AI+工软双轮驱动：广东DeepSeek思享会解码制造业智能化转型路径

2023年11月15日，由广东省工业和信息化厅指导、DeepSeek科技主办的”黄埔智造 工软未来”思享会在广州黄埔区成功举办。活动以”共探AI+工业软件如何赋能制造未来”为主题，吸引了来自制造业、工业软件企业、科研机构及投资领域的200余名代表参与，通过主题演讲、案例分享、圆桌讨论等形式，深入探讨AI技术与工业软件融合发展的趋势与挑战。

一、AI+工业软件：制造业智能化转型的核心引擎

活动开场，广东省工信厅装备工业处处长李明指出：”当前制造业正经历从’机械化’到’智能化’的质变，AI与工业软件的深度融合，将成为破解传统制造痛点、提升产业竞争力的关键。”数据显示，2022年广东省工业软件市场规模达320亿元，同比增长18%，其中AI驱动的工业软件占比超过35%，增速显著高于行业平均水平。

DeepSeek科技CTO张伟在主题演讲中提出”AI+工软双轮驱动模型”：以工业软件为载体，通过AI技术实现数据采集、分析、决策的闭环，最终推动制造流程的自主优化。他以某汽车零部件企业的实践为例，通过部署AI驱动的MES（制造执行系统），将设备故障预测准确率提升至92%，生产计划调整响应时间缩短60%。”传统工业软件解决的是’流程标准化’问题，而AI+工软的融合，解决的是’决策智能化’问题。”张伟强调。

二、技术突破：AI如何重塑工业软件功能边界

在技术分享环节，多位专家从不同维度解析了AI对工业软件的赋能路径：

1. 数据驱动的工艺优化
   华南理工大学教授王海波介绍了基于深度学习的工艺参数优化方案。通过构建”工艺参数-质量指标”的神经网络模型，结合实时生产数据动态调整参数，在某电子制造企业的SMT贴片工艺中，将贴片缺陷率从0.3%降至0.12%。”关键在于构建高质量的工业数据集，这需要企业打破数据孤岛，建立跨部门的数据治理体系。”王海波建议。

2. 数字孪生与仿真预测
   深圳某工业软件企业CTO李强展示了其自主研发的AI+数字孪生平台。该平台通过集成物理模型与AI算法，可实时模拟生产线的运行状态，并预测潜在故障。在某新能源电池企业的产线中，该平台提前3天预警了涂布机温度异常，避免了一次价值超百万元的生产事故。”数字孪生的价值不在于’复制现实’，而在于通过AI实现’超前决策’。”李强指出。

3. 低代码AI开发工具
   针对中小企业AI应用门槛高的问题，DeepSeek推出了低代码AI开发平台”DeepWork”。该平台预置了10余种工业场景的AI模型（如缺陷检测、设备预测性维护），用户可通过拖拽式界面快速训练定制化模型。某中小型机械加工企业利用该平台，仅用2周时间就部署了刀具寿命预测系统，将换刀成本降低40%。”AI不应是大型企业的专利，低代码工具能让中小企业以低成本享受技术红利。”DeepSeek产品总监表示。

三、实践挑战：从技术到落地的关键障碍

尽管AI+工业软件前景广阔，但与会企业普遍反映落地过程中存在三大挑战：

1. 数据质量与标准化
   某家电企业IT负责人提到：”我们积累了大量生产数据，但不同设备的数据格式、采样频率差异大，清洗和标注成本极高。”对此，专家建议企业优先从关键工序切入，建立数据采集标准，并逐步扩展至全流程。

2. 复合型人才短缺
   “既懂AI算法又懂工业场景的人才太稀缺了。”一家工业软件企业HR总监感叹。活动发布的《制造业AI人才白皮书》显示，广东省AI+工业复合型人才缺口超过5万人。建议企业通过”产学研用”联合培养模式，与高校、科研机构共建实训基地。

3. 投资回报周期长
   AI项目从部署到见效通常需要6-18个月，部分企业因短期看不到效益而放弃。专家建议采用”分步实施”策略：先从痛点最明显的场景（如设备故障预测、质量检测）切入，快速验证效果后再扩大应用范围。

四、未来展望：构建开放共生的工业AI生态

活动最后，DeepSeek联合多家企业发起”黄埔智造AI生态联盟”，旨在通过共享数据集、开源算法库、联合研发等方式，降低中小企业AI应用门槛。联盟首期将聚焦三大方向：

1. 建立工业AI基准测试平台：制定统一的模型评估标准，解决”算法选型难”问题；
2. 推广轻量化AI解决方案：针对中小企业需求，开发低成本、易部署的模块化产品；
3. 培育工业AI服务市场：鼓励第三方服务商提供模型训练、数据标注等专业化服务。

“制造业的智能化转型不是单点突破，而是生态系统的重构。”DeepSeek创始人总结道，”我们希望通过这次思享会，凝聚产业各方力量，共同探索一条可复制、可推广的AI+工业软件赋能路径。”

此次活动的成功举办，不仅为广东制造业的智能化转型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、人才、资本等要素的深度融合。随着AI与工业软件的持续融合，一个更高效、更柔性、更可持续的制造未来正在加速到来。