AI+工业软件”融合创新：广东DeepSeek思享会解码制造未来

2023年12月15日，由广东省工业和信息化厅指导、DeepSeek人工智能研究院主办、黄埔区智能制造协会承办的“广东DeepSeek思享会—黄埔智造 工软未来”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”为主题，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余名代表，通过主题演讲、案例分享、圆桌对话等形式，深入探讨AI技术与工业软件深度融合对制造业转型升级的推动作用。

一、AI+工业软件：制造业转型升级的核心引擎

当前，全球制造业正经历以智能化、数字化为核心的新一轮产业变革。工业软件作为“工业之魂”，承载着设计、生产、管理全流程的数字化能力，而AI技术的引入则为其注入了“智慧基因”。

1. 工业软件智能化：从“工具”到“伙伴”
传统工业软件（如CAD、CAE、MES）侧重于流程标准化与效率提升，但面对复杂多变的制造场景，其自适应能力有限。AI技术的融合使工业软件具备“学习-优化-决策”能力：例如，基于机器学习的工艺参数优化系统可实时分析生产数据，自动调整设备参数，将产品合格率提升15%以上；深度学习驱动的缺陷检测系统，通过图像识别技术实现微米级缺陷检测，效率较人工检测提升30倍。

2. 数据驱动的制造范式变革
AI的核心价值在于数据挖掘与知识发现。工业互联网平台汇聚了设备运行、质量检测、供应链等海量数据，AI算法可从中提取隐性规律，构建数字孪生模型。例如，某汽车零部件企业通过AI预测性维护系统，将设备故障停机时间减少40%，年节约维护成本超千万元。

3. 场景化落地：从技术到价值的跨越
活动现场，多家企业展示了AI+工业软件的实践案例：

• 某电子制造企业：部署AI视觉质检系统后，单线检测效率从每小时800件提升至1200件，误检率从5%降至0.3%；
• 某装备制造商：利用AI优化排产算法，使订单交付周期缩短25%，库存周转率提升18%；
• 某钢铁企业：通过AI能源管理系统，实现高炉煤气动态平衡，年减少碳排放2.3万吨。

二、技术突破与生态共建：破解融合难题

尽管AI+工业软件前景广阔，但其落地仍面临数据孤岛、算法适配性、人才短缺等挑战。与会专家从技术、生态、政策三方面提出解决方案。

1. 技术突破：轻量化模型与边缘计算
针对工业场景对实时性、可靠性的要求，DeepSeek研究院发布了新一代工业AI模型“DeepIndust-Lite”，其参数规模较通用模型缩减80%，可在嵌入式设备上部署，支持毫秒级响应。同时，边缘计算与5G技术的结合，使数据本地处理成为可能，降低了云端依赖与网络延迟风险。

2. 生态共建：开放平台与标准制定
工业软件生态的碎片化是制约AI应用的关键因素。活动发起“黄埔智造工业软件联盟”，旨在推动数据接口、模型格式、安全协议的标准化。例如，联盟成员企业共同开发了“工业AI中间件”，支持不同厂商的AI模型与工业软件无缝对接，降低集成成本60%以上。

3. 政策支持：从试点到规模化推广
广东省工信厅相关负责人透露，未来三年将投入5亿元专项资金，支持AI+工业软件示范项目建设，对采购国产工业软件的企业给予30%的补贴。同时，推动建立“AI+工业软件”创新中心，提供算力支持、测试环境与人才培训服务。

三、未来展望：从单点突破到系统创新

活动最后，与会专家达成共识：AI+工业软件的深度融合将推动制造业向“自感知、自决策、自执行”的自主制造阶段演进。未来三年，重点方向包括：

1. 通用大模型工业定制：基于通用AI大模型，开发面向特定行业的垂直模型，如针对半导体制造的“光刻工艺优化模型”；
2. 人机协同制造系统：通过AR/VR技术，将AI决策结果可视化，实现操作人员与智能系统的实时交互；
3. 绿色制造AI解决方案：利用AI优化能源使用、废弃物循环，助力“双碳”目标实现。

对于制造业企业，建议从以下三方面布局：

• 数据基础建设：优先部署设备联网与数据采集系统，构建企业级数据湖；
• 场景化试点：选择质检、排产、维护等高价值场景，快速验证AI应用效果；
• 生态合作：与工业软件厂商、AI技术提供商建立联合实验室，共享技术资源与市场机会。

此次思享会不仅为AI与工业软件的融合提供了理论支撑与实践案例，更通过生态联盟的建立，推动了技术、资本与市场的深度对接。正如DeepSeek研究院院长所言：“AI不是替代工业软件的工具，而是赋予其‘思考’能力的伙伴。当每一行代码都能理解制造的逻辑，每一次计算都能优化生产的效率，我们便真正迈入了智能制造的新纪元。”