百度 宝马集团正以强大的盈利能力投资未来，并向竞争对手发出明确的讯息。

　　作者：张瑾（中国人民大学商学院副院长，中国人民大学世界一流企业研究院执行副院长，教授、博士生导师），张明华（中国人民大学商学院博士）

　　在山东的一家电子制造厂中，产线工程师通过“数字孪生”平台远程调试设备——人工智能（AI）算法实时分析生产线压力、温度、振动等上千个参数，提前72小时预警潜在故障，将停机时间缩短60%。千里之外的广东某纺织厂，过去需要逐寸检查的布料瑕疵，如今通过AI视觉质检系统，1分钟内可完成整匹布的缺陷识别，漏检率从人工的8%降至1%。人工智能时代的制造业智能化升级可见一斑。若将视野从这两个典型场景扩展至“研发-生产-供应-销售-服务”（简称“研、产、供、销、服”）的生产制造全价值链条，一幅中国制造业智能化转型升级新画卷正在徐徐展开。

　　当AI从“单点工具”深度嵌入“全环节数字底座”，场景需求不再是技术落地的“被动接受者”，而是成为驱动技术迭代与产业升级的“双螺旋引擎”——前端的“研、产、供”需求倒逼AI从“通用能力”向“专业工具”进化，后端的“销、服”反馈又推动AI从“效率工具”向“决策大脑”升级，“需求牵引技术-技术重塑全链-全链反哺需求”的良性循环逐渐形成。

　　研：从“经验试错”到“智能共创”，需求倒逼AI突破“设计边界”

　　研发是制造业的“创新引擎”，却长期受困于“经验依赖”与“试错成本高”的双重痛点。传统模式下，一款工业产品的研发可能需要经历“需求分析-方案设计-仿真验证-打样迭代”的冗长流程，仅仿真环节就需反复调整参数，耗时耗力。这种“慢节奏”与“高成本”的困境使企业提出“快速生成可行方案+精准预测性能表现”的核心需求。人工智能时代，AI技术从“辅助绘图”向“生成式设计”跃迁——通过融合材料特性、工艺约束、成本限制等多维度数据，AI能在短时间内生成设计方案，并通过仿真模型快速验证可行性。AI发展极大缩短了研发时间，丰富了研发成果，显著降低了研发试错成本；而研发环节的技术突破，又成为反哺AI能力进化的新养料。AI的创造性升级了工业研发的效率和效果，不仅提供了更有创新性的“替代工艺路线”，而且赋能了工业产品研发的场景创新和业务流程迭代，提升了中国制造企业的竞争能力。

　　产：从“刚性制造”到“柔性智造”，需求推动AI成为“决策中枢”

　　生产环节的关键矛盾是“标准化流水线”与“个性化需求”的冲突。传统工厂的生产计划性强、设备参数固定、工艺路线单一，面对计划性弱、小批量、多批次的定制化订单往往需要停机调参、重新编程，过高的换线时间严重制约效率。在生产制造场景下，AI从“单设备控制”向“全链路协同决策”的进化，满足了企业对“柔性生产”的迫切需求。例如，工业大模型实时分析订单需求、匹配历史生产数据，并联动控制设备，从而实现“订单-工艺-设备”的快速适配，用高度的“智能性”对冲生产制造需求的“不确定性”。人工智能的应用彻底激活了生产制造的柔性需求迸发，赋能生产场景链接更多不同类型的前端需求场景；而柔性生产的技术落地，又推动AI向“实时动态优化”能力升级。

　　供：从“分散管理”到“智能协同”，需求驱动AI成为“统筹利器”

