随着人工智能技术的迅猛发展，其与实体经济的深度融合已成为推动制造业转型升级的核心驱动力。工信部智能制造专家蒋明炜就“AI如何深度融入智能制造，并赋能应用软件服务”这一议题，分享了深刻的行业观察与实践思考。
蒋明炜指出，智能制造的本质是数据驱动的智能化生产与服务。人工智能，特别是机器学习、计算机视觉和自然语言处理等技术，正在从生产流程优化、质量控制、预测性维护、供应链管理等多个维度，重塑制造业的形态。AI的融入，并非简单地将算法嵌入现有系统，而是需要构建一个“感知-决策-执行”的闭环智能体系。
AI融入智能制造的三大核心路径
蒋明炜专家阐述了AI技术融入智能制造的三大关键路径：
- 生产过程的智能化：在车间层面，通过AI视觉检测实现产品质量的实时、高精度判别，远超人工目检的效率和一致性。利用AI算法对设备运行数据进行学习与分析，可实现预测性维护，大幅减少非计划停机，提升设备综合效率（OEE）。
- 研发与设计的智能化：在产品研发阶段，生成式AI与仿真技术结合，可以快速生成和优化设计方案，进行虚拟测试，缩短研发周期。AI还能辅助进行材料选择、工艺参数优化，实现“设计即制造”的更高协同。
- 管理与服务的智能化：在企业运营层面，AI能够整合供应链、生产、销售、客户服务等多源数据，进行智能排产、需求预测、库存优化和物流路径规划，实现全局资源的最优配置。基于AI的智能客服和远程运维平台，能提供更精准、高效的客户服务与产品全生命周期管理。
应用软件服务：AI落地的关键载体与价值放大器
蒋明炜特别强调了应用软件服务（SaaS、工业APP等）在AI落地过程中的桥梁作用。他认为，未来的工业软件将不再是功能固化的工具，而是“AI赋能、数据驱动、持续进化”的智能服务体。
- 软件即智能体：新一代的制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）等核心工业软件，将深度集成AI模块，使其具备自学习、自优化能力，从记录流程的“系统”转变为驱动优化的“智能体”。
- 低代码/无代码AI平台：为了降低AI应用门槛，面向特定工业场景的低代码或无代码AI开发平台至关重要。它们能让工艺工程师、设备管理员等一线人员，无需深厚编程基础，也能通过拖拽、配置方式，快速构建和部署AI模型，解决实际生产中的痛点问题。
- 云边端协同的服务模式：AI模型的训练与迭代通常在云端完成，而推理和执行则根据实时性要求部署在边缘侧或设备端。这种云边端协同的软件服务体系，既能保证AI处理的高效与低延迟，又能实现知识的集中管理与持续更新。
- 从工具到生态：AI驱动的应用软件服务正从单一工具向产业生态演进。软件平台将连接设备制造商、系统集成商、算法提供商和最终用户，形成一个数据、模型、知识、应用共享与交易的创新生态，加速智能制造解决方案的规模化复制与个性化定制。
挑战与展望
蒋明炜也坦言，AI与智能制造的深度融合仍面临数据质量与安全、复合型人才短缺、现有系统改造难度大、投资回报周期长等挑战。他建议，企业应秉持“业务驱动、场景切入、迭代发展”的原则，从解决一个具体的、高价值的痛点问题开始，小步快跑，积累数据与经验，逐步构建自身的智能化能力。
蒋明炜认为，“AI+智能制造”的下一阶段将是“认知智能”与“群体智能”在工业领域的探索。AI不仅能优化已知流程，更能发现人类未曾察觉的规律与关联，辅助甚至自主进行复杂决策。多个智能体（如智能机床、AGV、仓储机器人）之间的协同与博弈，将催生更柔性、更 resilient（弹性）的生产系统。而这一切，都离不开强大、敏捷、易用的应用软件服务作为基石与使能器。
在蒋明炜专家看来，AI与智能制造的融合之道，是一条以数据为燃料、以软件为引擎、以价值创造为目标的持续进化之路。唯有深刻理解制造本质，紧扣应用场景，构建健壮的软件服务体系，方能真正释放人工智能的洪荒之力，引领中国制造业迈向高质量发展的新阶段。
