AI浪潮正席卷工业全价值链，制造业正站在新一轮变革的临界点。围绕"AI时代，工厂的下一程该怎么走"这一命题，益模科技董事长兼总经理易平，结合二十年产业一线深耕观察与实践，拆解当前制造企业的共性生存困境，研判全球工业AI演进趋势，并系统给出了一套可落地的转型行动路径。

本文梳理其中核心观点，为制造企业的智能化升级提供参考。

在全球产业格局重构与技术迭代加速的当下，离散制造业的共性焦虑正在持续放大，归根结底可以凝练为外部竞争、内部经营、数字化升级、全球化布局四个维度的现实压力。

一是竞争拼不赢。

• 规模层面，头部企业的成本效应持续释放，规模优势直接转化为价格优势，中小厂商的生存空间被持续挤压；
• 交付层面，下游产品研发周期大幅压缩，从数年迭代缩短至数月，首次试模即需实现小批量量产，交付节奏持续加快；
• 能力层面，垂直一体化企业凭借全链路协同优势，对单一工序、单一业务的企业形成降维打击，单一环节的竞争力持续弱化。

二是经营赚不到。

原材料价格波动、人工成本刚性上涨，持续压缩企业利润空间；为保障交付被动备货，高库存让不少企业陷入 “账面盈利、现金流紧张” 的困境；依赖老师傅经验的传统经营模式，在不确定性加剧的市场中逐渐失效，“靠经验决策” 的风险持续上升。

三是转型转不动。

业务转型面临人才、设备、工艺的多重壁垒，跨界切换赛道举步维艰；数字化转型常陷入 “单点建设、数据孤岛” 的误区，多套系统并行却无法实现数据拉通，部门墙、系统墙持续存在，数字化价值难以充分释放。

四是出海出不去。

全球化布局中，产线可搬迁但核心工艺难以复制，跨区域质量管控难度大；再加上海外用工习惯、本地化管理、合规政策等多重障碍，“产能出海、能力难出海” 成为普遍痛点。

放眼全球产业实践，工业AI正从概念走向落地，数字AI与物理AI的协同融合，正在重新定义工厂的核心形态。

数字AI层面，统一的数据底座正在成为企业的核心基建。

国际领先企业已通过构建统一的工业数据平台，打通质量、供应链、采购、制造、设计全链路数据，让分散系统中的数据释放价值。相关实践显示，统一数据平台可助力航空制造企业交付提速33%，助力动力电池工厂上线数月即实现废料减少、收益兑现，可分析数据点能跃升至十亿级。

物理AI层面，具身智能与人形机器人正在加速走进真实产线。

从六轴机械臂到柔性自动化产线，再到人形机器人走进生产车间完成分拣、分装等作业，物理AI正在持续替代高重复、高风险的体力劳动。当前国内外人形机器人已实现数百小时无故障连续作业，产线作业成功率达99.5%以上，物理执行层的智能化正在快速落地。

可以预见，未来工厂必然是数字AI与物理AI双轮驱动的形态：

• 以全域工艺、设备、质量、订单数据为底层底座；
• 数字AI层通过大模型、智能体、数字孪生等构建数字决策体系；
• 物流AI层通过视觉AI、边缘AI、工业机器人构建物理执行体系，最终从 “人机协作” 迈向AI驱动的自主工厂。

需要明确的是，工厂的终局并非完全的 “无人工厂”，而是 “少人×超级个体×自主机器” 的新型生产文明。重复性体力劳动由自动化设备承接，事务性、数据处理工作由智能体协同完成，工艺专家与管理者则聚焦AI边界定义、工艺优化与战略决策，人与AI各司其职，实现效率最大化。

工业AI的落地绝非单点工具的叠加，而是一套体系化的工程。益模前瞻性地提出了 “平台化、一体化、智能化” 未来十年三大战略，构建起 “地基—承重墙—穹顶” 的稳健架构，从底座到应用逐层夯实。

第一层：平台化筑牢数字地基

当前很多企业面临的痛点，是多款工业软件分散运行，数据标准不统一、业务语义不互通，如同零散的拼图，无法为AI提供有效的数据养分。

益模ManuVerse工业AI操作系统正是解决这一问题的核心抓手。

第二层：一体化强化业务承重墙

针对模具、装备、注塑零部件等不同离散制造赛道，益模已构建起覆盖设计、工艺、制造、仓储、物流全流程的一体化整厂解决方案，实现模塑协同、软硬一体的端到端打通，从根源上破解系统孤岛、业务断层的问题。

例如益模打造的模塑一体化解决方案中，从模具设计到注塑生产的数据全程贯通，设计变更能够实时同步至制造端，工艺参数能够反向优化设计方案，真正实现1+1＞2 的协同效应。

第三层：智能化撑起价值穹顶

智能化必须建立在扎实的平台化与一体化基础之上。

脱离数字化底座的 AI 应用，如同建在沙滩上的楼阁，不仅难以释放价值，还可能放大原有业务的缺陷。

务实的智能化推进，应当从智能设计、计划排产、试模调机、质量检测等具体场景切入，打造可落地、可验证的工业智能体，通过实际业务数据持续迭代优化，形成 “数据—应用—优化” 的智能飞轮，让 AI 能力越用越强。

针对当下行业普遍的AI焦虑，不少企业正在思考 “一步到位、全面上AI” 。前提必须先说清楚—数字化基础不稳，AI转型为时过早。一个常见误区，是以为AI能掩盖底层数据与流程的粗糙；真实情况恰恰相反：在破碎的底层结构上强行叠加AI，只会放大原有架构缺陷、加速陈旧系统崩溃。

益模结合产业一线的实践经验，给离散制造企业推进AI转型提出三点务实倡议：

第一，数字化全链闭环先行，筑牢转型地基。

企业的首要任务，是推进全链路数字化闭环，打通从订单到交付的全流程数据，保障数据的完整性与准确性，让业务流程标准化、透明化，为AI应用打造合格的 “数据土壤”。

第二，携手专业伙伴共建，降低转型门槛。

通用大模型无法解决专业的工业问题。工业AI 的落地，需要深厚的行业机理积累、工艺认知与场景实践，绝大多数制造企业难以独立搭建完整的AI技术团队。选择例如益模这样深耕行业、懂工艺懂业务的专业合作伙伴，依托成熟的工业AI平台与行业化解决方案，能够大幅降低转型的试错成本与技术门槛，更快实现AI价值的落地。

第三，追求组织型提效，避免单点效率内卷。

制造业的智能化升级，从来不是一蹴而就的跃进，而是一场长期主义的深耕。从数字化打底到一体化协同，再到智能化升级，每一步都需要稳扎稳打、贴合业务。

浪潮之下，不必焦虑，也不能躺平。筑牢数字地基、深耕业务场景、稳步迭代升级，才能真正抓住AI时代的产业机遇，在新一轮产业变革中构建长期竞争力。