作者：張瑾（中國人民大學商學院副院長，中國人民大學世界一流企業研究院執行副院長，教授、博士生導師），張明華（中國人民大學商學院博士）

　　在山東的一家電子制造廠中，產線工程師通過“數字孿生”平臺遠程調試設備——人工智能（AI）算法實時分析生產線壓力、溫度、振動等上千個參數，提前72小時預警潛在故障，將停機時間縮短60%。千里之外的廣東某紡織廠，過去需要逐寸檢查的布料瑕疵，如今通過AI視覺質檢系統，1分鐘內可完成整匹布的缺陷識別，漏檢率從人工的8%降至1%。人工智能時代的制造業智能化升級可見一斑。若將視野從這兩個典型場景擴展至“研發-生產-供應-銷售-服務”（簡稱“研、產、供、銷、服”）的生產制造全價值鏈條，一幅中國制造業智能化轉型升級新畫卷正在徐徐展開。

　　當AI從“單點工具”深度嵌入“全環節數字底座”，場景需求不再是技術落地的“被動接受者”，而是成為驅動技術迭代與產業升級的“雙螺旋引擎”——前端的“研、產、供”需求倒逼AI從“通用能力”向“專業工具”進化，后端的“銷、服”反饋又推動AI從“效率工具”向“決策大腦”升級，“需求牽引技術-技術重塑全鏈-全鏈反哺需求”的良性循環逐漸形成。

　　研：從“經驗試錯”到“智能共創”，需求倒逼AI突破“設計邊界”

　　研發是制造業的“創新引擎”，卻長期受困于“經驗依賴”與“試錯成本高”的雙重痛點。傳統模式下，一款工業產品的研發可能需要經歷“需求分析-方案設計-仿真驗證-打樣迭代”的冗長流程，僅仿真環節就需反復調整參數，耗時耗力。這種“慢節奏”與“高成本”的困境使企業提出“快速生成可行方案+精準預測性能表現”的核心需求。人工智能時代，AI技術從“輔助繪圖”向“生成式設計”躍遷——通過融合材料特性、工藝約束、成本限制等多維度數據，AI能在短時間內生成設計方案，并通過仿真模型快速驗證可行性。AI發展極大縮短了研發時間，豐富了研發成果，顯著降低了研發試錯成本；而研發環節的技術突破，又成為反哺AI能力進化的新養料。AI的創造性升級了工業研發的效率和效果，不僅提供了更有創新性的“替代工藝路線”，而且賦能了工業產品研發的場景創新和業務流程迭代，提升了中國制造企業的競爭能力。

　　產：從“剛性制造”到“柔性智造”，需求推動AI成為“決策中樞”

　　生產環節的關鍵矛盾是“標準化流水線”與“個性化需求”的沖突。傳統工廠的生產計劃性強、設備參數固定、工藝路線單一，面對計劃性弱、小批量、多批次的定制化訂單往往需要停機調參、重新編程，過高的換線時間嚴重制約效率。在生產制造場景下，AI從“單設備控制”向“全鏈路協同決策”的進化，滿足了企業對“柔性生產”的迫切需求。例如，工業大模型實時分析訂單需求、匹配歷史生產數據，并聯動控制設備，從而實現“訂單-工藝-設備”的快速適配，用高度的“智能性”對沖生產制造需求的“不確定性”。人工智能的應用徹底激活了生產制造的柔性需求迸發，賦能生產場景鏈接更多不同類型的前端需求場景；而柔性生產的技術落地，又推動AI向“實時動態優化”能力升級。

　　供：從“分散管理”到“智能協同”，需求驅動AI成為“統籌利器”

　　大規模生產場景下，由于物料定義復雜，采購部門眾多，傳統供應鏈常陷入“需求分散、協同滯后”的困局——多部門采購需求不透明、供應商資源分散、跨地域協同效率低。企業亟需突破“精準統籌、動態協同”的瓶頸，驅動AI成為供應鏈管理升級的“統籌利器”。AI通過搭建多維度采購管理平臺，統籌整合生產計劃、物料定義、庫存數據、供應商資源、市場價格波動等信息，構建動態需求預測模型。除可提前預判物料需求峰值，生成最優采購計劃與分批次交付方案外，AI還打破了部門與地域壁壘，實時共享采購進度與異常預警，實現采購、生產、倉儲等環節無縫對接。面對全球供應鏈復雜性，AI進一步拓展能力邊界。當原材料價格劇烈波動或供應商突發產能不足時，AI能快速分析替代物料可行性，匹配備選供應商資源，并通過智能算法尋優，動態調整采購策略，確保生產連續性與成本可控性。這種“數據驅動、智能決策、全局協同”的新模式，為制造業供應鏈大規模采購管理提供了高效解決方案。

