AI养猪又造车传统产业智能化空间有多大
AI养猪又造车 传统产业智能化空间有多大
2026年09月23日 04:44
当AI走出互联网大厂的服务器机房，进入养猪场、机床车间、 汽车 工厂等最基础的生产环节，传统产业智能化的天花板到底有多高？日前于上海举行的华为全联接大会2026上，与会企业人士和专家表示，随着 人工智能 技术加速向实体经济渗透，传统产业智能化改造空间正在加快释放，但数据、人才等基础短板仍待补齐。
明亮整洁的全封闭猪舍里，智能巡检 机器人 沿轨道缓缓滑行，来回穿梭于猪舍上方，24小时不间断检测环境、群体、个体等数十项生长指标……记者在农牧养殖智慧化展台看到了这样的场景。在邻近的 汽车 智能制造展台，从零部件到整车制造全链条， 人工智能 技术都已深度渗透。
“养猪和造车，智能化的底层逻辑其实是一致的。”华为副总裁、制造与大企业军团CEO刘超向记者表示，“不同行业工艺和目标虽有差异，但场景背后的痛点逻辑和落地路径具有较强共通性。”基于多个标杆项目实践，相关单点验证能力正被沉淀为可跨行业复用的标准化方案。
在 生猪养殖 领域，年出栏约7000万头的 牧原股份 将设备参数、运维经验与算法结合，对 饲料 产线关键设备故障提前预警，以避免产线停机对生猪生长造成不可逆损伤。
“在 汽车 领域，我们与 长安汽车 联合开发的碰撞测试方案将同类工作周期从三周压缩至30分钟，准确率超过95%。”华为车厂本体架构军团（研发制造）总裁张颖慧告诉记者。
更多行业的样本正在涌现。通用技术集团机床有限公司总会计师张颖介绍，公司推动AI与机床深度融合，“十五五”期间按计划落地100个高价值场景，推动 工业母机 向自感知、自学习、自决策、自执行、自适应升级。安踏集团IT副总裁王宏星表示，安踏持续推进“AI 365”战略，自研四大垂域大模型和“小安”智能体平台，正以数字化及AI驱动迈向“世界的安踏”。
“从中长期趋势来看，传统产业智能化改造空间加快释放是大势所趋。”同济大学国家创新发展研究院研究员宫超认为，此前，大型企业持续推进产线的自动化，如今大模型、 机器视觉 、工业AI等技术门槛下降，以及一些典型应用场景日益成熟，加之政策端的支持，传统产业智能化改造会逐步加速。
同时，业界对“ 人工智能 +制造”面临的现实挑战保持清醒。“传统产业利润率相对较低，效率提升带来的边际价值更为显著，但智能化改造的关键不在技术本身，而在企业自身的消化能力。”刘超表示，当前算力和模型供给能力总体跑在场景需求前面，企业数据基础、流程机制和人才结构成为主要制约。
宫超认为，目前传统产业智能化改造面临三大挑战：一是成本问题，制造业本身利润率比较低，智能化改造的前期投入高，收益难以量化；二是数据问题，大量工业数据掌握在不同的企业、机构手中，数据不共享，且数据标准、接口、格式不一致，很难进行提取使用；三是安全问题，工业系统对稳定性要求极高，尤其是能源等关键产业，更是对核心环节或核心业务的智能化改造慎之又慎。
值得注意的是，针对这些挑战，不少企业正在探索破局路径。以传统制造向先进制造转型最关键的产线换型环节为例。“传统制造普遍存在工控架构碎片化、设备协同能力弱、工艺迭代成本高、端侧智能缺失、核心装备依赖进口等结构性瓶颈，难以适配先进制造‘高精度、多批次、快迭代、高可靠、强自主’的现代化发展要求。”华龙讯达总经理龙小昂介绍，华龙讯达依托国产算力底座、工业鸿蒙分布式架构与自研全品类PLC集群体系，在华为全联接大会期间正式发布智枢具身智能柔性制造示范线，将先进制造产线换型周期压缩至分钟级。
业界专家表示，随着梯度培育政策深入推进、标准化方案增多和应用成本持续下降，人工智能与传统产业深度融合的空间有望进一步打开。技术红利正在向实体经济最基础的环节渗透，为制造业高质量发展培育新动能。
（文章来源：经济参考报）