一、“人工智能+制造”政策解读

       1月7日，工业和信息化部等8部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在加快推进人工智能技术在制造业融合应用明确目标举措。《实施意见》围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等7个重点任务，细化21项具体措施，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，为制造业智能化转型绘就了清晰的发展蓝图。

      在政策红利下，龙头企业凭借技术储备与资源优势率先发力。但对于很多中小企业而言，却普遍无从下手，是该优先改造生产线，还是先搭建数据体系？有限的资金该自研模型，还是选择第三方模型？中小企业的人才、技术、资源相对有限，无法精准选择适合企业发展的人工智能赋能场景，正成为中小企业拥抱“人工智能+制造”的最大阻碍。

       其实，中小企业无需被“人工智能+制造”的技术复杂度吓退。《实施意见》附件《“人工智能赋能制造业重点行业转型指引》早已结合原材料、装备制造、消费品等不同行业的特点，给出了分类施策的转型路径。

       本文将结合《转型指引》以及各行业龙头企业的成熟案例，列举一些常见的应用场景，力争中小企业都能找到贴合实际的切入点：

二、“人工智能+制造”常见的场景实践

（一）场景一：新材料研发

1.人工智能AI技术实现

      基于机器学习算法，构建材料性能预测模型。通过对海量材料数据(包括成分、结构、制备工艺等)的学习，模型能够快速预测新材料的性能，如强度、导电性、耐腐蚀性等。例如，利用深度学习算法对材料晶体结构数据进行分析，预测材料在不同条件下的力学性能。同时结合遗传算法等优化技术，对材料成分和制备工艺进行智能优化。在新材料研发过程中，通过模拟不同成分和工艺组合，快速筛选出最具潜力的方案，极大缩短研发周期。

2.案例

①宁德时代通过AI筛选固态电解质组合，将锂离子迁移率预测效率提升，推动固态电池量产进程提速。

（二）场景二：生产过程的AI智能优化

1.人工智能AI技术实现

       利用传感器实时采集材料生产过程中的数据，如温度、压力、流速等。通过数据分析和机器学习算法，构建生产过程模型，实现对生产过程的实时监测和智能控制。例如，基于神经网络算法的控制系统，根据实时生产数据调整设备参数，确保生产过程稳定，产品质量一致。同时，运用预测性维护技术，通过对设备运行数据的分析，提前预测设备故障，安排维护计划，避免生产中断。

2.案例

①化工生产。陕西未来能源榆林能化公司研发了“甲醇精馏工艺智能优化系统”，融合了“AI模型+APC控制系统”，实现了精准预测产品质量，消除传统质量监测的滞后性，保障产品质量稳定，产品市场竞争力增强，企业经济效益大幅提升。

（三）场景三：材料性能监测

1.人工智能AI技术实现

       采用无损检测技术（如超声波、X射线等）结合机器学习算法，对材料性能进行实时监测。通过对检测数据的分析，判断材料是否存在缺陷、性能是否发生变化。同时，利用大数据分析和深度学习模型，对材料的使用环境、使用历史等数据进行分析，精准预测材料的剩余寿命。

2.案例

①汽车行业。塞力斯（问界）运用机器视觉和人工智能技术，部署了国内首条全流程全在线全场景的智能视觉质检线。尤其是公司基于智能化视觉检测系统，将AI技术集成到一个智能化的视觉检测系统中，通过集成的视觉检测系统，实时监控各个制造环节，确保每个部件和整车的制造质量，减少返工和提高客户满意度，实现对汽车生产线的全面监控和质量控制。

三、“人工智能+制造”实操建议

       一方面，中小企业要立足自身业务场景，寻找适合企业自身的人工智能应用场景。例如，装备制造企业可借鉴工业母机智能化升级路径，从数控系统智能改造、产线柔性重构等小切口切入。通过结合自身规模、生产特点，筛选可复制、低成本、快见效的应用场景，让人工智能真正服务于生产经营需求。

       另一方面，要提前做好系统规划，深度衔接河南省配套政策。随着“人工智能+制造”专项行动推进，河南省正围绕算力支持、技术改造、人才培育等推出系列扶持举措，与国家政策形成联动。中小企业需要提前梳理项目建设内容、技术突破点、应用成效等关键信息，做好政策匹配与申报规划。