在人工智能（AI）技术取得突破性发展的大背景下，我国各行各业积极寻求数字化转型，并将 AI 用于改造传统制造业，取得了不错的进展。例如：智能制造、无人工厂的 AI应用已经取得了显著成果。AI 也在质检、验证、营销和服务等环节发挥了很大作用——实现“中国制造 2025”的智能化转型目标已经近在眼前。
一、AI 技术对生产制造环节的改造及其效果
从典型的生产环节来看，人工智能技术深入参与我国制造业的转型、升级主要体现在如下的具体方面。
（一）智能调度和计划
在汽车等复杂产品的智能化产线中，AI 算法主要被用于智能调度生产计划。所谓“智能调度”是指根据历史数据、仓储情况、实时生产的现场状况和市场需求等信息，通过 AI 算法准确地预测生产需求，并据此协调仓储、物料采购，自动调整生产计划。借助 AI，企业可以减少生产过程中因物料、人力、时间等资源的挤兑而造成的进度瓶颈，避免物资浪费，提高生产效率和资源利用率，有效降低库存成本。
（二）AI与人的“人-机”协同
基于传统的流水线，AI 技术可以通过机器人与人类进行协作。这种协作既包括 AI 与人类的对话，即信息同步；也包括工序层面的协作，即生产效率同步、上下游协调、工序配合等。产线上的 AI 机器人通过视觉识别、重力（压力）感应、机器学习等机制，准确地判断零部件，并与工人协同作业，以完成精细、复杂的装配任务。AI 与人类的“人 - 机”协作，能显著提高装配速度和准确性，降低劳动强度，减少人为错误、工伤事故等。
（三）自适应控制系统
在化工生产中，AI 被用于自适应控制系统，对一些关键的生产参数进行实时监控与调节——包括温度、压力、流量、液位、浓度、酸碱度等。
具体实施过程中，自适应控制系统首先通过传感器收集实时数据并进行分析；其次，将实时数据与既定参数标准进行比对、分析，并反馈至系统执行端；最后，控制系统根据反馈信息自动判断、决策并调整设备各部分的运行状态，以确保生产的持续、稳定和高效。
AI 自适应控制系统根据生产环境的变化进行自动调整和控制，无需人工干预，能有效地提高生产效率，降低生产成本，显著提高产品质量和生产安全。
（四）AI数字孪生与智能柔性生产
AI 技术对于柔性生产能力的提升是显著的。这不仅体现在需求预测与管理、智能调度与计划中，还能进一步发展为基于“数字孪生”技术的交互式智能产线，提升企业灵活应对个性化市场需求的能力等。
在个性化定制生产方面，AI 可视化数字孪生技术具有独特优势——可根据客户需求快速实现产线的大范围重组或局部微调。AI 算法根据产品功能、设计、工艺、流程等具体要求，自行匹配现有设备、工序、物资等，帮助企业执行高灵活度的柔性生产模式，以提高企业的市场反应能力。
对于柔性生产而言，通过 AI 集成并优化供应链管理也十分重要。AI 通过实时数据分析来预测供应链中潜在的问题，并提前预警和干预，确保供应资源、供应链条的稳定运行，避免过高的物料库存，也杜绝重要物料的短缺。
确保柔性生产能力的另一重点，是对生产设备的实时监测与维护，并及时实施故障预测、诊断等。AI 的这种能力不仅有利于降低生产中断的风险，还能够智能调配设备资源，科学分配生产任务、确保生产过程连续、稳定，并减少设备资源闲置或过度使用。
二、AI 技术用于产品质量检测
在生产制造领域，产品质量是企业的核心竞争力之一；质量检测是产品质量生命线的最后一关。这对企业的管理规范、持续发展、抢占市场和提高客户满意度等均具有重要意义。然而，传统制造业的质检方式，充斥着大量的人力劳动、成本居高不下——这一点 AI 也带来了显著的改善。
（一）机器视觉
基于 AI 的机器视觉系统在质量检测技术中大行其道。例如：深圳思谋信息科技将机器视觉系统用于半导体制造的缺陷检测中，包括外壳、结构、硅片等产品零部件的微小缺陷。具体方式是通过高分辨率摄像头，配合 AI图像处理算法，结合深度机器学习、大数据系统等，实现智能识别和缺陷分类，从而提高产品良率和质量。
