AI赋能智能制造：场景落地成核心关键
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AI赋能智能制造：场景落地成核心关键
尽管AI浪潮席卷全球，但在工业制造领域的AI应用进程远未达到预期。工业制造场景相对封闭，更注重安全、稳定和可靠性，AI技术跨行业应用时，进入工业场景的门槛和难度都很高。
近日，在璞跃中国举办的以“AI赋能，加速企业智造新程”为主题的Global Tech Network活动上，璞跃中国企业创新副总裁刘佳诺表示，高盛数据显示，仅有9.3%的公司在过去两周内将生成式AI实际应用到生产流程中。当前多数企业对生成式AI的应用仍处于初级阶段，绝大多数公司要么处于观望、试验态度，要么仅将AI当作内部“炫技”的工具，尚未实现与日常业务的深度融合。
在这波AI浪潮中，想要赋能智能制造的创业企业如何抓住新机遇？业内人士指出，关键是找准落地场景。技术只是入场券，场景才是王道。刘佳诺总结三类适合AI切入的典型场景：
- 企业内部涉及运营流程高度重复、机械化的工作
- 企业内部容错率相对较高、风险可控的业务岗位
- 企业内部挖掘新增长点，通过AI挖掘用户需求与数据价值、驱动业务增量
以南京大学人工智能创新研究院技术孵化成立的南栖仙策为例，其自研“世界模型”通用智能决策系统已在网约车、智慧物流、烟草等行业实现智能决策落地，客户连续三年使用，实现自主决策、无需人工干预。
成立于2020年的设序科技聚焦工业AI生成式设计，其产品已广泛应用于汽车、3C、能源等行业，从早期聚焦汽车零件夹具设计，迭代到3.0版本，具备多场景泛化能力，帮助客户提升设计效率数倍。
尽管部分企业已找到落地突破口，但AI真正赋能制造业仍面临不少“卡点”：场景稀缺、数据分散无统一标准、数据安全敏感、定制化与通用化平衡，此外还有原料波动、成本收益平衡、经验传承等具体挑战。现阶段工业智能化程度类似“L3级自动驾驶”，遇突发状况仍需人工介入。
国家层面政策也在加速这一进程，近期中国人民银行等七部门印发《关于金融支持新型工业化的指导意见》，明确支持制造业、硬科技和新质生产力，要求金融机构将资金投入制造业等领域，预计到2027年建成符合制造业高质量发展的金融体系，为行业提供充足资金支持。
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