当前，中国工业 发展正面临多重挑战， 包括资源环境约束持续加剧、劳动力成本不断上升、全球产业链竞争 压力日益增大。而AI技术的高速发展为破解这些难题及实现产业转型升级提供了全新路径。通 过AI优化生产流程、提升能源效率、推动产品与服务创新，我们能够有效推动工业发展由依赖 “规模红利”转向“效率红利”和“创新红利”，为工业高质量发展注入强劲新动能。

因此，在中国推进新型工业化的关键阶段，工业与AI的深度融合意义尤为深远。 AI不仅是一种工具，更是一种全新的生产力，它通过数据驱动、知识沉淀和 智能决策， 为工业赋予“感知、认知、决策”的能力， 推动工业体系从“自动化”向“智能 化”跃升。

工业作为AI技术落地的关键场域，其与AI的融合深度与广度，直接决定了制造业的未来竞争力。本文基于AI技术演进的四阶段框架，结合工业领域的应用实践，解读工业AI的发展现状、核心应用场景与未来趋势，为工业企业的AI转型提供参考。

一、AI演进的四个阶段

业界对AI技术演进的四阶段划分，清晰勾勒出人工智能从基础能力构建到高阶智能实现的发展路径，每个阶段都对应着工业应用的不同维度与价值边界。

图1 AI技术演进与工业应用的所处阶段（图源：工业与AI融合应用指南）

第一阶段：感知AI，工业智能化的基石

感知AI（Perception AI）作为AI技术演进的第一阶段，核心能力在于对图像、文字、声音等信息的理解与识别，是AI与工业场景结合的“入门级”技术。在工业领域，感知AI的应用已相对成熟，其本质是通过机器替代人工完成基础的信息采集与判断，解决工业生产中“看得准、辨得清”的问题。

典型应用场景包括基于机器视觉的外观缺陷检测，在汽车制造、电子元器件生产等行业，机器视觉系统能够以远超人工的效率和精度，识别产品表面的划痕、污渍、尺寸偏差等问题，大幅提升质检环节的可靠性与效率；基于大数据的预测性设备维护则是感知AI的另一重要落地场景，通过采集设备运行过程中的振动、温度、电流等数据，利用算法模型分析设备潜在故障风险，实现“预测性维护”替代“事后维修”，有效减少生产停机时间，降低维护成本。此外，语音识别技术在工业操作指令交互、文档智能录入等场景的应用，也进一步提升了生产流程的便捷性。

感知AI的成熟为工业智能化奠定了数据基础，其核心价值在于通过自动化、精准化的信息处理，替代重复性人工劳动，优化生产效率，降低人为失误，成为工业企业迈向智能化的第一步。

第二阶段：生成式AI，工业创新的效率引擎

生成式AI（Generative AI）的出现，打破了感知AI“只懂不创”的局限，具备了生成图像、文本、代码等内容的能力，为工业领域的创新活动注入了新的活力。尽管生成式AI发展时间较短，但在工业领域已形成一批高潜力应用，核心聚焦于“高效创作、智能规划”，解决工业生产中“设计快、规划优”的问题。

创成式设计是生成式AI在工业研发环节的典型应用，设计师只需输入产品的性能要求、材料限制、制造成本等核心参数，AI系统便能自动生成多种符合条件的设计方案，不仅大幅缩短了产品设计周期，还能突破人类思维的局限，探索更多创新型设计思路；在生产运营环节，基于求解器的生产计划排程系统能够根据订单需求、设备产能、物料供应等多维度信息，自动生成最优的生产排程方案，动态调整生产流程，提升生产资源利用率；PLC编程辅助则通过AI生成基础编程代码、优化编程逻辑，降低了工业控制编程的门槛，提高了编程效率与准确性。此外，在营销环节，生成式AI能够实现数字营销内容的自动化生成与精准投放，助力工业企业提升品牌传播效果与客户转化效率。

生成式AI的核心价值在于对工业“研、产、销”等环节的流程优化与效率提升，通过智能生成替代部分创造性劳动，帮助企业在激烈的市场竞争中抢占时间先机。

第三阶段：Agentic AI，支撑工业自主决策

现阶段正处于发展中的Agentic AI，是AI技术从“辅助工具”向“自主主体”跨越的关键阶段。其核心特征在于具备感知、推理、规划和行动的全链条能力，能够自主完成复杂任务链条，形成“理解任务—规划路径—调用工具—执行反馈”的端到端闭环，解决工业场景中“能决策、会执行”的复杂问题。