目前，通过 AI 视觉比对技术，对光学图像中的关键特征进行识别和分析，快速、准确地判断产品质量的技术，已被应用于半导体、电子产品、食品等行业。
（二）AI光学“非接触式测量”
严格意义上来讲，上述机器视觉技术也是一种集成的光学技术方案，即“图像识别与分析”。除此之外，AI结合光学技术的第二大应用是“非接触式测量”。光学测量设备无需接触物体表面，便能获取物体的几何尺寸、表面纹理等信息；还可以通过红外等技术，获取表面被遮挡的产品的内部发热状况等。这些数据经过 AI 的处理，可用于实时监测产品质量，确保生产过程的精度、稳定及安全性。
AI 与光学技术相结合可以构成自动化检测产线。将光学检测设备与 AI算法、机器人、流水线设备等相结合，就可以实现自动化生产线式的检测。这一应用不仅提高了检测效率，还降低了人为因素对产品质量的影响。
（三）AI结合声波技术
AI 结合声波技术在质检中的应用，正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。声波技术作为一种非接触性的检测方法，可以通过对声波数据的自动采集和分析，准确地捕捉到物体内部的细微变化，实现对产品质量的快速、准确检测。同时，AI 技术引入后，还能够通过持续的学习不断提高其检测精度和效率，使这一过程更加智能、高效，从而为企业节省更多的成本。除了提高检测效率外，AI 结合声波技术还能够在质检过程中发现一些传统方法所难以发现的问题。例如，在一些复杂的机械金属部件中，微小的砂眼、裂缝或损伤往往难以通过肉眼或传统检测方法观测到，但这些问题可能对设备的性能和安全性造成严重影响。而声波技术能够通过对设备内部声波信号的捕捉和分析，发现这些微小的变化，从而为设备的维护和保养提供及时的指导。
三、用于新产品售前与售后服务的 AI 技术
在销售和服务环节，AI 技术可以帮助企业实现更精准的市场营销和服务。例如，AI 技术通过对消费者数据的分析和挖掘，可以更好地了解消费者的购物需求、偏好和购买行为，从而制定更精准的营销策略。同时，还可以通过 AI 智能客服和智能售后服务，提高客户满意度和忠诚度。具体的做法主要有如下三种。
（一）售前AI推送
售前 AI 推送是一种利用特定的智能算法，根据用户的消费行为、兴趣爱好信息等，精准地向用户推送个性化商品或服务的方式。这种方式具有极高的针对性和实时性，可以有效提高转化率，实现销售额的大幅提升。通过对大数据的挖掘和分析，AI 系统会不断优化推送策略，使推送内容更加符合用户需求。在售前环节，采用AI 技术进行精准推送，不仅有助于提高销售业绩，还能为用户提供更贴心、更便捷的购物体验。
（二）AI数字人客服
利用人工智能技术来模拟真实客服人员，能够为用户提供 24 小时不间断的在线服务。相较于传统客服，AI 数字人客服具有以下优势。
高效响应：AI 数字人客服无需休息，可以随时提供服务，大大缩短了用户的等待时间。
精准解答：通过对海量数据的学习和训练，AI 数字人快速识别用户遇到的具体问题，并提供准确的解答。个性化服务：通过深度学习，AI数字人为用户提供个性化的解决方案。
持续优化：AI 数字人客服能够根据用户反馈不断学习，持续提升自身服务能力与质量。
在实际应用中，AI 数字人客服可以轻松打破地域和语言障碍，有效实现多语言服务，拓展企业市场，降低企业运营成本，提高客户满意度。
（三）售后AI响应
售后 AI 响应是指在消费者购买商品或服务后，利用 AI 技术为其提供售后服务的过程，主要包括以下方面。技术支持：AI 实时响应可以为用户提供在线的智能技术支持，解决用户在使用过程中遇到的各种问题。售后预测：通过分析历史数据，AI系统可以预测潜在的售后问题，并提前为用户准备好各种可行的解决方案。自动化流程：AI 技术可以使售后流程自动化，例如物流计划与执行、配送进度监控、客户回访等。利用 AI技术，可以提升售后流程的效率，降低人力成本并提高客户满意度。
