[智能应用]“AI＋制造”撞出创新火花 [复制链接]

人工智能（AI）已被视为可以改变世界的前沿技术。眼下，这股重塑力正全面融入制造业之中。
上海牢牢把握AI赋能制造业的战略机遇，以AI驱动制造业高端化、智能化、绿色化、融合化升级，今年发布的《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》，标志着上海在AI与制造业深度融合方面迈出系统性、战略性一步。未来3年内，本市将推动3000家制造业企业实现智能化应用，打造10个行业标杆模型、100个标杆智能产品，建设10个左右“AI+制造”示范工厂，培育5家综合集成服务商。
连日来，本报记者深入走访一批沪上制造企业和AI公司，从一个个具体的实践应用中，尝试捕捉“AI+制造”碰撞出的创新火花。在未来，它们将极有可能成为驱动这座城市高质量发展的新引擎。
距离上海万余公里之外，装载“中国方案”的人工智能（AI）模型正在海外一家钢铁厂高效管理着炼钢生产中的一个重要环节——连续铸钢。车间内，机器不断发出轰鸣声，而后台的控制室里，工作人员只要坐在一个个屏幕前，就能实时监测、调整生产参数，实现“一键炼钢”。
这一幕的背后，是“AI+钢铁”带来的智能化升级。沪上算法企业——华院计算技术公司研发的连铸质量判定与切割优化系统，可以预判质量风险，调节工艺水平，还能优化切割成品，大大提升连铸的合格率与生产效率。
围绕钢铁这一基础流程工业的核心工艺和过程控制，华院计算过去3年一直在精耕细作，先后打造6种应用场景，全速助推工业企业从制造走向智造。
超越“熟练工”，提高生产效率
所谓连铸，就是把高温钢水连续不断浇铸成具有一定断面形状和尺寸规格铸坯的生产工艺过程。它承上启下，既连接炼钢与轧钢的流程，又占据冶金工艺中不可或缺的地位。在炼钢厂中，连铸设备不仅规模庞大，更是高效生产的关键所在。
然而，连铸工序涉及结晶器、二次冷却、扇形段等核心环节，具有典型的“黑箱”特征。
“几年之前，当带着AI技术踏入钢铁厂大门时，我们发现这一大型复杂的工业场景全流程各工序存在着大量不完全信息。就拿连铸这个工艺来说，质量主要靠现场熟练工人的经验判断。”华院计算智能制造事业部副总经理杨晶晶回忆说，“为了打破这些不确定性，我们决定把图像、生产控制数据、专家知识等数据信息融合起来，一起投喂给AI。经过多轮学习和打磨之后，一个与产线状态实时相关的关键场景模型终于构建起来，能做到先知先觉，比熟练工还要熟练。”
在该海外钢铁厂，华院计算的连铸模型“负责”工艺生产线下的全流程质量管控，而同步构建的离线分析平台，还能对生产数据进行智能化诊断，增加生产过程稳定性，提高生产效率和产品质量。
打破“黑箱”，实现全流程智能化
你可能想象不到，钢铁生产的核心原料包括铁矿石、焦炭，都被一一“画像”，化学成分怎么样、颗粒粗细度如何等信息一目了然。这只是第一步，很快原料的“最优组合”也被计算出来，不但最大限度提高铁品位，有效控制有害元素含量，确保冶炼过程中的资源利用率，还能实现成本控制。
这些就是智能配矿系统的“看家本领”。“传统的配矿方法也主要依赖于经验判断。为了引入AI技术，我们先在自己的实验室里摸索，通过融合数据和知识构建模型。”杨晶晶表示，进入钢铁厂实测后，AI模型的表现同样“能打”，算出来的配比方案又快又准，现在可以说是钢铁厂离不开的“标配”了。
在江西的新余钢铁，华院计算的智能配矿系统已投用，通过自动优化配料，帮助整个工厂节省数千万元。在配料生产上，AI根据混合料的成分要求、成本区间等，计算出多目标适配的配矿配料方案；在采购环节，AI也能给出重点使用矿料资源的指标区间和分析等相关信息，为主、辅料采购提供有效的智能化决策支持，提供生产供应链的闭环管理。
从智能配煤、配矿，连铸质量判定及切割优化，一直到表面缺陷检测与切割控制，AI技术正深度融入钢铁业核心环节，在连续运用中发挥出越来越高的价值。
在业内专家看来，AI将成为钢铁行业未来发展的最大变量。一方面，大模型应用有望穿透钢铁生产流程的“黑箱”，贯通数据孤岛，破解资源调度困局，实现钢铁生产全流程的智能化和精细化管理，帮助钢铁厂练就更快、更准、更省的“真本事”；另一方面，“AI+钢铁”也将助推行业加速向高端化、智能化、绿色化转型。
元智能体，从实验室走向垂直行业
不止钢铁业，来自上海的AI模型正在不同的制造领域大放异彩。
据杨晶晶介绍，华院计算与中国稀土集团下属公司联合成立合资公司，共同推动稀土新材料的联合研发工作。而在生物化学领域，一个面向多肽药物、小分子化合物和其他药物的智能AI筛选平台也已构建起来，通过集成蛋白质三维结构预测、蛋白质结合位点建模、分子对接计算、分子动力学模拟等一系列算法和应用场景，为生物制药提供高效的技术支撑。
从实际落地情况看，“AI+工业”的应用场景依然会遇到一些挑战，例如：样本数量少，标签分布长尾化、多噪声的数据特征，跨工序知识迁移难度大，连续过程生产实时决策需要兼顾效率与可解释性等。
这些痛点光靠大模型还无法解决。为此，华院计算把研究重点放在“元智能体”上，也就是要让智能体具备自主决策能力，实时感知环境变化并调整策略，实现AI任务模型训练过程的自主任务调度和算法生成。
通过基础算法研究与工程化创新，这家企业目前构建的认知智能引擎平台已具备强大的工程化能力，拥有超过10万个算法模型库，可支持7000亿参数预训练能力，助力AI从实验室走向垂直行业应用落地，为工业场景提供坚实的技术底座。杨晶晶表示，AI技术浪潮正推动制造业大步迈向智能制造，实现范式升级，“我们的目标就是把认知智能引擎平台打造为AI赋能制造的基础设施，推动新型工业化蓝图早日落地开花”。

