AI+制造业的发展已从概念炒作进入实质落地阶段，在质检、生产、供应链、运维等多个环节取得了显著成效。但与此同时，技术适配、成本控制、数据治理等落地瓶颈也日益凸显。破解这些瓶颈，找到科学的突破路径，是推动AI+制造业从“试点示范”迈向“全面普及”的关键。
当前AI+制造业落地面临三大核心瓶颈。一是技术适配性不足，不同行业、不同企业的生产流程差异较大，通用型AI解决方案难以满足个性化需求，导致定制化开发成本高、周期长；二是数据治理能力薄弱，制造企业的生产数据分散在不同系统中，数据格式不统一、质量参差不齐，难以支撑AI模型的训练与应用；三是成本与回报平衡难题，AI设备与系统的初期投入较高，部分中小企业难以承担，且部分AI应用的投资回报周期较长，影响企业的投入意愿。此外，人才短缺、技术标准不统一等问题也制约了落地进程。
技术创新与模式创新双轮驱动，破解落地瓶颈。在技术层面，通过多模态融合、小样本学习、边缘计算等技术创新，提升AI解决方案的适配性与实时性。例如通过多模态融合技术，提升AI质检系统在复杂环境下的检测准确率；借助小样本学习技术，减少AI模型对标注数据的依赖，降低数据采集成本。在模式层面，推广“AI+制造”的租赁模式、服务化模式，降低企业初期投入。例如部分企业推出AI质检设备的租赁服务，按检测数量收取费用，大幅降低了中小企业的应用门槛；工业互联网平台企业推出“AI即服务”模式，为企业提供按需付费的智能服务。
构建协同生态是推动AI+制造业规模化落地的关键。政府应加强政策引导，出台专项扶持资金，支持AI+制造业的技术研发与试点示范；行业协会应推动制定技术标准与数据规范，解决数据互通与接口兼容问题；制造企业、AI企业、高校科研机构应形成协同创新机制，共建行业技术联盟与数据共享平台。海智在线平台通过整合70万中国工厂和28万全球买家的数据，构建AI驱动的供应链协同平台，就是生态协同的成功案例，其通过数据共享与资源整合，大幅提升了产业链的整体效率。
未来，随着技术的持续成熟与生态的不断完善，AI+制造业将实现三大跨越：从单一环节智能化向全流程智能化跨越，从大型企业向中小企业普及跨越，从国内应用向全球协同跨越。AI技术将深度融入制造业的每一个环节，推动制造业实现生产方式、商业模式、产业形态的全方位变革。对于制造企业而言，应主动拥抱AI技术，结合自身需求精准布局，在破解落地瓶颈的过程中，培育新的核心竞争力，迈向全面智能化的新时代。
