中國傳統製造業AI轉型提速 從老師傅經驗邁向智能生產
2026-09-09
在中國遼寧等地，傳統製造車間正經歷深刻變革。過去工藝調試與設備運維高度依賴資深師傅的經驗判斷，如今隨着持續數字化改造，大批工廠已完成設備聯網與數據歸集，冶金、裝備、化工等行業的工業垂直AI模型陸續落地，應用場景從品質檢測、故障預警拓展至工藝優化與生產決策。
業內人士指出，製造業數字化已超越單純的設備聯網階段，焦點轉向數據價值挖掘與場景落地。要讓AI真正讀懂工業生產的複雜邏輯，關鍵在於將沉澱於人工經驗與紙本記錄中的隱性知識，轉化為標準化的工業數據庫，並針對不同行業與產線訓練專屬垂直模型，而非依賴通用大模型。
在瀋陽機床，企業結合自研數控系統與5G專網，實現加工誤差自動修正及設備隱患提前預警，精密加工環節已走向標準化與智能化。沈鼓集團則將數萬份工程數據活化，訓練專屬裝備製造垂直大模型，大幅壓縮新產品研發周期。鋼鐵行業方面，本鋼已實現核心工序自動化運行，鞍鋼的數據空間項目亦入選國家試點，推動供應鏈數據安全流通。
為降低中小企業轉型門檻，瀋陽與大連的人工智能計算中心持續擴容，提供可租用的算力服務，讓企業能以較低成本進行數據治理與模型調試。同時，龍頭企業與科研機構聯手，在石化等領域攻關工藝仿真與安全預警等共性難題，形成協同創新模式。隨着數據、模型與算力環節逐步打通，中國傳統製造業正加快釋放存量優勢，讓更多工廠煥發智能生產新活力。
