AI正在矿业制造领域&

更新时间：2025-10-02 13:07  浏览量：2

“去年问‘怎么搞AI’，今年问‘AI能赚多少’。”山特维克集团人工智能与自动化产品组合经理William Smedberg的一句话，道破了全球工业界对人工智能的态度转变。曾被追捧为“未来科技”的AI，如今已从概念炒作落地为实实在在的商业价值，在采矿、制造等硬核领域掀起效率革命。而在这场从技术到价值的跨越中，中国正以规模化应用与技术创新双重优势，走出一条独具特色的工业AI发展之路。

从“追概念”到“算回报”，工业AI进入价值兑现期

工业领域对AI的认知转变，藏在一组对比数据里。2024年，全球工业企业谈及AI时，80%的话题集中在技术原理与试点探索；到2025年，这一比例彻底反转，超过75%的讨论聚焦于投资回报、效率提升等实际效益 。这种转变并非偶然，而是技术成熟与市场理性共同作用的结果。

作为全球采矿与制造设备领域的领军企业，山特维克的实践颇具代表性。其AI团队不再追求“高大上”的技术演示，而是将精力集中在三大核心场景：采矿设备预测性维护、生产线效率优化与物流调度升级。“我们通过传感器实时采集设备振动、温度等12类数据，经算法模型分析后，能提前48小时预判故障风险。”Smedberg透露，仅预测性维护一项，就帮助客户将设备停机时间减少30%，单台大型采矿机械年维护成本降低近20万美元。

在制造环节，山特维克的AI系统可动态调整切削参数，使精密零部件加工良率提升2.5个百分点；而AI驱动的入职培训系统，将新员工上岗周期从4周压缩至10天。这些看似细微的改进，叠加到全球数千家客户的生产网络中，形成了可观的商业价值。

这种“以价值为导向”的AI应用逻辑，正在全球工业界成为主流。企业不再盲目追逐大模型噱头，而是更倾向于“小而美”的场景化解决方案——用最低的技术成本解决最迫切的生产痛点，这也成为衡量AI项目成败的核心标准。

中国加速度：从政策到实践的全链条突破

当国际巨头开始聚焦AI价值落地时，中国已凭借政策引导与市场活力，构建起全球最活跃的工业AI生态。数据显示，2024年中国全部工业增加值达40.5万亿元，制造业总体规模连续15年居世界第一，而AI正是推动这一庞大体系提质增效的核心引擎 。

政策层面的精准布局为AI落地铺路。“中国制造2025”战略实施以来，我国已建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂，覆盖超80%的制造业行业大类。世界经济论坛“灯塔工厂”数量达85家，占全球总数的45%，数量与质量均居全球首位 。这些工厂成为AI技术的“试验场”与“孵化器”，推动技术快速迭代。

在矿山领域，中国的AI应用已实现从“跟跑”到“领跑”的跨越。国家发改委等八部委明确提出2025年大型煤矿基本实现智能化的目标，政策红利加速了技术落地。华为、百度等科技企业联手传统矿业巨头，打造出从“井口到选厂”的全流程智能解决方案：无人矿车自动完成装卸运输，无人机搭载AI摄像头实时监测岩层裂缝，机械臂在瓦斯浓度超标的危险区域精准作业，AI系统则通过分析瓦斯、粉尘数据实现秒级报警断电。目前全国已有300多座矿山应用此类技术，事故率下降30%，生产效率提升50%，彻底改变了“拿命换钱”的传统采矿模式。

制造业的AI渗透更是多点开花。中控技术与华为联合发布的工业AI方案，覆盖矿山、化工等多行业核心场景，通过统一软件与模型平台，将软件投资降低50%-80%，人力投入减少30%-50%，帮企业实现1%-3%的收益提升。鼎捷数智的MES系统融合自研AI大模型，在半导体封装测试领域使设备利用率提升28%，晶圆良率提高0.3个百分点，2025年第二季度在离散制造业市占率已突破35%。更值得关注的是，全球首个智能体工厂已在中国落地，14个智能体覆盖38个核心生产场景，将传统人工小时级任务压缩至秒级响应，平均提效超80%。

