2025年9月4日，捷一科技（北京）有限公司研究團隊發布了《人工智能賦能離散制造業全球最佳實踐與戰略要務》報告。

本報告旨在全面剖析人工智能（AI）在離散制造業中的應用，揭示其如何重塑從研發設計到維護服務的全生命周期價值鏈。通過對汽車、航空航天、船舶、半導體和高端裝備等關鍵行業的深入研究，報告揭示了AI已成為決定企業未來競爭力的核心戰略要素。領先企業正通過AI實現從被動響應到主動預測的根本性轉變，其投資回報率（ROI）清晰可見。

全球最佳實踐表明，成功的AI轉型并非依賴于單一技術的部署，而是建立在三大戰略支柱之上：穩健的數據治理、專業的智能體構建和持續的智能化運營。穩健的數據治理為AI提供了高質量的“燃料”；專業的智能體（如預測性維護模型、計算機視覺質檢系統）是執行特定高價值任務的“引擎”；而持續的AI運營則確保這些引擎能夠不斷學習和優化，從而構建起難以逾越的護城河。

本報告匯集了全球超過50個頂級制造企業的AI應用案例，旨在為尋求在“AI+工業”領域取得領導地位的企業提供明確的對標基準和戰略路線圖。

第1章 新的競爭前沿：AI在離散制造業中的戰略角色

人工智能正在為離散制造業開啟一個新的競爭時代。它不再僅僅是自動化現有流程的工具，而是成為驅動戰略決策、催生新商業模式和建立持久競爭優勢的根本力量。本章將闡述AI如何從簡單的自動化演進為復雜的自主決策，介紹其核心技術，并提出成功實施AI戰略的三大支柱。

1.1 從自動化到自主化：工業智能的演進

工業界正在經歷一場深刻的變革，其核心是從自動化（Automation）向自主化（Autonomy）的演進。傳統的自動化專注于精確復制人類的物理動作，例如由機器人執行重復性的裝配任務。而由AI驅動的自主化，則旨在復制并增強人類的認知與決策能力。這標志著機器不僅能“做”，更能“思考”和“決策”。

這種演進的成熟度在企業資源規劃（ERP）等核心工業軟件中得到了體現。到2025年，行業關注的焦點已不再是ERP系統是否具備AI功能，而是其AI實現的復雜性和專業化程度。這意味著基礎的AI能力正在迅速商品化，成為行業的標準配置。然而，真正的競爭優勢來自于更高級的智能形式。所謂的“認知自動化”（Cognitive Automation）正成為新的前沿，它利用先進的AI技術，基于機器學習算法動態地、實時地優化自動化流程。一個具備認知自動化的工廠，其生產線能夠根據實時質量數據自我調整參數，其供應鏈能夠根據市場需求波動自動重新規劃，這便是自主化工業企業的雛形。

1.2 變革行業的核心AI技術：戰略家入門指南

為了理解AI如何驅動制造業變革，決策者需要掌握幾項核心技術的功能和商業價值。

●?預測分析與機器學習: 這是工業AI的“預測引擎”。它通過分析歷史和實時數據來預測未來事件。應用范圍極其廣泛，從預測設備何時可能發生故障，從而實現預測性維護，到分析市場趨勢、天氣模式和社交媒體情緒，以更準確地預測產品需求。

●?計算機視覺: 這是智能工廠的“眼睛”。通過攝像頭和先進的圖像處理算法，計算機視覺系統能夠實現人類無法比擬的速度和精度的視覺檢查，自動識別產品表面的微小劃痕、裝配錯誤或結構缺陷。此外，它還為機器人和自動駕駛車輛提供環境感知能力。

●?數字孿生: 這是工業領域的“虛擬試驗場”。數字孿生是物理資產（如一臺機器、一條生產線甚至整個工廠）的動態、高保真虛擬副本。它允許工程師在虛擬環境中對產品和流程進行設計、模擬、測試和優化，而無需投入昂貴的物理原型和生產資源，從而在項目早期發現并解決問題。

●?生成式AI?: 這是工業創新的“創意伙伴”。與分析現有數據的傳統AI不同，生成式AI能夠創造全新的內容。在制造業中，它能夠根據工程師設定的約束條件（如材料、成本、重量）生成數千種創新的產品設計方案，撰寫引人入勝的營銷文案和技術文檔，甚至編寫軟件代碼，從而極大地加速創新周期。

