随着全球制造业数字化转型进入关键阶段，工业人工智能（AI）的应用正从实验试点走向规模化部署。据国际数据公司（IDC）最新发布的《全球AI支出指南》预测，到2025年，全球在AI解决方案上的支出将超过5000亿美元，其中制造业是最大的行业市场之一，占比接近20%。
一、从“云端”走向“边缘”，AI部署模式发生转变
“过去几年，工业AI的应用多依赖于云端强大的算力进行模型训练和复杂分析。” ABB中国区技术总监在近期的一次行业论坛上指出，“但2025年，我们看到了一个明显的趋势：为了满足实时性、数据安全和低延迟的要求，越来越多的AI推理工作负载正转移到边缘侧。”
这一转变的背后是边缘计算技术的成熟。例如，西门子推出的Industrial Edge平台已能支持AI模型在生产线的本地化部署与运行，实现对设备预测性维护、视觉质检等场景的毫秒级响应。
“工业AI的价值不再仅仅是生成一份分析报告，而是能直接在产线上‘动手’，实时阻止一个缺陷产品的产生。这才是其真正的威力所在。” —— Gartner高级研究总监
二、三大典型应用场景驱动价值兑现
当前，工业AI的落地主要集中在以下几个能直接创造价值的场景：
- 预测性维护：通过分析设备传感器数据，AI能提前数小时甚至数天预警故障。据普华永道报告，该应用可帮助工厂减少高达70%的意外停机时间。
- 视觉质量检测：在3C、汽车零部件等领域，AI视觉的检测精度和效率已远超人工。例如，英特尔与一家国内光伏企业合作，将电池片EL缺陷检测的准确率提升至99.9%以上。
- 工艺参数优化：AI通过分析海量生产数据，能找到最优的生产参数组合，从而提升良率、降低能耗。
三、挑战仍存：数据质量与人才缺口
尽管前景广阔，但工业AI的规模化应用仍面临挑战。中国信息通信研究院发布的《工业智能发展白皮书（2025）》指出，“数据孤岛”和“领域知识壁垒”是两大主要障碍。高质量、带标签的工业数据稀缺，同时既懂工业技术又懂AI算法的复合型人才严重不足。
为解决这些问题，行业正在形成新的合作模式。自动化巨头如罗克韦尔自动化正与微软、亚马逊云科技等IT企业紧密合作，推出集成了AI能力的标准化解决方案，以降低企业的应用门槛。
