告别盲目，制造大咖拆解工业AI落地最优路径

来源：市场资讯

（来源：数字化企业）

还在盲目砸钱上AI却看不到收益？面对AI Agent、具身智能的行业浪潮，装备制造企业到底该怎么踩准转型节奏？中小工厂没钱没基础，大型企业转型难规模化落地，出路在哪？

内容提要/OVERVIEW

2026年7月3日，在e-works数字化企业网主办的“2026工业AI+装备制造业智能制造论坛”上，e-works总经理胥军博士对话黑湖科技、易趋（蓝云软件）、山东临工、费斯托数字化负责人，直击行业最真实痛点，拆解出一套工业AI落地方法论。

从左至右依次是：主持人e-works总经理胥军博士、黑湖科技生态总监周春苗、易趋（蓝云软件）总裁唐智勇、山东临工工程机械有限公司信息技术研究院软件开发所所长刘洵、费斯托气动有限公司自动化及测试设备部高级经理房永

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优先落地：装备制造业见效最快的工业AI应用场景

主持人胥军博士

工业AI在装备制造领域，最急需解决、且能最快看到投资回报的应用场景有哪些？

费斯托气动有限公司

自动化及测试设备部高级经理房永

AI视觉替代人工质检，机加工外观检测快速降本提效、收益立竿见影。

从我们工厂的实际应用来讲，机加工零部件外观检测是见效最快的落地场景。之前，产品下线后需要靠人工检测划伤、毛刺等，人力投入成本较高。我们搭建了基于机器视觉与AI算法结合的外观检测系统，可直接替代人工检测岗位。原来一条单件节拍10秒的产线需要配备三名检测人员，上线AI检测方案后精简了人力，收益非常直观。

山东临工工程机械有限公司

信息技术研究院软件开发所所长刘洵

AI赋能营销服务提效，研发生产AI优化有长期价值。

山东临工现阶段主要推进海外业务布局，因此我们更关注海外销售、合规等方面。我认为海外销售人员、服务人员培训是投入产出效率较高的AI应用方向。除此之外，研发端的新产品图纸审核、CAD绘图，生产端的产销平衡与生产预测等，AI优化空间充足，但短期内收益不明显。

易趋（蓝云软件）

总裁唐智勇

AI赋能项目管理，盘活人力资源，精益管控，降本增收成效显著。

我认为如果在固定资产、设备、生产线上投资改造制造基础设施，周期长、投入大，且AI应用效果尚缺乏验证。

投资回报最快、最稳妥的路径，是“向管理要效益”——通过数字化手段优化管理流程，压缩项目交付周期，提升人员利用率，往往能迅速见到成效。例如，资源利用率每提升10%，一家千人员工规模的企业即可释放约2000万元的成本空间。

项目管理是企业的“中心枢纽”，通过WBS驱动专业系统调度设备并回传数据，形成“战略-管理-执行-机器”闭环，我们不直接控设备，但间接驱动全局、辅助决策，真正实现人机协同。

黑湖科技

生态总监周春苗

AI赋能装备制造两大高回报场景：预测性维护、智能质检和追溯。

结合黑湖科技大量装备制造企业的服务案例，我总结了两个投资回报率相对比较高的场景。第一是设备预测性维护，装备制造行业生产设备造价高昂，非计划性停机将直接影响订单交付。通过AI对设备运行数据建模分析，可提前预警故障，自动推送点检、维修任务，降低停机带来的经济损失。

第二是智能化质量检验与全流程追溯，下游客户对产品质量标准要求严格，同时行业存在合规溯源要求。传统纸质台账、人工记录模式数据实时性不足、误差较多，企业规模扩大后质量溯源效率极低。AI质检搭配数字化数据存储，可完整留存全流程生产数据，快速完成质量问题溯源。

2

分步转型：制造企业数字化与AI升级节奏规划指南

主持人胥军博士

AI技术高速发展，制造企业该如何找准定位，规划适合自己的数字化与AI升级节奏？

费斯托气动有限公司

自动化及测试设备部高级经理房永

先夯实数字化数据底座再分步推进全链路智能，标准化成熟场景可优先落地快速见效。

我认为可以从两个核心维度拆解：

第一，从生产全链路视角来看，转型要循序渐进、按部就班。必须先夯实数字化基础，沉淀高质量数据，再推进智能化建设。如果底层数据标准不统一、数据质量不过关，贸然上马智能化项目，输入的是杂乱、逻辑矛盾的原始数据，最终输出的也只会是毫无参考价值的无效信息，智能化效果无从谈起。

第二，部分标准化场景可优先落地智能化应用。比如前面提到的智能检测场景，业务边界清晰、需求明确，完全可以直接引入机器视觉等智能化设备落地应用。

山东临工工程机械有限公司

信息技术研究院软件开发所所长刘洵

立足企业痛点、以经营结果为导向规划数字化转型，精准筛选适配场景深度嵌入AI，实现业务赋能。

企业数字化转型一定要从自身痛点切入，整体定位要坚持结果导向。先明确企业短期经营目标，再结合自身现有基础与现存痛点，倒推适配自身的转型定位方案。

针对如何规划适配企业的数字化、AI升级节奏，结合我们企业内部实操经验，要依托前期数字化转型沉淀成果，以流程为核心完成梳理，覆盖公司全部业务场景，筛选适配AI落地的优质应用场景，将AI技术深度嵌入业务流程，真正发挥技术赋能作用。

