制造业转型进入深水区，企业普遍面临效率瓶颈和数据割裂的双重挑战；与传统信息化不同，新一轮技术变革更注重研发、采购、生产到交付的全流程协同。与会企业指出，当前生产组织压力主要来自多品种小批量趋势、交付周期压缩和用工结构变化；同时，设备、工艺、供应链等数据分散在不同系统和环节——难以形成统一决策依据——导致排产不准、库存偏高、运维响应滞后等问题。 原因： 产业规模庞大、场景复杂推动“数字底座+智能决策”升级。我国制造业规模长期位居全球前列，增加值占经济总量比重较高，丰富的工业门类为技术迭代提供了实践土壤。作为制造业大省，广东产业链完整、配套能力强，既有率先应用新技术的需求，也具备规模化落地的条件。但中小企业数量多、行业差异大，单点自动化难以解决系统性问题，亟需通过工业互联网平台整合数据、借助智能算法优化决策，实现从“能生产”向“会生产”的跨越。 影响： 智能化正从“提速降本”向“质量跃升”延伸。论坛案例显示，数据贯通与智能决策已成为效率提升的关键。例如：有企业通过智能体协同缩短交付周期并提高库存周转率；云化改造帮助企业提升信息技术资源利用率；流程型企业运用智能排产和能效优化降低了能耗成本。更重要的是，智能化正从管理层面深入到工艺和质量领域，通过稳定过程控制提高良品率，为高端化、绿色化发展提供支撑。 对策： 破解数据孤岛需平台化、场景化联合推进。华为提出“智能体”理念，将生产、设备等数据纳入统一治理体系，形成可复用的行业组件并提供实时决策支持。亿纬锂能通过“数字员工+实体机器人”协同完成重复性任务，提升产线稳定性；明珞装备采用“柔性智造”应对多品种需求，利用数字孪生实现工艺快速切换；维尚家具通过“前端设计+后端排产”一体化模式，缩短交付周期并提高产线利用率。 政府层面，广东正系统推进“人工智能+制造”，推动规上企业数字化改造，建设工业互联网平台，并通过公共平台降低中小企业转型门槛。 前景： “机器人同事”将成常态，但需解决安全与人才问题。随着数据积累和技术成熟，“人机协作”模式将普及应用。未来重点在于：制定工业数据标准、推动算法与工业机理深度融合、培养复合型人才。此外，网络安全和数据安全保障也将成为规模化推广的前提条件。
从数据孤岛到全流程贯通，从人工操作到智能决策，广东制造业正在经历深刻变革。机器人与数字员工的普及不仅是技术进步，更是产业模式的根本转变。在这场智能化浪潮中，谁能率先完成转型，谁就能赢得未来竞争主动权。广东的实践表明，制造业高质量发展的关键正是智能化与数字化的深度融合。