AI融入智能制造 软件开发的变革之道——专访工信部智能制造专家蒋明炜

在工业4.0浪潮席卷全球的今天，智能制造已成为制造业转型升级的核心引擎。人工智能作为新一代信息技术的关键支柱，正以前所未有的深度与广度融入智能制造体系，而软件开发正是实现这一融合的基石与桥梁。为此，我们专访了工信部智能制造专家委员会委员蒋明炜先生，共同探讨AI融入智能制造的软件开发之道。

蒋明炜指出，智能制造的本质是数据驱动的价值创造。传统制造软件以流程固化和经验模拟为主，而AI的融入，则要求软件开发范式发生根本性转变，从“执行预设程序”转向“基于数据的自主认知与决策”。

一、 软件架构之变：从固化流程到柔性智能平台
蒋明炜强调，未来的智能制造软件将不再是单一的MES、ERP或SCADA系统，而是一个集成AI能力的柔性智能平台。其核心架构需具备：

1. 微服务与云原生：解耦传统单体应用，通过微服务实现功能模块化、独立部署与弹性伸缩，结合容器化与K8s等云原生技术，满足智能制造对敏捷性、高可用的要求。
2. 数据湖与统一数据中台：打破信息孤岛，汇聚研发、生产、供应链、质量、设备等全链路数据，构建高质量的数据资产库。这是AI模型训练与应用的“燃料库”。
3. AI能力中台：将机器学习、计算机视觉、自然语言处理、深度学习等AI能力封装成标准化、可复用的服务（如预测性维护算法服务、视觉质检模型服务），供上层业务应用灵活调用，降低AI应用门槛。

二、 开发模式之变：数据驱动与模型即软件
“软件开发的内涵正在扩展，”蒋明炜表示，“代码编写只是部分工作，数据采集、清洗、标注、特征工程，以及模型的训练、调优、部署、监控与管理（MLOps），已成为开发生命周期不可或缺的环节。” 这意味着：

1. 跨学科团队：软件开发团队需要融入数据科学家、算法工程师、领域专家（工艺、设备专家），紧密协作，确保AI模型真正理解并解决工业场景中的复杂问题。
2. 持续学习与演化：AI模型不是一次性部署的“静态软件”，而是需要持续用新数据喂养、迭代优化的“活体”。软件开发流程必须支持模型的在线学习、A/B测试与版本管理。
3. 低代码/无代码AI工具：为赋能广大工业工程师，降低AI应用开发难度，面向特定场景（如工艺参数优化、缺陷分类）的低代码AI开发平台将日益重要，实现“模型即软件”的快速构建。

三、 核心应用场景驱动的软件开发重点
蒋明炜结合实践，指出当前AI融入智能制造在软件开发上应聚焦几大高价值场景：

1. 智能生产优化：开发集成强化学习、运筹学算法的APS（高级计划与排程）软件，实现动态、实时的生产调度与资源优化。
2. 预测性维护与设备健康管理：开发能够融合设备实时传感器数据、历史维护记录、工况信息的软件系统，利用时序预测、异常检测模型，提前预警故障，规划维护。
3. AI视觉质检：开发易于集成和迭代的视觉检测软件平台，支持小样本学习、迁移学习，以应对产品换型频繁、缺陷样本少的挑战，大幅提升检测精度与效率。
4. 工艺参数优化与知识沉淀：开发能够通过深度学习分析海量生产数据，自动寻优工艺参数（如注塑温度、压力），并将专家经验转化为可复制、可推广的AI模型的软件系统。

四、 挑战与建议
蒋明炜也坦言，前路仍存挑战：工业数据质量参差、获取困难；复合型人才稀缺；AI模型的可解释性、安全性与可靠性要求极高。对此，他提出建议：

1. 夯实数据基础：企业在进行智能化改造之初，就应将数据战略置于核心，统一数据标准，建设高质量的数据管道。
2. 采取“场景先行，小步快跑”：避免宏大而空洞的AI规划，从具体、痛点明确的业务场景切入，开发可落地、可见效的AI软件模块，快速验证价值，再逐步推广。
3. 重视协同生态：制造企业、软件开发商、AI技术公司、高校及研究机构应构建开放协同的生态，共同攻克关键技术，培育人才，开发行业解决方案。
4. 关注安全与伦理：软件开发需内置安全机制，保障工业系统网络安全、数据隐私，并思考AI决策的透明性与责任归属。

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蒋明炜最后道：“AI融入智能制造，是一场深刻的‘软件定义制造’革命。其成功的关键，在于构建以数据为血液、以AI模型为大脑、以灵活架构为躯干的新一代工业软件体系。这要求软件开发思想、技术、流程和人才进行系统性升级。道路虽远，行则将至。唯有把握软件开发这一关键抓手，中国智能制造方能铸就坚实内核，迈向高质量发展新阶段。”