中國AI賦能製造業遇三大關卡 安全、成本與技術瓶頸待破
2026-10-08
中國人工智能技術加速迭代，賦能製造業步伐加快，惟AI從實驗室走進車間仍存在現實難題。據走訪多家中小企業發現，安全、成本及技術三大關卡需引起重視並有針對性地解決。
安全方面，長期以來工業生產依託封閉內網運行，系統獨立、風險可控。AI深度落地應用需打通設備壁壘，推動內外網互聯以實現數據互通。工業系統由封閉轉為開放，病毒入侵和數據洩露等安全風險顯著增加，不少企業存在顧慮。當前工業數字安全體系仍待完善，中小企業防控能力薄弱，應急處置機制不夠健全，需把安全貫穿智能化轉型全過程，築牢工業數字安全屏障。
成本方面，智能化改造門檻較高，無論改造生產設備還是自建大模型，均需大量資金及人才成本。大型企業資源充沛，能搶佔轉型先機，但量大面廣的中小企業面對市場波動、訂單不穩等現實，更看重投入產出效率。高額改造成本及不確定的回報周期，使不少中小企業顧慮重重，造成工業AI應用結構性失衡，短時間內難以全面普及。
技術方面，工業生產標準複雜、流程精密，對AI系統的穩定性、適配性和可驗證性提出極高要求。當前大模型技術迭代迅速，部分企業投入研發的工業模型和智能系統尚未全面投用，便面臨技術更新，甚至出現「建成即落後」情況，造成資源閒置與重複投入。此外，部分工業AI存在算法黑箱，效果難以核驗，技術穩定性不足，導致企業不敢輕易替代傳統工序，制約數字化改造進度。
業內指出，AI不應是裝點門面的花架子，而應是賦能產業升級的重要抓手，其價值最終要體現在車間一線。推動人工智能與製造業深度融合，需堅持實效導向，持續完善工業數字安全體系，健全技術長效適配機制，推廣輕量化改造方案，破除落地堵點、補上發展短板，讓工業AI更安全、更穩定、更實用，以數字化和智能化賦能製造業轉型升級。
