AI技术在制造业的应用现状 - AI大模型分为三类：文本处理的大语言模型、生物医药/化学领域的科研大模型、与物理世界交互的具身大模型，前两类在制造业落地较快，具身大模型处于起步阶段[1] - 汽车制造和电子制造行业应用较成熟，AI视觉检测系统能高精度识别零部件缺陷，提升电路板检测效率和自动化生产流程[2] - AI视觉检测、设备预测性维护、智能焊接机器人领域已形成成熟应用，但工业母机等通用场景的AI人机交互仍处于早期阶段[2] AI对制造业的变革机遇 - 智能化生产可提高效率和质量，降低人力成本；产品创新可优化设计功能；市场拓展可分析需求并开拓新市场[3] - 制造业附加值将转向研发创新和高效运营，掌握先进具身大模型的企业可能重塑行业竞争格局[3] - AI将催生全新商业模式，推动全流程自动化，产业链重心从制造转向研发和服务，竞争维度扩展至"数据-算法-场景"三位一体[3] 企业AI融合路径 - 需建立痛点导向的价值锚定体系，逐步将AI技术融入生产流程以提升经济效益[5] - 战略规划需覆盖生产/管理/销售全环节，如AI生产排程、质量控制、数据驱动决策，避免简单技术叠加[5] - 垂类模型发展是关键，部分企业正开发通用底座吸引开发者完善垂直场景应用[5] 政策支持与产业协同 - 专项科研基金支持AI与制造融合技术研发，试点示范项目激发企业创新活力，广东人工智能与机器人产业联盟等政策加速资源集聚[7] - 需构建"技术攻关-成果转化-产业升级"全链条生态，产学研深度融合推动场景创新[7] - 未来3-5年趋势包括训练成本下降、具身智能发展、数实融合，中国凭借场景/数据/政策优势引领全球产业链智能化革命[8] 技术突破方向 - 具身大模型需突破物理世界交互技术，依赖算法、传感器及运动控制技术发展[8] - 当前瓶颈包括大模型可解释性、数据隐私保护和边缘计算能力，需产学研协同攻关[8] - 智能化升级加速、产业融合深化、绿色制造赋能将成为未来核心趋势[8]