　　大规模生产场景下，由于物料定义复杂，采购部门众多，传统供应链常陷入“需求分散、协同滞后”的困局——多部门采购需求不透明、供应商资源分散、跨地域协同效率低。企业亟需突破“精准统筹、动态协同”的瓶颈，驱动AI成为供应链管理升级的“统筹利器”。AI通过搭建多维度采购管理平台，统筹整合生产计划、物料定义、库存数据、供应商资源、市场价格波动等信息，构建动态需求预测模型。除可提前预判物料需求峰值，生成最优采购计划与分批次交付方案外，AI还打破了部门与地域壁垒，实时共享采购进度与异常预警，实现采购、生产、仓储等环节无缝对接。面对全球供应链复杂性，AI进一步拓展能力边界。当原材料价格剧烈波动或供应商突发产能不足时，AI能快速分析替代物料可行性，匹配备选供应商资源，并通过智能算法寻优，动态调整采购策略，确保生产连续性与成本可控性。这种“数据驱动、智能决策、全局协同”的新模式，为制造业供应链大规模采购管理提供了高效解决方案。

　　销：从“泛化推广”到“精准触达”，需求引导AI实现“意图穿透”

　　销售环节的核心挑战是“信息过载”与“需求错配”。传统销售依赖经销商反馈或线上线下调研，难以及时捕捉客户的隐性需求。企业对“精准获客、深度转化”的需求，推动AI从“用户画像”向“意图识别”进化。通过分析客户的对话记录、浏览轨迹、采购历史等数据，AI能构建需求意图模型，识别客户的显性需求（如“需要某型号设备”）与隐性需求（如“免费的设备培训”）。销售环节的技术落地，推动AI从满足需求向创造需求的预测式场景延伸。例如，当企业发现客户对设备全生命周期成本（而非单次采购价）的关注度上升时，AI开始整合能耗数据、维护成本、二手残值等信息，为客户精准提供“总拥有成本（TCO）分析”。

　　服：从“被动维修”到“主动护航”，需求塑造AI成为“服务管家”

　　售后服务是制造业“客户粘性”的关键，但面临“响应慢、诊断难、修复久”的问题。传统模式下，设备故障需客户主动报修，工程师上门检测，耗时耗力；对于“隐蔽性故障”往往等到设备停机才被发现，导致客户损失扩大。企业对“服务增值、体验升级”的需求，推动AI从“被动的故障诊断”向“主动的健康管理”发展。通过部署传感器采集设备振动、温度、电流等数据，借助AI的感知能力构建“设备健康画像”，主动提前预测故障发生概率并推荐维护策略。服务的智能化升级反哺AI“知识沉淀”的能力涌现，AI能将这些隐性低频的“故障”和“维修”知识转化为“可复用的高频算法逻辑”。企业建立AI“故障知识库”后，不仅能直接诊断已知故障，还能通过“案例相似度匹配”，为新出现的问题提供排查思路，提升服务效率的同时，也将服务场景的时间轴向未来进一步延展。

　　从场景需求到产业升级的AI方案还在更新

　　中国制造业的快速智能化升级，让“研、产、供、销、服”全机制链路的每一个应用场景都成为“AI训练场”，训练得到能力涌现的AI又升级重构了价值链中的每一个场景。面向未来，从场景需求到产业升级的AI方案还在进一步更新。

　　首先，AI产业应用需突破“工具”局限，向“协作型智能”跃迁。例如，Copilot（智能副驾）模式，AI深度嵌入工程师、技术员等岗位工作流，实时辅助决策；Agent（智能体）模式，AI成为自主决策主体，在特定场景下具备目标导向的动态协调能力；多Agent模式则通过多个智能体的协同联动，实现复杂任务的拆解与全局优化，以场景智能的方式提升产业系统的灵活性与适应性。

　　其次，发挥AI生产力要从“外缘”走向“核心”。AI发展和应用的早期更多在营销（精准获客）、服务（售后响应）等“外缘环节”发挥作用。未来，AI需要面向产业核心问题持续发力，将深度渗透至生产制造的核心场景，如精密加工、工艺优化、质量管控等，成为决定产品竞争力的“关键变量”。

　　最后，智能人才、交叉人才是产业智能化升级的关键。“懂制造不懂AI，懂AI不懂制造”这一结构性矛盾，急需高校培养智能制造交叉人才、企业建立智能工匠培育体系、政府完善智能人才引导机制共同破局。

　　面向应用场景的人工智能技术进化与产业升级将持续深度共舞。当AI技术迭代深度回应制造业具体需求，中国制造业智能化转型与高质量发展的步伐将越走越快，越走越稳。