“AI+制造”的深度融合正在重塑全球制造业格局，其创新火花主要体现在以下维度：

🔧 一、生产流程革新
智能质检替代人眼
AI视觉系统在纺织、钢铁等行业实现毫秒级缺陷识别，如布匹瑕疵检出率超99.9%，漏检率降至0.05%，年减少损失超2亿元。工业机器人结合多模态分析技术，使金相检测效率提升60%，不合格品检出率达99.5%，大幅降低对人工经验的依赖。

工艺优化与预测性维护
通过实时监测设备数据流，AI模型动态调整参数：炼钢环节铁水罐周转率提升5%，温降减少15℃；焦化配煤模型将配煤时间从天级压缩至分钟级，吨焦成本降低5-10元。预测性维护系统提前预警设备故障，减少停机损失达30%。

🚀 二、产品与价值链升级
AI定义智能产品

功能创新：儿童AI眼镜通过姿态感应芯片纠正坐姿，传统制造企业借共享人才机制快速切入AI赛道；智能汽车座舱理解“我头晕”等模糊指令，自动调整车内环境。
性能跃迁：工业设备搭载自进化AI电驱系统，90%数据本地预处理，实现端到端同步响应。
服务化转型
制造企业从“卖产品”转向“卖服务”：智能产品提供在线诊断、个性化建议等增值服务，通过订阅模式增加用户黏性，延伸价值链。美的空调年度节约成本超1.6亿元，效率提升300万工时。

🌐 三、全链条协同创新
“数据驱动”研发革命
AI大模型缩短研发周期：汽车设计借助生成式AI快速生成千种配置方案；药物研发中GPT模型高速筛选化合物，候选药物进入临床阶段时间缩短50%
柔性供应链重塑
南钢JIT+C2M工厂支持2400种图纸快速换型，满足大规模定制；
AI预测需求精准排产，物料周转效率提升40%，库存成本降低25%。
⚡️ 四、新质生产力底座
技术融合生态
国产大模型（如DeepSeek、盘古）与工业场景深度结合：

