随着***“人工智能+”行动深入推进，AI 与制造业的融合正被提升至战略高度。《2025 年政府工作报告》明确提出，要“加快制造业数字化转型，培育一批既懂行业又懂数字化的服务商”，并推动大模型与智能装备的广泛应用。
在此背景下，越来越多的设备制造商与系统集成商正以数据和 AI 的视角思考业务——从生产线优化到供应链协同，帮助企业将技术投入真正转化为可衡量的业务价值。部分制造企业已走在前列，而更多的同行也在积极寻求专业的建议与合作伙伴，以确保数字化投资能带来长期的可持续增长。
根据斑马技术《2024 全球制造愿景研究报告》，约九成制造业决策者（全球 92%，亚太地区 87%）已将数字化转型列为战略重点。这一趋势显示出制造企业对利用新兴技术提升生产灵活性、质量和可见性的信心。
为 AI 备好数据：打破孤岛，激活价值
AI 技术的成功离不开高质量数据。企业要让智能系统真正落地，首先必须打通数据壁垒，解决数据碎片化和不一致的问题。目前，仍有大量运营数据沉睡在设备、电脑、数据库和流程中，未能得到充分利用。
随着实时生产监控、可追溯性和新法规要求的增加，制造业对于“高质量数据”的需求愈发迫切。斑马技术研究报告指出，受访决策者认为实时可见性、标准合规性、数据集成与可追溯性是质量管理的关键环节。只有让数据在云端实现协作共享，AI 模型才能获得足够真实且完整的训练数据，从而在实际生产环境中实现更佳表现。
此外，约 86% 的全球制造业决策者表示，他们正努力跟上技术创新的步伐，力求在工厂和供应链中安全地集成设备、传感器及相关技术。这种趋势不仅推动了智能工厂建设，也加速了制造企业的数据治理与安全管理能力的提升。
AI 应用案例：从质检优化到智能决策
越来越多的成功案例表明，AI 已成为制造业质量管理与流程优化的重要工具。
一家表面处理技术供应商携手系统集成商，基于无代码视觉软件与深度学习算法，开发出一套机器人视觉检测系统。该方案用于检测电动车电池盖的表面缺陷，哪怕是极其微小的瑕疵，也能被系统识别并标注。这不仅提升了产品一致性，也强化了产线的自动化能力。
另一家汽车 OEM 则通过 AI 驱动的机器视觉质检系统，将复杂零部件（如含多达 80 个零件的车门体）缺陷率降低了 10–15%。系统结合双相机与单激光 3D 传感器，可在高精度点云中快速检测异常。该方案的高扩展性已被延伸至制药与食品行业，帮助企业实现更高的检测效率与质量一致性。
通过这些案例可以看出，AI 不仅能缩短新员工培训时间、优化生产节拍，更能在整个制造环节中提高透明度与决策速度，为企业带来长远价值。
携手共创智能制造未来
制造业数字化转型不再只是概念，而是推动行业高质量发展的必然路径。从车间到供应链，从工程师到一线员工，数据与AI正在成为新一代智能工厂的共同语言。设备制造商与系统集成商将继续扮演关键角色，帮助企业强化数据管理，优化生产流程，安全部署AI系统，并让技术真正服务于人。
未来的制造业将更加智能、互联与可持续。斑马技术将持续携手生态伙伴，共同打造更***、更具韧性的制造体系, 让工作更出色的每***。