1.3 成功的三大支柱：數據治理、智能體與持續運營

本報告中的全球最佳實踐案例，其成功并非偶然，而是建立在三個相互關聯的戰略支柱之上。這三大支柱構成了企業構建和擴展AI能力的框架，也是本報告旨在推廣的核心服務理念。

●?數據治理: 這是構建一切高價值AI應用不可動搖的基石。數據是AI的燃料，其質量、可訪問性和一致性直接決定了AI模型的性能上限。全球領先的伊頓公司在成功應用生成式AI進行產品設計時，明確將建立“權威的真理來源”（authoritative source of truth）作為其五大支柱之首。反之，數據質量差、系統集成困難是阻礙企業成功部署AI的持續性障礙。因此，數據治理不應被視為一項IT后臺任務，而是創造商業價值的戰略前提。

●?智能體：這個概念統一了報告中多樣化的AI應用。無論是寶馬用于質量控制的計算機視覺系統（AIQX），馬士基用于發動機監控的預測性維護算法，還是伊頓用于產品設計的生成式工具，它們本質上都是為解決特定業務問題而構建的“智能體”。企業的目標不應是部署一個籠統的“AI平臺”，而是要構建一個由多個高度專業化的智能體組成的“軍團”，每個智能體都在其負責的領域創造最大的價值。

●?持續運營?: AI不是一個一次性交付的項目，而是一個需要持續培育和優化的生命系統。特斯拉（Tesla）是這一理念的典范。其Autopilot系統通過收集全球數百萬輛汽車的真實駕駛數據，不斷地訓練和改進其AI模型，并通過無線（OTA）更新將更智能的軟件推送給所有車主。這種“數據飛輪”效應——更多的使用產生更多的數據，更多的數據訓練出更好的AI，更好的AI吸引更多的用戶——形成了一個正向循環，創造了指數級增長的競爭優勢。企業級軟件中基礎AI功能的標準化正在形成一個“價值陷阱”。僅僅依賴于商業軟件內置的通用AI功能，企業最多只能實現與競爭對手的均勢。真正的市場領導者，如伊頓、約翰迪爾和寶馬，其核心競爭力來自于開發針對自身獨特、高價值業務問題的定制化智能體。這一趨勢清晰地表明，未來的競爭優勢不再取決于企業是否“采用”AI，而在于其是否具備“用AI創新”的能力。這直接驗證了構建專業智能體服務的戰略價值，即幫助客戶超越商品化的AI功能層，打造真正具有差異化優勢的核心能力。

第2章 AI驅動的創新：重新定義產品設計與工程

在產品生命周期的源頭——研發與設計階段，人工智能正在引發一場深刻的革命。它將傳統的、依賴經驗和迭代試錯的設計流程，轉變為由數據驅動、模擬優先的創新模式。本章將展示AI如何通過生成式設計和數字孿生等前沿技術，大幅壓縮創新周期、降低研發成本，并最終創造出性能更優、更具競爭力的產品。

2.1 生成式設計：從源頭構思最優產品

生成式設計代表了工程設計領域的一次范式轉移。其核心理念是，工程師不再是直接繪制每一個線條和曲面，而是扮演“目標定義者”的角色。他們向AI算法輸入一系列設計目標和約束條件，例如產品的預期功能、最大重量、成本上限、可用材料以及制造工藝等。隨后，AI算法會在龐大的設計空間中進行探索，自主生成并評估數千甚至數萬種滿足條件的設計方案，并推薦出最優的幾個選項。這些由AI生成的方案往往具有仿生學或非傳統的拓撲結構，是人類工程師憑借直覺和經驗難以構思的。

●?案例研究：伊頓的動力管理產品設計。伊頓公司面臨著為客戶定制化零部件時研發周期過長的挑戰。傳統的設計流程可能需要數月時間。為了解決這一痛點，伊頓構建了一個基于其海量歷史產品數據和aPriori等模擬軟件洞察的生成式AI系統。在一個自動化照明設備的開發項目中，該系統將設計時間從傳統的16周大幅縮短至2周，降幅高達87%。在其他項目中，它將一個高速齒輪的設計時間減少了65%，并將一個液對空熱交換器的重量減輕了80%。這個案例有力地證明了，高質量的歷史數據（即強大的數據治理）是生成式設計取得成功的關鍵前提