目前看来，AI 技术在众多企业中均已经得到了有效的应用。在未来，随着 AI 技术的不断发展和完善，相信人工智能客服领域还会迎来更大的发展。
四、人工智能技术在制造业应用的未来发展及其不确定性
（一）发展趋势
未来，AI 技术在制造业的应用发展趋势无疑是多样化、创新性的，就目前来看，可能呈现出如下的发展趋势。
首先，AI 技术将在制造业的更多领域、更加细分的环节得到应用。无论是产品的设计、研发，还是生产与供应链的管理、资源调配、销售服务等，在具备了通用的 AI 技术后，企业个性化的 AI 功能需求必然进一步呈现出高速度、细分化的发展趋势。
其次，AI 技术将进一步促进高灵活度、自适应的柔性制造系统的发展。市场的个性化需求是充足的，并且是基于对更好产品的追求。如果未来的人工智能制造系统能达到足够的灵活和自适应，能根据市场需求和产品的差异变化快速调整生产的计划、流程、工艺等，并兼顾产品的高性价比、品质稳定等因素，那人们将正式告别当前产品高度“同质化”的时代。
再次，数字化孪生和虚拟仿真技术将会随着 AI 算力的增强、物联网技术的发展而受到制造业的高度关注。企业基于数字孪生虚拟模型、虚拟车间等，通过 AI 模拟生产、计划、调度等，将极大地降本、增效。
最后，AI 智库助力制造业企业管理优化。对于企业而言，所有的问题最终都能归结为管理问题，而管理的问题最终无非是如何决策执行。AI 基于大数据，能有效地提升企业的决策水平；基于物联与感应，能降低企业维护与运营成本；基于市场感知与消费调研，能有效提升产品竞争力。
（二）存在问题
然而，AI 技术正处于高速的技术变革期，国与国之间高度竞争、企业与企业之间技术壁垒明显的状态，必然造成实际应用的一系列问题。
1. 技术标准和互操作性问题
目前，AI 的标准和互操作性尚未统一，造成了不同系统之间协议不兼容、数据交换困难等问题。未来，人工智能需要像网络通信的 3G、4G 时代一样，在全世界范围内建立起完善的标准化体系，提高不同系统、不同算法、不同架构之间的互操作性。
2. 数据质量和隐私问题
制造业中的数据往往复杂且庞大，既包括当前基于企业资源规划（ERP）等平台的数据质量问题，又涉及企业与用户的隐私问题。如何确保数据的准确性、完整性和安全性，同时保护用户隐私，是 AI 应用未来需要解决的关键问题。
3. 技术更新和人才培养的成本问题
AI 技术的发展一方面依赖于设备投入，另一方面也需要快速培养具备AI 技能的人才。然而高成本投入，势必会影响 AI 技术在制造业的普及和应用状况。因此，制造业未来的 AI 应用发展所需要的，是更加稳定、可靠、可持续的 AI 技术及其基础设施。
4. 法规和政策环境问题
全球各地区对 AI 的理解和接受程度存在一定的差异，主要反映在法规和政策的制定方面，而这会对 AI 在制造业及其衍生领域的应用产生重要影响。当前，不少持有先进技术的 AI 企业是在资本的推动下发展起来的，而资本并不承担社会责任。规范 AI 技术的应用，确保技术发展给社会各阶层都带来正向的利益，避免人类竞争陷入零和博弈的境地，均离不开相关法律法规和政策的制定与完善。
五、结语
人工智能技术高度契合国家发展“新质生产力”的战略决策，其在制造业的应用前景十分广阔。我国作为世界上唯一拥有制造业全产业链的国家，积极推进人工智能技术在生产制造各领域的场景化应用具有战略战术上的双重意义。同时，我们要意识到当前人工智能技术的应用只是开端，其发展大势不可阻挡，而要在制造业中用好这项技术，除了各行各业的积极探索之外，还要格外重视人工智能技术人才的培养。
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