人工智能（AI）技术正以前所未有的速度和深度，渗透并重塑着制造业的每一个环节。从前期的方案设计、中游的供应链协同，到后期的产品检测，AI正在驱动着一场史无前有的产业变革，为企业提升效率、优化成本、实现高质量发展注入强大动力。

AI点亮“设计之光”与“制造之巧”

色彩的智能“新生”：三棵树的AI实践

 涂料巨头三棵树近日在官方公众号宣布，其已成功接入通义千问、DeepSeek等主流AI大模型，并整合了Stable Diffusion文生图模型，此举旨在全面提升产品服务体验。通过AI效果模拟，三棵树能够根据用户上传的空间照片，生成多维度、个性化的配色方案，甚至能智能识别家具风格，有效避免色彩搭配的冲突。

 在施工环节，AI的价值同样凸显。三棵树集成了AI视觉识别与精准运动控制技术的粉刷智能机器人，配合智能涂料调控系统，能够实现漆面的均匀平整，大幅缩短施工周期。

检测效率的“飞跃”：泰科电子的AI解决方案

 无独有偶，在产品检测领域，AI的应用正带来颠覆式变革。泰科电子的工厂工程师与高校团队合作开发的AI分析软件，可以通过输入产品细节图像，自动调整检测参数。这项创新预计将检测时间减少81%，产品报废率降低90%，极大地提升了生产线的效率和产品质量。

供应链的“智慧大脑”：从“经验”到“先知”

 制造业供应链的高效稳定，是企业成本控制和市场响应速度的关键。传统模式下，依赖经验的备货方式常导致库存积压或缺货的困境。AI技术的引入，为供应链带来了“需求先知”的能力，显著提升了整体运营效率。

 长虹的“10人500商”模式：长虹的智慧供应链平台，依靠10名员工便能高效对接500多家供应商、2万多项物料。AI技术贯穿于领导签批、合同评审、供应商智能问答等多个流程，极大地提升了供应链管理效率和风险规避能力。

准时达的库存“瘦身”：准时达推出的Juslink数字化供应链管理平台，同样借助AI进行精准需求预测，最终实现库存优化，降低了物料积压的风险。

钢铁行业的“智能化崛起”：数据驱动的成本精益化

 AI的触角已延伸至传统重工业——钢铁行业，引领其向智能化转型。在钢铁生产中，生产工序和原料成本占据主导。沙钢集团通过整合生产能耗、设备效能、工艺参数等多维度数据，构建了企业的“成本管理智慧大脑”，显著提升了成本核算与预测的精准度。其申报的“钢铁生产成本数据集”更入选苏州市首批行业高质量数据集，成为数据赋能与智能制造融合发展的标杆。

工业AI的应用前景：潜力巨大，加速布局

 华创证券研报指出，工业AI通过机器学习、深度学习、计算机视觉等先进计算方法，能够实现工业生产过程的优化与智能化，最终提升效率、降低成本、提高产品质量，加速企业数字化转型。

• 生产效率的“最大化”：通过机器学习算法，生产设备能够自主优化运行参数，实现生产效率最大化，显著降低产品不良率。

• 全链条的“智能升级”：当前，大模型技术正进一步赋能工业AI，通过知识融合、实时决策、自适应优化及人机协同，实现从产品设计、生产管理到运维服务的全链条智能化。

政策助推，未来可期

 博研咨询的市场调研报告显示，智能制造领域对AI技术的应用需求旺盛。预计2024年，该领域在AI技术的资金投入将达500亿元人民币，较2023年的410亿元人民币增长22%。为进一步推动AI在制造领域的深度应用，2025年将实施“人工智能+制造”行动，重点加强通用大模型和行业大模型研发，并推广至关键应用场景，预示着工业AI的广阔发展前景。