比亚迪电池产线融合图像+激光扫描多模态模型，缺陷识别精度超99.95%；
华为构建“智能联接+存储+算力+平台”四位一体架构，破解制造业数据孤岛。
绿色智能制造
AI优化能耗与排放：钢厂通过数字孪生系统动态调控能源分配，单吨钢碳排放降低8%；水冷服务器技术将数据中心PUE值压至1.1以下。

💡 五、未来趋势
人机协同深化：小米汽车工厂部署人形机器人承担质检、物流任务，“铁大”机器人分阶段接管7类核心工序；
联邦学习突破数据壁垒：跨企业共建AI平台，如比亚迪联合供应商共享数据训练模型，敏感数据零泄露；
脑机接口与具身智能：工业场景引入神经感知技术，实现“意念操控”设备维修。
✨ 这场由AI点燃的制造业革命，正从单点效率提升迈向全生态重构。当钢铁熔炉遇见数据洪流，当传统车间进化成自感知、自决策的“智慧生命体”，制造的本质已被重新定义——不仅是生产产品，更是孵化未来。

上海作为中国最具全球影响力的国际大都市之一，正以人工智能（AI）为核心驱动力，全面推动制造业向“高端化、智能化、绿色化”（三化）转型升级。这一战略不仅是响应国家“制造强国”与“双碳目标”的关键举措，更是提升城市产业能级、增强全球产业链话语权的重要路径。以下从战略布局、技术融合、产业生态、绿色转型与制度创新五个维度，系统阐述上海如何通过人工智能赋能制造业高质量发展。

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一、顶层设计引领：构建“AI+制造”协同发展战略体系

上海率先在全国布局人工智能与先进制造业深度融合的政策框架。2017年发布《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》，2023年进一步出台《上海市促进智能制造高质量发展三年行动计划（2023—2025年）》，明确提出打造“具有全球影响力的智能制造高地”。在此基础上，浦东张江、临港新片区、虹桥国际开放枢纽等重点区域被赋予差异化功能定位：

- 张江科学城聚焦AI基础研究与核心技术突破，集聚类脑智能、自然语言处理、计算机视觉等领域顶尖科研机构；
- 临港新片区打造“未来工厂”示范区，引入特斯拉超级工厂、上汽零束、商飞数字总装线等标杆项目，形成AI驱动的智能制造应用场景集群；
- 长三角G60科创走廊推动跨区域产业链协同，实现AI技术在长三角制造业带的辐射扩散。

这种“研发—转化—应用—推广”的全链条布局，使上海成为全国AI赋能制造业的政策试验田与制度创新高地。

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二、技术深度融合：AI重构制造全流程，实现智能升级

人工智能并非孤立的技术工具，而是深度嵌入产品设计、生产调度、质量控制、供应链管理、售后服务等制造全生命周期的核心引擎。上海企业在多个环节实现了AI的实质性突破：

1. 智能设计与仿真优化
利用生成式AI（如AIGC）进行产品形态生成与结构优化，缩短研发周期。例如，上海电气集团采用AI辅助设计风电叶片气动外形，迭代效率提升60%以上；商飞在C919研发中运用AI进行有限元分析与疲劳寿命预测，显著降低试错成本。

2. 柔性生产与智能排程
基于强化学习与运筹优化算法，实现多品种小批量生产的动态调度。宝钢股份建成“黑灯工厂”，通过AI实时调控炼钢流程参数，吨钢能耗下降8%，设备利用率提高15%；明匠智能系统为中小企业提供轻量化MES+AI解决方案，实现产线自适应调整。

3. 视觉质检与预测性维护
依托深度学习图像识别技术，替代传统人工检测。上药信谊引入AI视觉系统对药品包装缺陷进行毫秒级识别，准确率达99.95%；振华重工在港口机械中部署振动传感器与AI模型，提前预警关键部件故障，运维成本降低30%。

4. 数字孪生与虚实协同
构建高保真数字孪生体，实现物理工厂与虚拟系统的双向映射。上汽大众MEB工厂建立整车制造全过程数字孪生平台，支持工艺仿真、产能模拟与碳足迹追踪，新车投产准备时间压缩40%。

