在第八届进博会上，智能制造相关展品大放异彩，高速运转的机械臂、拥有预测功能的工业AI、能够自主学习的生产系统等令人瞩目。数据表明，本届进博会共呈现461项新产品、新技术以及新服务。

于制造业朝着智能化、自动化迈进的历程中，“新质生产力”发挥着关键引领作用。其关键在于凭借科技创新推动产业实现根本性的质效转变，这就要求制造业不但要提高效率，更要拥有应对不确定性、达成可持续发展的新型能力。

本届进博会清晰呈现出智能制造的发展脉络：一方面，智能制造已超脱浅层应用阶段，步入系统性、深层次的发展“深水区”；另一方面，人工智能技术以前所未有的深度与广度，和工业制造场景深度融合，进而催生出颠覆性创新。

在业内专家眼中，作为工业大国的中国，在AI的发展与应用方面具备独特优势。随着AI与工业融合的进一步加深，中国制造业在全球价值链中将占据更为关键的位置。

智能制造迈向新高度 第八届进博会的技术装备展区堪称“最具实力”的展区。该专区通过数字技术与工业设备、生产流程的深度交融，达成生产过程的自动感知、智能决策、精准执行以及动态优化，成为推动制造业从“传统模式”向“智能模式”转型的核心动力。

比如，欧姆龙此次带来两项首展方案：工件个体追溯系统，在每分钟1200件的高速生产环境下，可实现从原料到成品的全流程质量追溯；多品种工件自动抑振系统，能自动适配不同工件的重量变化，实现高速稳定的搬运作业，解决多品种混流生产的关键瓶颈难题。

罗克韦尔自动化集中展现了其数智化技术在新能源、新一代信息技术、新材料、生物制药、绿色环保以及高端装备这六大新兴产业中的深度融合与实践成果。

值得留意的是，参展商的展品不再聚焦于浅层应用，而是着重于对整个生产体系、供应链乃至建筑空间进行系统性重构。中国制造也在步入以绿色化、柔性化、全生命周期优化为核心的“深水区”。

“新质生产力的核心在于以科技创新驱动产业质效变革，这要求制造业不仅要提升效率，更要具备应对不确定性、实现可持续发展的新型能力。”欧姆龙自动化（中国）有限公司董事兼总经理朱左江向记者表示。

他认为，当下新需求正从传统的大规模、标准化，向以下四个方向转变：

其一为柔性化与数字化能力。多品种、小批量、柔性化的生产模式成为主流，这要求生产线必须具备快速换产、快速响应的敏捷性，而这背后需要深度数字化作为支撑。

其二是供应链的安全与韧性。企业更关注核心技术的可获取性与稳定性，不再单纯以本土或外资作为选择标准，而是更看重供应商是否具备经过全球验证的技术实力。

其三是可持续发展需求。在“双碳”目标下，能源管理与低碳化成为必然要求。

其四是全价值链服务。客户不再满足于单一产品采购，而是期望获得从硬件到技术服务的整体解决方案，涵盖设备运维、能效提升、碳足迹管理等全生命周期价值。

进一步深化，则是探寻新的增量与商机。罗克韦尔自动化（中国）有限公司总裁石安向记者强调跨界升维的能力。“传统思维局限于通过工业自动化手段提升生产力与效率，但生产力和效率的提升并不意味着能创造更多商业机会。”石安称。

罗克韦尔自动化专注于如何通过创造新需求来拉动新供给，这也是中国制造行业开拓新增量的途径。“我认为关键在于有效整合跨界资源的能力。”

AI全面落地生根 AI的落地与应用亦是本届进博会的一大亮点。AI不再仅仅作为展示噱头，而是切实嵌入产品设计、生产调度、设备维护、人机交互等核心环节，成为驱动产业升级的“新质生产力”。

例如，ABB旗下贝加莱工业自动化展出两款基于AI数据建模的新品“M系列”高级服务和以机器为中心的机器人技术（MCR）。据介绍，M系列是针对机器的AI产品化设计，将复杂的AI转化为“开箱即用”的产品。

西门子携10余款工业AI产品与解决方案亮相进博会，集中展示工业AI技术在多个行业的实际落地成效。其中，工业AI主题频道专为工业AI打造全新一站式生态聚合体，全景呈现未来工厂的智能作业。

朱左江也向记者表示，在生产现场层面，欧姆龙部署集成AI的自动化设备，让智能在数据产生源头发挥作用；在平台层面，借助AI模型深度学习，自主研发智能化生产管理平台。“目前，这些AI产品和解决方案已在生产场景中落地应用。”朱左江说道。

工业机器人的应用同样是热门方向。通过AI、IoT与机器人技术的融合，使机器系统具备感知、分析、决策与优化能力，从而在复杂场景中实现更高水平的自主化。

埃森哲全球副总裁、亚太区首席运营官格兰·海伯在一场分论坛上表示，中国工厂现有超200万台自动化机器人，仅去年就新增约30万台机器人，快速提升工厂产能，“从新型机器人到现实世界，人工智能正迅速成为各项业务的底层基础”。

在业内专家看来，中国作为工业大国，制造业规模约占全球35%，在AI的发展与应用上具有独特优势，有望在AI时代引领全球智能制造标准。

“中国不仅拥有全世界最完整的工业体系，还有活跃于工业价值链各环节的600多万家制造型企业，它们在AI领域的发展速度不断给世界带来惊喜，在数据共享、场景共创等方面开放的态度为AI应用创造了先机。”西门子全球执行副总裁、西门子中国董事长、总裁兼首席执行官肖松向记者表示。

然而，AI应用于工业场景相较于其他C端场景更为谨慎，这也带来新挑战。

“AI要真正落地，最后一公里的难点在于如何与实体和物理世界相结合。”石安向记者表示，与商业领域或消费端不同，工业场景不容出错。仅依靠大数据不够，还需具备符合行业特性的机理模型，即垂直领域的专家细分模型。

“在工业场景中，AI的专业性至关重要，若仅基于大数据构建模型，而忽视机理模型，那么在工业场景中可能引发严重安全隐患，威胁工厂整体安全以及人身和生产产线的安全。”石安称。

即便面临挑战，AI与工业场景的深度融合仍在催生前所未有的生产力变革。肖松预计，工业AI对世界的改变，其深远程度堪比电力对世界的重塑。它并非普通的技术升级，而是一次根本性的范式革命，将推动工业从“自动化”迈向“自主化”。

他认为，在此过程中有三种能力最为重要，也是AI规模化落地需关注的重点：数据驱动的闭环能力——激活数据价值，转化为决策和行动；AI与行业知识的深度融合——既懂算法，又懂工艺和场景；生态协同的共创能力——唯有开放才能实现规模化创新。

（文章来源：21世纪经济报道）

原标题：当AI遇上进博会：智能制造全面升维

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