广东省高质量发展大会“智能制造与互联网”分会场。主办方供图。
南方财经记者谭砚文 广州报道
“根据图片分析，我识别到这是一台三一SY235型挖掘机，底部出现黑色液体泄漏现象，且地面有警示牌标注‘危险溢出’。”当一台挖掘机出现故障，树根互联股份有限公司（以下简称“树根科技”）的设备维修助手智能体能迅速识别问题并给出诊断结果，像个经验丰富的“工业医生”。
2月24日，广东省高质量发展大会“智能制造与互联网”分会场举行，类似这样的AI应用，正在出现在制造业的各个场景。
2025年，我国制造业增加值达34.7万亿元，占GDP比重25%左右，总体规模连续16年居全球第一。全球最完整、门类最齐全的工业体系，为AI提供了广阔的“全场景”应用土壤。在前端，AI以智能调度和工艺优化，帮助制造企业从刚性生产转向柔性定制。在后端，AI通过视觉与知识图谱实现设备诊断，将经验转化为数字知识。
AI不再只是工具，正成为制造系统的“新大脑”。它将分散的硬件、软件与数据深度集成，使系统具备自主思考与决策能力，推动制造企业实现设备库存降低与效率提升。
2025年，全省人工智能核心产业规模突破3000亿元，规模约占全国1/4。广东正抓住人工智能新机遇推动制造业升级，探索一条以“链式改造”带动产业链供应链向“优”升级的新路。
制造业成AI应用“超级场景”
“它就像一位老师傅，先通过‘看’和‘听’来判断设备出了什么问题，再指导现场工程师拆解特定部件进行深入分析，并一步步教授如何修复。”树根科技工业智能体产品负责人黄胜辉说。
据介绍，树根科技首发的“设备维修助手智能体”能持续从企业的各类数据中学习设备的运作机理，并掌握设备常见的故障现象，在确定了故障问题之后，它还能够依据设备的原理图，逐步指导如何进行拆解、维修、安装与修复。
黄胜辉表示，依托这套模型，设备售后服务效率显著提升，资料查询、诊断分析、寻求专家支持、故障案例撰写等工作场景耗时从几小时降低为几分钟，实现故障诊断时长缩短50%，维修效率提升30%，减少非计划停机损失约1亿元。
随着制造业转型升级，新的应用场景不断涌现。在售后环节，企业正通过分析用户反馈和产品使用数据，持续优化服务。树根科技正是瞄准了这一发力点。
树根科技的设备维修助手智能体。图源受访者。
在生产的前端，制造企业同样存在新需求。当前，传统的规模化生产模式已难以满足消费者个性化、定制化的需求，如何通过智能化手段提升生产柔性，已成为制造企业普遍面临的课题。
以汽车产业为例，当前，汽车产业正经历生产方式的变革挑战，从传统的流水线串行生产方式，到逐步研究和实践UNBOX开箱工艺、串并行、岛式柔性生产等新方式。广州明珞装备股份有限公司为某海外新能源汽车龙头车企设计的焊装线，打造了智能柔性魔幻岛。
广州明珞装备股份有限公司副总经理左志军介绍，通过自动化层级打造基础底座，同时把数字孪生、智能调度、AI运维等数字化技术与自动化基础底座深度融入，实现高效高柔性的灵活工艺切换和稳定运行，能够满足高柔性、中小批量生产多种产品的需求，实现了人员数量减少50%、机器人设备数量减少10%以及工艺设备数量减少36%，数据背后体现的是效率的显著提升。
数据壁垒是当前制造企业面临的另一大挑战。在很多制造企业里，设备数据、产线数据、供应链数据往往处于割裂状态。这种数据壁垒导致决策滞后、资源浪费，也制约了整体运营效率的提升。
“我们经常看到，一些企业投入了大量资金进行自动化改造，但由于数据无法打通，这些投入往往难以发挥最大效益。”华为技术有限公司首席AI解决方案架构师王宁表示，华为的工业互联网平台能够帮助企业整合设备、工艺、供应链等各个环节的数据，构建统一的数据湖，实现从设备到产线、从工厂到供应链的全链路数据贯通。
“某车企应用我们的平台后，订单交付周期从14天缩短到7天，库存周转率提升了25%。这些成效充分证明了数据打通的价值。”王宁说。
全链条实现“AI+”
AI不再只是工具，正在成为制造系统的“新大脑”。
美云智数科技有限公司品牌市场总监潘云表示，以往的数字工厂更多是基于生产运营管理的各项数据呈现来驱动运营，决策判断和指令下达仍必须由人来完成。而AI智能体工厂的出现，正在改变这一逻辑。它将原本分散的机器人硬件、物料、流程、数据等资源要素进行深度集成，形成相互配合的有机整体，使系统具备了自主思考与决策的能力。
在佛山，美的集团内部搭建超13000个智能体，其中158个经验证实现高业务价值，单就2025年内部通过AI实现降本6亿元，2026年规划通过AI实现降本9亿元以上。且目前正在通过美云智数将其中40多个AI智能体产品进行对外服务，将来自制造业的实践，转化为服务业产品输出，实体经济与数字经济的深度融合，助推千行百业共同发展。
数据显示，2025年广东推动了1万家工业企业数字化转型，广东正以AI应用为核心引擎，加速构建面向全省制造业的全链条赋能体系。广东“十五五”规划建议提出，推进人工智能全域全时高水平应用，创造人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济新模式。
去年《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025—2027年）》印发后，今年，广东提出加快构建全省制造业全链条赋能体系——从研发、制造、品牌到销售，制造业的“微笑曲线”将全链条实现“AI+”。
广东制造业的AI应用正在完成关键一跃：从过去零散的“机器换人”，演进为覆盖研发、生产、管理、服务的全链条智能重构，实现了从智能工厂向智能体工厂的转变。
具体来看，如何实现“AI+制造”？中国工业互联网研究院院长鲁春丛提出，推进“AI+制造”，需构筑一个从基础到应用、从发展到安全的五大任务体系。
第一件事是先把“路”修好。建设数智基础设施，要破解当前“联不稳”“算不快”的瓶颈。只有构建云边协同、控网算一体的新型基础设施，才能为海量工业数据的实时处理和智能应用的规模化落地提供支撑。
路修好了，还得让数据跑起来。推进工业互联互通，解决的是“采不上”“看不懂”的源头难题。鲁春丛表示：“我们需要实现工业全要素的泛在互联，重点解决好‘人机物料法环测”等要素的采集问题。只有打通这些异构设备、系统与协议间的壁垒，才能为上层智能应用提供高质量的数据输入，AI才有“米”下锅。
有了数据，还得让数据能用。建设工业高质量数据集，破解的是数据多但质量低、有数据但不会用的要素瓶颈。产业链数据、企业运行数据、企业生产数据，这些都应该被重视起来，真正发挥工业数据作为核心生产要素的价值。
接下来就是“怎么用”。发展工业智能体，解决的是价值落地难题。简单说，就是把数据和算力转化为能自主感知、分析、决策并执行的智能应用。不同层级、不同场景对算力大小、数据类型、模型功能的需求都不一样，所以需要按照“分层部署、一体协同”的原则来推进。
最后一道关，是安全。构筑安全防护屏障，化解的是看不清风险、防不住攻击的顾虑。鲁春丛表示，在“AI+制造”深度融合的过程中，安全风险呈现出多元交织、相互叠加的新特征，要构建覆盖数据、模型、网络和终端的全方位、多层次、系统性安全防护体系。
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