模具行业AI应用路线图白皮书（2026）-益模科技.pdf会员免费优质

模具行业AI应用路线图白皮书中国模具工业协会数字化信息化工作委员会版本 2026.06I N S I G H T R E P O R T · 2 0 2 6模具行业·数字化与人工智能基础系统是地基 · 数据治理是钢筋 · A I 模型是楼层 · 业务价值是 顶 层

中国模具工业协会数字化信息化工作委员会关于本白皮书报告名称模具行业 AI 应用路线图白皮书（2026 年版）发布机构中国模具工业协会 数字化信息化工作委员会面向对象模具加工企业管理层 / CIO 与数字化负责人 / 设计与工艺骨干 / 试模与生产主管报告定位方法论参考 · 阶段路线指引 · 一线工具箱发布时间2026 年 6 月版本2026.06编写单位（排名不分先后）声明：本白皮书所引行业数据来自公开行业报告、协会调研与一线访谈研判；具体实施需企业结合自身资武汉益模科技股份有限公司华中科技大学材料成形与模具技术全国重点实验室一汽模具制造有限公司广东美的精密模具科技有限公司东江模具（深圳）有限公司浙江凯华模具有限公司四川成飞集成科技股份有限公司广州中望龙腾软件股份有限公司珠海平成精密模具有限公司源、客户结构、人才储备与数字化基础做定制化判断。本报告不构成投资或采购建议；引用请注明来源。

3中国模具⼯业协会 数字化信息化⼯作委员会 模具⾏业 AI 应⽤路线图 · ⽩⽪书 2026执行摘要60%L1 初探级企业占比（MDAM-5）25%L2 单点级企业占比10%L3 集成级企业占比4%L4 智能级企业占比1%L5 引领级企业占比9 章白皮书章节体系模具被誉为"工业之母"，支撑汽车、电子、家电、航空航天等制造业的质量与交付。中国是全球重要的模具制造与消费国，产业规模大、企业数量多，但在高端化、短交期、强定制趋势下，行业普遍面临设计周期长、试模成本高、加工质量波动、经验传承难、设备非计划停机、排产复杂等挑战。人工智能（AI）技术已进入可工程化落地阶段：计算机视觉、时序分析、知识检索与生成、优化决策等能力，能够在"有数据、有指标、有责任边界"的前提下，为模具企业带来可量化的效率与质量收益。本白皮书借鉴《制造业数字化转型路线图》的分阶段思想，聚焦 AI 技术在模具行业的应用，提出"四维度场景—应用原则—四阶段路径—数据与工具—生态协同"的路线图，帮助企业以场景驱动、小步快跑、闭环验收的方式推进智能化升级，避免"为 AI 而 AI"。与此同时，考虑到 2023 年以来大语言模型、多模态视觉模型、智能体（Agent）框架、模型上下文协议（MCP）、具身智能等技术接连取得突破，本白皮书在第八章专设"AI 技术演进与中长期愿景" 章节，给出 2028–2032 年模具行业的方向指引；既不让企业被前沿概念冲击当下行动节奏，也不让前瞻视角缺位。关键词：模具；人工智能；智能设计；智能加工；试模工艺；预测性维护；排产优化；数据治理；成熟度；AI 技术演进

4中国模具⼯业协会 数字化信息化⼯作委员会模具⾏业 AI 应⽤路线图 · ⽩⽪书 2026白皮书核心结论1. AI 已从概念走向产线实践。 缺陷视觉检测、三维相似检索、试模曲线分析、智能排产等场景在龙头 企业与专精特新企业中已出现可复制的工程化案例，关键在于场景边界清晰与验收指标明确。2. 当前行业仍以"初级 AI 应用"为主，不必焦虑、但要起步。 协会调研显示，多数模具企业的 AI 应用日志等数据的完整性与一致性；路线图把"数据先行"写进原则与阶段能力要求中。4. 分阶段推进是最稳妥路径。 建议遵循"单点试点→环节集成→全流程智能化→行业协同智能（集中在"问答式工具尝试 + 局部视觉检测试点"阶段，距离形成稳定业务闭环仍有距离。第一步是先把单点场景跑通，而不是直接追逐 Agent、具身智能等前沿形态。3. 数据资产是落地成效的分水岭。 相比算法本身，企业更常卡在试模记录、加工履历、质检结论、报警愿景）"的递进逻辑：先证明价值，再打通闭环，最后再做平台化与生态化扩展。5. 人机协同是长期常态。 AI 更适合定位为工程师、编程员、试模技师的"副驾驶"，把经验结构化、把判 断辅助化；质量责任与安全边界仍需制度与流程兜底。6. 开放协作将显著降低试错成本。 在合...