瞭望 | 让制造更快 更精 更柔性

发布时间：2026-07-18 07:48:36 来源：安智兰德资讯网 作者：百科

人工智能正深度渗透制造业肌理，瞭望将生产过程中的让制柔性不确定性转化为基于数据的确定性决策，通过执行重复性精密操作，造更在效率、快更质量与成本控制三大维度实现全面跃升。精更

文 |《瞭望》新闻周刊记者 朱程

苏州博物馆内，瞭望吴王夫差剑历经两千五百年风雨，让制柔性剑锋依旧寒光凛冽，造更这不仅是快更历史的见证，更是精更苏州制造对极致工艺与卓越品质的永恒追求。如今，瞭望这座传统工业重镇正加速拥抱变革，让制柔性将人工智能技术全方位植入制造业的造更各个环节。

从研发周期由十年压缩至一年，快更到质检环节从肉眼抽检升级为毫秒级智能识别，精更再到车间内诞生具备思考能力的“数字大脑”，苏州正在经历一场深刻的智能化洗礼。

截至2025年底，苏州已累计培育百余个工业大模型，建成国家卓越级智能工厂10家、灯塔工厂7家。2025年，全市人工智能核心产业营收突破3466.6亿元，同比增长14.92%。

然而，效率提升仅是序章。随着AI深入产业腹地，智能眼镜、具身机器人、工业元宇宙等全新产品形态与产业赛道应运而生。苏州正以“AI+制造”的新答案，书写制造业高质量发展的新篇章。

一、 传统制造焕新：从经验驱动到数据智能

“过去依赖老师傅的经验，现在依靠数字化工具实现动态排列组合，在不扩产的前提下，精密零件制造的人均产出接近翻番。”江苏新美星包装机械股份有限公司智能制造中心总监修小伟感慨道。

人工智能通过数据智能，对传统依赖人工经验的生产方式进行精细化改造，带来了显著的效率提升与质量改善。

1. 研发设计：缩短周期，闭环迭代

在研发环节，AI显著压缩了产品开发周期。以生物医药领域为例，百图生科公司利用AI构建了“算法预测—实验验证—数据反哺—模型迭代”的研发闭环。
* 模式转变：从传统的“试错式”经验研发转向“预测式”精准研发。
* 成效：临床前研发周期由十年以上缩短至1-2年，全链条研发成功率大幅提升。

2. 生产制造：柔性调度，敏捷响应

在生产制造环节，AI实现了资源的精准调度与柔性生产。在中亿丰控股集团的建筑工地，智能施工电梯与搬运机器人协同作业，后台“亿智云”平台实时监控人员、设备及物料状态，进行自动调度。
* 痛点解决：传统排产依赖人工经验，易导致库存积压与设备闲置。
* AI赋能：
* 动态排程：利用强化学习优化排程。
* 预测性维护：基于传感器数据预判设备故障风险。
* 自主搬运：结合计算机视觉与路径规划，让AGV小车自主搬运，减少物品挤压。
* 柔性适应：面对小批量、短交期需求，AI敏捷响应并自适应调整工艺参数。

3. 质量检测：毫秒识别，全程追溯

在质检环节，AI大幅提升了检测精度与效率。澳帕曼织带（昆山）有限公司引入AI视觉检测系统，通过工业相机和多光谱光源实时采集图像。
* 技术优势：在毫秒级时间内识别断经、污渍、色差等瑕疵，并自动完成报警、喷墨标记和分拣。
* 行业应用：相比人工目检，AI视觉检测具备更高精度、更快速度及更强稳定性，且数据可追溯。该技术已广泛应用于电子元器件、汽车零部件、食品包装、药品外观及纺织面料等行业。

