人工智能驱动制造业自主化转型 - 当前人工智能正驱动制造业向自主化迈进，业界需重视基础研究、高效数据生成、数字底座等关键环节，构建新一代自动化架构，引领产业变革 [1] 自动化在工业革命中的角色演进 - 自动化系统是工业革命的重要驱动力，第一次工业革命的蒸汽机依靠自动控制实现稳定 [1] - 第三次工业革命直接以“自动化”为核心，其中PLC率先实现了控制策略的软件化与灵活调整 [1] - 当前以智能化为标志的第四次工业革命，自动化技术充当了“发起者”角色，但智能化广泛应用后的制造业形态尚在发展中 [1] 发展智能制造面临的三大挑战 - 挑战一：设计与制造脱节，新产品生产效率不高，随着系统产品越来越复杂，这个问题更为突出 [2] - 挑战二：用户需求定制化，某些产品难以标准化，如造飞机、造船与汽车制造差异大，实现自动化、高品质、高效率还需技术的突破 [2] - 挑战三：构建韧性工业链，当前也尤为重要，实践表明，摒弃“微笑曲线”中制造环节附加值低的旧观念，通过技术赋能抬升制造价值是未来努力的目标 [2] AI驱动的自动化体系变革 - AI的引入正推动自动化从“传感+控制”向“认知+决策+优化配置”的全链条延伸 [2] - 这一变革体现在三个模式的演进：从人主导的机器嵌入式模式，到当前AI局部辅助的“副驾驶”模式，最终将走向机器完全自主化的模式 [2] 新一代自动化架构的构成 - 数据底座、通用模型加上行业级应用服务将成为新架构 [2] - 从控制角度看，需突破跨场景认知难题，实现机器不依赖人 [2] - 在数据层，需从数据库向数据空间、数据湖演进 [2] - 在软件层，面向对象的建模需与机器学习、物理模型深度融合 [2] 未来需加快布局的四个关键方向 - 一是重视基础理论和前瞻技术的研究 [3] - 二是关注数据的获取与生成，要解决可靠性、泛化性问题 [3] - 三是打造好数字底座，多方协同支撑行业发展 [3] - 四是发展和丰富多层级多粒度的制造适配技术 [3]