AI已成为推动智能制造的主要引擎

制造业日益成为AI应用主战场。制造业由于流程复杂、数据丰富且提效降本需求强烈，已成为人工智能技术最重要的应用领域之一。近年来，各国制造企业广泛导入AI赋能的解决方案，推动“智能制造”转型。根据麦肯锡全球调查，2022年制造业企业应用AI的比例仅为约12%，而近年来这一比例正快速上升。另一项研究显示，约70%的制造企业已在一定程度上部署了AI技术来提升运营。

AI应用涵盖制造业生产的各个环节。从设计研发（利用AI进行仿真优化）、到生产过程（机器视觉进行质量检测、工业机器人自主作业）、再到供应链管理（需求预测与库存优化），AI应用涵盖制造业生产的各个环节。尤其是在一些工业领先大国，AI被视为实现第四次工业革命（工业4.0）的关键引擎，通过设备互联和智能分析，实现高度灵活、高效和定制化的生产。

关键环节应用显著提升效率。现阶段，智能制造目前主要的应用涵盖多个流程与环节，包括：预测性维护——通过传感器采集机器设备振动、温度等数据，并利用AI模型预测何时可能发生故障，从而实现预防性检修。据统计，这可减少多达50%的计划外停机时间；质量控制——以计算机视觉为核心的AI检测大幅提高产品质量。传统依赖人工抽检或简单规则的质检方式漏检率高且耗时，而AI视觉系统可对每一个产品进行实时检测，识别微小瑕疵。实践证明，AI质检的缺陷发现准确率可达90%以上；生产流程优化——AI利用生产全流程数据建立数字孪生模型，寻找最佳工艺参数和排产方案。例如AI系统可根据订单和设备状况优化车间调度，将生产周期缩短10-20%；供应链管理——AI算法对市场需求预测的准确度高于传统模型，可减少库存过剩或缺货，麦肯锡报告指出，应用AI的供应链可将库存水平降低20%、准时交付率提高15%。

区域集群和示范工厂正在引领转型。各国政府都在推动AI与制造业融合的示范项目和产业集群建设。德国实施“工业4.0”战略，在汽车、化工等领域打造了数百家“灯塔工厂”，这些工厂深入应用AI、物联网和自动化技术，生产率比传统工厂高出大约30%。美国成立了多个人工智能制造研究院，并在中西部制造业州支持企业数字化改造。我国工信部自2020年以来评选了两批“智能制造示范工厂”，涵盖电子、机械、纺织等行业，推广AI驱动的最佳实践。区域层面，长三角、珠三角等制造业集中地区，正构建AI产业协同体系，将人工智能企业与制造企业对接，形成创新生态。可以预见，随着5G通讯普及和工业互联网深化，AI将在更多中小工厂落地，推动制造业整体效率和柔性大幅提升，使定制化和规模化生产兼得，为全球制造业转型升级提供持续动力。 

参考文献：

[1] Allaboutai. AI Statistics in Manufacturing 2025: Key Trends and Insights[EB/OL]. (2025-11-11)[2025-11-28]. https://www.allaboutai.com/resources/ai-statistics/manufacturing/#Revolutionizing.

[2] Forbes.Through The Roof: AI Adoption Accelerates Manufacturing Growth And Transformation[EB/OL]. (2024-05-02)[2025-11-28]. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/05/02/through-the-roof-ai-adoption-accelerates-manufacturing-growth-and-transformation/.

[3] Vention. AI adoption statistics by industries and countries: 2025 snapshot[EB/OL]. [2025-11-28]. https://ventionteams.com/solutions/ai/adoption-statistics.