AI+工业软件双轮驱动：广东DeepSeek思享会解码制造未来新范式

近日，由广东省工业和信息化厅指导、DeepSeek智能研究院主办的”黄埔智造 工软未来”思享会在广州科学城成功举办。活动以”共探AI+工业软件如何赋能制造未来”为核心议题，汇聚了来自制造业、工业软件企业、科研机构及投资领域的200余位代表，通过主题演讲、技术演示、案例分享与圆桌对话等形式，系统探讨了AI与工业软件深度融合的技术路径、应用场景及产业变革方向。

一、AI+工业软件：制造业智能化转型的核心引擎

活动首场主题演讲中，DeepSeek智能研究院院长李明博士指出，当前制造业正面临”效率瓶颈”与”创新焦虑”双重挑战。传统工业软件（如CAD/CAE/CAM）虽能实现流程标准化，但难以应对个性化定制、柔性生产等新型需求；而AI技术（尤其是生成式AI与机器学习）的引入，可通过数据驱动实现工艺优化、质量预测与资源动态配置，形成”软件定义制造”的新范式。

以汽车制造为例，某头部车企通过部署AI驱动的工艺规划系统，将冲压模具设计周期从45天缩短至18天，且一次试模成功率提升至92%。该系统通过分析历史工艺数据与实时生产参数，自动生成最优工艺路线，并利用数字孪生技术模拟生产过程，提前识别潜在风险。”AI不是替代工程师，而是将其从重复性劳动中解放，聚焦于创新设计。”李明强调。

二、技术突破：从单点应用到全流程赋能

在技术演示环节，DeepSeek展示了其自主研发的”工业智能中台”，该平台整合了计算机视觉、自然语言处理与强化学习等能力，可与主流工业软件（如西门子NX、达索SolidWorks）无缝对接。例如，通过图像识别技术，系统可实时检测生产线上的缺陷产品，并自动触发调整指令；结合NLP技术，工程师可通过语音指令快速调用设计文档或生成报告。

“传统工业软件的封闭性是其应用瓶颈之一。”华南理工大学智能制造研究所教授王伟指出，”AI中台的模块化设计允许企业按需接入功能，既降低了技术门槛，又保护了既有投资。”他以某电子制造企业为例，该企业通过部署AI质检模块，将产品不良率从0.8%降至0.3%，年节约成本超2000万元。

三、实践路径：从场景落地到生态共建

在案例分享环节，美的集团IoT事业部总监张涛介绍了其”灯塔工厂”建设经验。通过集成AI预测性维护、智能排产与供应链优化模块，该工厂设备综合效率（OEE）提升15%，订单交付周期缩短30%。”关键在于将AI能力嵌入工业软件的核心流程，而非简单叠加。”张涛强调，”例如，我们的MES系统通过机器学习模型动态调整生产节奏，实现了多品种、小批量生产的高效协同。”

圆桌对话中，与会专家就”AI+工业软件”的落地挑战达成共识：数据孤岛、算法可解释性、人才缺口是当前主要障碍。对此，DeepSeek提出”三步走”策略：第一步，通过边缘计算与联邦学习技术解决数据共享问题；第二步，开发可视化AI工具，降低工程师使用门槛；第三步，联合高校开设”工业智能”专业，培养复合型人才。

四、未来展望：构建开放创新的工业软件生态

活动最后，广东省工信厅副厅长陈立新发布《广东省AI+工业软件发展行动计划（2024-2026）》，提出到2026年培育10家以上AI工业软件领军企业，打造50个标杆应用场景，并设立专项基金支持核心技术攻关。

“制造业的未来在于’软硬协同’。”陈立新表示，”广东将发挥产业基础雄厚、应用场景丰富的优势，推动AI与工业软件从’单点突破’向’生态共赢’演进。”据悉，DeepSeek已联合华为、腾讯等企业成立”粤港澳大湾区工业智能联盟”，未来将重点攻关工业大模型、实时仿真等关键技术。

对开发者的实践建议

1. 技术融合方向：优先探索AI与CAD/CAE的集成，例如开发基于生成式AI的自动设计工具，或利用强化学习优化工艺参数。
2. 数据治理策略：构建企业级数据湖，统一存储设备日志、质量数据与工艺参数，为AI模型训练提供高质量数据源。
3. 工具链选择：采用模块化AI中台架构，避免重复开发；关注开源框架（如PyTorch、TensorFlow）与工业软件API的兼容性。
4. 人才能力培养：鼓励工程师学习Python、SQL等基础技能，同时参与AI培训项目，逐步向”工业数据科学家”转型。

此次思享会不仅为制造业提供了技术升级的清晰路径，更揭示了一个趋势：在工业4.0时代，AI与工业软件的深度融合将成为中国从”制造大国”迈向”智造强国”的核心驱动力。正如李明博士所言：”未来的工厂，将由代码与算法共同定义。”