德勤咨询发布的《2021年制造业人工智能创新应用发展报告》深入剖析了人工智能（AI）在制造业领域的应用现状、趋势与挑战，其中，人工智能应用软件开发作为技术落地的核心载体，正成为驱动制造业智能化转型的关键引擎。

报告指出，在制造业场景中，人工智能应用软件正从单点工具向集成化、平台化解决方案演进。其发展呈现出三大特征：一是软件形态从传统的嵌入式分析模块，发展为可独立部署、支持持续学习的智能应用平台；二是开发模式从项目定制化转向“平台+组件”的模块化、低代码开发，显著提升了交付效率与可复用性；三是软件功能从早期的质量控制、预测性维护等单一场景，拓展至涵盖供应链优化、能耗管理、柔性生产调度等全价值链的智能决策支持。

在技术路径上，制造业AI应用软件正深度融合工业知识（如物理模型、工艺规则）与数据驱动模型（如深度学习、强化学习），形成“知识+数据”双轮驱动的开发范式。这一方面要求软件具备更强的多源数据（设备传感、生产日志、视觉检测等）接入与融合处理能力；另一方面，也催生了面向工业场景的专属开发工具链与模型库，例如针对缺陷检测的视觉算法库、针对设备异常诊断的时序分析框架等，降低了AI在复杂工业环境中的应用门槛。

报告也揭示了软件开发面临的挑战：工业现场数据质量参差不齐、标注成本高昂；AI模型在动态生产环境中的可靠性、可解释性要求严苛；现有工业系统（如MES、SCADA）与AI软件的集成兼容性问题突出。对此，报告建议企业采取“场景优先、迭代推进”的策略——优先在数据基础好、业务价值高的环节（如质检、预测性维护）开发轻型应用，快速验证价值；构建统一的AI开发与运行平台，逐步标准化数据接口、算法组件与部署流程，以平台能力支撑规模化应用创新。

报告预测制造业AI软件将向“云边端协同”的弹性架构演进：云端负责模型训练与资源调度，边缘侧实现低延迟实时推理，终端设备嵌入轻量级智能。AI软件将与数字孪生、工业元宇宙等技术深度结合，通过在虚拟空间中模拟、优化生产流程，驱动实体制造系统的持续进化。对于软件开发团队而言，亟需培养既懂工业机理又精通AI算法的复合型人才，并建立与业务部门紧密协作的敏捷开发机制，方能在这场制造业的智能化浪潮中抢占先机。