随着工业大模型、数字孪生和物理AI加快进入生产现场，制造业智能化已从概念讨论转向流程改造。如何让AI嵌入研发、排产、质检和设备运维，形成可衡量、可复制的生产能力，正成为制造企业普遍关心的问题。

9月23日，“益企同行AI创享沙龙”第十期“AI+智能制造专场”在深圳新一代产业园举行。活动以“AI赋能制造：从智能工厂到产业升级”为主题，吸引工业AI、先进制造等领域30余位福田区企业代表参加。与会嘉宾围绕技术应用、工厂改造和规模化落地展开交流。

从单点验证走向系统建设

主题分享环节，来自三诺集团、硬之城、汇川技术和力维智联的四位企业嘉宾，结合标杆工厂建设、工业技术底座和AI工程化实践，介绍生产一线的探索。

多位嘉宾提到，制造业应用AI，首先要解决数据问题。设备运行数据、工艺参数、质量记录和人员经验如果长期分散，模型再先进，也难以稳定服务生产。企业需要做好数据积累和工艺沉淀，把依赖老师傅的隐性经验转为可记录、可验证、可复用的生产规则。

AI项目能否持续运行，还取决于工程化能力。制造现场涉及设备接口、控制系统、生产节拍和安全规范，单一模型无法独立完成改造。企业需要统筹数据治理、软件部署、产线集成和后续运维，把一次演示变成稳定能力。方案服务商也要建立可复制、可运营的交付体系，避免每个项目都从头开发。

问答环节，与会代表围绕自动化产线如何接入AI、技术投入如何形成实际收益等问题与嘉宾交流。有企业代表表示，以往接触“AI+智能制造”更多停留在概念层面，本次分享把复杂概念拆成了可学习、可借鉴的实施方法，为企业评估转型路径提供了更清楚的参照。

破解从试点到规模化的难题

圆桌讨论聚焦“AI+制造落地从试点到规模化的关键卡点与破解路径”。嘉宾认为，AI正在推动制造企业由经验驱动转向数据驱动，也在改变企业的服务方式。部分企业开始在产品之外提供数据和算法服务，尝试形成长期客户关系。

机会已经出现，落地难点同样具体。工业级AI需要适应复杂工况，当前部分方案在全场景可靠性上仍有不足；企业内部数据标准不一，设备系统彼此割裂，也容易出现“建得起、用不好”。如果只追逐模型参数，忽视工艺、设备和人员协同，项目往往难以穿过试点阶段。

嘉宾给出的路径较为一致：守住工艺这一工业底盘，从明确、可量化的场景切入；用工程化方法贯通数据治理和产线集成；在概念验证阶段同步考虑数据权限、系统安全和合规要求。企业应先确认问题是否真实、数据是否可用、收益能否测量，再决定技术路线，避免为AI而AI。

交流促成具体合作

自由交流环节，企业代表围绕工业大模型选型、智能排产、数字孪生工厂和产线AI质检等话题继续沟通。部分与会企业现场形成合作意向，并就生产线智能化改造达成初步共识。交流的价值，在于让技术方、制造企业和服务机构围绕真实需求找到合作接口。

“益企同行AI创享沙龙”已举办十期，逐步形成常态化交流机制。三诺集团与汇川技术此前曾作为“益企同行 标杆探访”活动的被探访企业，此次转为分享嘉宾，体现了企业参访、经验总结和产业交流之间的联动。

产业升级需要长期协同

福田区正结合中心城区特点，建设“总部研发+”都市型先进制造业高地，并出台《福田区促进先进制造业高质量发展若干措施》，将智能制造、工业自动化、人工智能与机器人列为重点培育方向。2026年上半年，全区规上工业增加值同比增长17.8%，增速居全市第一，先进制造业已成为区域经济增长的重要支撑。

深圳市南山区智能经济产业协会认为，AI进入制造业，不能只看技术热度，更要看生产现场能否稳定使用、企业投入能否形成回报。产业协会应发挥连接作用，推动技术企业、制造企业、科研机构和专业服务机构围绕具体场景交流，让需求更清楚，让方案更贴近生产。

下一步，协会将继续关注工业大模型、智能工厂、机器人和工业软件等方向，结合企业需求，搭建技术交流与供需对接平台，促进优秀案例传播和产业资源协同，为深圳制造业智能化升级提供支持。