这几年，制造业几乎都经历过一轮“AI+”热潮：引入算法、建设平台、上线系统，期望用智能化为效率“加速”。但现实并不总是理想——不少项目止步于试点，场景难以复制，价值释放不及预期。问题真的出在 AI 不够成熟吗？答案或许恰恰相反：不是 AI 不行，而是我们用错了 AI 的方式。
当生成式 AI 逐渐走向产业一线，一个更深层的转向正在发生——制造业正在从“AI+”迈向“+AI”。
一、从“加法思维”到“重构思维”：为什么必须走向“+AI”
“AI+”的典型路径，是在既有业务和系统之上叠加智能模块：质量、排产、运维、能耗……哪里效率低，就往哪里“加”AI。短期看，这是务实的；长期看，却容易陷入三个困境：
一是场景割裂，每个智能点都成立，却彼此孤立；
二是数据沉淀但不流动，模型跑得起来，决策却用不上；
三是价值难以扩展，一旦离开特定条件，效果迅速衰减。
“+AI”并非否定技术，而是改变顺序：先从业务与组织的底层逻辑出发，再让 AI 成为内生能力。这意味着，AI 不再是外挂工具，而是融入流程、知识与决策机制的“基础设施”。当思维从“给业务加 AI”转为“让业务以 AI 的方式运行”，场景化落地才有了真正的土壤。
二、场景落地难，本质是“场景被低估了”
很多所谓“场景”，并不具备 AI 真正发力的条件。常见误区包括：为了展示技术能力而设计的“想象型场景”；仅替代人工、却不改变流程的“表层场景”；无法形成数据—决策—反馈闭环的“一次性场景”。
制造业中真正高价值的场景，往往隐藏在高不确定性、高认知成本、高频判断的环节，且天然跨系统、跨角色、跨流程。这类场景的难点，不在算力或算法，而在于隐性知识难以表达、协同关系难以标准化。传统 AI 擅长处理规则明确的问题，却很难应对这种“经验密集型”复杂性。
三、生成式 AI 的关键价值：改变“认知结构”
生成式 AI 带来的突破，不只是效率工具升级，而是认知方式的改变。与以往以规则和特征为核心的模型不同，生成式 AI 以语言和知识为载体，天然适合处理非结构化信息。
对制造业而言，这种变化至少体现在三层：
在理解层，复杂系统第一次变得“可对话、可解释”；
在决策层，经验型判断开始获得实时、连续的智能辅助；
在协同层，人、系统与流程之间多了一层通用“中枢”。
正是这种“通用认知接口”，为“+AI”提供了现实基础。AI 不再只回答“怎么做”，而开始参与“为什么这样做”。
四、“+AI”的三种落地方向：从系统堆叠到能力嵌入
如果说“AI+”强调系统建设，那么“+AI”更关注能力演进，主要体现在三类方向：
第一，业务流程的 AI 化。不是简单在流程节点上增加智能判断，而是让流程本身具备理解上下文、推理选择路径的能力，从而减少对固定规则的依赖。
第二，知识资产的 AI 化。制造业长期积累的文档、规范、经验与隐性规则，过去难以复用。通过生成式 AI，它们可以转化为可调用、可演化的知识体系，成为持续增值的资产。
第三，决策机制的 AI 化。从事后分析走向过程辅助与结果预判，让决策从“凭经验”升级为“经验 × 智能”的协同模式。
这三类方向的共同点在于：场景不再是孤立功能，而是可组合、可扩展的能力单元。
五、生成式 AI：制造场景的“连接器”
长期以来，制造体系的真正断点并不在系统，而在语义——不同岗位、不同系统、不同数据之间缺乏统一的“理解层”。生成式 AI 恰恰补上了这一层空白，成为：业务语言与技术语言之间的翻译器；数据与决策之间的解释层；人机协作中的智能代理。
当 AI 能理解业务意图、解释结果逻辑，场景就不再需要被“强行规划”，而是会在使用中自然生长。
六、从项目制到能力型：推进方式必须升级
传统数字化强调项目交付：立项、建设、验收、上线。但在生成式 AI 时代，这种方式很难适配持续演化的智能能力。
更可行的路径是：
以高价值、认知密集型场景为起点；
以人机协作效果而非系统功能作为评价标准；
允许小规模试用、持续优化、渐进扩展。
换言之，场景不是设计出来的，而是用出来的。这也是“新型工业化”所强调的内涵式发展——从规模建设转向能力提升。
七、政策与趋势：为什么“+AI”恰逢其时从政策层面看，“人工智能+”“新型工业化”“数据要素化”等方向，正在形成清晰合力：一方面，强调以产业需求牵引技术应用，避免空转；另一方面，鼓励智能技术与实体经济深度融合，提升全要素生产率。
生成式 AI 的出现，使这种政策导向具备了可操作性——它不要求一次性重构系统，而是通过能力嵌入，推动制造体系逐步升级。这种渐进式路径，更符合我国制造业体量大、结构复杂的现实。
生成式 AI 不是制造业的“灵丹妙药”，而是一面放大镜。它放大的，不只是数据规模，而是业务理解能力、组织协同效率与系统演进速度。
当制造业开始用 AI 的方式思考问题，而不是只把 AI 当作工具，场景化落地才会真正发生。也许，这正是从“AI+”走向“+AI”的真正意义所在。