易趋（蓝云软件）

总裁唐智勇

先诊断数字化成熟度再分阶段制定实施路径，先夯实数字化底座，再落地AI。

转型初期的首要工作就是诊断评估企业数字化成熟度，再结合现状输出分阶段实施建议，明确各项工作的先后落地顺序。

一套能够真正落地运行的体系，流程颗粒度需要细化至五、六级，覆盖完整业务规则与一线操作步骤。落地顺序上遵循由核心到外延的思路，比如优先打通研发等核心流程，把研发进度、产品质量管控到位。完成核心业务数字化打底后，再逐步向上延伸，循序渐进分层推进。AI的相关应用本质是数字化体系的配套升级，必须在数字化底座搭建完善后，再从中挖掘适配的AI落地场景，配套推进智能化改造。

主持人胥军博士

对于企业来讲，流程的梳理也是很重要的，流程不能够做到标准化，盲目推进自动化也是有问题的。

黑湖科技

生态总监周春苗

中小企业落地轻量化AI，大型企业深挖全域深度AI应用。

中小制造企业并非完全不能落地AI应用，核心前提是先完成基础数字化搭建。在数据底座成型后，再循序渐进将AI能力融入生产全流程，用AI工具替代部分重复性、纯人工操作环节，轻量化实现降本增效，不用一步到位做全域智能化改造。

而大型工厂大多已经具备成熟数字化体系、完善的信息化建设底子，有条件可以深挖AI的深度应用价值，从全业务流程、信息化系统层面入手，更广、更深地优化生产执行中的各流程节点与作业步骤，同时探索AI在经营管理层面的优化空间，实现全链条提质提效。

主持人胥军博士

其实落地AI应用的推进逻辑和智能制造能力成熟度评级思路高度契合，二者底层方法论是互通的，并非引入AI之后，过往成熟的转型思路、管理原理就不再适用，绝大多数落地逻辑与核心原理都是一脉相承、可以复用的。

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产业变革前瞻：重塑未来人机协同模式

主持人胥军博士

未来3-5年，随着AI Agent和具身智能的发展，装备制造业的生产模式、人机协同方式会有颠覆性的变化吗？

费斯托气动有限公司

自动化及测试设备部高级经理房永

技术迭代迅猛，短短数年或将重塑行业格局。

从行业发展来看，确实会带来颠覆性变革。但从我们的综合调研情况来看，现阶段绝大多数相关企业仍处于发展初期，在工业场景的落地深度都比较有限，当前主流应用集中在厂区物流搬运这类相对简单的场景。

不过行业迭代速度极快，仅去年到今年，整个赛道就已经发生了翻天覆地的改变。我甚至觉得3-5年的周期都偏长，未来每年行业技术、产品都会迎来跨越式升级，加上大量资本持续入场，持续驱动技术高速迭代，长远来看，具身智能势必会给制造业带来诸多颠覆性改变。

山东临工工程机械有限公司

信息技术研究院软件开发所所长刘洵

技术变革需长期分层推进，伴随AI成长的新生代走上产业舞台后，制造业将迎来颠覆性革新。

我们对行业长期前景也保持很高期待。2022年大模型问世时，整个行业对AI落地充满极高期待，但时至今日四年过去，AI真正深度融入企业实际业务的推进速度，其实是低于市场预期的。

所以我认为技术的变革一定是循序渐进、分层落地的长期过程。这让我想到八十年代，大家只能守在天气预报看天气；到2000年后，一部手机就能随时查询；现在我们的孩子，已经习惯对着智能机器人询问天气。新技术从小塑造了他们的思维方式，等这一批伴随AI成长起来的年轻人成为产业中坚，看待生产、管理的思维模式会和我们当下截然不同，届时整个制造业一定会迎来颠覆性变革。

主持人胥军博士

数字原生一代将迎来AI原生产业时代，未来淘汰的是不会善用AI的从业者。

现在这一代孩子本身就是数字原住民，自出生起就身处数字化环境。放眼长远来看，未来我们会迈入AI原生时代，下一代的思维习惯、认知方式完全建立在AI之上，甚至整套软件底层架构，都会以AI为核心底座重新搭建。

客观来讲，现阶段很难说AI、人形机器人能直接颠覆工业各环节。工业现场对设备的稳定性、可靠性、作业一致性、响应时延都有极高硬性要求，哪怕具身智能、人形机器人智能化程度再高，现阶段也很难完全放心交由其独立承担现场核心作业，这是制约其大规模替代的首要因素。

换个角度看，未来真正会被迭代、替代的岗位，并非单纯重复性操作工，而是不懂运用AI工具的从业者。很多工作场景本可以依靠AI实现人机协同增效，但如果从业者仍固守纯人工操作模式，效率根本无法匹配未来业务节奏与客户交付要求，自然会面临淘汰。

这也意味着，人和AI需要同步成长、共同进化，不断摸索更适配的融合模式，实现高效协同。

最后，我简单做一个总结。

第一，不能寄希望于AI解决企业所有问题。

第二，要客观认知AI底层逻辑：大模型依靠概率推理输出结论，天然无法做到百分百准确。针对各类特殊、严苛业务场景，必须由人工校验、判断AI输出结果是否贴合实际业务要求，这也是落地应用的基本常识。

第三，落地AI应用离不开数据支撑与权限开放。想要AI发挥作用，就要按标准规范提供结构化数据，并开放对应访问权限，保障AI拥有充足素材完成学习与逻辑推理。

第四，划定应用边界，要分清AI适配场景与现阶段不适合落地的场景，区分清楚哪些业务场景适合AI介入、哪些场景当前阶段不宜盲目上马，找准应用边界再推进实施。