摘要：我国工业 AI 的发展，是一部从单点突破到全流程智能化的演进史，深刻反映了制造业向数字化、智能化转型的历程。其演进路径可清晰划分为五大阶段，每一阶段都承载着独特的技术特征与实践突破。

我国工业 AI 的发展，是一部从单点突破到全流程智能化的演进史，深刻反映了制造业向数字化、智能化转型的历程。其演进路径可清晰划分为五大阶段，每一阶段都承载着独特的技术特征与实践突破。

一、单点自动化阶段（2010 年前后）

这一阶段以设备级自动化为核心，借助 PLC、传感器等实现单一设备或生产环节的自动化控制，如机械臂、数控机床的应用。然而，设备间呈孤岛式运行，数据未互联互通。技术层面聚焦基础工业控制技术，典型如 PID 控制、运动控制算法。在汽车制造领域，焊接机器人的应用开启了自动化生产的先河；3C 电子行业的自动化组装线，亦成为单点自动化的典型实践，为工业智能化奠定了设备层基础。

二、流程自动化阶段（2015-2018 年）

产线级联动成为核心特征，通过 SCADA、MES 实现整条生产线的自动调度，生产流程数据初步采集，但分析能力尚弱。工业总线通信（如 Profinet、EtherCAT）与 RFID 物料追踪技术的应用，推动了生产流程的整合。例如， “熄灯工厂” 堪称典范，实现手机产线无人化生产，效率提升，标志着工业生产从设备单点自动化向流程化协作迈进。

三、系统集成与数字化阶段（2018-2021 年）

跨系统整合成为关键，ERP、MES、PLM 等系统数据打通，数字化孪生初现端倪，通过虚拟仿真优化生产参数。例如，工业互联网平台与数字孪生技术的应用，构建起更庞大的工业生态。系统集成与数字化对工业效率与可靠性的深度赋能。

四、数据驱动与 AI 初步渗透阶段（2021-2024 年）

AI 与工业大数据深度融合，机器学习算法应用于质量检测、能耗优化等场景，云边协同模式凸显 —— 边缘计算设备（如华为 Atlas 500）实现实时决策，云端训练模型。深度学习、时序数据分析（如预测设备寿命）技术广泛应用。例如某电子电器企业将 AI 质检系统将电池缺陷检出率从 93% 提升至 99.5%，误判率下降 80%，彰显了数据与 AI 在工业质量管控中的革命性作用。

五、全流程智能化阶段（2025 年及以后）

迈向端到端自主决策，从研发设计、生产调度到供应链管理，全链路实现 AI 闭环优化。工业大模型主导，通用 AI 模型适配多场景，降低定制化成本，多模态大模型、自主强化学习技术成为核心驱动力。如中控技术 “工厂操作系统 + 工业 AI 大模型” 实现炼化企业全流程动态优化，预示着工业 AI 将推动制造业进入高度智能化、自主化的全新时代。

从单点自动化到全流程智能化，中国工业 AI 的演进不仅是技术的迭代，更是制造业思维与模式的革新。每一阶段的积累与突破，都在为工业智能化的未来铺就道路，随着技术的持续创新与融合，工业 AI 必将引领中国制造业迈向更高质量、更具竞争力的新境界。

来源：蓝卓工业操作系统