赛美特-国产智能制造系统服务供应商，软件成就智造

AI驱动智造革新｜赛美特亮相CPCA Show Plus 半导体产业论坛

25-10-2812:00:00

10月28日，CPCA Show Plus “AI驱动·智链未来”2025电子电路与半导体产业创新论坛在深圳举办。赛美特作为智能制造软件领域代表受邀出席，市场总监周秋艳发表主题演讲《AI驱动的智造革新：从数据智能到决策智能》，分享人工智能技术在制造业中的应用趋势、落地挑战与赛美特的AI智造成功实践与发展方向，阐述了赛美特持续助推制造企业“从生产自动化迈向决策智能化”的升级路径。

AI赋能制造:从系统自动化到数据智能化的升级

在全球产业数字化浪潮的推动下，人工智能正从“实验性探索”迈向“深度融合”。制造业作为最具数据密度与流程复杂度的领域，正成为人工智能落地的主战场与创新高地。

据预测到2026年，70%的组织将采用融合生成式、预测式与智能体技术的复合AI（Composite AI）；到2029年，30%的IT服务将以模块化、平台化的产品形态交付。这意味着AI将不再只是“辅助工具”，而是成为企业运行的“智能体”，从后台算法走向前台决策，推动制造体系从“数据驱动”向“智能决策”演进。

然而，要让AI真正释放价值，必须以高质量、可信任的数据为基石。制造业与人工智能的融合，本质上是“数据进化”与“智能进化”的协同过程。只有在保障数据安全与主权的前提下，构建可信、共享、可学习的数据体系，AI的潜能才能被充分激活。赛美特认为，未来制造业的竞争将从“产能竞争”转向“智能竞争”—— 工厂的自动化效率已不再是管控成本的核心要素，而取决于数据的洞察力、算法的精度与决策的前瞻性。

AI落地制造：从精密制造到系统智能的跨越

AI在制造领域的落地并非一蹴而就。制造现场的动态性与复杂性，要求系统具备对生产状态的高敏感度与快速响应力。周秋艳分享到“制造现场就像一个实时演化的系统，AI要真正发挥作用，必须具备感知、理解与自我校正的能力。”

为了实现这一目标，制造业企业在AI落地过程中仍需突破四大关键挑战：

数据集成与治理：生产现场的数据来源多样、格式复杂，能够高效实现跨系统、跨设备的数据清洗、融合与实时分析，是智能工厂的起点。

算法建模与优化：不同工艺场景需要差异化的算法体系，AI模型的训练不仅要具备高精度，更需具备可解释性与可迁移性，才能适应制造的复杂工况。

技术体系与生产融合：AI从模型开发到现场部署，需要解决实时性、系统兼容、异常处置等问题，让智能算法真正嵌入生产流程，服务现场决策。

人才与组织升级：AI转型不仅是技术革新，更是企业组织与人才体系的重塑。让工程师与系统实现“人机共智”，形成以数据驱动决策的组织文化，是AI落地成功的关键。

“人工智能要融入制造，需要‘感知变化、识别变化、纠正变化’，并且具备‘自主判断与持续优化’的能力，这才是真正的智能。” 。

赛美特的AI实践：构建动态自主制造生态

面对AI落地的系统性挑战，赛美特以“软件成就智造、AI驱动价值”为核心使命，打造了面向制造全流程的动态AI自主制造生态平台。这一平台的核心目标，是让人工智能技术从“被动响应”转向“主动决策”，让工厂从“经验制造”迈向“科学制造”。赛美特的动态AI生态平台具备实时多变量分析、可解释性（XAI）与小数据自主学习三大核心能力。通过融合工业机理模型与AI算法，平台能在小样本条件下持续优化模型精度，实现“边运行、边学习、边提升”的动态演化。在半导体与电子制造场景中，可应用于预测性维护、制程控制、良率分析等关键环节，实现从数据采集、分析、控制到反馈的全流程智能化。

赛美特还打造了覆盖“人、机、料、法、环”的AI Agent知识体系，融合MES、EAP、ERP等核心系统数据，并且通过数字孪生技术，虚实结合，打造自主化智慧工厂，在应用层面，提供三大系统体系：

• AI检测识别：AI RPA、AI ADC、AI视觉检测，实现智能缺陷判定；

• AI效率决策：AI APS、AI RTD系统，可以推动资源分配与产能排程的智能协同；

• AI良率管理：AI YMS、AI FDC与AI APC，构建监测到控制的良率闭环优化机制。

通过持续实践，赛美特正在助力更多制造业实现从“智慧工厂”向“自决策工厂”的跃迁，推动智能制造系统进入“自主学习、自我优化、自主决策”的新阶段。

AI引领未来：迈向“超智能工厂”的新时代

尽管“制造业+AI”的道路仍需探索，但趋势已经明确。随着算法体系、知识图谱与边缘智能的不断演进，制造业正加速迈向“超智能工厂”阶段，成为一个能自我感知、学习与优化的复杂系统。赛美特坚信：“AI不是一夜之间改变制造业的魔法，而是一次长期、系统的工程演进。我们要有信心，也要有耐心——从生产自动化开始，从每一条产线、每一个数据点做起，一步一脚印地走向决策智能的未来。”

未来，随着“边缘智能体"与"中央智能体”的不断协同，智能制造将从“数据驱动”走向“认知驱动”，让每一座工厂，都能真正“思考、学习、进化”。

赛美特将持续以开放、务实的态度联合产业上下游合作伙伴推动AI在制造业的深度应用，用数据重塑效率，用智能定义未来，为中国制造的高端化、智能化与自主化注入持久动能！