制造業(yè)AI轉(zhuǎn)型有三大趨勢(shì)：數(shù)據(jù)變?yōu)閮r(jià)值引擎，需跨界人才，創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈加速無(wú)縫對(duì)接，各有推進(jìn)要點(diǎn)。

一、數(shù)據(jù)：從成本邁向價(jià)值增長(zhǎng)引擎

傳統(tǒng)制造行業(yè)目前常面臨數(shù)據(jù)孤島、不標(biāo)準(zhǔn)化、質(zhì)量低等難題，數(shù)據(jù)分散于ERP、MES、品質(zhì)等系統(tǒng)，阻礙數(shù)據(jù)的集成，以及AI算法訓(xùn)練與洞察提取。破解這些的難題的關(guān)鍵在于構(gòu)建 “技術(shù)筑基、治理護(hù)航、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)” 體系。

企業(yè)可分三步來(lái)推進(jìn)：

①先完善各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，打通數(shù)據(jù)集成，夯實(shí)數(shù)據(jù)底座，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)整合系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流動(dòng)與清洗；

②再建立治理的規(guī)則，打破系統(tǒng)間壁壘提升質(zhì)量；

③最終實(shí)現(xiàn)價(jià)值落地，如廣電計(jì)量為車企結(jié)合數(shù)字孿生與AI大模型轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，培育復(fù)合型團(tuán)隊(duì)并參與生態(tài)建設(shè)。

按照這個(gè)路徑，企業(yè)有望在18到24個(gè)月實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可用性與算法效率的提升。

二、人才：既懂業(yè)務(wù)又懂AI的跨界人才成剛需

AI + 制造業(yè)尚處起步，傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型面臨人才不足的問(wèn)題。制造業(yè)專業(yè)性與多樣性強(qiáng)，不同環(huán)節(jié)需求差異大，無(wú)法簡(jiǎn)單使用通用模型解決問(wèn)題。

另外，一線員工對(duì) “AI+” 存顧慮，管理層缺AI認(rèn)知，也導(dǎo)致項(xiàng)目推進(jìn)受阻。

企業(yè)人才結(jié)構(gòu)需轉(zhuǎn)型，急需AI領(lǐng)域的跨界 “翻譯官”，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)順暢溝通、項(xiàng)目順利建設(shè)。

三、協(xié)同：創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈加快“無(wú)縫對(duì)接”

AI重構(gòu)傳統(tǒng)制造價(jià)值鏈整個(gè)合，實(shí)現(xiàn)“行業(yè) + AI + 科研” 三位一體協(xié)同。

行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)采用科研團(tuán)隊(duì) “駐場(chǎng)式” 合作模式，科研人員可以以 “項(xiàng)目合伙人” 的身份入企業(yè)參與產(chǎn)品全周期開(kāi)發(fā)，科研人員依托園區(qū)設(shè)置試驗(yàn)區(qū)提供中試與反饋。

企業(yè)在技術(shù)和信息安全保障下，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè) “圖譜” 與技術(shù) “地圖” 有效打通，實(shí)現(xiàn)通過(guò)AI聯(lián)合產(chǎn)業(yè)與科研，提升企業(yè)用新技術(shù)應(yīng)用的效率與發(fā)展信心。