　　銷：從“泛化推廣”到“精準觸達”，需求引導AI實現“意圖穿透”

　　銷售環節的核心挑戰是“信息過載”與“需求錯配”。傳統銷售依賴經銷商反饋或線上線下調研，難以及時捕捉客戶的隱性需求。企業對“精準獲客、深度轉化”的需求，推動AI從“用戶畫像”向“意圖識別”進化。通過分析客戶的對話記錄、瀏覽軌跡、采購歷史等數據，AI能構建需求意圖模型，識別客戶的顯性需求（如“需要某型號設備”）與隱性需求（如“免費的設備培訓”）。銷售環節的技術落地，推動AI從滿足需求向創造需求的預測式場景延伸。例如，當企業發現客戶對設備全生命周期成本（而非單次采購價）的關注度上升時，AI開始整合能耗數據、維護成本、二手殘值等信息，為客戶精準提供“總擁有成本（TCO）分析”。

　　服：從“被動維修”到“主動護航”，需求塑造AI成為“服務管家”

　　售后服務是制造業“客戶粘性”的關鍵，但面臨“響應慢、診斷難、修復久”的問題。傳統模式下，設備故障需客戶主動報修，工程師上門檢測，耗時耗力；對于“隱蔽性故障”往往等到設備停機才被發現，導致客戶損失擴大。企業對“服務增值、體驗升級”的需求，推動AI從“被動的故障診斷”向“主動的健康管理”發展。通過部署傳感器采集設備振動、溫度、電流等數據，借助AI的感知能力構建“設備健康畫像”，主動提前預測故障發生概率并推薦維護策略。服務的智能化升級反哺AI“知識沉淀”的能力涌現，AI能將這些隱性低頻的“故障”和“維修”知識轉化為“可復用的高頻算法邏輯”。企業建立AI“故障知識庫”后，不僅能直接診斷已知故障，還能通過“案例相似度匹配”，為新出現的問題提供排查思路，提升服務效率的同時，也將服務場景的時間軸向未來進一步延展。

　　從場景需求到產業升級的AI方案還在更新

　　中國制造業的快速智能化升級，讓“研、產、供、銷、服”全機制鏈路的每一個應用場景都成為“AI訓練場”，訓練得到能力涌現的AI又升級重構了價值鏈中的每一個場景。面向未來，從場景需求到產業升級的AI方案還在進一步更新。

　　首先，AI產業應用需突破“工具”局限，向“協作型智能”躍遷。例如，Copilot（智能副駕）模式，AI深度嵌入工程師、技術員等崗位工作流，實時輔助決策；Agent（智能體）模式，AI成為自主決策主體，在特定場景下具備目標導向的動態協調能力；多Agent模式則通過多個智能體的協同聯動，實現復雜任務的拆解與全局優化，以場景智能的方式提升產業系統的靈活性與適應性。

　　其次，發揮AI生產力要從“外緣”走向“核心”。AI發展和應用的早期更多在營銷（精準獲客）、服務（售后響應）等“外緣環節”發揮作用。未來，AI需要面向產業核心問題持續發力，將深度滲透至生產制造的核心場景，如精密加工、工藝優化、質量管控等，成為決定產品競爭力的“關鍵變量”。

　　最后，智能人才、交叉人才是產業智能化升級的關鍵。“懂制造不懂AI，懂AI不懂制造”這一結構性矛盾，急需高校培養智能制造交叉人才、企業建立智能工匠培育體系、政府完善智能人才引導機制共同破局。

　　面向應用場景的人工智能技術進化與產業升級將持續深度共舞。當AI技術迭代深度回應制造業具體需求，中國制造業智能化轉型與高質量發展的步伐將越走越快，越走越穩。