这些实践表明，AI正在从“单点智能”迈向“系统智能”，推动制造模式由“经验驱动”向“数据驱动”跃迁。

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三、产业生态培育：打造开放协同的AI制造创新网络

上海注重构建“政产学研用金”六位一体的产业生态，破解AI落地制造业的“最后一公里”难题。

- 平台型载体建设：建成国家级智能制造公共服务平台、工业互联网创新中心、上海人工智能实验室等重大基础设施，提供算力共享、模型训练、测试验证等共性 服务。
- 龙头企业牵引：鼓励上海汽车、中国商飞、中芯国际等链主企业开放场景，发布AI需求清单，带动上下游中小企业协同创新。例如，“AI+钢铁”联合实验室由宝武集团牵头，聚合高校与AI公司攻关低碳冶炼智能控制。
- 中小企业赋能：推出“智赋百千万”工程，支持中小企业“上云用数赋智”。通过SaaS化AI工具包（如智能排产、能耗优化模块），降低技术使用门槛。
- 人才引育机制：依托复旦、交大、同济等高校设立“人工智能+工程”交叉学科，定向培养复合型人才；同时引进海外高层次AI专家团队，形成“科学家+工程师+产业经理人”的协同作战模式。

截至2024年，上海已累计认定超过200家市级智能工厂，其中30余家入选国家级示范项目，AI相关核心产业规模突破4000亿元，占全国比重逾三分之一。

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四、绿色转型驱动：AI助力制造业低碳可持续发展

在“双碳”目标约束下，上海将人工智能视为实现绿色制造的关键杠杆，重点应用于能源优化、排放监控与循环经济领域。

- 能效智能调控：基于AI的能耗预测与优化系统广泛应用于化工、冶金、电子等行业。上海石化构建AI能源管理系统，动态调节蒸汽、电力、冷却水供应，年节电达1.2亿度。
- 碳足迹精准核算：利用区块链+AI技术追溯原材料到成品的全生命周期碳排放。蔚来汽车在其供应链中部署碳管理平台，实现每辆电动汽车碳足迹可视化，并据此优化采购策略。
- 废弃物智能分拣与资源化：在产业园区推广AI视觉识别垃圾分类系统。老港生态环保基地采用机器人+AI进行电子废弃物拆解，金属回收率提升至95%以上。
- 绿色工艺创新：AI加速新材料研发进程。中科院上海硅酸盐研究所运用机器学习筛选固态电池电解质材料组合，研发周期从五年缩短至一年半。

这些应用不仅降低了环境成本，也增强了企业的ESG表现与国际市场竞争力。

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五、制度与标准创新：营造有利于AI落地的良好治理环境

技术变革需要制度适配。上海在数据确权、算法监管、安全伦理等方面积极探索新型治理模式：

- 推进工业数据要素市场化改革，在临港试点“数据信托”机制，保障企业间数据安全流通；
- 制定《人工智能赋能制造业应用指南》《智能工厂评价指标体系》等地方标准，引导规范化发展；
- 建立AI伦理审查委员会，对涉及自动化决策、人机协作的系统进行风险评估；
- 设立智能制造专项基金与风险补偿机制，鼓励金融机构开发“AI技改贷”“绿色智能债券”等金融产品。

此外，上海还积极参与ISO、IEC等国际标准制定，推动中国方案走向世界。

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结语：迈向全球智能制造新极核

上海正以人工智能为支点，撬动制造业深层次变革。其成功经验在于：战略前瞻、场景驱动、生态协同、绿色导向与制度包容五大要素的有机统一。未来，随着大模型、具身智能、边缘计算等新技术的演进，上海有望在以下几个方向实现突破：

- 构建“制造业大模型”底座，实现跨行业知识迁移与自主决策；
- 发展“AI代理（Agent）”驱动的无人化工厂，实现端到端自治运行；
- 打造“碳感知”智能系统，将环境外部性内化为生产函数变量；
- 形成可复制可推广的“上海范式”，为全国乃至全球制造业转型升级提供样板。

可以预见，一个以人工智能为神经系统的“智慧制造都市圈”正在黄浦江畔崛起，重塑全球制造业的竞争格局。