问题——从“上云用数”到“用智入车间”，最后一公里如何打通 近日，工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出加快推进人工智能技术制造业融合应用；政策信号明确：制造业不只要数字化，更要在关键工序、核心环节实现智能化决策与闭环控制。对浙江而言，这是一道现实且紧迫的“必答题”——制造业门类多、链条长、企业数量大，人工智能应用既要抓住产业共性，又要应对千厂千面的差异化需求。实践表明，“人工智能+制造”看似应用点位清晰，真正推进却往往牵一发动全身：数据从哪里来、流程怎么改、员工如何用、质量怎样保，都是绕不开的难点。 原因——需求倒逼、成本压力与竞争格局变化共同催化 走访一线企业可以看到，浙江制造拥抱智能化的动力，来自多重因素叠加。 一是订单与品质的刚性约束。外贸型企业对颜色、纹理、交期的要求更精细，传统依赖经验的工艺调整难以稳定复制，误差成本不断上升。二是用工结构变化带来压力。制造业对高技能工人依赖度高，但培养周期长、流动性大，企业希望把“老师傅经验”沉淀为可调用的知识与流程。三是市场竞争从“规模竞争”转向“效率与响应速度竞争”。在同质化产品中，谁能更快完成设计、打样、排产与交付，谁就更有议价能力。四是政策与平台的协同供给增强，各地公共服务平台与头部服务商下沉，为中小企业提供了更可负担的算力、工具与落地服务。 影响——从调色、验布到BOM生成，人工智能正在重塑制造流程 在绍兴柯桥，纺织印染是典型的“工艺密集型”产业。企业在数码印花环节引入算法测算配方，将颜料配比精细到小数点后多位，解决了复杂图样难以复现的难题。对企业而言，这不仅是一次技术升级，更是对客户需求的快速响应能力提升：从“反复试错”变为“计算驱动”，减少浪费、缩短打样周期，直接关系到订单能否保住、能否拓展。 同在柯桥，面料检测环节的变化更具代表性。荧光色、深浅色面料对人工目检提出挑战，长时间工作易产生视觉疲劳，稳定性难以保证。企业与设备制造商、技术提供方协作，将长期积累的数据用于训练检测模型，浅色布与深色布的验疵率明显提高，意味着质量控制从“抽检”向“更高覆盖率的过程检测”迈进。更重要的是，质量数据可回流到工艺端，为后续工艺优化提供依据。 在台州路桥，电机制造企业将人工智能用于物料清单（BOM）生成与生产知识沉淀。面对海量物料编码、定制化订单频繁变化的情况，过去依赖人工检索与经验判断，出错带来直接损失。通过引入AI助手，BOM生成效率明显提升，错误率下降趋势初现。同时，企业把来料、冲压、装配等多道工序数据系统化汇聚，用于训练面向具体工艺的智能体，探索将“流程知识”转化为可复用的数字能力。这类尝试传递出一个信号：人工智能的价值不止体现在单点提效，更在于推动企业把分散的经验与数据纳入统一框架，形成持续迭代的能力体系。 对策——关键在数据、场景与组织协同，把“试点”做成“体系” 要纵深推进“人工智能+制造”，浙江需要在以下环节持续发力。 首先，夯实数据底座，解决“数据可用、可管、可信”问题。制造数据往往分散在设备、系统与人员记录中，存在格式不一、缺失较多、质量参差等情况。应推动企业围绕关键工序建立统一的数据采集与治理规范，明确数据口径、标注标准与权限机制，让模型训练与优化有稳定“燃料”。 其次，坚持场景牵引，优先攻坚高价值环节。不同企业不必一哄而上，而应从最痛的环节切入，如质量检测、工艺参数优化、排产与供应链协同、设备预测性维护等，形成可量化的ROI，以点带面推广。 再次，强化“人机协同”的组织变革。人工智能落地不是简单上系统，更需要流程再造和岗位能力升级。企业要建立跨部门协作机制，让工艺、质量、信息化与生产一线共同定义需求、共同验收效果，避免“技术好看但不好用”。 同时，完善服务生态，降低中小企业应用门槛。依托公共服务平台、行业解决方案商与设备厂商，推动工具链标准化、模块化，形成可复制的行业模板；在算力、数据安全、合规诸上提供一揽子服务，让更多中小企业“用得起、用得上、用得稳”。 此外，还需重视安全与可靠性。制造场景容错率低，模型输出必须可追溯、可解释，关键环节要设置人工复核与安全边界，确保生产连续性与质量稳定性不受影响。 前景——从“单点智能”走向“系统智能”，浙江制造有望形成新优势 面向未来，“人工智能+制造”将从辅助工具逐步演进为生产系统的重要组成部分：在研发端推动设计与仿真效率提升，在生产端实现参数自优化与异常预警，在管理端提升排产与供应链协同能力。随着更多行业数据沉淀、更多设备实现互联、更多工艺知识被结构化，企业将形成可持续迭代的“数字工艺体系”，由此带来质量、效率与柔性制造能力的综合跃升。 对浙江而言，优势在于产业链完整、民营经济活跃、应用场景丰富。若能更打通“政策—平台—企业—人才”闭环，推动标准体系与示范工程建设，形成一批可复制、可推广的行业样板，“车间里的智能化”有望成为浙江制造新一轮竞争力的重要来源。
从车间革命到产业变革，浙江制造业的智能化实践印证了技术创新对实体经济的赋能效应。在这场转型升级的浪潮中，如何平衡技术投入与产出效益、如何处理人机协作关系，仍是需要持续探索的课题。但可以肯定的是，以人工智能为代表的新一代信息技术，正在重新定义"中国制造"的内涵与边界。