人工智能助力制造业智能化转型，推动定制化生产升级

随着人工智能（AI）技术的日新月异，制造业正迎来一场前所未有的智能化转型。在这一潮流中，定制化生产的需求不断上升，企业需要通过数字技术提升灵活性和响应速度，以适应复杂多变的市场环境。

在东莞的广东拓斯达大岭山生产基地，工作人员忙碌地测试着不同类型的工业机器人。这些机器人不仅在精确度和效率上有所提升，还借助人工智能技术不断优化其性能与应用场景。人工智能已成为制造业转型的重要驱动力，涵盖了研发设计、中试验证、生产制造、运营管理等多个环节，使得生产过程中的各个环节能够实现更加智能化的管理。

工业和信息化部总工程师谢少锋表示，人工智能与制造业的深度融合正在加速推进，国内已经研发出一百多款AI手机、AI电脑和AI眼镜等智能产品。国家级的专精特新“小巨人”企业已超过400家，体现出中国在这一领域的创新能力。而在基础层、框架层、模型层和应用层的完整产业体系建设上，我国也已形成规模，构建了多个行业高质量的数据集，标志着中国人工智能领域在全球的影响力持续增强。

在生产在线制造方面，上海的某家技术公司利用AI技术打造了一款人形机器人，并通过一站式开发Genie Studio，帮助开发者解决模型训练、数据采集、仿真评测等难题。通过提升机器人的学习能力与智能化水平，这些智能产品在工业生产、物流配送等多个领域展现出巨大的潜力和价值。

虽然人工智能的发展潜力巨大，实际上在技术部署时仍然面临诸多挑战。我国目前的算力中心机架总规模已超过900万架，但算力资源往往是分散和非协同的，导致使用效率不高。上海无问芯穹智能科技有限公司开发了一种“异构云”技术，允许多种大模型算法在多种芯片上协同运行，从而提升算力资源的利用效率，增强产业链的韧性与竞争力。

当下，制造业正向定制化柔性生产转型，传统的大规模流水线生产模式已经无法满足市场对个性化产品的需求。以上海汽轮机厂为例，该厂在叶片加工车间中引入了AGV小车和MES智能系统，实现了高效的自动化操作，从而显著提升了生产效率。该工厂的副总经理韩雷表示，自2022年起，该厂在数字化转型方面进行了全面布局，其中包括物联网和人工智能等技术的融合应用。

通过基于实时生产数据的智能排产系统，上海汽轮机厂能够快速响应市场变化，实现多品种小批量的精准生产。过去依赖人力安排生产的繁琐流程，现通过数字化技术得以简化，生产效率提升超过了一倍。

进一步来看，人工智能在生产中的应用，通过实时数据分析和设备自适应控制，推动了产线的柔性化改造。这一技术在供应链管理中的作用同样不容小觑，可以确保在需要时间和物料的灵活调配中，实现定制化生产的目标。

在行业竞争加剧的背景下，企业也在积极寻求提高生产效率与降本增效的有效手段。通过人工智能驱动的数据分析和流程优化，制造企业不仅能显著提高生产效率，降低运营成本，还能通过知识图谱建设整合信息，加速产品迭代与服务升级。

例如，在江苏亨通光纤科技有限公司，智能集控系统加速了特种光纤的生产工艺定义时间。得益于数据模拟与分析，产品的研发周期从原来的数月缩短至仅仅半个月，大幅提升了工作效率。在柳钢集团的冷轧厂，基于深度学习技术开发的智能助理APP通过实时监测与比较，帮助优化排产，显著降低了生产成本并提升了设备稳定性。

尽管目前大模型在制造领域的应用仍处于早期阶段，但在适配复杂工业场景、链接供需环节以及服务商成长等方面，仍具有很大的发展空间。未来，推动大模型开发、算力优化及行业公共服务的建设，将有助于降低人工智能的应用门槛，促进制造业全面升级。

人工智能技术将大大提升制造业的智能化水平，帮助企业实现定制化生产。在智能化转型的道路上，制造业需要借助不断发展的先进技术，应对市场挑战，并在激烈的竞争中脱颖而出。