文章核心观点 - 中国制造业正处于从产业智能化“试验场”向“人工智能工厂集群”构建者跃迁的关键阶段，企业普遍面临“想动不敢动”的AI转型困境，其核心不是不愿用，而是不会用和不敢用 [2][5][6] - AI在制造业的成功落地路径在于从解决具体痛点开始，通过小步快跑、看到回报后再逐步推广，而非追求一步到位的“大而全”智能工厂 [14][26][38] - 为帮助企业跨越从“知”到“行”的鸿沟，推出了“AI+制造”实战研修营，通过实地走访标杆工厂与AI企业、双导师配置、输出个性化方案及链接产业生态等方式，提供“看见·理解·行动”的全过程陪跑 [28][30][32][33][35] 制造业AI转型的普遍困境 - 数据利用低效：许多工厂投入建设的数据大屏沦为“电子烟花”，数据更新慢、系统间不互通、质量差，无法有效用于AI训练，大部分时间耗费在数据准备上 [6][7] - 技术选择迷茫：AI应用场景繁多（如视觉检测、预测性维护等），但中小企业缺乏可参考的成功案例和适合自身的落地路径，难以在盲目跟风与停滞不前间做出有效决策 [8] - 试错成本高昂：工业产线投资动辄数百万乃至上千万，AI决策失误可能导致产品报废、设备停机或安全事故，企业因缺乏成熟的验证机制和可靠的技术服务商渠道而不敢轻易尝试 [9][10][11] AI在制造业的成功落地案例与路径 - 海天味业佛山灯塔工厂：在传统酿造行业应用AI实现精准控制 - AI豆脸识别系统每年筛选2.5万亿颗黄豆，准确率远超人工，并形成原料溯源体系 [17][18] - 通过AI“电子鼻”与近红外光谱技术实时分析风味成分，动态调控工艺，确保每批酱油品质一致 [19] - 海信日立黄岛工厂：利用VR与AI进行焊工培训，将培训周期缩短了30%，并节省了物料 [20] - 极氪宁波工厂：应用人形机器人与AI协同系统 - AI实时分析并优化人机动作轨迹与协作流程 [23] - 实现装配效率提升30%，不良率下降25% [23] - 核心路径启示：成功企业均从解决一个具体痛点（如质检漏检、设备无故停机）入手，先做出效果、看到回报，再逐步推广 [14][26] “AI+制造”实战研修营的核心设计 - 实地参访标杆现场：学员将走进隆基、海尔、极氪、海天等制造业龙头，以及商汤、优必选、智元、禾赛等AI先锋企业，深度考察AI解决良率、柔性生产、人机协同等硬核问题的真实案例 [32][51] - 双导师配置： - 技术导师来自阿里云、百度智能云、羚数智能等机构，讲解模型选择、数据需求、算力要求及系统对接等实际问题 [33] - 管理导师拥有十年以上制造业经验，分享AI项目立项、ROI测算、员工抵触应对及流程调整等组织实践经验 [33] - 输出个性化方案：研修营强调输出，学员结营时将获得一份基于自身企业痛点与资源约束的《AI落地方向建议书》，包含行动步骤、资源与预期效果等关键信息 [33][34] - 链接产业生态：搭建“AI+制造”生态社群，引入主流AI平台、垂直服务商及智能装备企业，降低信息不对称，帮助企业基于充分信息做出选择 [35] 行业背景与政策驱动 - 中国“灯塔工厂”领先：全球189座“灯塔工厂”中，中国独占79座，占比42% [45] - 国家政策明确导向：2025年，工信部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确到2027年，推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，打造100个高质量工业数据集、500个典型场景，培育2-3家全球生态主导型企业，选树1000家标杆企业 [47][48]