制造业场景人工智能应用分类分级蓝皮书（2025）

人工智能在制造业的应用经历了从“单点工具”到“全域智能”的演进过程，逐步渗透到研发、生产、供应链等核心环节。应用主要围绕环境、状态、集群和任务展开：

制造业通过AI技术提升生产效率的核心思路经历了三个阶段：

主要使用机器学习、规则引擎、统计模型等，聚焦单点应用，如故障诊断、流程优化、质量控制、预测性维护和供应链管理。应用方向包括工业设备、制造业、交通运输和能源行业。

生成式人工智能、多模态大模型、智能体、智能机器人等技术推动制造业向智能化、自适应和高效化方向发展。传统AI是解决特定需求的工具，而新一代AI是重构生产关系的核心生产力，使设备拥有感知能力，产线具备思考能力，工厂进化为“自主优化的智能体”。

制造业场景人工智能应用分类分级从工作域、业务区和AI技术三个维度进行描述。

工作域（X轴）：按照智能制造生命周期划分为研发设计、生产制造、运营、销售、服务和供应链6个阶段。
业务区（Y轴）：按照与企业生产活动相关的组织结构的层级划分为设备层、单元层、车间层、企业层和协同层，共5层。
新技术（Z轴）：按照制造业场景中AI技术应用的维度划分为传统机器学习、机器感知与机器视觉、生成式人工智能、认知与推理、人工智能代理（AIAgent）、智能机器人、群体智能、融合智能，共8部分。

按照技术成熟度、制造业适用性、技术前景等方面划分为三个级别：

案例1：天翼物联基酒精准计量产品，采用电磁波传感和深度学习，实现基酒液面高度隔空毫米级监测。产品分类分级为生产制造—设备—机器感知与机器视觉，基础级。
案例2：北自所船舶焊缝外观缺陷智能检测系统，采用结构光3D相机和深度学习算法，实现焊缝外观缺陷智能识别。产品分类分级为生产制造—设备—机器感知与机器视觉，基础级。

案例：PTC现场服务管理软件ServiceMax，采用大语言模型分析工作订单数据，提供知识总结和调度优化支持。产品分类分级为服务—企业—生成式人工智能，基础级。

案例1：和利时工业智能体AIXMagital，面向煤化工行业，构建气化炉知识图谱，基于历史数据建立关系模型，进行智能决策与控制。产品分类分级为生产制造—单元—认知与推理，先进级。
案例2：工业富联光伏电池片产线智能维修闭环，构建"数据-知识-决策"的PDCA闭环系统，打造GenAI设备助手平台，推动故障诊断模式转型。产品分类分级为运营—单元—认知与推理，先进级。

案例1：PTCWindchill内置AIAgent功能组件，协调多个针对现场服务管理进行优化的智能体。产品分类分级为研发设计—协同—人工智能代理，先进级。
案例2：北自所工业控制器自动编程智能体，基于自然语言大模型与知识图谱，实现对控制器程序的智能生成与优化。产品分类分级为研发设计—协同—人工智能代理，先进级。
案例3：SAPBusinessAI，强调与业务数据和业务流程相结合，嵌入生成式AI，建立集成、高效的AIAgents。产品分类分级为运营—企业—人工智能代理，先进级。

案例：创新奇智ChatRobot，基于工业大模型和大模型服务引擎，具备智能化推理、任务规划能力，提升工厂物流和生产效率。产品分类分级为供应链—车间—智能机器人，先进级。

案例1：南钢集团与华为联合研发的“元冶·钢铁大模型”，构建20个AI应用场景试点，实现全流程、全产业链数据贯通与智能升级。产品分类分级为生产制造—企业—融合智能，卓越级。
案例2：京东工业基于工业互联网平台，构建分布式光伏线上线下一体化数智运维新模式，实现电站精确监控、故障处理快速响应，运维人员规范管理、备品备件高效调配、仓储资源共享。产品分类分级为运营—企业—融合智能，卓越级。