AI要扎进车间、管住产线、解决真问题

今年全国两会，“人工智能+”与“智能经济新形态”成为高频热词，政策定调清晰、产业预期高涨。作为长期扎根科研一线、同时深耕产业落地的高校教授与AI领域创业者，我始终认为：顶层设计的宏大叙事，最终要落到制造业的“真刀真枪”里。AI不能只停留在写诗作画、对话交互的消费端炫技，更要扎进车间、管住产线、解决真问题，这才是“人工智能+制造”的核心要义，也是中国制造业向新质生产力跃迁的必答题。

如今，各行业都在热议数据孤岛、融合路径、场景落地等话题，从一个人工智能领域研究者的角度来看，我认为，“要让AI尽快真正读懂工业时间”。这不是抽象的技术概念，而是缘于生产现场的深刻触动。几年前，我在新疆川宁生物的发酵车间看到，几十米高的罐体、24小时轮班值守的工程师、参数波动就可能导致整批报废的严苛现实，让我和我的研究团队猛然看清：工业生产，特别是生物制造，本质是一场与时间的精密博弈。微生物代谢分秒演进，传统AI只截取静态截面数据，无异于盲人摸象，既抓不住过程规律，也做不到前瞻调控。

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正是基于这一认知，我们决心研发ManuDrive时序感知AI自控大模型，把物理机理、反应方程与工艺知识深度嵌入算法，给AI装上一副“时间望远镜”。简单来说，就是发酵到第20小时，就能精准预判第150小时的产出与风险，并实时生成最优调控方案。

研发初期，我们也曾陷入行业通病：迷信海量数据、堆砌算力资源，把AI做成“贵族技术”。但深入企业一线才发现，中国多数中小制造企业数据稀缺、算力成本敏感，贵族式研发路径根本走不通。这既是困境，也是方向：真正适配中国制造业的AI，必须走轻量化、普惠化、可落地的路线。

技术突围不只看参数领先，更看对产业现实的适配与包容。不脱离国情、不脱离厂情，才能把实验室成果变成产线效益。如今我们更像跨界翻译官：在实验室把算法代码转成可推导的数学模型，在工厂把工程师口中的“噪声”“非标数据”译成AI能理解的标准语言。这种双向转译，恰恰是“人工智能+”最难、也最有价值的部分——加号不是简单叠加，而是深度耦合、逻辑重构、价值再造。

经过这几年的实践，和广大企业管理者的交流，我们已经形成了很多高度共识。

第一，AI不是一家企业的“面子工程”，而是生产力工具。企业应将AI建设与主营业务、核心痛点深度绑定，大牛证券，大牛证券配资，香港大牛证券公司优先选择高价值、高风险、高频次的生产与运营环节切入，不搞脱离效益的演示项目、不追无场景的技术热点，以“解决真问题、创造真效益”作为AI建设的唯一标尺。

第二，尽早摒弃贵族式研发，立足我国制造业大而全、中小微企业占比高的现实，优先采用小样本学习、机理融合、边缘轻量化部署方案，降低数据依赖与算力成本，以“能用、管用、好用、耐用”为技术选型原则，让AI在普通产线、常规设备上稳定运行。

第三，把生产全流程时序数据、工艺机理知识、设备运行经验作为核心资产，建立统一的数据标准与治理体系；推动跨设备、跨工序、跨厂区的数据互通，将隐性工艺知识转化为可计算、可迭代的模型知识，让数据从“沉睡台账”变为AI的“生产原料”。

第四，“试点先行、快速迭代”，选取单条产线、单个工段、单个品种做最小闭环验证，跑通“数据采集—模型训练—部署上线—效益复盘”全流程；以可量化指标（产量、能耗、良品率、运维成本）评估成效，成功后再规模化复制，避免大投入、长周期、高风险的一步到位式改造。

第五，坚持长期主义，布局锚定“新质生产力底座”，构建持续竞争力。将时序智能、机理智能纳入企业中长期能力规划，推动AI从单点优化走向全流程协同；积极参与行业标准与生态共建，以技术自主可控、场景深度扎根构筑壁垒。

我认为，全国两会上委员代表强调的深化拓展“人工智能+”，正是要广大科技工作者沉下去，把技术与行业肌理焊在一起：让AI从实验室展品，变成制造业手里的硬核产品；让时序智能、机理智能成为中国智造的底座能力。企业AI建设的本质，是用智能技术重构生产关系、提升要素效率、夯实制造根基。唯有扎根产业、尊重规律、务实落地，才能让人工智能真正成为新质生产力的核心引擎，为中国制造业高质量发展注入持久动能。

【作者系上海交通大学教授、人工智能与微结构实验室（AIMS-Lab）主任、金珵科技创始人】

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