当前，以大模型、生成式AI为代表的新一代人工智能正加速与制造业融合。装备制造作为工业脊梁，正站在智能化转型的十字路口。

一边是资本追捧、AI概念遍地，一边是工厂里落地难、适配难、复制难的现实——AI在先进装备制造企业的哪些环节真正用起来了？解决了什么痛点？距离“好用”还有多远？未来将如何改变行业格局？

作为全国先进制造业高地，湖南拥有工程机械、轨道交通、中小航空发动机、新一代自主安全计算系统四大优势集群，是国内装备制造AI落地最具场景优势的省份之一。

如何从制造大省迈向智造强省？在近日举办的2026湖南湘江新区先进装备制造产业链供需对接会暨新一代智能制造生态大会上，政协融媒记者采访了行业专家与企业负责人，探寻AI与先进装备制造深度融合的新路径。

希迪智驾深耕矿山重载装备领域，打造了全球最大规模有人/无人混编矿卡车队。图为该公司研发的纯电无人矿卡车。

让机器下矿，让人上岸

AI与装备制造业融合热度高，但落地杂音也不小。湖南拥有北矿智能、希迪智驾等头部企业，是全国矿山AI无人化装备的最大试验场和聚集地。

在希迪智驾联合创始人马潍看来，AI大革命刚刚开始，成功关键在于把握落地节奏、场景和产品，在合适时机解决刚需。目前最紧迫的问题是用AI“造什么”。AI最先替代的是人不愿做、不适合做的高危、高污染、偏远工况工作。

希迪智驾深耕商用车智能装备，尤其是矿山重载装备领域，其目前搭建了元矿山数字孪生仿真平台，打造全球最大规模有人/无人混编矿卡车队，实现7×24小时不间断运输，以智能化规避露天矿山安全风险。

AI在这里不是“抢饭碗”，而是“端掉”危险岗位——让机器下矿，让人上岸。

北矿智能科技有限公司副总经理种国双介绍，矿山作为高危封闭场景，已成为AI装备核心试验田，有轨电机车无人驾驶、铲运机智能远程控制等系统已在标杆矿山规模化商用。北矿集团打造的垂类大模型“矿冶大师”，将矿山工艺经验数字化，其智能井下无人驾驶电机车使井下高危岗位人员减少50%，运输效率提升15%。

大众舆论常焦虑AI会抢走岗位，但从一线案例来看，这场变革不是替代，而是人机分工的重新定义。中南大学电子信息学院院长邓晓衡认为：“AI解放人，而非取代人；机器承载风险，人类坚守匠心，这才是智能制造最该坚守的人本底色。”

不在算法“大”，而在场景“深”

工业智能的突破，不在算法的“大”，而在场景的“深”。省政协委员、湖南力得尔智能科技股份有限公司董事长金卉认为，过去制造企业采购设备看精度、稳定性、性价比，如今客户不再单纯为硬件设备买单，而是需要具备自主决策、故障预判、无人值守能力的智能整体解决方案。这正倒逼传统自动化企业重新思考自己的核心竞争力。

“AI时代客户真正想要的是让设备尽可能地理解现场。”在金卉看来，工业AI最难的不是模型，而是行业场景。深耕行业十多年的自动化企业，往往最清楚哪些动作易出问题、哪些参数影响良率、哪些工艺难稳定——这才是真正值钱的工业数据。

力得尔瞄准有色冶炼电化学反应无法实时调控的痛点，将十几年工艺经验固化为边缘端嵌入式AI智能体，实现毫秒级自主推理与闭环控参，无需人工值守，降低人力成本，稳定工况、削减能耗。

金卉预测，未来工业AI很可能不是大而全的大模型、大平台，而是小场景、小闭环的AI智能体行业应用。随着AI智能体应用，更多推理数据将沉淀，为细分行业落地提供可行案例。

从数字AI走向物理AI

从数字AI走向物理AI，从单点智能走向通用智能制造体系——这是湖南视比特机器人有限公司董事长邓文平给出的方向。他认为，多数工业AI仍停留在“数字智能”层面，只能处理屏幕数据，看不懂车间里真实的物理变化、工件形变、动态非标工况等。这正是智造样板间遍地开花、却始终难以走进量产间的核心症结。

种国双认为，重工业信息化底子薄，数据采集难、系统割裂、方案碎片化，进一步放大了AI落地难度。

“未来行业竞争核心是可通用、可复制、可自适应的体系化智能能力。”邓文平说。视比特扎根长沙，深耕船舶与重工非标智造，依托物理AI与工业世界模型，将复杂构件打磨一致性从人工的70%-80%提升至100%，彻底杜绝返工报废损耗；针对船舱狭小高危工况布局人形机器人，2026年一季度仅船厂订单就突破2亿元。

打通数据孤岛，弥合人才断层

AI全面融入装备制造，绕不开数据和人才瓶颈。如果说算法是AI的大脑，那么数据就是血液。阿里云高级解决方案架构师王诗认为，AI Agent（人工智能体）在制造业落地，背后真正稀缺的是数据。

种国双深有同感：“井下粉尘、光照、振动等恶劣环境严重影响数据采集质量，行业级高质量数据体系尚未形成；算法方案碎片化，跨企业复制性差。”

复合型人才断层则是另一大短板。“我们在培养学生时发现，懂算法的学生不愿意下车间，懂工艺的老工人又看不懂代码。”邓晓衡认为，“分层普及”是现实路径。

王诗认为，未来3年最稀缺的不是算法工程师，而是能把工艺需求翻译成训练推理目标的“懂业务的AI工程师”。

湖南正在探索的路径包括：依托中南大学、湖南大学等高校科研力量，打通产学研用一体化人才培养链路，定向适配本土特色赛道人才需求；依托长沙超算中心算力底座和湘江新区智造产业链平台，统一省内装备企业设备接口与数据标准，打破数据孤岛；推动省内算法企业与装备制造企业精准结对。

人工智能赋能先进装备制造，不是人机博弈，而是双向奔赴。依托湖南先进装备制造产业底盘，相信不久的将来，更多AI落地成效将加速显现。

文 | 政协融媒记者 黄璐