AI+制造業(yè)的發(fā)展已從概念炒作進入實質(zhì)落地階段，在質(zhì)檢、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、運維等多個環(huán)節(jié)取得了顯著成效。但與此同時，技術(shù)適配、成本控制、數(shù)據(jù)治理等落地瓶頸也日益凸顯。破解這些瓶頸，找到科學(xué)的突破路徑，是推動AI+制造業(yè)從“試點示范”邁向“全面普及”的關(guān)鍵。

當前AI+制造業(yè)落地面臨三大核心瓶頸。一是技術(shù)適配性不足，不同行業(yè)、不同企業(yè)的生產(chǎn)流程差異較大，通用型AI解決方案難以滿足個性化需求，導(dǎo)致定制化開發(fā)成本高、周期長；二是數(shù)據(jù)治理能力薄弱，制造企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊，難以支撐AI模型的訓(xùn)練與應(yīng)用；三是成本與回報平衡難題，AI設(shè)備與系統(tǒng)的初期投入較高，部分中小企業(yè)難以承擔(dān)，且部分AI應(yīng)用的投資回報周期較長，影響企業(yè)的投入意愿。此外，人才短缺、技術(shù)標準不統(tǒng)一等問題也制約了落地進程。

技術(shù)創(chuàng)新與模式創(chuàng)新雙輪驅(qū)動，破解落地瓶頸。在技術(shù)層面，通過多模態(tài)融合、小樣本學(xué)習(xí)、邊緣計算等技術(shù)創(chuàng)新，提升AI解決方案的適配性與實時性。例如通過多模態(tài)融合技術(shù)，提升AI質(zhì)檢系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的檢測準確率；借助小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，減少AI模型對標注數(shù)據(jù)的依賴，降低數(shù)據(jù)采集成本。在模式層面，推廣“AI+制造”的租賃模式、服務(wù)化模式，降低企業(yè)初期投入。例如部分企業(yè)推出AI質(zhì)檢設(shè)備的租賃服務(wù)，按檢測數(shù)量收取費用，大幅降低了中小企業(yè)的應(yīng)用門檻；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)推出“AI即服務(wù)”模式，為企業(yè)提供按需付費的智能服務(wù)。

構(gòu)建協(xié)同生態(tài)是推動AI+制造業(yè)規(guī)?；涞氐年P(guān)鍵。政府應(yīng)加強政策引導(dǎo)，出臺專項扶持資金，支持AI+制造業(yè)的技術(shù)研發(fā)與試點示范；行業(yè)協(xié)會應(yīng)推動制定技術(shù)標準與數(shù)據(jù)規(guī)范，解決數(shù)據(jù)互通與接口兼容問題；制造企業(yè)、AI企業(yè)、高?？蒲袡C構(gòu)應(yīng)形成協(xié)同創(chuàng)新機制，共建行業(yè)技術(shù)聯(lián)盟與數(shù)據(jù)共享平臺。海智在線平臺通過整合70萬中國工廠和28萬全球買家的數(shù)據(jù)，構(gòu)建AI驅(qū)動的供應(yīng)鏈協(xié)同平臺，就是生態(tài)協(xié)同的成功案例，其通過數(shù)據(jù)共享與資源整合，大幅提升了產(chǎn)業(yè)鏈的整體效率。

未來，隨著技術(shù)的持續(xù)成熟與生態(tài)的不斷完善，AI+制造業(yè)將實現(xiàn)三大跨越：從單一環(huán)節(jié)智能化向全流程智能化跨越，從大型企業(yè)向中小企業(yè)普及跨越，從國內(nèi)應(yīng)用向全球協(xié)同跨越。AI技術(shù)將深度融入制造業(yè)的每一個環(huán)節(jié)，推動制造業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)方式、商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)的全方位變革。對于制造企業(yè)而言，應(yīng)主動擁抱AI技術(shù)，結(jié)合自身需求精準布局，在破解落地瓶頸的過程中，培育新的核心競爭力，邁向全面智能化的新時代。