。●?案例研究：NASA的航空航天部件設計。在對重量和強度要求極為苛刻的航空航天領域，生成式AI展現了巨大的潛力。美國國家航空航天局（NASA）已成功運用該技術設計用于太空任務的硬件。AI算法能夠創造出既輕巧又堅固的部件結構，這些結構在保持結構完整性的同時，最大限度地去除了冗余材料，從而有效減輕了航天器的重量，降低了燃料消耗。2.2 全面的數字孿生：模擬產品、流程與性能數字孿生技術將產品創新的虛擬驗證提升到了新的高度。它不是一個靜態的3D模型，而是一個與物理世界實時同步、貫穿產品全生命周期的動態虛擬副本。從最初的概念設計，到生產制造，再到最終的運營維護，數字孿生都在不斷地吸收真實世界的數據，并利用這些數據來模擬、預測和優化物理實體的行為。

●?案例研究：西門子的工業生態系統。西門子將數字孿生定位為其工業4.0戰略的核心。他們強調，通過構建全面的數字孿生，制造商甚至可以在建造實體工廠之前，就完成對產品和生產流程的設計、模擬和性能評估。例如，在電池制造業，數字孿生技術可以模擬、測試和優化電池的開發與性能，在虛擬環境中提前發現并修復潛在的設計缺陷或制造問題，從而大大加快了電池的上市速度。

●?案例研究：安德雷蒂全球車隊（Andretti Global Racing）的賽車開發。在分秒必爭的賽車運動中，數字孿生是獲取競爭優勢的關鍵。安德雷蒂車隊利用西門子的Xcelerator平臺為其賽車創建了精確的數字孿生。在制造任何物理部件之前，工程師們就在虛擬世界中對賽車的空氣動力學、部件強度和整體性能進行無數次的模擬和測試，以找到最大化賽道速度的最優設計方案。

第3章 智能工廠：AI在生產與質量保證中的應用

本章將深入制造業的核心——工廠車間，探討人工智能如何將傳統工廠轉變為能夠預測、適應和自我優化的智能實體。我們將通過汽車、半導體等行業的標桿案例，展示AI在實現零缺陷制造、優化生產流程以及提升復雜工藝良率方面的卓越能力。

3.1 深度解析：汽車行業的零缺陷制造汽車制造業因其高度復雜、大規模和對質量的極致要求，成為AI視覺檢測技術應用的理想試驗場。領先的汽車制造商正在利用計算機視覺和深度學習，將質量控制從事后檢測轉變為過程中的實時預防。

●?案例研究：寶馬集團的AIQX平臺。寶馬的AI質量平臺（AI Quality platform, AIQX）是該領域的旗艦級應用。通過在生產線上部署大量AI攝像頭和傳感器，AIQX能夠實時監控裝配過程，自動檢測部件上的微小劃痕、凹痕、錯位或裝配不完整等缺陷。該系統將實時圖像與“完美樣本”進行比對，其識別精度和不知疲倦的特性遠超人眼。得益于此，寶馬在部分案例中實現了高達60%的車輛缺陷減少。為了訓練這些復雜的AI模型，寶馬利用NVIDIA DGX系統和合成數據生成技術，將員工部署新質檢自動化任務的時間縮短了三分之二以上，并將數據科學家的生產力提升了8倍。

●?案例研究：LandingAI的視覺檢測解決方案。作為專業的AI解決方案提供商，LandingAI為制造業提供了靈活的計算機視覺平臺。該平臺能夠應對各種復雜的檢測挑戰，例如電動汽車電池組件的細微瑕疵、汽車散熱器復雜圖案中的缺陷，以及關鍵部件的泄漏檢測。其核心優勢在于，它使制造商能夠自主構建和部署深度學習模型，并將質量標準在全球多個工廠中實現統一和規模化。

3.2 流程優化與先進機器人技術除了質量控制，AI還在優化生產節拍、協調機器人動作以及提升整體設備效率（OEE）方面發揮著關鍵作用。

●?案例研究：特斯拉的“Unboxed”制造流程。特斯拉創新的“Unboxed”制造流程顛覆了傳統的線性汽車裝配線。它將汽車分解為幾個大型子模塊（如前車身、后車身、電池底盤），在不同的生產線上并行制造和組裝，最后再進行總裝。整個復雜的并行流程由AI和計算機視覺系統進行協調和質量控制。特斯拉預計，這種革命性的方法能夠將工廠的占地面積減少40%，并將制造成本降低高達50%。此外，特斯拉還在其內華達超級工廠部署了AI控制的暖通空調系統，通過智能優化能源使用，每年節省數千兆瓦時的能源。