目前Agentic AI在工业领域已有部分成功案例，例如AWS推出的Research Agents，能够自动完成生物标志物发现、靶点筛选、文献检索和实验设计等复杂科研任务，为医药、生物制造等领域的研发提供强大支撑；在客户服务领域，智能客服机器人已不再局限于简单的问题应答，而是能够根据客户需求自主规划服务路径，调用相关资源，解决复杂的售后咨询、订单查询、故障排查等问题；在患者护理场景（医疗工业延伸领域），AI系统能够结合患者数据进行病情推理，制定个性化护理方案，并实时反馈执行效果。

Agentic AI的核心价值在于其自主决策与执行能力，能够替代人类处理复杂的、多环节的任务，推动工业生产从“人工主导”向“AI协同”转变。但目前该技术仍面临模型幻觉、任务复杂度适配等问题，在工业领域的规模化应用尚需时日。

第四阶段：物理AI，打破虚实融合边界

物理AI（Physical AI）作为AI技术演进的未来阶段，核心目标是打破虚拟与现实的界限，让AI系统通过机器人等工业装备实体，在物理世界中实现环境感知、交互和执行，解决“能落地、可操作”的物理世界问题。

当前物理AI仍处于探索与突破阶段，典型应用场景包括自动驾驶汽车、通用机器人等。英伟达推出的Cosmos平台和支持多模态的AV2.0自动驾驶解决方案，正是物理AI的重要实践，通过融合多传感器数据、强化学习算法，让自动驾驶系统能够精准感知复杂路况，实时做出驾驶决策，与物理环境实现安全、高效的交互；通用机器人则致力于打破传统工业机器人“固定场景、固定任务”的局限，能够适应不同的工业环境，自主完成装配、搬运、检测等多种任务，成为连接虚拟AI与物理生产的重要载体。

物理AI的核心价值在于实现AI从“虚拟智能”到“物理执行”的跨越，让人工智能真正走进工业生产的物理现场，推动工业自动化向更高阶的“自主化”发展。但该技术面临着安全可靠性、环境适应性、成本控制等多重挑战，工程化落地仍需长期的技术积累与实践验证。

二、工业AI应用现状

随着AI技术的不断演进，其在工业领域的应用已不再局限于单一环节，而是实现了研、产、供、销、服全链条的覆盖。就目前来说，工业企业的AI应用探索已涌现出大量共性场景，其中部分场景的应用效果尤为显著，成为工业AI落地的“标杆领域”。

图2 工业AI通用场景及应用效果（图源：工业与AI融合应用指南）

1.生产排程与调度：作为工业生产的“中枢神经”，该场景通过AI算法整合订单、设备、物料、人力等多维度数据，生成最优生产计划并动态调整，有效解决了传统生产排程中“信息滞后、响应缓慢、资源浪费”等问题，显著提升了生产效率与订单交付率。

2.产品辅助设计：借助生成式AI与仿真技术，AI系统能够快速生成设计方案、进行性能仿真优化，缩短产品研发周期，降低研发成本，同时提升产品设计的合理性与创新性，尤其在复杂产品研发中优势突出。

3.销售与采购预测：基于大数据与机器学习算法，AI系统能够分析市场需求、历史销售数据、供应链动态等信息，精准预测产品销量与物料需求，帮助企业优化库存管理、合理安排生产与采购计划，减少库存积压与供应链中断风险。

4.质量控制与缺陷检测：感知AI与机器视觉技术的深度融合，让质量检测实现了“自动化、精准化、全覆盖”，不仅大幅提升了检测效率与精度，还能积累质量数据，为生产工艺优化提供数据支撑。

5.仿真优化：在生产工艺、设备运行、供应链管理等场景，通过AI构建仿真模型，模拟不同参数、不同场景下的运行效果，帮助企业找到最优方案，降低实际生产中的试错成本与风险。

这些成效显著的场景，共同特征在于其需求明确、数据可及、效果可量化，能够快速为企业带来实际的经济效益，成为工业AI应用的“突破口”。

从整体来看，工业AI的应用呈现出明显的“阶梯式”特征：感知AI作为基础层技术，在质量检测、设备监测等场景已实现规模化落地，成熟度最高；生成式AI作为提升层技术，在设计、排程、编程等场景快速渗透，展现出强大的潜力；Agentic AI与Physical AI作为前瞻层技术，目前仍处于点状应用阶段，尚未形成规模化落地能力。

