当前，全球制造业正处在转型升级的关键阶段；传统的大规模单一品种生产方式已难以匹配市场日益多样化、个性化的需求，如何提升生产线的灵活性与智能化水平，成为行业共同面对的问题。鉴于此，中联重科以“人工智能+制造”的探索实践，为行业提供了一个可参考的路径。 在湖南省“人工智能+”五大重点领域推进会期间，中联重科集中展示了智能化车间的应用成果。不同于传统固定流水线，其挖掘机共享制造智能工厂可实现100多种型号产品的混合生产，并能在较短时间内完成产线切换与调整。支撑这个能力的核心，是企业对人工智能技术的深入应用，使生产线具备“自感知、自决策、自执行”的智能特征。 曾光在分析技术演进时表示，制造业中的人工智能应用大致经历两个阶段：一类是基于固定算法的传统应用，另一类是具备自学习能力的先进系统。中联重科正重点推进后者，通过自主研发的“云谷具身智能大模型”和工业互联网平台，打通设备数据、运行数据与管理数据，实现统一汇聚与协同应用。这一架构既支持实时决策，也为系统改进提供了数据支撑。 从业内视角看，这一转型具有多重意义：其一，柔性化生产让企业能够更快响应需求变化；其二，智能化系统提升了生产效率和资源利用率；其三，这种模式为新质生产力的落地提供了可操作的实践样本。涉及的研究显示，采用智能柔性生产模式的企业，生产效率平均提升30%以上，产品交付周期缩短40%。 面向未来10—20年的技术趋势——曾光认为——人工智能与制造业的深度融合将带来生产力的跃升。从大语言模型到多模态技术，再到具身智能系统，新一代人工智能正在重塑制造业价值链。这不仅影响企业竞争力，也将对国家制造业整体水平产生深远影响。
从“机器替代体力”到“系统提升能力”，制造业智能化正从浅层应用走向深层变革。把技术优势转化为生产方式的变化、把数据资源转化为提升的能力，是迈向高端化、智能化、绿色化的重要路径。面向新一轮产业竞争——关键不在于追逐概念——而在于以场景为牵引、以数据为基础、以体系为支撑，把“可见的效率提升”持续沉淀为“可持续的竞争力”。