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂。这些类型的智能工厂覆盖超过80%的制造业行业大类，工厂产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%。
从“标准化生产”到“个性化定制”，从“劳动密集”到“算法密集”，AI超级工厂的背后是制造业底层逻辑的变革。相较于传统的自动化产线，在这里，工业机械臂进化为更灵活、更智慧的具身智能，传统语言模型升级为可自主分析、辅助决策的大模型，仿真技术融合物联网、大数据和5G-A等技术，形成实时交互的数字孪生系统。这些技术的协同创新，正在持续推动制造业向更高阶的智能化跃迁。
中国工程院院士李培根指出，“智能工厂需要洞察一些复杂和高阶的关联，其核心是智能机器人、数字孪生、AI大模型等关键技术在工业场景中的深层次渗透与应用。”智能机器人可全面感知周围环境，并拥有智能决策的能力，实现生产环境中灵活、自主的避让，适用于更多复杂、动态的生产场景；数字孪生集成了物联网、大数据、AI等技术，不仅能实现全产业链信息贯通，还能基于所采集的实时数据反向优化车间运营和供应链竞争，确保工厂运行在最佳状态；而AI大模型对世界高阶相关性的认识已经远远超越人类，可以帮助智能工厂洞察更复杂的高阶关联。
尽管“AI超级工厂”的建设如火如荼，但其在实际落地工程中，仍面临诸多挑战。比如，以大模型为代表的生成式AI技术在工业场景中的应用停留在表面。市场机构调研显示，行业大模型应用场景呈现“微笑曲线”特征。在产业链高附加价值的两端(研发、设计和营销、服务)，大模型应用落地较快，而在生产制造端，大模型应用较慢。
TCL实业副总裁、格创东智CEO何军分析指出，AI技术在工业领域的应用与6～8年前工业互联网平台在制造业中的推广和应用情况类似，还存在“一头热一头冷”等情况，供给侧比较热，需求侧没有完全应用起来。同时应用也存在深浅不一的问题，在先进制造业落地场景多、应用丰富，而在一般制造业上推进比较难，头部企业从AI顶层架构规划到实际场景落地推进较好，而很多中小制造业企业受制于资金、技术能力应用比较难。此外，数据处理能力不足也是制约工厂智能化转型的一大瓶颈。一方面，多数企业对数据的利用刚刚起步，数据资源散落在各业务系统中，互联互通难度大，形成“数据孤岛”，很难汇聚形成高质量的数据集。另一方面，工业数据和模型的安全性也急需解决。
比亚迪集团副总裁、弗迪科技董事长罗忠良坦言，“有场景但是没数据。”工业场景的数据难以直接用于AI，必须按照实际需求重新采集。而要获取高质量数据，企业首先须完成信息化和数字化转型。另外，中国联合网络通信有限公司佛山市分公司副总经理邓安民也表示，工业场景中的大模型应用对精确性和稳定性的需求较高，在数据的获取时也通常需要更专业的设备和人员。目前大模型的应用还处于发展阶段，缺乏统一的行业标准和规范，工业生产场景复杂多变，也导致大模型的应用存在风险和不确定性。
对于当前AI工厂建设在工业场景方面的落地，何军强调，“正确定位AI是关键。”他指出，工业AI不是简单的技术叠加，而是工业知识与AI技术的深度融合，必须由工业领域主导推进。工业AI的落地实施需要企业具备驾驭AI技术的能力，这不仅包括研发能力，还涉及企业各个层面的能力，例如业务层面和一线工程师的能力。工厂要培养自己的数据科学家，这些科学家能够理解生产和制程，能够掌握AI技术的基础方法论，并将其应用到实际场景中。同时，企业还应从上到下思考如何利用AI技术改善运营效率和提升工厂智能化水平，而不仅是采取传统的小步快跑快速迭代方法。
