在當今全球制造業深刻變革的浪潮中，智能制造已成為推動產業升級、塑造未來競爭力的核心引擎。工業和信息化部智能制造專家、著名制造業信息化專家蔣明煒，就人工智能（AI）如何深度融入智能制造體系，特別是應用軟件服務在其中扮演的關鍵角色，分享了深刻的行業洞見。他指出，AI與智能制造的融合，遠非簡單技術的疊加，而是一場以數據為驅動、以軟件為載體的系統性革命。
一、 智能制造的本質與AI的賦能角色
蔣明煒專家強調，智能制造的本質在于實現制造全流程、全產業鏈的數字化、網絡化和智能化。其目標不僅是提升生產效率和產品質量，更是實現生產模式的根本性轉變，走向大規模個性化定制、預測性維護和資源優化配置。在這一宏大進程中，AI并非孤立的技術，而是如同血液和神經系統，滲透到從研發設計、生產計劃、過程控制到供應鏈管理、售后服務等每一個環節。
AI的核心價值在于其強大的數據解析、模式識別、智能決策和自主學習能力。它能處理海量、多源的工業數據（如設備傳感器數據、生產日志、質量檢測記錄、市場訂單信息），從中挖掘出人腦難以發現的深層規律與關聯，從而驅動制造系統從“經驗驅動”轉向“數據與模型驅動”。
二、 應用軟件服務：AI落地的“操作系統”與“連接器”
蔣明煒特別指出，AI的能力要真正在制造場景中釋放價值，離不開強大、靈活、集成的應用軟件服務作為載體和支撐。這里的“應用軟件服務”是一個廣義概念，涵蓋了從底層的工業互聯網平臺、制造執行系統（MES）、企業資源計劃（ERP）、產品生命周期管理（PLM），到上層的各類AI算法模型、工業APP及SaaS化服務。
- 數據匯聚與治理的平臺：現代智能制造應用軟件（如高級MES、工業互聯網平臺）首先扮演著數據中樞的角色。它們負責連接各類設備、系統與人員，實現OT（運營技術）與IT（信息技術）數據的實時采集、標準化清洗與統一管理，為AI算法提供高質量、可用的“燃料”。
- 模型開發與部署的載體：應用軟件提供了將AI算法（如機器學習、深度學習、計算機視覺）工程化、場景化部署的環境。例如，在質量檢測環節，機器視覺算法被集成到視覺檢測軟件中，實時分析產品圖像；在預測性維護中，故障預測模型被嵌入設備管理軟件，持續監控設備健康狀態。
- 業務流程與智能決策的融合點：AI的洞察需要與具體的制造業務流程緊密結合才能產生效益。應用軟件服務將AI的決策建議（如優化的生產排程方案、設備維護預警、工藝參數調整建議）無縫嵌入到ERP、MES等系統的標準工作流中，指導或自動執行操作，形成“感知-分析-決策-執行”的閉環。
- 知識沉淀與復用的工具：通過軟件服務，AI在解決特定問題過程中形成的模型、規則和知識可以被封裝、沉淀為可復用的數字資產（如工藝知識庫、故障診斷模型庫），并快速推廣到其他產線或工廠，加速企業智能化經驗的積累與擴散。
三、 深度融合的關鍵路徑與挑戰
蔣明煒認為，推動AI與應用軟件服務在智能制造中的深度融合，需要關注以下幾個關鍵路徑：
- 堅持場景驅動，需求導向：避免為AI而AI，必須從企業實際的業務痛點（如提升OEE、降低不良率、縮短交付周期）出發，尋找合適的AI應用場景，并由應用軟件來實現業務價值的閉環。
- 夯實數據基礎：沒有高質量的數據，再先進的AI算法也無用武之地。企業需持續加強數據采集能力、建立統一的數據標準與治理體系，這是所有軟件服務和AI應用的前提。
- 推動軟件架構的演進：未來的智能制造軟件需要向云原生、微服務化、低代碼/無代碼方向演進，以更加靈活、敏捷的方式集成和調用AI能力，支持快速創新和迭代。
- 構建協同生態：AI與制造的融合需要裝備制造商、軟件服務商、AI技術公司、行業專家及最終用戶的緊密協作。軟件服務商應開放接口，構建平臺化生態，便于集成第三方AI能力。
- 重視安全與人才培養：在深度融合過程中，工業信息安全、數據隱私保護至關重要。亟需培養既懂制造工藝、又熟悉軟件應用、還理解AI原理的復合型人才。
四、 展望未來
蔣明煒道，以AI為代表的新一代信息技術與制造業的融合正在不斷深化。應用軟件服務作為關鍵的使能層和集成層，其價值將日益凸顯。未來的智能工廠，將是“軟件定義”的工廠，AI驅動的智能將像水電一樣，通過靈活、強大的軟件服務網絡，輸送到每一個制造環節，從而實現制造資源全局優化、系統自治與持續進化。對于中國制造業而言，抓住AI與軟件服務融合的機遇，加速攻克核心工業軟件短板，構建自主可控的智能制造技術體系，是邁向制造強國的必由之路。
這場由AI引領、軟件賦能的智能制造變革，正在重塑全球制造業的競爭格局。只有深刻理解其融合之道，并付諸扎實的行動，企業才能在未來的智造浪潮中立于不敗之地。
