制造行业AI应用概述：提升研发生产与运营效率，提升产品核 心竞争力与质量，实现可持续发展

制造行业是我国加快建设现代化产业体系的重要支撑，增强制造行业全价值链条数智化能力，全面提升智能制造整体水平与实力当务之急。 同时，制造行业在IT与数字化等基础设施建设方面，尤其是面临不同行业、不同类型与规模企业的能力不均衡，相应地，制造行业数智化 升级也就面临更大挑战，需要政府、行业链主企业以及科技企业共同以生态搭建协同运营等方式，来加速推动制造行业数智化升级与AI应 用落地。

制造行业AI应用价值与场景

制造行业AI应用图谱

案例：海尔卡奥斯AI工业大脑赋能智能制造全链场景

海尔卡奥斯以“大连接、大数据、大模型”为主线构建的卡奥斯COSMOPlat工业互联网平台，深度赋能工业场景，实现对工业领域的群体智能决策。其中“卡奥斯 BaaS工业大脑”、“天智工业大模型”致力于降低人工智能作为生产要素的使用门槛及成本，实现人工智能以自动化、自适应的方式在工业企业中落地。在工信部发 布2023年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单中，卡奥斯创智物联合肥互联工厂、卡奥斯COSMOPlat赋能打造的青岛海尔特种冰箱智能制造示范工厂、海 尔上海洗衣机智能制造示范工厂成功入选。

案例：海尔卡奥斯AI工业大脑赋能智能制造全链场景卡奥斯工业互联网平台中深度融合AI技术，包括视觉监控检测、质量缺陷检测、智能安防、智能物流等，广泛应用于工业设计与研发、机理仿真及数字孪生，具备高度 的可迁移和可复制性，多年来已合作打造多个工业领域标杆案例。

案例：华为工业AI质检实现生产质量管控智能化

针对传统工业质检场景下准确率低、开发难、运维难等问题，华为基于工业AI质 检基于AI、大数据、云计算等能力，结合自身200+条产线AI质检实践经验，提炼 800+工业级图像处理算子，为汽车、烟草、电子等制造行业客户打造工业AI视觉 质检平台，实现生产质量管控的自动化、智能化，助力持续提质降本增效。

案例：创新奇智工业AI技术平台助力汽车装备智能管控

工业制造行业需要处理大量复杂多样场景，标准化程度较低，对行业knowhow要求高。创新奇智推出的“AInnoGC工业大模型技术平台”专注于工业知 识的归纳生成，具有语言、视觉、科学计算、跨模态等丰富的任务支持度，作 为控制器驱动整条产线，与“MMOC人工智能技术平台”相结合，可提供从感 知到分析决策到生成的完整AI能力，为各种AI应用提供了更广阔的技术空间。

AI+工业互联网重构传统制造形态，实现全要素、全流程、全 生命周期以及全价值链的互联互通与高效决策

制造业AI应用需要结合场景进行建模与优化，以工业互联网为 基础的智能工厂是AI在制造业落地实践的最佳形式

一方面，人工智能与工业知识的结合能够构建各类工业机理模型，嵌入智能工厂重点领域与场景，加速协同与创新。 另一方面，由于智能工厂环节多，系统复杂度高，工业AI的开发与应用须依托工业互联网方可实现创新在效率的预 期目标。目前工业互联网已经形成六大类典型应用模式，各模式中均深度融合AI技术，能够拓展智能工厂各项能力 建设，在推动模式创新的同时将核心业务链条中的创新进行集成，从而实现系统性创新。

人工智能与制造机理深度融合，驱动智能工厂多层次创新

在制造业迎来“数字化、网络化、智能化”为发展方向的变革中，以人工智能为代表的数智技术与制造机理深度融合，构建智能制造发展范式， 已经成为加快制造业高质量发展和建设新型工业化的重要抓手。通过AI在关键环节的赋能作用，智能工厂实现了生产、管理、服务的智能化， 推动了产业模式向服务型制造转变，助力制造业实现数字化端到端集成，促进协作与资源共享，为未来制造业发展注入新的动力。

案例：中国移动依托云智融合能力，推动5G x 云 x AI向智能工 厂核心生产环节纵向延伸

作为5G技术、标准和产业的重要推动者，中国移动云平台结合资源优势在边缘、AI、生态等 方面拓展，帮助工厂从订单到排产、生产工艺、工序流转、过程管理、物料管理、质量检查、 订单发货和数据统计分析的全流程信息化管控。中国移动发布的“九天”人工智能平台打造 从智算基础设施、核心算法能力到智能化应用的全栈人工智能服务，与移动云深度融合，能 够为制造业提供泛在的智能云服务能力。

案例：思谋科技基于工业互联网平台，打造从生产到运营管理 一站式数智化服务体系

案例：美云智数AI算法服务+工艺仿真快速构建最优工艺参数 模型，助力智能工厂释放效能

案例：格创东智打造工业设备健康管理体系，实现设备预测性 维护和精密诊断

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