核心逻辑：AI将制造过程中的不确定性转化为基于数据的确定性决策，并执行重复性精密操作，从而在效率、质量、成本控制等方面实现系统性提升。

二、 价值创造：催生新业态，开辟新赛道

人工智能与制造业的深度融合，不仅提升了既有体系的效率，更催生了新的产品形态与服务模式，推动产业向创造新价值、开辟新市场延伸。

1. 新产品：端侧智能落地

智能眼镜等穿戴设备正打破虚实界限。戴上智能眼镜，用户可通过语音指令获取航班车次信息、完成预订，或在购物时即时获取商品价格并进行后台比价。
* 商业突破：朱庇特智能发布的“AI+AR眼镜”凭借独特交互体验，已获得大量订单。
* 技术支撑：大模型轻量化、边缘计算芯片性能提升及端侧推理技术的突破，解决了以往算力不足与算法不成熟导致的落地难题，使智能产品具备量产与商用条件。

2. 新产业：智力输出成为服务业态

制造业转型催生了提供AI解决方案的新兴服务产业。这些企业将计算机视觉、时序预测、强化学习等技术封装为可落地的模块，嵌入工厂现有流程。
* 思必驰科技：将声学交互技术封装为“1+N”分布式智能体系统，嵌入传统产线。
* 江苏金服数字集团：将FinGuard大模型安全网关及AIDKS知识中台封装为标准模块，迁移至工业设备运维与数据合规环节，提供底层安全防护。
* 生态效应：这种以“智力输出”为核心的新兴服务业态，降低了中小制造企业拥抱AI的门槛，形成了技术产业相互促进的正向循环。

3. 新赛道：跨界融合，具身智能

行业界限在智能催化下走向模糊，智能网联汽车、工业元宇宙、具身智能机器人等全新领域蓬勃兴起。
* 案例：海豚之星智能科技有限公司研发的多款智能机器人，集成了多模态感知、大语言模型理解、自主决策与精细操控能力。
* 应用场景：这些智能实体能理解自然语言指令，在复杂动态环境中自主识别目标、规划路径，完成装配、质检、搬运等任务，与工人实现高效协同，产品远销海外。

三、 智造苏州：何以炼成？

苏州制造业AI应用的普及，得益于深厚的制造业底蕴、强劲的场景驱动、梯度的培育体系以及高效的平台协同。苏州通过政策激活高价值应用场景，构建全生命周期成长生态，并依托长三角算力调度中心加强区域协同，加速创新要素流动。

面向“十五五”，苏州正以科技创新引领新质生产力发展，全面实施“人工智能+”行动，加快构建现代化产业体系，致力打造具有国际竞争力的“智能制造之城”。

1. 发挥优势，强化场景驱动

“人工智能的发展离不开场景应用。苏州不仅孕育了丰富场景，且场景质量极高。”苏州国芯科技股份有限公司董事长郑茳指出。
* 实践成果：在苏州支持下，江苏省RISC-V产业联盟正式落地。公司与上下游紧密合作，基于客户需求场景研发汽车芯片，今年一季度相关业务同比增长94.75%。
* 战略方向：苏州市发改委人工智能推进处处长邹钦楠表示，苏州紧扣科技赋能、产业升级、消费提质、民生改善、治理增效五大方向，搭建场景供需对接桥梁，加快建设具有国际影响力的“人工智能+”城市。

2. 梯度培育，打造成长生态

苏州通过政策组合拳，构建科技企业全生命周期扶持体系。
* 政策体系：出台“成林计划”，为不同阶段企业提供针对性支持；发布“人工智能企业分类评价指南”及垂类模型相关评价指南，明确成长方向。
* 创新社区：率先提出OPC（一人公司）社区概念，为创新人才提供广阔舞台。

3. 整合资源，加强区域协同

不久前举行的长三角OPC创新发展大会，汇聚了国内外AI领域知名企业、高校院所及创投机构代表。
* 政策发布：《苏州市吴江区支持OPC＆AIAgent创新发展的若干措施》对外发布。
* 协同机制：依托工联院江苏分院、“东数西算”长三角算力调度中心等平台资源，结合人工智能及现代服务业产业基础，为创业者提供清晰方向与合作土壤。
* 良性循环：此举将平台资源、产业基础与区域协同机制相结合，降低创业者试错成本，加速创新要素在长三角范围内的流动与集聚，形成“平台支撑—政策引导—区域联动”的良性循环。

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