在当今全球制造业深刻变革的浪潮中，智能制造已成为推动产业升级、塑造未来竞争力的核心引擎。工业和信息化部智能制造专家、著名制造业信息化专家蒋明炜，就人工智能（AI）如何深度融入智能制造体系，特别是应用软件服务在其中扮演的关键角色，分享了深刻的行业洞见。他指出，AI与智能制造的融合，远非简单技术的叠加，而是一场以数据为驱动、以软件为载体的系统性革命。
一、 智能制造的本质与AI的赋能角色
蒋明炜专家强调，智能制造的本质在于实现制造全流程、全产业链的数字化、网络化和智能化。其目标不仅是提升生产效率和产品质量，更是实现生产模式的根本性转变，走向大规模个性化定制、预测性维护和资源优化配置。在这一宏大进程中，AI并非孤立的技术，而是如同血液和神经系统，渗透到从研发设计、生产计划、过程控制到供应链管理、售后服务等每一个环节。
AI的核心价值在于其强大的数据解析、模式识别、智能决策和自主学习能力。它能处理海量、多源的工业数据（如设备传感器数据、生产日志、质量检测记录、市场订单信息），从中挖掘出人脑难以发现的深层规律与关联，从而驱动制造系统从“经验驱动”转向“数据与模型驱动”。
二、 应用软件服务：AI落地的“操作系统”与“连接器”
蒋明炜特别指出，AI的能力要真正在制造场景中释放价值，离不开强大、灵活、集成的应用软件服务作为载体和支撑。这里的“应用软件服务”是一个广义概念，涵盖了从底层的工业互联网平台、制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM），到上层的各类AI算法模型、工业APP及SaaS化服务。
- 数据汇聚与治理的平台：现代智能制造应用软件（如高级MES、工业互联网平台）首先扮演着数据中枢的角色。它们负责连接各类设备、系统与人员，实现OT（运营技术）与IT（信息技术）数据的实时采集、标准化清洗与统一管理，为AI算法提供高质量、可用的“燃料”。
- 模型开发与部署的载体：应用软件提供了将AI算法（如机器学习、深度学习、计算机视觉）工程化、场景化部署的环境。例如，在质量检测环节，机器视觉算法被集成到视觉检测软件中，实时分析产品图像；在预测性维护中，故障预测模型被嵌入设备管理软件，持续监控设备健康状态。
- 业务流程与智能决策的融合点：AI的洞察需要与具体的制造业务流程紧密结合才能产生效益。应用软件服务将AI的决策建议（如优化的生产排程方案、设备维护预警、工艺参数调整建议）无缝嵌入到ERP、MES等系统的标准工作流中，指导或自动执行操作，形成“感知-分析-决策-执行”的闭环。
- 知识沉淀与复用的工具：通过软件服务，AI在解决特定问题过程中形成的模型、规则和知识可以被封装、沉淀为可复用的数字资产（如工艺知识库、故障诊断模型库），并快速推广到其他产线或工厂，加速企业智能化经验的积累与扩散。
三、 深度融合的关键路径与挑战
蒋明炜认为，推动AI与应用软件服务在智能制造中的深度融合，需要关注以下几个关键路径：
- 坚持场景驱动，需求导向：避免为AI而AI，必须从企业实际的业务痛点（如提升OEE、降低不良率、缩短交付周期）出发，寻找合适的AI应用场景，并由应用软件来实现业务价值的闭环。
- 夯实数据基础：没有高质量的数据，再先进的AI算法也无用武之地。企业需持续加强数据采集能力、建立统一的数据标准与治理体系，这是所有软件服务和AI应用的前提。
- 推动软件架构的演进：未来的智能制造软件需要向云原生、微服务化、低代码/无代码方向演进，以更加灵活、敏捷的方式集成和调用AI能力，支持快速创新和迭代。
- 构建协同生态：AI与制造的融合需要装备制造商、软件服务商、AI技术公司、行业专家及最终用户的紧密协作。软件服务商应开放接口，构建平台化生态，便于集成第三方AI能力。
- 重视安全与人才培养：在深度融合过程中，工业信息安全、数据隐私保护至关重要。亟需培养既懂制造工艺、又熟悉软件应用、还理解AI原理的复合型人才。
四、 展望未来
蒋明炜道，以AI为代表的新一代信息技术与制造业的融合正在不断深化。应用软件服务作为关键的使能层和集成层，其价值将日益凸显。未来的智能工厂，将是“软件定义”的工厂，AI驱动的智能将像水电一样，通过灵活、强大的软件服务网络，输送到每一个制造环节，从而实现制造资源全局优化、系统自治与持续进化。对于中国制造业而言，抓住AI与软件服务融合的机遇，加速攻克核心工业软件短板，构建自主可控的智能制造技术体系，是迈向制造强国的必由之路。
这场由AI引领、软件赋能的智能制造变革，正在重塑全球制造业的竞争格局。只有深刻理解其融合之道，并付诸扎实的行动，企业才能在未来的智造浪潮中立于不败之地。
