食品行业作为传统产业，在稳增长、惠民生、促发展中占据重要地位。今年6月，工信部等七部门联合 印发《食品工业数字化转型实施方案》，为数字化赋能食品行业发展按下"加速键"。 据业内统计，目前我国食品行业重点工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率分别达 63.3%、72.8%。食品行业推进数字化转型，不仅是技术赋能，还能有效助力消费升级。近期，证券时 报记者实地走访多家行业龙头发现，这些企业正积极拥抱数字化转型，不仅在保障食品安全的条件下实 现了生产效率的提升，还提升了客户体验，促进了消费增长，实现"一举多得"。 订单量增长了 近日，记者来到茶百道北京石景山喜隆多店，店内自主研发的智能奶茶机十分惹眼。消费者在任一平台 下单，订单信息立刻被奶茶机接收，然后通过物料管道有序运作，精准配比原料冲调，整个制作过程连 贯流畅。 店长对记者表示，智能奶茶机简化了出品流程，扫码确认后自动完成配比冲调，平均出杯时间缩至7.1 秒，订单与配方识别率达99.7%，出品精度误差仅1克左右。"在保证饮品安全卫生的同时提升了出餐速 度，节省了消费者等待时间。尤其是午间高峰时段，由于出杯能力大幅提升，顾客体验良好，订单量也 随之上 ...

行业运行情况 - 1-5月钢铁行业总体平稳向好 受政策利好 原燃料价格下降和出口增加支撑 [1] - 重点钢企粗钢产量3.55亿吨同比下降0.1% 生铁3.14亿吨同比增长0.3% 钢材3.52亿吨同比增长2.1% [1] - 粗钢净出口超5000万吨 同比增加879万吨 [1] 技术应用进展 - AI技术加速钢铁产业转型 实现智能化与绿色化发展 [2] - 兴澄特钢应用AI视觉检测系统 0.1秒识别0.02毫米钢材裂纹 [2] - 自主研发炉温预测模型实现高炉参数透明化 5G平台实时调控上千工艺参数 [4] 标杆企业案例 - 全球6家钢铁"灯塔工厂"中中国企业占3席 [6] - 某交易平台AI日处理1000万+交易消息 准确率95% 完成数亿级智能匹配 更新2000万商品信息 [6] - AI审查2万次车辆资质 监管40万+物流轨迹 司机等候时间从24小时降至15小时(降12%) 碳排放减少8% [6] 智能制造成果 - 全国29家钢企入选国家智能制造示范工厂 18家获评卓越级 [8] - 人工智能技术推动能效优化与绿色转型协同发展 [8]

公司发展 - 安徽某科技公司在合肥肥西桃花科创产业园新落成研发中心 工程师正调试自主研发的AI视觉检测设备 [1] - 公司创始团队深耕工业质检领域二十年 其突破性研发的AI视觉检测系统填补国内空白 成为多家科技巨头供应商 [2] - 公司2024年战略布局合肥 计划年内扩建百人研发团队 建设的检测线预计使新能源汽车零部件检测效率提升300% [3] 融资支持 - 交通银行安徽省分行为公司提供300万元"科创皖美贷" 加速推进半导体检测实验室建设 [1] - 公司在轻资产运营模式下遭遇融资瓶颈 传统授信模式不适应发展节奏 [2] - 交行通过"科创特色模型"破解难题 从技术壁垒、人才梯队、创投背书等多维度评估企业价值 提供纯信用授信、三年期灵活周转、线上极速审批服务 资金到账仅用48小时 [2] 技术优势 - 公司拥有AI算法专利 研发团队由中国科大博导领衔 [3] - AI视觉检测系统实现国产替代目标 在肥西高端制造产业集群中占据关键位置 [3] 行业协同 - 公司发展模式与肥西县打造集成电路、智能家电等两千亿级高端制造产业集群战略高度契合 [3] - 交通银行安徽省分行已构建"人才贷""科创快贷"等产品矩阵 未来三年计划培育超万家科技型企业 [3]