这种阶段特征背后，是技术成熟度、数据基础、应用成本、安全风险等多重因素的共同作用。工业企业的AI应用尚未形成统一的标准与模式，仍处于“探索中前进、实践中优化”的阶段。

三、给工业企业AI转型的建议

对于不同阶段的工业企业而言，AI转型的路径选择至关重要。盲目跟风追求前沿技术，可能导致投入与回报失衡；忽视技术趋势，则可能错失发展机遇。基于当前工业AI的发展现状，提出以下转型建议：

起步期：聚焦成效场景

对于AI转型起步的工业企业，应遵循“低成本、高回报、易落地”的原则，优先选择生产排程与调度、质量控制与缺陷检测、销售预测等已被业界成功验证、应用效果显著的场景切入。这些场景的技术成熟度高、实施难度小、投资回报周期短，能够帮助企业快速获得转型收益，积累AI应用的实践经验。

同时，企业应集中资源打造成功案例，形成“技术应用—效果验证—经验沉淀”的良性循环，通过组织学习效应提升内部团队的AI应用能力，为后续向更复杂的应用场景扩展奠定基础。

成长期：拓展技术边界

对于已积累一定AI应用经验的成长阶段企业，可在巩固现有成效场景的基础上，向生成式AI相关场景拓展，如产品辅助设计、PLC编程辅助、数字营销内容生成等，通过技术升级进一步提升研发、生产、营销等环节的效率与创新能力。

同时，企业应注重数据体系的建设与完善，AI技术的落地离不开高质量数据的支撑。成长阶段的企业需建立统一的数据采集、存储、治理标准，打破数据孤岛，构建覆盖全价值链的数据体系，为AI模型的训练与优化提供保障。

深化期：布局前瞻技术

对于AI应用处于领先地位的工业企业，可着眼于未来，布局Agentic AI与Physical AI等前瞻技术。这类企业应具备较强的技术研发能力与风险承受能力，可通过与科研机构、AI技术提供商合作，开展前沿技术的试点应用，探索Agentic AI在复杂生产任务自主决策、Physical AI在工业机器人自主执行等场景的落地路径。

同时，领先企业应积极参与行业标准的制定，主导AI在特定工业领域的应用规范与技术标准，构建自身的核心竞争力，抢占未来工业AI发展的制高点。

四、工业AI的明天

展望未来，工业AI将沿着“技术持续迭代、场景深度融合、生态逐步完善”的方向发展，呈现出以下三大趋势：

（一）技术层面

感知AI、生成式AI、Agentic AI、Physical AI并非相互替代的关系，而是形成协同互补的生态。未来，感知AI将持续优化，为更高阶AI技术提供更精准、更全面的数据输入；生成式AI将与Agentic AI深度融合，实现“生成方案—自主执行”的闭环；Physical AI将整合前三个阶段的技术成果，成为AI落地物理世界的核心载体。多阶段技术的协同发展，将推动工业AI从“单一能力”向“综合智能”跨越。

（二）应用层面

随着技术成熟度的提升与应用经验的积累，工业AI将逐步从当前的点状应用向规模化、系统化应用转变。AI技术将不再局限于单一环节的优化，而是深度融入产品研发、生产制造、供应链管理、客户服务等全价值链，实现“端到端”的智能化升级。同时，AI应用将从大型企业向中小企业渗透，成为工业企业的“标配能力”。

（三）生态层面

工业AI的发展离不开技术提供商、工业企业、科研机构、行业协会等多方主体的协同参与。未来，产学研用的融合将更加紧密，形成“技术研发—场景验证—产业落地—标准制定”的完整生态链。同时，随着应用的普及，工业AI的技术标准、数据安全标准、伦理规范等将逐步完善，为行业的健康发展提供保障。

五、结语

工业AI的发展正处于从“技术探索”向“产业深耕”的关键转型期，感知AI的成熟为其奠定了基础，生成式AI的崛起为其注入了活力，Agentic AI与Physical AI的探索则勾勒出未来的发展蓝图。对于工业企业而言，AI转型并非一蹴而就的工程，而是一个循序渐进、持续优化的过程。

在这一过程中，企业需结合自身实际情况，选择合适的转型路径，既要立足当下，聚焦成效显著的应用场景快速获得回报；也要着眼长远，布局前沿技术，积累核心能力。随着AI技术的不断演进与产业应用的持续深化，工业AI必将重塑制造业的生产方式与竞争格局，推动工业文明迈向新的高度。