制造范式正经历深刻重构。我们在生产流程创新的链条中熔合新动能，
以迎接智能生产的下一次质变升级。打通供需壁垒，促进智造要素无缝流转，
加速技术与场景深度耦合，是制造业赢得竞争优势的核心路径。
工业增加值突破 40.5 万亿，规模稳居全球第一
大部分行业领导者认为，到 2040 年，智能化将成为制造业主要的竞争差异化因素
高技术制造业增速达 8.9%，AI 驱动创新效能跃升
国家级绿色工厂覆盖 6430 家，绿色产值占比突破 20%
利用机器学习和深度学习技术，对生产数据进行实时分析和处理，实现生产过程的自动化控制和优化。通过AI技术预测设备故障，提前进行维护，避免生产停滞。根据生产订单需求，自动调整生产计划和工艺流程，实现生产的柔性化和智能化。
通过AI优化供应链仓储调配，实现供应链的可视化和协同化。利用大数据分析和预测算法，提前安排原材料采购、生产计划和物流配送，降低库存成本，提高供应链的响应速度和灵活性。
利用AI对生产过程中的数据进行实时监测和分析，及时发现产品质量问题，并找出问题根源。通过机器视觉对产品进行外观检测，自动识别产品表面的缺陷和瑕疵，提高检测的准确性和效率。
AI在产品设计、优化以及整个研发价值链中发挥关键作用，实现智能协同、物料优选推荐，助力企业把控产品成本。利用AI进行知识管理、实验模拟、创新方案生成等，全方位重构研发模式。通过分析消费者数据，AI帮助企业设计更符合市场需求的产品，并提供个性化服务。
汽车零部件生产中的故障诊断完全依赖人工经验，每一次发动机异响排查都需要跨班组会商，反复拆解验证，这一过程往往耗费数小时甚至数日。
然而，得益于生成式人工智能的强大能力，我们现在能够大幅缩短这一过程，仅用几分钟就能快速定位到故障原因，整合排障方法。
这正是我们与重庆港鑫机械合作的项目，即应用 AI 质检智能体来收集和分析故障数据。
该应用通过大模型熔炼多年历史故障数据，构建多模态知识库。当员工提交文本描述或零件照片时，AI 自动匹配相似故障模式和排障建议，生成排查链并持续学习优化。
质检耗时缩短，单次故障定位时间平均从 3 小时压缩至 45 分钟内。