当工厂里的机器不仅能够执行指令，还能根据订单、库存和设备状态自主调整生产计划，制造业的数字化转型正在进入新的阶段。
9月8日至10日，2026全球工业互联网大会在辽宁沈阳举行。一批面向制造一线的新技术、新方案集中亮相，展示了人工智能与工业互联网深度融合带来的新变化。
过去，工业数字化更多聚焦设备联网、数据采集和数据上云。如今，人工智能正在让工业系统进一步具备分析、判断和决策能力。
从生产排程到质量检测，从设备维护到能源管理，AI正逐步成为工厂提升效率的重要助手。
北京邮电大学教授吕廷杰表示，以工业智能体为核心的工业互联网技术体系，是推动制造业柔性生产、降本增效的重要抓手。
工业机器人是制造业智能化升级的重要载体。随着视觉识别、触觉感知和人工智能技术不断发展，机器人正在从执行固定程序，逐渐走向更加灵活的自主作业。
沈阳新松机器人自动化股份有限公司总裁张进介绍，过去让机器人完成端水杯这样的动作，需要提前编写程序，明确机械臂的运动距离和施力大小。
如今，机器人借助视觉传感器识别目标位置，并根据现场情况动态调整机械臂路径和抓取力度，作业适应能力得到提升。
这类技术变化意味着，机器人不再只能应对高度固定的生产环境，而是能够更好地适应复杂、多变的制造场景。
在实际工厂中，人工智能的应用也正从单点设备向生产线和生产体系延伸。
通用技术沈阳机床已建成5条无人化柔性生产线和3个“黑灯工厂”，并在智慧安防、能耗管理、设备数据采集等场景推进AI技术落地。
该公司大件加工二分厂车床工段室主任王显春表示，过去生产管理更多依赖人工盯守和师傅经验，如今则更加依靠订单数据和智能系统进行生产安排，生产效率得到明显提升。
工业互联网与人工智能融合，不只是让设备更加自动化，也正在推动质量管理、服务模式和能源利用方式发生变化。
在大会现场，一家企业展示了“视觉系统+场景”AI智能体，可用于识别产品瑕疵。
在焊接等依赖专业工程师经验的工序中，智能体还能自动生成作业轨迹并执行，帮助企业提升工艺执行的规范性。
过去依靠人工检查和经验判断的部分环节，如今可以通过AI对照标准进行实时监测，让质量管理更加及时、精准。
AI也在推动制造企业从单纯销售设备，向提供全生命周期服务转变。
东软医疗公司通过远程服务平台，对分布在全球的影像设备开展全天候状态监测、故障预警和远程排障。
设备出现异常前，系统可以通过数据分析识别潜在风险，帮助企业及时采取维护措施。制造企业的业务模式，也由“卖产品”逐步向“产品+服务”延伸。
在高耗能工业场景中，人工智能可以根据生产节奏和设备运行状态动态调配能源。
风机、窑炉等设备不再简单地全天候运行，而是根据实际需求进行更加合理的调度，在保障生产的同时降低能源浪费。
随着绿色低碳发展要求不断提高，AI与工业互联网的结合，有望帮助制造企业进一步优化能源管理、降低生产成本，推动绿色制造发展。
制造业长期积累了大量工艺经验，其中不少知识掌握在一线技术人员手中，难以通过传统方式完整记录和复制。
辽宁大学经济学院教授梁启东表示，传统工业积累的大量隐性知识，可以通过“智改数转”进行优化提升，将老师傅的工艺经验、真实生产场景数据以及产业链协同能力，转化为机器可学习、企业可应用、行业可复制的能力。
这也是工业智能化转型的重要价值之一。
通过人工智能对生产数据进行分析，企业可以更好地沉淀工艺知识，优化生产流程，并减少对单一人员经验的过度依赖。
对于制造企业而言，智能化不只是购买设备和建设系统，更重要的是让数据、技术与生产经验真正形成协同。
随着“智改数转”不断推进，工业智能化正在从打造示范工厂，逐步走向更大范围的产业协同。
龙头企业在其中发挥着重要的带动作用。
赛轮集团自主研发的“橡链云”平台，已连接3200余家供应商、2000余家经销商和近6万家门店，实现研发、制造、供应链及营销等环节的数据贯通。
通过平台化连接，企业之间的信息流动更加顺畅，生产、供应和销售环节能够形成更紧密的协同关系。
全国装备制造业数字供应链平台沈阳服务中心主任李春伟表示，“链主引领、平台赋能”的模式，体现了中国制造从企业智能向生态智能发展的方向。
这意味着，未来的工业互联网不仅服务于单个工厂，还将进一步连接供应商、制造商、经销商和终端市场，推动产业链整体效率提升。
从机器人自主作业，到工厂智能排产；从AI质量检测，到远程设备维护；从能源动态调配，到产业链数据贯通，人工智能正在为工业互联网注入新的活力。
制造业的智能化转型，已经不再局限于设备自动运行，而是逐步向生产决策、知识沉淀、服务创新和生态协同拓展。
未来，随着AI技术与工业互联网进一步融合，更多制造企业有望实现从“机器会干活”到“系统会思考”的升级，让中国制造在数字化、智能化和绿色化道路上不断迈向新高度。