当前，全球制造业正经历一场以“智能化”为核心的深刻变革。工业4.0、数字孪生、智能制造等理念从蓝图走向实践，人工智能（AI）技术被视为驱动这场变革、解锁新质生产力的关键引擎。各国战略布局与市场竞争均已聚焦于此，其应用潜力关乎企业核心竞争力与国家产业升级的全局。

然而，纵观国内制造业，AI技术的落地推广远非一帆风顺，普遍呈现出“试点成功易，规模推广难”的窘境。愿景与现实之间，存在着一道亟待跨越的鸿沟。本文旨在系统剖析推动AI技术在制造业落地过程中面临的主要挑战，厘清需要关注的核心问题，并为产业各方提供切实可行的推进实施建议。

一、主要挑战

1. 战略与认知层面

挑战：缺乏清晰的顶层战略与价值认同

“为AI而AI”：管理层将AI视为噱头或孤立的技术项目，而非与核心业务（提质、增效、降本、减存）深度结合的长期战略。

期望值管理不当：要么认为AI是“万能药”，能瞬间解决所有问题；要么因短期内未见显著回报而轻易否定其价值。

注意问题：启动之初，必须明确AI要解决的具体业务问题是什么？成功的标准如何量化？ （例如，将次品率降低3%、能耗降低5%，而非模糊的“提升智能化水平”）。

2. 数据层面（这是最基础、最普遍的挑战）

挑战：数据基础薄弱，质量差，孤岛严重

数据获取难：大量老旧设备未数字化，缺乏必要的传感器和数据采集系统（SCADA/DCS/PLC数据未上云）。

数据质量差：工业现场环境复杂，数据存在大量噪声、缺失、不一致等问题，数据清洗和预处理工作量大。

数据孤岛：研发、生产、仓储、运维等环节的数据分散在不同系统中（如ERP, MES, PLM），彼此割裂，难以形成价值闭环。

领域知识依赖：数据的有效性与业务深度绑定，需要深厚的工艺知识（Know-how）来解读数据标签和特征。

注意问题：“Garbage in, garbage out”。没有高质量、高相关性的数据，再先进的AI算法也是无源之水。数据准备工作往往占整个AI项目80%的时间和精力。

3. 技术与实践层面

挑战：技术选型与落地实施复杂度高

“最后一公里”难题：实验室模型（PoC）效果很好，但部署到实际产线时，因环境变化、数据漂移等原因，效果大打折扣，难以持续稳定运行。

OT与IT融合困难：运营技术（Operational Technology）团队与信息技术（Information Technology）团队语言不通、目标不一，协作壁垒高。

解决方案碎片化：市场上AI解决方案众多，但通用方案难以满足特定场景的个性化需求，定制开发成本高、周期长。

安全性与可靠性顾虑：制造业对生产连续性和稳定性要求极高，AI模型的“黑箱”特性让其决策过程难以解释，一旦出错可能导致重大生产事故，使得决策者不敢轻易采用。

注意问题：必须追求“稳健性”而非单纯的“准确率”。一个准确率99%但会突发1%致命错误的AI系统，远不如一个准确率95%但绝对稳定可靠的系统。

4. 组织与人才层面

挑战：复合型人才极度匮乏，组织架构僵化

人才缺口：极度缺乏既懂AI算法、又懂工业软件和平台、还深刻理解特定制造工艺的“AI+制造”复合型人才。

组织墙：传统制造业部门墙林立，AI项目需要跨部门、跨领域的协同，推动阻力大。

文化冲突：一线工人可能将AI视为对其工作岗位的威胁，产生抵触情绪，不愿意提供数据或配合落地。

注意问题：人才是核心驱动力。如何吸引、培养和留住复合型人才，并建立有效的跨部门协作机制，是项目成功的关键。

5. 投资与回报层面

挑战：ROI（投资回报率）不确定性与初始投入高

初始成本高：涉及硬件改造、软件采购、平台搭建、人才引进等，前期投入巨大。

回报周期长：AI项目从启动到产生显著经济效益需要时间，与制造业追求短期成本控制的理念存在矛盾。

价值难以精确衡量：很多价值（如设备隐性故障的避免、生产柔性的提升）难以在短期内用精确的财务数据衡量。

注意问题：需要分阶段、小步快跑地进行投资，用试点项目的成功来证明价值，从而争取更大的预算支持。

二、推进实施建议

针对以上挑战，建议采用“战略引领、场景切入、数据驱动、小步快跑、生态共建”的策略。

1. 制定与业务对齐的AI战略

自上而下推动：决策层必须成为第一推动力，将AI定位为企业的核心战略之一，而非某个部门的技术任务。

价值导向，场景优先：不要从技术出发，而要从业务痛点出发。选择那些“价值高、数据基础好、易于实现”的“速赢”场景作为突破口。例如：

视觉质检：替代人眼进行产品表面缺陷检测。

预测性维护：基于设备振动、温度等数据预测故障，减少非计划停机。

工艺参数优化：通过AI模型寻找最优生产参数，提升良品率、降低能耗。

智能排产：动态响应订单变化，优化生产计划。

2. 夯实数据基础，构建数据能力

基础设施先行：对关键老旧设备进行数字化改造，部署传感器，建设统一的数据采集与监控平台（IIoT平台），打破数据孤岛。

建立数据治理体系：制定数据标准，保障数据的准确性、一致性和安全性。

“数据+工艺”融合：让数据科学家和工艺工程师、一线老师傅紧密协作，共同定义问题、标注数据、解读结果。

3. 采用合适的技术路径与组织方式

“平台+应用”策略：构建或引入一个统一的工业AI平台，提供数据管理、模型开发、训练、部署和监控的一体化能力，避免烟囱式开发。

拥抱MLOps：引入机器学习运维理念，实现模型的自动化、可持续部署和迭代，解决“最后一公里”问题。

成立跨部门项目组：由业务部门牵头，IT/OT部门提供支持，组建敏捷团队，快速迭代。

优先考虑可解释性AI：在关键决策场景，选择可解释性更强的模型，或辅以可解释性工具，增加信任度。

4. 注重人才与文化建设

内部培养与外部引进结合：一方面加大对现有员工（尤其是工程师）的AI技能培训；另一方面引进数据科学家，并让他们深入业务一线。

改变考核机制：将AI项目的推进和成果纳入相关部门的KPI考核中，打破组织墙。

以人为本，强调人机协同：向员工传达AI是辅助工具，旨在将他们从重复、枯燥的工作中解放出来，从事更具创造性的工作，消除其顾虑。

5. 优化投资模式，证明商业价值

分阶段投入：先期投入少量资源进行PoC概念验证，验证技术可行性和商业价值；成功后再扩大规模。

精准衡量ROI：为每个AI项目设定清晰、可量化的关键绩效指标，并用实际数据证明其价值，将其转化为具体的财务收益（如成本节约、收入增加），从而赢得持续投资。

6. 积极利用生态合作

与领先的数字化服务商合作：与用友、金蝶、华为、阿里云等拥有制造业背景和平台能力的服务商合作，利用其平台和行业解决方案，降低自研风险和成本。

与高校及科研院所合作：联合进行前沿技术攻关和人才培养。

总结而言，推动AI在制造业落地，是一场深刻的变革。它考验的不仅是企业的技术实力，更是其战略眼光、组织韧性和持续学习的能力。从解决一个具体的、高价值的痛点开始，用成果说话，积小胜为大胜，是最为稳妥和有效的路径。