●?案例研究：現代重工的智能船廠。在與美國船級社（ABS）的合作中，現代重工正在其船廠中大規模部署AI、自動化和機器人技術。其戰略目標是從簡單的自動化（如焊接機器人）轉向由AI和數據驅動的全面決策，以優化造船流程、提升安全標準和產品質量。3.3 深度解析：半導體制造中的AI良率提升半導體制造是世界上最精密的制造過程之一，其良品率的微小提升都能帶來巨大的經濟效益。因此，它成為AI應用的理想領域。

●?案例研究：臺積電的智能制造。作為全球最大的芯片代工廠，臺積電廣泛應用人工智能和機器學習技術，以實現其在市場上的絕對領先地位。其智能制造系統能夠進行精確的故障檢測與分類，并對生產過程進行納米級的精確控制，從而顯著提升產品良率和質量。這種由AI驅動的卓越制造能力，是臺積電能夠持續為蘋果、英偉達等客戶大規模量產最先進制程芯片（如3納米、5納米）的根本保障。AI芯片等高性能計算（HPC）產品已成為臺積電最大的收入來源，占其總收入的60%。值得注意的是，臺積電已成功將其AI驅動的制造體系復制到其位于美國亞利桑那州的新工廠，實現了與臺灣本土工廠相當的良率，這展示了其AI能力的強大可擴展性。最先進的制造商正在其工廠內部創建一個強大的“數字反饋閉環”。來自AI質量系統（如寶馬的AIQX）的數據，不僅僅是用于標記一個不合格的零件。更進一步，這些數據被實時反饋給制造該零件的機器（如機器人焊槍或注塑機），用于動態調整其工藝參數（如電壓、速度或溫度），從而從根本上預防下一個缺陷的產生。這個過程的邏輯是：AI視覺系統實時檢測產品變異，這些變異數據成為AI工藝控制系統的輸入，AI工藝控制系統通過機器學習模型計算出最佳的參數調整方案，并實時下達指令給生產設備。這將質量控制從一個被動的、滯后的檢測活動，轉變為一個主動的、實時的、預防性的流程優化引擎。這種自我學習、自我改進的生產系統，是智能工廠的終極形態。實現這一閉環，需要計量系統與生產設備之間無縫的數據集成，以及構建和部署能夠理解復雜因果關系的機器學習模型的能力，這為專業的智能體構建和持續運營服務提供了巨大的商業機會。

第4章 彈性運營：AI在供應鏈與采購中的應用

人工智能正在將傳統上脆弱、線性的供應鏈，轉變為具有彈性、智能和自我調節能力的復雜網絡。通過利用AI的預測和優化能力，領先的制造企業能夠更好地預測需求、管理庫存、規避風險，并優化全球物流，從而在日益動蕩的市場環境中保持運營的連續性和競爭力。4.1 預測性需求預測與庫存管理……4.2 AI驅動的風險緩解與供應商情報……4.3 全球物流優化……

第5章 市場互動：AI在商業運營中的應用……第6章 最大化資產生命周期價值：AI在維護、修理與運營（MRO）中的應用……第7章 AI+工業時代的領導力藍圖……

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AI時代的航空航天企業新機遇

線下論壇 · 報名中

對于作為高端復雜裝備制造的航空航天而言，AI的價值尤為突出。無論是產品研發設計、工藝革新、檢驗檢測、質量管理、供應鏈的精益化，運營提效還是運維保障，人工智能都能夠顯著提升效率，降低風險，釋放創新潛能。盡早擁抱AI，意味著企業能夠在產業升級的關鍵窗口期率先獲得差異化競爭力。

但機遇的另一面，是企業必須面對的挑戰。AI的引入不僅需要高質量的數據積累與治理，也對企業的組織能力、人才結構、數字化基礎提出了更高要求。

如何將AI從“概念”真正轉化為“生產力”，如何克服幻覺和黑箱，在安全可控的前提下推動智能化落地，如何避免“碎片化應用”而形成系統性的能力，這些都是擺在航空航天企業面前的現實課題。

基于此，捷一科技將于9月17日在北京舉辦“AI時代的航空航天企業新機遇”主題研討會，通過解讀前沿趨勢、分析實踐中的難點與挑戰等，幫助航空航天企業找到切實可行的答案。

我們誠摯邀請您參與，共同探討并見證、推動產業的下一次躍升。

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1.《人工智能賦能離散制造業全球最佳實踐與戰略要務》報告

2.《全球離散制造業AI最佳實踐總覽表》

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