技术融合战：中外企业的路径差异与共性选择

在工业AI的价值赛道上，中外企业基于技术积累与市场需求，走出了不同的发展路径，但在核心逻辑上却高度一致。

山特维克等国际企业凭借百年工业积淀，形成了“硬件+算法”的深度融合优势。其AI系统与采矿机械、切削设备的硬件设计深度绑定，算法模型基于数十年的设备运行数据训练而成，在精准度与稳定性上具备先天优势。这种“内生型”AI发展模式，适合技术壁垒高、生产流程标准化的领域。

中国企业则走出了“生态协同”的特色道路。由于工业体系庞大且细分领域众多，单一企业难以覆盖全产业链需求，因此形成了“科技巨头+行业龙头+软件服务商”的协同模式。华为提供ICT基础设施与通用AI框架，中控技术、宝信软件等企业注入行业Know-how，传统制造企业提供应用场景与数据，三方联动使AI解决方案既能适配不同行业需求，又能快速规模化复制。宝信软件的MES系统就深度融合冶金行业经验，其能源管理模块可精准测算各工序能耗，完美契合“双碳”目标下的绿色生产需求。

尽管路径不同，但中外企业都达成了共识：工业AI的核心价值不在于技术炫酷，而在于解决实际问题。山特维克的AI故障诊断系统与中国企业的智能排产算法，本质上都是通过“数据+模型”优化生产要素配置，只是前者聚焦设备全生命周期管理，后者更侧重流程效率提升。

下一站：AI如何奏响“工业交响乐”？

“如果所有技术能像一首美丽的交响乐一样融合在一起，完全取代我们曾经认为是人类独有的事物，那将会怎样？”Smedberg的展望，揭示了工业AI的未来方向。当AI与物联网、数字孪生、具身智能等技术深度融合，工业生产将迎来更深刻的变革。

从技术演进看，工业AI正从“单点优化”走向“全域智能”。目前的AI系统多专注于单一场景，如预测性维护仅针对设备、智能排产仅覆盖生产环节；未来，跨场景的智能协同将成为主流。例如，矿山的AI系统可联动物流调度平台，根据矿石产量动态调整运输计划；工厂的智能体可与供应链系统实时对接，实现“需求-生产-配送”全链路自适应调整。

中国在这一领域已提前布局。“人工智能+”行动明确提出加强多模态智能、群体智能等原创理论突破，攻克高端芯片、工业软件等“卡脖子”环节，同时加速布局具身智能、工业智能体等前沿领域 。全球首台集成AI芯片与大模型的数控系统已在中国发布，使操作精度提升30%，加工效率提高5%-10%，这种“硬件+软件+模型”的一体化创新，正是技术融合的典型代表。

从产业影响看，AI将重塑“人机料法环”的底层逻辑。劳动者将从体力执行者转型为认知型决策者，AI辅助工具帮助其快速分析数据、制定决策；工业设备从被动工具进化为具身智能，实现“人机双向增强”；物料管理从经验调度转向数据驱动的动态优化，《加快数智供应链发展专项行动计划》明确，2030年中国将在重要产业建立智慧高效的数智供应链体系 。

结语：价值为王的AI新时代

从山特维克的预测性维护到中国的智能工厂，从国际巨头的技术深耕到中国企业的生态创新，工业AI的发展逻辑已清晰可见：脱离商业价值的技术终将被市场淘汰，只有能解决实际问题、创造真实收益的AI方案，才能真正站稳脚跟。

对于企业而言，与其追逐AI概念的风口，不如聚焦自身生产痛点；与其纠结技术是否“高大上”，不如计算投入产出比。对于行业而言，AI不是要取代人类，而是通过技术赋能，让工业生产更高效、更安全、更可持续。

当AI的“交响乐”在矿山深处、车间流水线奏响，我们看到的不仅是技术的胜利，更是产业升级的必然。在这场从“大”到“强”的工业变革中，那些以价值为导向的探索者，终将成为时代的赢家。