隨著工業(yè)4.0的深入推進(jìn)，人工智能與傳統(tǒng)制造業(yè)的融合已成為全球產(chǎn)業(yè)升級的核心驅(qū)動力。近日，工信部智能制造專家蔣明煒在接受訪談時指出，AI技術(shù)的應(yīng)用正從生產(chǎn)流程優(yōu)化擴(kuò)展到全價(jià)值鏈賦能，尤其是在應(yīng)用軟件服務(wù)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。本文基于蔣明煒的觀點(diǎn)，探討AI如何重塑智能制造生態(tài)。

一、AI賦能智能制造的核心路徑

蔣明煒強(qiáng)調(diào)，AI與智能制造的融合需聚焦三大方向：首先是生產(chǎn)過程的智能決策，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)時分析設(shè)備數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)與能耗優(yōu)化；其次是供應(yīng)鏈協(xié)同，利用自然語言處理技術(shù)打通上下游信息孤島；最后是產(chǎn)品全生命周期管理，借助計(jì)算機(jī)視覺與數(shù)字孿生技術(shù)提升質(zhì)檢效率與定制化服務(wù)水平。

二、應(yīng)用軟件服務(wù)的關(guān)鍵突破點(diǎn)

在軟件服務(wù)層面，蔣明煒特別指出三個轉(zhuǎn)型趨勢：一是云原生架構(gòu)成為主流，企業(yè)通過微服務(wù)化AI組件快速部署智能解決方案；二是低代碼開發(fā)平臺降低技術(shù)門檻，使業(yè)務(wù)人員能直接參與模型優(yōu)化；三是工業(yè)APP生態(tài)加速形成，如基于AI的排產(chǎn)系統(tǒng)已幫助某汽車廠商將訂單交付周期縮短30%。

三、挑戰(zhàn)與未來展望

盡管前景廣闊，蔣明煒也坦言當(dāng)前存在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不足、復(fù)合型人才短缺等瓶頸。他建議企業(yè)分階段實(shí)施AI戰(zhàn)略：先從單點(diǎn)應(yīng)用切入積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)，再逐步構(gòu)建平臺化能力。隨著5G與邊緣計(jì)算技術(shù)的成熟，未來智能制造軟件服務(wù)將向“感知-決策-執(zhí)行”一體化方向演進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)自感知、自學(xué)習(xí)的“工業(yè)大腦”。

正如蔣明煒?biāo)裕珹I不是替代工具而是協(xié)同伙伴。只有當(dāng)算法深度融入制造業(yè)Know-How，應(yīng)用軟件真正成為業(yè)務(wù)創(chuàng)新的載體，智能制造才能釋放其全部價(jià)值。