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在第四次工业革命浪潮下，智能制造正迎来以人工智能为核心驱动力的转型新阶段。毕马威最新发布的《2025年智能制造：以人工智能驱动转型并创造价值》报告，基于对全球8个国家183位制造业AI领导者的调研，揭示了AI如何重塑制造业全链条，并为企业提供了清晰的转型路径。
当前，AI已不再是制造业的“可选项”，而是“必选项”。调研显示，93%的受访者认为全面实施AI的企业将在行业内形成显著竞争优势。从应用现状来看，制造业AI落地已取得阶段性成果：74%的企业引入机器学习，72%实施预测分析，67%部署智能体，74%将AI系统融入产品和服务开发。在价值兑现上，96%的企业实现运营效率提升，45%改善财务状况，其中62%的AI投资回报率超过10%，AI对研发、IT、供应链等核心职能的变革作用日益凸显。
不过，制造业AI转型仍面临多重挑战。数据问题最为突出，56%的企业在实施过程中遭遇数据孤岛、格式不统一、质量差等难题，研发、生产、售后等环节的数据难以打通，制约了AI价值释放。员工层面，40%的企业面临技能缺口或变革阻力，尽管80%的企业已开展AI技能培训，但既懂AI技术又熟悉制造业的复合型人才仍供不应求。此外，旧有系统兼容性差、AI能源消耗与可持续发展平衡等问题，也让不少企业在转型中步履维艰。
自主智能体作为AI发展的前沿方向，正为制造业变革提供新动能。这类能独立推理、决策的AI系统，可贯穿生产全流程：在产品线自治中，实时优化生产计划、自动检测缺陷，让生产线更灵活高效；在供应链领域，动态调整采购策略和库存模式，应对市场波动与地缘政治变化；在设备管理上，通过传感器数据分析实现预测性维护，减少停机时间；还能助力大规模定制生产，根据客户需求动态配置生产线，推动制造业从“标准化”向“个性化”转型。同时，智能体可打破数据孤岛，构建跨职能数据生态，让研发、生产、售后数据形成闭环，为企业决策提供实时支持。
报告提出，制造企业可通过“赋能、融合、演进”三阶段实现AI转型，逐步构建智能制造生态。
“赋能阶段”聚焦基础能力建设，核心是让员工与AI工具高效协作。企业需任命专职高管制定AI战略，针对生产、供应链等领域开展试点，比如用AI实现预测性维护、计算机视觉缺陷检测等。技术层面，可采用低定制化的云AI平台和预训练模型，快速获取回报。此阶段还需加强全员AI素养培训，让从一线工人到管理层都能理解AI的能力与边界，同时遵守数据隐私、行业安全等合规要求，为后续转型筑牢基础。
进入“融合阶段”，企业需将AI深度融入端到端业务流程。此时，AI不再局限于单点应用，而是与制造执行系统、工业机器人、数字孪生等深度结合，重构传统生产模式。例如，AI驱动的智能生产调度可减少停机时间，智能供应链管理能优化物流与供应商协作，可持续制造相关AI工具可跟踪碳足迹、优化能源使用。这一阶段要重点解决系统兼容性问题，推动旧有IT系统现代化，同时通过跨职能协作打破部门壁垒，让AI在研发、生产、售后全链条发挥作用，实现从“降本”到“增效”再到“创收”的跨越。
“演进阶段”则标志着企业转型进入成熟阶段，核心是构建AI驱动的产业生态。此时，企业不再局限于自身运营优化，而是通过AI连接客户、供应商、合作伙伴，形成协同网络。比如，与供应商共建AI供应链预测系统，实现库存与需求的实时匹配；向“产品即服务”模式转型，通过AI监控产品运行状态，为客户提供全生命周期服务；甚至联合跨行业伙伴打造循环制造网络，利用AI与区块链技术跟踪材料流向，推动资源回收利用。此阶段需高度重视AI伦理与安全，通过实时监控确保系统合规，同时持续培养员工创新能力，让人与AI共同探索行业新机遇。
对于中国制造业而言，AI转型兼具政策与市场双重利好。2024年中国智能制造装备市场规模达3.6万亿元，2020-2024年复合年均增长率11.5%，工业机器人保有量全球第一，智能算力与数据总量持续增长。政策层面，“人工智能+制造”行动推动AI向制造全流程渗透，地方政府也通过补贴、标杆企业培育等方式助力行业升级。国内企业可依托政策支持与市场规模优势，结合自身产业特点，沿着三阶段路径推进AI转型，同时聚焦复合型人才培养，破解技术落地难题。
报告指出，2030年的卓越制造企业，将是人类智能与机器智能深度融合的典范。AI不仅能提升生产效率，更能重构制造业的商业模式与竞争逻辑。对于制造企业而言，当下需摒弃“局部试点”思维，将AI纳入长期战略，通过持续的技术投入、组织变革与生态九游娱乐 九游娱乐官方协作，在智能制造浪潮中占据先机，实现从“制造”到“智造”的质变。