AI技术在制造业的应用现状 - AI大模型分为三类：文本处理的大语言模型、生物医药/化学领域的科研大模型、与物理世界交互的具身大模型，前两类在制造业落地较快，具身大模型处于起步阶段[1] - 汽车制造和电子制造行业应用较成熟，AI视觉检测系统能高精度识别零部件缺陷，提升电路板检测效率和自动化生产流程[2] - AI视觉检测、设备预测性维护、智能焊接机器人领域已形成成熟应用，但工业母机等通用场景的AI人机交互仍处于早期阶段[2] AI对制造业的变革机遇 - 智能化生产可提高效率和质量，降低人力成本；产品创新可优化设计功能；市场拓展可分析需求并开拓新市场[3] - 制造业附加值将转向研发创新和高效运营，掌握先进具身大模型的企业可能重塑行业竞争格局[3] - AI将催生全新商业模式，推动全流程自动化，产业链重心从制造转向研发和服务，竞争维度扩展至"数据-算法-场景"三位一体[3] 企业AI融合路径 - 需建立痛点导向的价值锚定体系，逐步将AI技术融入生产流程以提升经济效益[5] - 战略规划需覆盖生产/管理/销售全环节，如AI生产排程、质量控制、数据驱动决策，避免简单技术叠加[5] - 垂类模型发展是关键，部分企业正开发通用底座吸引开发者完善垂直场景应用[5] 政策支持与产业协同 - 专项科研基金支持AI与制造融合技术研发，试点示范项目激发企业创新活力，广东人工智能与机器人产业联盟等政策加速资源集聚[7] - 需构建"技术攻关-成果转化-产业升级"全链条生态，产学研深度融合推动场景创新[7] - 未来3-5年趋势包括训练成本下降、具身智能发展、数实融合，中国凭借场景/数据/政策优势引领全球产业链智能化革命[8] 技术突破方向 - 具身大模型需突破物理世界交互技术，依赖算法、传感器及运动控制技术发展[8] - 当前瓶颈包括大模型可解释性、数据隐私保护和边缘计算能力，需产学研协同攻关[8] - 智能化升级加速、产业融合深化、绿色制造赋能将成为未来核心趋势[8]

行业概述 - 智能检测装备是制造业"智转数改"的关键核心，当前行业处于高速发展期，人工智能、量子技术、新型传感技术、边缘计算技术等与智能检测联合，极大提升了检测效率与精度，增强了感知、分析、控制、决策能力，推动智能检测从"辅助工具"向"自主决策系统"演进 [1] - 智能检测装备以工业传感器与仪器仪表为基础，围绕制造工艺实施、生产质量管控、设备运行管理、安全环境监测等智能检测需求，与制造工艺强耦合，具有融合感知、自主分析、实时反馈等智能特征 [2] 市场规模与政策支持 - 2025年智能检测行业市场规模预计突破2600亿—2800亿元，"十五五"期间年均复合增长率有望保持在10%以上 [2] - 工业和信息化部等七部门联合印发的《智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025年）》提出，到2025年要发展一批通用智能检测装备，培育30家以上智能检测装备专精特新"小巨人"企业 [2] - 北京、重庆、江苏、广东等地积极培育发展智能检测装备产业和特色产业集群，涌现出一批颇具竞争力的专精特新"小巨人"企业，如日联科技、华兴源创、精测电子、金星智控、丹东奥龙等 [2] 技术突破与应用 - 无锡日联科技攻克"微米级X射线发生器"技术，实现设计、材料、工艺100%国产化，已应用于集成电路、新能源锂电等领域 [3] - 视觉检测、基础传感器实现规模突破，国产大型一体化压铸X光AI检测装备、新能源汽车一体化铸造车身在线智能检测系统已进阶到试点应用阶段 [3] - AI视觉检测系统能实时识别微米级缺陷，替代传统人工目检，效率提升50%以上 [4] - 量子精密测量技术利用量子特性，突破经典测量技术极限，实现超越现有技术的测量精度、灵敏度和分辨率，为高端制造提供新可能 [6] - ±800千伏特高压直流量子电流传感器在昆柳龙直流工程柳州换流站投入运行，可在-40摄氏度至+85摄氏度极端环境下实现从毫安级到10千安级的超宽量程覆盖 [6] 人工智能与量子技术的融合应用 - AI技术依托机器学习算法，对检测数据的识别与分类速度惊人，有效减少人工干预，在汽车视觉检测场景中，AI实时分析图像数据，快速定位产品缺陷，检测速度较传统方式大幅提升 [4] - 在中药检测领域，结合人工智能图像识别算法，能够快速、准确地识别中药中的活性成分，甚至可以检测出成分含量的细微差异 [4] - 在血液制品检测中，利用人工智能算法对大量检测数据进行深度挖掘，能优化检测流程，提前预测潜在质量风险，提高产品质量稳定性 [4] - 量子传感器可以实现对微小物理量的高精度测量，推动高端检测设备发展，量子技术有望大幅提升数据处理能力，为智能检测装备的实时分析和决策提供强大支持 [6] 未来发展趋势 - AI大模型在工业视觉质检场景中将大有可为，采用自监督预训练技术、基于知识图谱的缺陷工艺关联与根因分析方法，结合知识蒸馏等模型压缩技术，实现缺陷快速精准分类、自动判等和根因分析 [7] - 量子技术、AI等与检测装备融合，使检测从"被动发现问题"转向"主动预测风险"，从"单点工具"升级为"系统级解决方案"，未来中低端测试设备将逐步被淘汰 [7] - 嗅觉灵敏的企业正在积极布局和抢占智能检测的下一代技术制高点 [1][7]