在工業(yè)4.0浪潮席卷全球的今天，智能制造已成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心引擎。人工智能作為新一代信息技術(shù)的關(guān)鍵支柱，正以前所未有的深度與廣度融入智能制造體系，而軟件開(kāi)發(fā)正是實(shí)現(xiàn)這一融合的基石與橋梁。為此，我們專訪了工信部智能制造專家委員會(huì)委員蔣明煒先生，共同探討AI融入智能制造的軟件開(kāi)發(fā)之道。

蔣明煒指出，智能制造的本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值創(chuàng)造。傳統(tǒng)制造軟件以流程固化和經(jīng)驗(yàn)?zāi)M為主，而AI的融入，則要求軟件開(kāi)發(fā)范式發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，從“執(zhí)行預(yù)設(shè)程序”轉(zhuǎn)向“基于數(shù)據(jù)的自主認(rèn)知與決策”。

一、 軟件架構(gòu)之變：從固化流程到柔性智能平臺(tái)
蔣明煒強(qiáng)調(diào)，未來(lái)的智能制造軟件將不再是單一的MES、ERP或SCADA系統(tǒng)，而是一個(gè)集成AI能力的柔性智能平臺(tái)。其核心架構(gòu)需具備：

1. 微服務(wù)與云原生：解耦傳統(tǒng)單體應(yīng)用，通過(guò)微服務(wù)實(shí)現(xiàn)功能模塊化、獨(dú)立部署與彈性伸縮，結(jié)合容器化與K8s等云原生技術(shù)，滿足智能制造對(duì)敏捷性、高可用的要求。
2. 數(shù)據(jù)湖與統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺(tái)：打破信息孤島，匯聚研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、質(zhì)量、設(shè)備等全鏈路數(shù)據(jù)，構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)。這是AI模型訓(xùn)練與應(yīng)用的“燃料庫(kù)”。
3. AI能力中臺(tái)：將機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)等AI能力封裝成標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)用的服務(wù)（如預(yù)測(cè)性維護(hù)算法服務(wù)、視覺(jué)質(zhì)檢模型服務(wù)），供上層業(yè)務(wù)應(yīng)用靈活調(diào)用，降低AI應(yīng)用門檻。

二、 開(kāi)發(fā)模式之變：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型即軟件
“軟件開(kāi)發(fā)的內(nèi)涵正在擴(kuò)展，”蔣明煒表示，“代碼編寫(xiě)只是部分工作，數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、特征工程，以及模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、部署、監(jiān)控與管理（MLOps），已成為開(kāi)發(fā)生命周期不可或缺的環(huán)節(jié)。” 這意味著：

1. 跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)：軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)需要融入數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師、領(lǐng)域?qū)＜遥üに嚒⒃O(shè)備專家），緊密協(xié)作，確保AI模型真正理解并解決工業(yè)場(chǎng)景中的復(fù)雜問(wèn)題。
2. 持續(xù)學(xué)習(xí)與演化：AI模型不是一次性部署的“靜態(tài)軟件”，而是需要持續(xù)用新數(shù)據(jù)喂養(yǎng)、迭代優(yōu)化的“活體”。軟件開(kāi)發(fā)流程必須支持模型的在線學(xué)習(xí)、A/B測(cè)試與版本管理。
3. 低代碼/無(wú)代碼AI工具：為賦能廣大工業(yè)工程師，降低AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)難度，面向特定場(chǎng)景（如工藝參數(shù)優(yōu)化、缺陷分類）的低代碼AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)將日益重要，實(shí)現(xiàn)“模型即軟件”的快速構(gòu)建。

三、 核心應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的軟件開(kāi)發(fā)重點(diǎn)
蔣明煒結(jié)合實(shí)踐，指出當(dāng)前AI融入智能制造在軟件開(kāi)發(fā)上應(yīng)聚焦幾大高價(jià)值場(chǎng)景：

1. 智能生產(chǎn)優(yōu)化：開(kāi)發(fā)集成強(qiáng)化學(xué)習(xí)、運(yùn)籌學(xué)算法的APS（高級(jí)計(jì)劃與排程）軟件，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的生產(chǎn)調(diào)度與資源優(yōu)化。
2. 預(yù)測(cè)性維護(hù)與設(shè)備健康管理：開(kāi)發(fā)能夠融合設(shè)備實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)、歷史維護(hù)記錄、工況信息的軟件系統(tǒng)，利用時(shí)序預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)模型，提前預(yù)警故障，規(guī)劃維護(hù)。
3. AI視覺(jué)質(zhì)檢：開(kāi)發(fā)易于集成和迭代的視覺(jué)檢測(cè)軟件平臺(tái)，支持小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)，以應(yīng)對(duì)產(chǎn)品換型頻繁、缺陷樣本少的挑戰(zhàn)，大幅提升檢測(cè)精度與效率。
4. 工藝參數(shù)優(yōu)化與知識(shí)沉淀：開(kāi)發(fā)能夠通過(guò)深度學(xué)習(xí)分析海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，自動(dòng)尋優(yōu)工藝參數(shù)（如注塑溫度、壓力），并將專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)制、可推廣的AI模型的軟件系統(tǒng)。

四、 挑戰(zhàn)與建議
蔣明煒也坦言，前路仍存挑戰(zhàn)：工業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差、獲取困難；復(fù)合型人才稀缺；AI模型的可解釋性、安全性與可靠性要求極高。對(duì)此，他提出建議：

1. 夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：企業(yè)在進(jìn)行智能化改造之初，就應(yīng)將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略置于核心，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)管道。
2. 采取“場(chǎng)景先行，小步快跑”：避免宏大而空洞的AI規(guī)劃，從具體、痛點(diǎn)明確的業(yè)務(wù)場(chǎng)景切入，開(kāi)發(fā)可落地、可見(jiàn)效的AI軟件模塊，快速驗(yàn)證價(jià)值，再逐步推廣。
3. 重視協(xié)同生態(tài)：制造企業(yè)、軟件開(kāi)發(fā)商、AI技術(shù)公司、高校及研究機(jī)構(gòu)應(yīng)構(gòu)建開(kāi)放協(xié)同的生態(tài)，共同攻克關(guān)鍵技術(shù)，培育人才，開(kāi)發(fā)行業(yè)解決方案。
4. 關(guān)注安全與倫理：軟件開(kāi)發(fā)需內(nèi)置安全機(jī)制，保障工業(yè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)隱私，并思考AI決策的透明性與責(zé)任歸屬。

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蔣明煒最后道：“AI融入智能制造，是一場(chǎng)深刻的‘軟件定義制造’革命。其成功的關(guān)鍵，在于構(gòu)建以數(shù)據(jù)為血液、以AI模型為大腦、以靈活架構(gòu)為軀干的新一代工業(yè)軟件體系。這要求軟件開(kāi)發(fā)思想、技術(shù)、流程和人才進(jìn)行系統(tǒng)性升級(jí)。道路雖遠(yuǎn)，行則將至。唯有把握軟件開(kāi)發(fā)這一關(guān)鍵抓手，中國(guó)智能制造方能鑄就堅(jiān)實(shí)內(nèi)核，邁向高質(zhì)量發(fā)展新階段。”