无论是加速实验循环，还是优化实时调度，AI能将制造过程中的不确定性转化为基于数据的确定性决策并执行重复性精密操作，在效率、质量、成本控制等方面实现提升
陈列在苏州博物馆的吴王夫差剑，历经两千五百年时光，剑锋依旧锐利，见证苏州制造对工艺与品质的持久追求。如今，这座传统的工业强市，正将人工智能技术应用于制造业各个环节。
研发周期从十年缩至一年，质检从肉眼抽检升级为毫秒级识别，车间里有了会思考的“数字大脑”……
截至2025年底，苏州累计培育百余个工业大模型，创建国家卓越级智能工厂10家、灯塔工厂7家。2025年，全市人工智能核心产业实现营收3466.6亿元，增速达14.92%。
效率提升只是起点。当AI深入制造业肌理，新的产品形态和产业赛道随之生长——智能眼镜、具身机器人、工业元宇宙……苏州正书写“AI+制造”新答案。
“过去靠经验，现在靠数字化工具实现动态排列组合，不扩产实现精密零件制造人均产出接近翻番。”江苏新美星包装机械股份有限公司智能制造中心总监修小伟说。
人工智能从具体环节切入，通过数据智能，精细化改造传统依赖人工经验的生产方式，带来效率提升与质量改善。
研发设计环节，显著缩短产品开发周期。以生物医药领域为例，百图生科公司利用人工智能构建新研发流程，形成“算法预测—实验验证—数据反哺—模型迭代”研发闭环。
公司研发人员表示，传统靠经验的“试错式”研发向“预测式”转变，将临床前阶段研发周期从十年以上缩短到一至两年，且全链条提升成功率。
生产制造环节，精准调度资源、实现柔性生产。走进中亿丰控股集团建筑工地，可以看到智能施工电梯、搬运机器人正在执行物料运输任务。与此同时，后台的“亿智云”平台实时监控整个项目的人员、设备与物料状态，并进行自动调度。“这缩短了工序衔接等待时间，减少资源消耗。”中亿丰数字科技集团总经理汪丛军表示。
受访者表示，传统资源调度依赖排产员经验，易产生库存积压、设备闲置。AI运用强化学习能动态排程优化；利用传感器数据，AI能预判设备故障风险；结合计算机视觉和路径规划，AI让AGV小车（自动导引运输车）自主搬运物料，减少物品挤压。面对小批量、短交期市场需求，AI敏捷响应并自适应调整工艺参数，实现柔性生产。
质量检测环节，大幅提升检测精度。澳帕曼织带（昆山）有限公司将人工智能视觉检测系统，用于安全带织带的质量检测。这套系统通过产线上部署的工业相机和多光谱光源，实时采集织物图像，在毫秒级识别断经、污渍、色差等瑕疵，并自动完成报警、喷墨标记和分拣。相比人工目检，AI视觉检测精度更高、速度更快、稳定性强，且数据可追溯，应用于电子元器件、汽车零部件、食品包装、药品外观、纺织面料等行业，能显著提升检测精度和效率。
受访者表示，AI将制造过程中的不确定性转化为基于数据的确定性决策并执行重复性精密操作，在效率、质量、成本控制等方面实现提升。
人工智能与制造业结合，催生了新的产品形态与服务模式，从提升既有体系效率，向创造新价值、开辟新市场延伸。
推出新产品。戴上智能眼镜，唤醒智能助手，现实世界与虚拟世界开始重合——想要出行，助手能自动跳出航班、车次等信息，动动嘴就能完成预订；逛街购物时，拿起商品即可获取商品价格信息，还能通过后台进行比价……在朱庇特智能，新发布的“AI+AR眼镜”凭借独特的交互体验，已获得不少订单。
智能产品过去受限于算力不足和算法不成熟难以落地。随着大模型轻量化、边缘计算芯片性能提升及端侧推理技术的突破，这些产品具备了量产和商用的条件。
催生新产业。制造业转型催生了提供人工智能解决方案的新兴服务产业。这些新兴服务企业将计算机视觉、时序预测、强化学习等技术封装成可落地的模块，嵌入到工厂现有生产流程中，帮助制造业企业实现柔性化、智能化转型。
思必驰科技股份有限公司面向制造业转型需求，将声学交互技术封装为“1+N”分布式智能体系统，嵌入传统产线，助力产业升级；江苏金服数字集团人工智能科技有限公司则将FinGuard大模型安全网关及AIDKS知识中台封装为标准模块，迁移至工业生产设备运维、数据合规等环节，为制造业安全防护提供底层支撑。
受访者认为，制造业智能转型改变工厂内部运作方式，也在产业链上游催生以“智力输出”为核心的新兴服务业态降低了中小制造企业拥抱AI的门槛，形成技术产业相互促进的正循环。
开辟新赛道。以往泾渭分明的行业划分，在智能催化下走向交叉融合，诞生如智能网联汽车、工业元宇宙、具身智能机器人等全新领域。
海豚之星智能科技有限公司围绕仓储物流、工业制造的真实需求，研发出兼具智能搬运、堆垛功能的多款机器人，产品远销海外。这些集成了多模态感知、大语言模型理解、自主决策与精细操控能力的智能实体，能理解自然语言指令，在复杂、动态工厂环境中自主识别目标、规划路径并完成装配、质检、搬运等任务，与工人实现高效协同作业。
苏州制造业人工智能应用走向普及，离不开制造业底蕴、场景驱动、梯度培育与平台协同有力支撑。苏州以系列政策激活高价值应用场景，以“成林计划”、分类评价指南及OPC社区构建全生命周期成长生态，同时依托长三角算力调度中心等平台资源加强区域协同，加速创新要素流动。
面向“十五五”，苏州正以科技创新引领新质生产力发展，全面实施“人工智能+”行动，加快构建现代化产业体系，奋力打造具有国际竞争力的“智能制造之城”。
发挥制造业优势，强化场景驱动。“人工智能的发展离不开场景应用。苏州制造业不仅孕育诸多场景，且质量颇高。”苏州国芯科技股份有限公司董事长郑茳说，在苏州支持下，江苏省RISC-V产业联盟正式落地，公司与上下游企业紧密合作，根据客户需求场景研发汽车芯片，今年一季度相关业务同比增长94.75%。
苏州市发改委人工智能推进处处长邹钦楠表示，苏州正紧扣科技赋能、产业升级、消费提质、民生改善、治理增效五大方向，搭建场景供需对接桥梁，激活场景应用活力，加快建设具有国际影响力的“人工智能+”城市。
坚持梯度培育，打造成长生态。苏州出台“成林计划”，构建科技企业全生命周期扶持体系，为不同类型、不同阶段企业成长提供针对性的“阳光雨露”；发布“人工智能企业分类评价指南”“垂类模型综合成效评价指南”“垂类模型公司评价及培育指南”，为企业成长提供方向；率先提出OPC（一人公司）社区概念，为创新人才提供成长舞台。
整合平台资源，加强区域协同。不久前，长三角OPC创新发展大会在苏州举行，吸引国内外人工智能领域知名企业、高校院所、创投机构等的数百位代表参会。活动现场，《苏州市吴江区支持OPC＆AIAgent创新发展的若干措施》对外发布，意在依托工联院江苏分院、“东数西算”长三角算力调度中心等平台资源以及人工智能、农文体旅商、现代服务业等产业基础，为广大创业者提供清晰发展方向和合作土壤。
此举将平台资源、产业基础与区域协同机制相结合，降低创业者试错成本，加速创新要素在长三角范围内的流动集聚，形成“平台支撑—政策引导—区域联动”的良性循环。■返回搜狐，查看更多