大模型来了，为什么端到端的智能工厂还没有

制造业本质上是物理变换过程，缺乏对物理环境的感知和执行 能力，AI就无法真正落地。鉴于制造链条涉及多供应商的设备 和机器人，AI需统筹具身智能间的协同，确保顶层集成。 作者： 刘劲等 封图：图虫创意 这两年，汹涌而来的人工智能（AI）浪潮让众多制造业企业家和管理层深感焦虑与迷茫。大家普遍意识到AI的重要性：不拥抱AI，担心被时代抛弃， 失去未来发展的入场券；可当真正拥抱AI时，却发现除了简单的应用或依托成熟技术的场景外，企业往往不知从何入手，难以系统性推进，即便尝试 后，效果也与预期相差甚远。麻省理工学院在2025年的一项调研显示，在众多尝试系统性利用AI的企业案例中，仅有约5%取得了成功。 AI在制造业中的应用现状 在理想状态下，端到端的智慧工厂里，AI将全面取代或主导人类在制造业价值链中的角色。从研发、设计、生产、营销到售后服务，所有环节均由AI 驱动或高度自动化。这不仅是为了提升效率，更是要实现无缝、预测性和自适应生产的全智能状态。 然而，理想愿景虽令人向往，但当前制造业的AI应用还远未达到端到端的智慧水平。大多数企业仍处于"点状智能"阶段，AI主要辅助特定环节，而非 系统性主导。 在销售服务环节，由于 ...