王愛民教授在其關于智能制造基本性的再思考中指出，智能制造不僅是技術的革新，更是制造范式、產業生態與價值創造模式的系統性變革。當前，以數字技術為基礎，人工智能為核心驅動的智能制造體系，正在重塑全球制造業的競爭格局。

從本質上看，智能制造的核心在于通過數字化手段，將物理世界的制造過程、設備、產品與人員，在虛擬空間中構建出高度仿真的“數字孿生”。這不僅僅是數據的簡單映射，而是實現了物理實體與數字模型的動態交互、實時反饋與持續優化。數字孿生構成了智能制造的數據基石和認知框架。

而人工智能，特別是機器學習、深度學習與計算機視覺等技術，則為這一數字框架注入了“智慧”的靈魂。AI的應用貫穿于智能制造的各個環節：在設計環節，生成式AI可以輔助進行創新性概念設計與性能仿真優化；在生產環節，基于機器視覺的智能質檢、基于強化學習的工藝參數自主尋優、以及預測性維護，極大地提升了質量、效率與設備可靠性；在供應鏈與物流環節，智能調度算法實現了資源的動態最優配置；在服務環節，通過對產品運行數據的智能分析，能夠提供預測性維護與個性化增值服務，推動制造模式向“產品即服務”轉變。

王愛民強調，實現真正的智能制造，必須超越對單項技術的孤立關注。關鍵在于實現數字線程（Digital Thread）的貫通與基于模型的系統工程（MBSE）的落地。這要求企業打破傳統“信息孤島”，構建覆蓋產品全生命周期、統一數據標準的互聯互通平臺。只有當從用戶需求、產品設計、工藝規劃、生產制造到運維服務的全流程數據能夠無縫流動與智能分析時，人工智能的潛力才能被充分釋放，實現從局部優化到全局最優的躍升。

智能制造的成功還高度依賴于“人機協同”的新模式。人工智能并非要完全取代人，而是將人類從重復性、高危性勞動中解放出來，聚焦于更具創造性的決策、設計與優化工作。因此，培養既懂制造工藝又懂數據分析與AI應用的復合型人才，構建適應新型人機關系的組織文化與管理體系，是智能制造轉型中不可或缺的軟性基石。

隨著邊緣計算、5G、工業互聯網平臺的成熟，以及大模型技術在垂直領域的深入應用，智能制造將進入一個更加自主、自適應、自優化的新階段。王愛民的再思考提醒我們，回歸制造的本質——高效、優質、靈活、可持續地創造價值，并以數字與人工智能為雙翼，系統性地推進這場深刻變革，是中國制造業邁向高質量發展的必由之路。