制造业正站在“十五五”门槛前。过去十年，从“中国制造2025”的提出到智能制造主攻方向的确立，中国制造业完成了从规模扩张到能力积累的关键跨跃。如今，面对人工智能、人形机器人等新技术浪潮，一个更深层的问题浮出水面：制造企业如何避免在追逐概念中迷失方向，真正将智能制造转化为核心竞争力？

　　国家智能制造专家委员会委员、e-works CEO黄培博士基于对中国制造企业长期的观察与咨询实践，给出了他的判断：无论是智能工厂的体系建设、人工智能的工业落地，还是新技术的场景选择，都需要回归制造本质，以系统思维扎实推进。

国家智能制造专家委员会委员、e-works CEO黄培

　　从单机自动化到层层贯通：智能工厂的“五级修炼”

　　走进许多制造企业的车间，一个普遍现象是：自动化设备林立，却仍处于“单机作战”状态。黄培提到，在走访一家大中型装备制造企业时发现，该企业的核心设备尚未进行数采，车间也未联网，管理者不到现场就无法了解设备的运行时长和开机状态，生产管理仍然是一个“黑箱”。这并非个例——大量在制品堆放在线边、库存高企、信息孤岛林立、生产过程难以追溯，仍是不少制造企业的现实写照。

　　问题的根源在于很多制造企业对智能制造的应用仍停留在智能装备的单机自动化阶段。企业采购了大量设备，却忽视了系统间的互联互通；不少企业虽然建成了自动化产线，但缺乏柔性，换型动辄数小时。

　　黄培建议，智能工厂的建设需要遵循“五级修炼”的逻辑：从精益工厂起步，通过互联工厂打通数据，借助透明工厂实现可视化，在数字化工厂阶段深度融合MES等软件，最终抵达智能工厂。这一过程的核心在于“层层贯通”，“从工厂层、车间层、产线层到设备层，既见整体，又见局部，做到既见森林，也见树木。”他说。

　　在这一进阶路径上，中国企业已涌现出不少探索者。例如，上海通用五菱践行“制造岛”模式，用重型AGV托举车辆灵活移动，实现了极高柔性的装配流程；中联重科则在工程机械制造中融合数字技术与柔性自动化，旗下数科公司还涉足人形机器人研发，展现了传统制造企业在智能化转型中的主动作为。

　　告别“AI万能论”：工业智能需要场景驱动

　　2023年以来，生成式AI的爆发让工业界为之振奋，也带来了新的困惑。不少企业管理者产生了一种期待：AI是否能够解决一切问题？

　　在黄培看来，这恰恰是一种需要警惕的“误解”。“由于生成式AI成为热潮，很多人认为生成式AI是分析式AI的下一代，而以往基于机器视觉、机器学习和深度学习的应用，似乎被贴上了‘老一代传统技术’的标签，现在应当转向生成式AI。”

　　事实上，工业领域的AI应用有其独特的逻辑。设备故障诊断、产品质量检测、能耗分析等场景，核心在于采集数据、建立模型、快速判断，这些都属于分析式AI的范畴，而非生成式AI的强项。两类AI是互补关系，而非替代关系。黄培强调，企业在推进工业AI时，应坚持“业务+AI”的路径——以场景驱动，明确可量化的目标，评估数据的可用性与技术可行性，再进行技术与厂商的选择：“智能制造项目的目标必须具体，可量化，否则无法评估成效。”

　　在具体实践中，中国已有不少企业探索出务实路径。例如，百度飞桨等平台通过培育开发者生态，帮助制造企业建立自主的AI应用能力，实现“从授人以鱼到授人以渔”的转变。在AI质检领域，从液晶屏检测到眼镜镜片色差判断，再到汽车车灯尺寸精度测量，机器视觉已广泛应用于复杂检测场景。在节能降耗、设备故障预测、工艺参数优化等方面，分析式AI正在为企业带来实实在在的效益。而在智能客服领域，一家以出口为主的消费级三维扫描仪制造企业利用生成式AI训练了七个小语种的客服机器人，大幅提升了服务效率。工业AI的价值不在于追逐技术热潮，而在于找准场景、落地见效。

　　回归制造本质：新技术需要选择与定力

　　人形机器人是当前资本市场的宠儿，春晚上机器人的整齐舞蹈、各类展会上的灵活翻跟头，让人们对这一技术充满想象。然而，黄培提醒，热潮之下存在明显的同质化与“表演化”倾向：“如果不能共享知识、避免重复训练，我们可能会做大量无用功。”比如，机器人高昂的训练成本正是现实瓶颈，教一个机器人从货架上拿一个杯子，可能要训练上千次，而且不同公司之间的经验无法共享。

　　更深层的问题在于，很多人将“具身智能”等同于“人形机器人”，这其实是一种窄化理解。“需要明确的是，具身智能不等于人形机器人。具身智能是相对于离身智能而言的，强调的是智能是否具备物理实体。除了人形之外，具身智能还包括无人机、无人艇等多种形态。”黄培指出，未来的机器人的形态应当是百花齐放：轮式、四足、AGV加协作臂，以及各种仿生形态，都各有其适用场景。

　　如何让人形机器人从“表演者”转变为“工作者”？黄培提出几个关键方向。首先，应用场景要务实。波士顿动力经过两次转手后，最终其Atlas人形机器人在现代汽车找到了合适的应用场景，这证明满足工业与服务领域各类应用场景的特定需求才是人形机器人实现价值的基石。其次，在技术路线上，VLA（视觉－语言－行动）模型是重要方向，让机器人像人一样通过视觉理解物体软硬、调节抓取力度。此外，灵巧手、电子皮肤、关节电机、行星滚柱丝杠等关键零部件的突破，将决定产业化进程的速度。

　　黄培认为，人形机器人是朝阳产业，值得大力发展，但不应以炫技为目的。未来的方向一定是多种形态并存，根据不同行业、不同场景衍生出最适合的解决方案。只有将机器人真正嵌入各类业务流程、解决实际问题，这一技术才能走得更远。

　　制造即价值：把制造做到极致就是核心竞争力

　　黄培的理念背后，有一个更深层的战略判断：制造环节本身具有极高的价值。长期以来，“微笑曲线”理论认为制造是利润率最低的一环，但日本学者提出的“武藏曲线”则给出了相反的判断——当制造做到极致，反而可能成为产业链中盈利最高的环节。台积电便是最好的例证：它并不发明产品，但掌握了制造产品的核心工艺与Know-How，市值已超万亿美元。

　　中国企业同样具备这种潜力——在锂电、光伏、汽车等领域，中国的装备与产线正在同步出海，展现了中国制造在工艺端的深厚积累。

　　面向“十五五”，中国制造业需要在喧嚣中保持战略定力。黄培建议，企业推进智能制造应首先做好现状评估与需求分析，再制定整体规划与实施方案，遵循“三年一规划，一年一滚动”的PDCA循环。在智能工厂建设中，从精益起步，步步为营；在技术选择上，以场景驱动，注重实效；在人才培育上，着力打造领军、推进、应用、技能四类人才队伍。在务实中创造价值，唯有如此，方能在智能制造的价值深水区行稳致远。（李欣哲）