随着制造商面临的压力日益增大，他们急需证明AI能够产生实际成效，但是很多制造企业的 AI 试点项目却处于停滞不前的状态。

　　在现代化装配线上，智能触摸屏测试看似简单，却几乎难以实现自动化。人工操作员会启动设备，点击屏幕的每个区域，通过捏合操作实现缩放，进而确认屏幕是否正常响应。整个流程的非常直观，几乎能在几分钟内教会任何人。

　　尽管训练机器人完成这项工作的难度逐年降低，但仍需配置尺寸参数、明确每个测试点，并对机器人的精确动作进行编程。然而，一旦手机的尺寸或布局发生变化，工程师就必须重新开始整个流程。这也是为何这种方法仅能在高度重复的场景中生效，却难以实现灵活适配与规模化推广。

　　但在AI的助力下，这一局面正在改变。借助摄像头与具备视觉学习能力的 AI 模型，机器人能够识别面前的手机或平板电脑，测量其尺寸，判断设备是否倒置，生成触摸点网格并完成完整测试 —— 所有这些操作均无需经历重新编程流程。

　　从过去僵化、单一用途的自动化，到如今能够应对变量的自适应、自学习系统，这无疑是一次显著的飞跃。

　　对于制造业而言，跟上这些变化的步伐并非易事。部分企业已将自适应机器人、物联网数据与 AI 分析整合到生产流程中，但另有一些企业仍受限于试点项目 —— 这些项目仅能覆盖一条生产线或一个工厂，始终无法扩大范围。

　　事实上，大多数制造商处于这两种情况之间：他们既要应对遗留和老旧系统的影响，又要处理数据质量参差不齐、组织内部存在 “数据孤岛” 等问题，而这些因素都给发展带来了阻碍。

　　像自学习测试设备这样的概念验证项目，在某个工厂中可能运行得十分顺畅。但要将其推广到多个工厂，甚至同一工厂的多条生产线时，潜在的问题往往会暴露出来。这些问题包括：生产单元之间的数据存在 “孤岛” 现象；IT 团队与OT团队各自为政，无法协同工作；传感器输出数据与机器日志缺乏统一标准等。此类脱节问题导致每次新部署都必须从零开始。

　　那些在案例研究中表现出色的 AI 试点项目，往往在实现全厂范围价值之前就陷入停滞。问题并非出在技术本身，真正的障碍在于制造业数据构成的复杂互联生态系统，以及组织内部存在的隔阂 —— 这些隔阂导致数据无法被稳定利用。

　　这种情况已形成一种常见模式：案例研究中看似成功的 AI 试点，常在创造全厂价值前停滞。技术并非症结所在，真正的阻碍是制造业数据的复杂互联生态，以及组织层面的断层 —— 后者使得数据无法被持续有效利用。

　　能否克服这些障碍，决定了 AI 试点项目是逐渐淡出，还是成为改变整个企业运营模式的关键力量。

　　当制造业 AI 项目陷入停滞时，有两个核心问题尤为突出：数据碎片化，以及 OT 与 IT 技术的脱节。

　　数据碎片化体现在多个方面：同一条生产流程中，装配线可能收集到不同的传感器数据；不同厂商生产的机器，其日志信息格式互不兼容；训练 AI 模型所需的历史数据可能不完整，或存储在 AI 系统无法访问的位置。若缺乏统一、互联的数据，试点阶段后的规模化推广，本质上就等同于为每个新场景重新设计解决方案。

　　其次是 IT 与 OT 的脱节问题。例如，某仓库可能投入资源引入机器人实现动态分拣，但如果这些机器人无法与仓库管理系统轻松整合，也不能以可用格式共享数据，那么将其推广到多个仓库就会变得十分困难。

　　最近的技术进步既展现了工业 AI 规模化的潜力，也揭示了其中的复杂性。例如，在仓库场景中，成群的机器人如今能在极少人工干预的情况下，将货物从接收区运送到存储区——这得益于视觉系统，该系统能在不到一秒的时间内，从任意角度识别条形码。在汽车工厂，小型自主机器人可在无需驾驶员的情况下，搬运并停放成品车辆，将工人从重复劳动中解放出来，投入到更高价值的工作中。在制药生产中，物联网搅拌泵能根据传感器数据实时调整流程，而控制指令则直接来自云端系统。

　　成功的关键在于实现机械系统与数字系统的互联：让机器人、输送系统、泵机与能够解读数据、做出决策并灵活适配的系统相连。

　　要实现制造业 AI 的规模化，首要任务是打造具备可重复性的试点项目，而非仅追求概念验证的成功。这意味着需满足以下要求：

　　●选择投资回报率（ROI）明确的应用场景，例如单一检测流程的自动化，或跨工厂优化某一生产环节；

　　●确保支撑数据的标准化，让模型无需大量修改就能适配不同场景；

　　●从项目启动阶段就推动 OT 与 IT 团队的紧密协作，双方共同定义需求、成功指标与整合节点；

　　●AI 模型应能从变量中学习，而非依赖固定参数，以适配新产品或新形态；

　　实现机器间通信，助力系统直接协同，避免因过度依赖集中控制而产生瓶颈。

　　制造商若能尽早解决数据碎片化问题，并弥合 IT 与 OT 之间的鸿沟，就能为 AI 项目铺设规模化的道路。最终目标是构建自适应系统，使其能在不同工厂、不同生产线、不同产品之间稳定运行。

　　当 AI 系统能与所支持的人员、流程共同学习、协同适配时，它们就不再是孤立的项目，而是逐渐成为工作流程的一部分。

　　回到智能手机生产线的案例：真正的突破不仅在于机器人能测试各类屏幕，更在于这种能力成为所有生产环节中可靠的一环 —— 无论涉及何种产品、位于哪个工厂。唯有此时，AI 驱动的自动化才不再是实验，而是能在每一轮生产中持续创造价值。