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

報告指出，在制造業(yè)場景中，人工智能應用軟件正從單點工具向集成化、平臺化解決方案演進。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)展為可獨立部署、支持持續(xù)學習的智能應用平臺；二是開發(fā)模式從項目定制化轉(zhuǎn)向“平臺+組件”的模塊化、低代碼開發(fā)，顯著提升了交付效率與可復用性；三是軟件功能從早期的質(zhì)量控制、預測性維護等單一場景，拓展至涵蓋供應鏈優(yōu)化、能耗管理、柔性生產(chǎn)調(diào)度等全價值鏈的智能決策支持。

在技術路徑上，制造業(yè)AI應用軟件正深度融合工業(yè)知識（如物理模型、工藝規(guī)則）與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型（如深度學習、強化學習），形成“知識+數(shù)據(jù)”雙輪驅(qū)動的開發(fā)范式。這一方面要求軟件具備更強的多源數(shù)據(jù)（設備傳感、生產(chǎn)日志、視覺檢測等）接入與融合處理能力；另一方面，也催生了面向工業(yè)場景的專屬開發(fā)工具鏈與模型庫，例如針對缺陷檢測的視覺算法庫、針對設備異常診斷的時序分析框架等，降低了AI在復雜工業(yè)環(huán)境中的應用門檻。

報告也揭示了軟件開發(fā)面臨的挑戰(zhàn)：工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、標注成本高昂；AI模型在動態(tài)生產(chǎn)環(huán)境中的可靠性、可解釋性要求嚴苛；現(xiàn)有工業(yè)系統(tǒng)（如MES、SCADA）與AI軟件的集成兼容性問題突出。對此，報告建議企業(yè)采取“場景優(yōu)先、迭代推進”的策略——優(yōu)先在數(shù)據(jù)基礎好、業(yè)務價值高的環(huán)節(jié)（如質(zhì)檢、預測性維護）開發(fā)輕型應用，快速驗證價值；構(gòu)建統(tǒng)一的AI開發(fā)與運行平臺，逐步標準化數(shù)據(jù)接口、算法組件與部署流程，以平臺能力支撐規(guī)模化應用創(chuàng)新。

報告預測制造業(yè)AI軟件將向“云邊端協(xié)同”的彈性架構(gòu)演進：云端負責模型訓練與資源調(diào)度，邊緣側(cè)實現(xiàn)低延遲實時推理，終端設備嵌入輕量級智能。AI軟件將與數(shù)字孿生、工業(yè)元宇宙等技術深度結(jié)合，通過在虛擬空間中模擬、優(yōu)化生產(chǎn)流程，驅(qū)動實體制造系統(tǒng)的持續(xù)進化。對于軟件開發(fā)團隊而言，亟需培養(yǎng)既懂工業(yè)機理又精通AI算法的復合型人才，并建立與業(yè)務部門緊密協(xié)作的敏捷開發(fā)機制，方能在這場制造業(yè)的智能化浪潮中搶占先機。