一、“人工智能+制造”政策解讀
1月7日，工業和信息化部等8部門發布《“人工智能+制造”專項行動實施意見》，旨在加快推進人工智能技術在制造業融合應用明確目標舉措。《實施意見》圍繞創新筑基、賦智升級、產品突破、主體培育、生態壯大、安全護航、國際合作等7個重點任務，細化21項具體措施，加快制造業智能化、綠色化、融合化發展，為制造業智能化轉型繪就了清晰的發展藍圖。
在政策紅利下，龍頭企業憑借技術儲備與資源優勢率先發力。但對于很多中小企業而言，卻普遍無從下手，是該優先改造生產線，還是先搭建數據體系？有限的資金該自研模型，還是選擇第三方模型？中小企業的人才、技術、資源相對有限，無法精準選擇適合企業發展的人工智能賦能場景，正成為中小企業擁抱“人工智能+制造”的最大阻礙。
其實，中小企業無需被“人工智能+制造”的技術復雜度嚇退。《實施意見》附件《“人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》早已結合原材料、裝備制造、消費品等不同行業的特點，給出了分類施策的轉型路徑。
本文將結合《轉型指引》以及各行業龍頭企業的成熟案例，列舉一些常見的應用場景，力爭中小企業都能找到貼合實際的切入點：
二、“人工智能+制造”常見的場景實踐
（一）場景一：新材料研發
1.人工智能AI技術實現
基于機器學習算法，構建材料性能預測模型。通過對海量材料數據(包括成分、結構、制備工藝等)的學習，模型能夠快速預測新材料的性能，如強度、導電性、耐腐蝕性等。例如，利用深度學習算法對材料晶體結構數據進行分析，預測材料在不同條件下的力學性能。同時結合遺傳算法等優化技術，對材料成分和制備工藝進行智能優化。在新材料研發過程中，通過模擬不同成分和工藝組合，快速篩選出最具潛力的方案，極大縮短研發周期。
2.案例
①寧德時代通過AI篩選固態電解質組合，將鋰離子遷移率預測效率提升，推動固態電池量產進程提速。
（二）場景二：生產過程的AI智能優化
1.人工智能AI技術實現
利用傳感器實時采集材料生產過程中的數據，如溫度、壓力、流速等。通過數據分析和機器學習算法，構建生產過程模型，實現對生產過程的實時監測和智能控制。例如，基于神經網絡算法的控制系統，根據實時生產數據調整設備參數，確保生產過程穩定，產品質量一致。同時，運用預測性維護技術，通過對設備運行數據的分析，提前預測設備故障，安排維護計劃，避免生產中斷。
2.案例
①化工生產。陜西未來能源榆林能化公司研發了“甲醇精餾工藝智能優化系統”，融合了“AI模型+APC控制系統”，實現了精準預測產品質量，消除傳統質量監測的滯后性，保障產品質量穩定，產品市場競爭力增強，企業經濟效益大幅提升。
（三）場景三：材料性能監測
1.人工智能AI技術實現
采用無損檢測技術（如超聲波、X射線等）結合機器學習算法，對材料性能進行實時監測。通過對檢測數據的分析，判斷材料是否存在缺陷、性能是否發生變化。同時，利用大數據分析和深度學習模型，對材料的使用環境、使用歷史等數據進行分析，精準預測材料的剩余壽命。
2.案例
①汽車行業。塞力斯（問界）運用機器視覺和人工智能技術，部署了國內首條全流程全在線全場景的智能視覺質檢線。尤其是公司基于智能化視覺檢測系統，將AI技術集成到一個智能化的視覺檢測系統中，通過集成的視覺檢測系統，實時監控各個制造環節，確保每個部件和整車的制造質量，減少返工和提高客戶滿意度，實現對汽車生產線的全面監控和質量控制。
三、“人工智能+制造”實操建議
一方面，中小企業要立足自身業務場景，尋找適合企業自身的人工智能應用場景。例如，裝備制造企業可借鑒工業母機智能化升級路徑，從數控系統智能改造、產線柔性重構等小切口切入。通過結合自身規模、生產特點，篩選可復制、低成本、快見效的應用場景，讓人工智能真正服務于生產經營需求。
另一方面，要提前做好系統規劃，深度銜接河南省配套政策。隨著“人工智能+制造”專項行動推進，河南省正圍繞算力支持、技術改造、人才培育等推出系列扶持舉措，與國家政策形成聯動。中小企業需要提前梳理項目建設內容、技術突破點、應用成效等關鍵信息，做好政策匹配與申報規劃。
