德勤咨詢發(fā)布的《2021年制造業(yè)人工智能創(chuàng)新應(yīng)用發(fā)展報(bào)告》深入剖析了人工智能（AI）在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、趨勢(shì)與挑戰(zhàn)，其中，人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)作為技術(shù)落地的核心載體，正成為驅(qū)動(dòng)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵引擎。

報(bào)告指出，在制造業(yè)場(chǎng)景中，人工智能應(yīng)用軟件正從單點(diǎn)工具向集成化、平臺(tái)化解決方案演進(jìn)。其發(fā)展呈現(xiàn)出三大特征：一是軟件形態(tài)從傳統(tǒng)的嵌入式分析模塊，發(fā)展為可獨(dú)立部署、支持持續(xù)學(xué)習(xí)的智能應(yīng)用平臺(tái)；二是開發(fā)模式從項(xiàng)目定制化轉(zhuǎn)向“平臺(tái)+組件”的模塊化、低代碼開發(fā)，顯著提升了交付效率與可復(fù)用性；三是軟件功能從早期的質(zhì)量控制、預(yù)測(cè)性維護(hù)等單一場(chǎng)景，拓展至涵蓋供應(yīng)鏈優(yōu)化、能耗管理、柔性生產(chǎn)調(diào)度等全價(jià)值鏈的智能決策支持。

在技術(shù)路徑上，制造業(yè)AI應(yīng)用軟件正深度融合工業(yè)知識(shí)（如物理模型、工藝規(guī)則）與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型（如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)），形成“知識(shí)+數(shù)據(jù)”雙輪驅(qū)動(dòng)的開發(fā)范式。這一方面要求軟件具備更強(qiáng)的多源數(shù)據(jù)（設(shè)備傳感、生產(chǎn)日志、視覺檢測(cè)等）接入與融合處理能力；另一方面，也催生了面向工業(yè)場(chǎng)景的專屬開發(fā)工具鏈與模型庫(kù)，例如針對(duì)缺陷檢測(cè)的視覺算法庫(kù)、針對(duì)設(shè)備異常診斷的時(shí)序分析框架等，降低了AI在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用門檻。

報(bào)告也揭示了軟件開發(fā)面臨的挑戰(zhàn)：工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、標(biāo)注成本高昂；AI模型在動(dòng)態(tài)生產(chǎn)環(huán)境中的可靠性、可解釋性要求嚴(yán)苛；現(xiàn)有工業(yè)系統(tǒng)（如MES、SCADA）與AI軟件的集成兼容性問(wèn)題突出。對(duì)此，報(bào)告建議企業(yè)采取“場(chǎng)景優(yōu)先、迭代推進(jìn)”的策略——優(yōu)先在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)好、業(yè)務(wù)價(jià)值高的環(huán)節(jié)（如質(zhì)檢、預(yù)測(cè)性維護(hù)）開發(fā)輕型應(yīng)用，快速驗(yàn)證價(jià)值；構(gòu)建統(tǒng)一的AI開發(fā)與運(yùn)行平臺(tái)，逐步標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口、算法組件與部署流程，以平臺(tái)能力支撐規(guī)模化應(yīng)用創(chuàng)新。

報(bào)告預(yù)測(cè)制造業(yè)AI軟件將向“云邊端協(xié)同”的彈性架構(gòu)演進(jìn)：云端負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練與資源調(diào)度，邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)低延遲實(shí)時(shí)推理，終端設(shè)備嵌入輕量級(jí)智能。AI軟件將與數(shù)字孿生、工業(yè)元宇宙等技術(shù)深度結(jié)合，通過(guò)在虛擬空間中模擬、優(yōu)化生產(chǎn)流程，驅(qū)動(dòng)實(shí)體制造系統(tǒng)的持續(xù)進(jìn)化。對(duì)于軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)而言，亟需培養(yǎng)既懂工業(yè)機(jī)理又精通AI算法的復(fù)合型人才，并建立與業(yè)務(wù)部門緊密協(xié)作的敏捷開發(fā)機(jī)制，方能在這場(chǎng)制造業(yè)的智能化浪潮中搶占先機(jī)。