AI未來工廠是由工業AI科技服務公司達智匯提出的智慧型工廠概念，通過工業AI技術構建具備自主感知、自主決策、自主最佳化能力的工廠體系，推動製造業智慧型化升級。其核心要素為自主智慧型（Autonomous Intelligence）與知識模型，通過機器學習將專家工藝知識轉化為可復用、可疊代的數字模型，套用於智慧型診斷、參數最佳化及設備預測性維護領域。
達智匯在2025年戰略升級中發布"伏羲工業AI平台"及未來工廠作業系統AIOS洛神，提出"智慧型工廠五級躍遷"路線圖。北電數智通過北京數字經濟算力中心項目構建"AI工廠"模式，集成全棧國產化AI能力提供一站式服務。西門子與NVIDIA合作將AI技術接入Xcelerator平台，並推出面向未來AI工廠的直流配電新品。達智匯企業可持續發展研究院編著的《未來工廠》藍皮書為企業提供實施指南，系統闡釋智慧型工廠建設方法論。
AI有更強的識別能力以應對不同的問題，隨著AI技術與製造業的深度融合，以“AI未來工廠”為代表的全新製造範式將逐步成為行業主流，推動全球製造業進入智慧型升級的新階段。
核心要素與模型能力
1. 自主智慧型（Autonomous Intelligence）與知識模型核心能力：將人類專家的工藝知識、故障處理經驗等隱性知識，通過機器學習算法轉化為可復用、可疊代的知識模型。
套用體現：專家經驗數位化，形成智慧型診斷與決策模型；機器學習驅動參數最佳化與預測性維護；7×24小時智慧型回響，減少對人工經驗的依賴。
2. 具身智慧型（Embodied Intelligence）與嵌入式模型核心能力：將AI算法以嵌入式模型的形式集成到機器人、設備終端和感測器中，賦予其“感知-決策-執行”的閉環能力。
套用體現：融合視覺、力覺等感測器，實現複雜環境理解；支持自然語言互動與動態避障；提升設備靈活性與產線換產效率。
套用體現：生產流程可視化、可預測、可最佳化；供應鏈與能源系統協同調度；資源動態配置。
三、技術架構 數據層：全域 IoT 採集 + 大數據湖模型層：工業 AI 中台（故障預測、工藝最佳化、運籌調度）執行層：邊緣-雲協同的機器人、AGV、柔性產線互動層：AR/VR 數字孿生界面與自然語言指令系統。四、落地路徑：ADTTech 獨家 TeiM 升級路徑T（知識驅動）→ e（系統驅動）→ i（數據驅動）→ M（模型驅動）。
