AI+工业软件双轮驱动，广东DeepSeek思享会引领制造新未来

近日，由广东省工业和信息化厅指导、DeepSeek人工智能研究院主办的“共探AI+工业软件如何赋能制造未来，广东DeepSeek思享会—黄埔智造 工软未来”在广州市黄埔区成功举办。活动汇聚了政府代表、行业专家、企业技术负责人及开发者，围绕AI技术与工业软件的深度融合展开深度探讨，为制造业智能化转型提供创新思路与实践路径。

一、AI与工业软件融合：制造业转型的核心引擎

1. 技术突破：从“数据孤岛”到“智能决策”
当前制造业面临数据分散、分析效率低等痛点。AI技术通过机器学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉，可实现设备故障预测、生产流程优化及质量检测自动化。例如，某汽车零部件企业通过部署AI驱动的工业视觉系统，将缺陷检测准确率提升至99.7%，检测效率提高3倍。

工业软件作为AI落地的载体，需具备开放性与可扩展性。活动现场，某工业软件厂商展示了其基于微服务架构的MES（制造执行系统），通过API接口无缝对接AI模型，实现生产数据实时分析与动态调度。代码示例中，其核心调度算法采用Python实现：

def dynamic_scheduling(ai_forecast, current_orders):
    # 根据AI预测的产能与订单优先级动态调整生产计划
    priority_queue = sorted(current_orders, key=lambda x: x['urgency'])
    adjusted_schedule = []
    for order in priority_queue:
        if ai_forecast.get_capacity(order['product_type']) > order['volume']:
            adjusted_schedule.append(order)
    return adjusted_schedule

2. 产业协同：构建“AI+工业软件”生态
黄埔区作为广州制造业核心区，已形成以芯片、传感器、工业机器人为基础的硬件生态，与AI算法、工业软件形成互补。活动发布的《黄埔区智造产业白皮书》指出，2023年全区AI+工业软件相关企业研发投入同比增长42%，专利申请量占全市35%。

二、技术落地挑战与解决方案

1. 数据壁垒：跨系统整合的“最后一公里”
企业普遍面临ERP、PLM、SCADA等系统数据格式不统一的问题。某电子制造企业CIO分享经验：“我们通过建立数据中台，采用Apache NiFi实现异构数据清洗与转换，将设备日志、订单数据、质量报告整合为统一分析模型，AI训练时间从72小时缩短至8小时。”

2. 人才缺口：复合型开发者的培养路径
活动调研显示，68%的企业认为“既懂工业场景又懂AI算法”的人才稀缺。DeepSeek研究院推出“工业AI工程师认证体系”，课程涵盖：

• 工业协议解析（Modbus、OPC UA）
• 轻量化模型部署（TensorRT优化）
• 边缘计算与云边协同

某高职院校代表透露，其与本地企业合作开设“AI+智能制造”实训班，学生需完成3个月工厂实习，毕业即具备独立开发简单预测模型的能力。

三、实践案例：从概念到规模化应用

1. 离散制造：AI驱动的柔性生产线
在黄埔区某3C产品工厂，AI系统通过分析历史订单数据与供应链波动，动态调整组装线配置。例如，当某型号手机壳需求激增时，系统自动调用备用机器人，将产线切换时间从4小时压缩至45分钟。

2. 流程工业：能耗优化的“数字孪生”
某化工企业部署了基于AI的数字孪生平台，通过模拟不同工艺参数下的能耗曲线，找到最优操作点。实施后，单位产品蒸汽消耗下降18%，年节约成本超2000万元。

四、未来展望：技术融合的三大趋势

1. 小样本学习突破工业场景数据瓶颈
针对制造业数据标注成本高的问题，活动展示了基于元学习（Meta-Learning）的缺陷检测模型，仅需50张标注图像即可达到95%准确率，较传统方法减少80%标注量。

2. 工业大模型重塑软件开发范式
某厂商演示了通过自然语言生成PLC代码的原型系统，工程师输入“当温度超过200℃时关闭加热器”，系统自动生成符合IEC 61131-3标准的ST语言代码：

IF Temperature > 200 THEN
    Heater_Control := FALSE;
END_IF;

3. 5G+边缘计算构建实时响应网络
在黄埔区某智能电网示范项目中，边缘节点部署的AI模型可在10ms内完成故障定位，较云端处理延迟降低90%，为高精度制造提供保障。

五、行动建议：企业如何布局AI+工业软件

1. 分阶段实施：优先在质量检测、设备维护等高ROI场景试点，逐步扩展至全流程优化。
2. 选择开放平台：优先采用支持多模型接入、提供低代码开发工具的工业软件，降低技术门槛。
3. 参与标准制定：加入区域性产业联盟，推动数据接口、模型评估等标准的统一。

此次思享会不仅为制造业提供了技术落地的可复制路径，更彰显了黄埔区作为“智造高地”的产业凝聚力。随着AI与工业软件的深度融合，中国制造业正从“规模竞争”转向“价值创造”的新阶段。