中国工业报记者 余娜
9月17日，由中国工业报社、中工智库举办的“锚定向‘新’·‘智’造未来——问道‘十五五’中国制造业高质量发展研讨会”在北京举行。清华大学MEM教育中心副主任蔡临宁出席研讨会，并就AI时代下“产学研用”融合发展路径发表见解。
清华大学MEM教育中心副主任蔡临宁
蔡临宁指出，人工智能基础工具的快速发展为企业甚至产业带来全新挑战，也创造了前所未有的机遇。大企业积极与高校、研究机构展开合作，通过“主动思考、主动应用”推动AI落地。例如，中煤能源集团借助“内脑外脑”协作机制，成功应对智能采购与供应链管理难题。
然而，广大中小企业面临AI投入高、决策难等问题。高校应发挥其在与大企业合作中积累的产业AI能力，助力中小企业跨越“AI鸿沟”。例如，通过视觉检测模型提升产品质量，利用先进计划排程系统（APS）帮助中小模具企业优化生产调度，实现精细化管理。
蔡临宁特别强调，目前约90%的模具企业属于中小企业，其信息化投入非常有限，核心痛点集中于人工排程带来的诸多问题：
订单延期率高、插单响应慢，生产计划严重依赖人工经验，调整耗时长达4-8小时，资源调度甚至以天为单位。
资源浪费严重，设备的年空置率高达45%-55%，年人员闲置率超25%，阻碍行业从规模扩张转向精细化运营。
人工误差频发、计算能力有限，难以应对多品种小批量订单的复杂排程需求，导致工单延误频发。
为解决上述问题，蔡临宁建议构建模具资源数据库，实施动态插单与复杂约束建模，推动“AIAgent+大语言模型（LLM）技术在工艺优化中的应用，实现降本增效。
此外，AI也为先试先行者打开了跨领域创新的大门，例如在“医工融合”领域，AI展现出广泛的应用潜力：
在重症监护室（ICU），超过70%的患者会出现躁动行为，躁动可能导致患者与呼吸机对抗，耗氧量增加，甚至意外拔除身上的装置和导管危及生命。传统的检测手段难以及时预警。“多模态ICU躁动风险阻控系统，能够综合微表情、姿态、声音等多维特征，实现早期干预；
针对冠心病这一全球首要死亡病因，运动康复可以改善运动耐量、降低心血管事件、降低死亡率。但是，患者的康复运动依从性，是影响治疗效果的关键问题。智能体驱动的运动康复系统，可将专家经验转化为可执行的个性化处方，显著提升康复依从性与治疗效果。
蔡临宁总结道，AI作为人类新一代科技革命的优秀成果，正逐步从“实验室”走向“生产线”，不仅可以帮助大企业构建竞争优势，更应成为中小企业转型升级和跨领域创新的重要推力。“产学研用”的核心在于“用”，而《学位法》所强调的“实践成果”，正体现了这一导向。
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