王爱民教授在其关于智能制造基本性的再思考中指出，智能制造不仅是技术的革新，更是制造范式、产业生态与价值创造模式的系统性变革。当前，以数字技术为基础，人工智能为核心驱动的智能制造体系，正在重塑全球制造业的竞争格局。

从本质上看，智能制造的核心在于通过数字化手段，将物理世界的制造过程、设备、产品与人员，在虚拟空间中构建出高度仿真的“数字孪生”。这不仅仅是数据的简单映射，而是实现了物理实体与数字模型的动态交互、实时反馈与持续优化。数字孪生构成了智能制造的数据基石和认知框架。

而人工智能，特别是机器学习、深度学习与计算机视觉等技术，则为这一数字框架注入了“智慧”的灵魂。AI的应用贯穿于智能制造的各个环节：在设计环节，生成式AI可以辅助进行创新性概念设计与性能仿真优化；在生产环节，基于机器视觉的智能质检、基于强化学习的工艺参数自主寻优、以及预测性维护，极大地提升了质量、效率与设备可靠性；在供应链与物流环节，智能调度算法实现了资源的动态最优配置；在服务环节，通过对产品运行数据的智能分析，能够提供预测性维护与个性化增值服务，推动制造模式向“产品即服务”转变。

王爱民强调，实现真正的智能制造，必须超越对单项技术的孤立关注。关键在于实现数字线程（Digital Thread）的贯通与基于模型的系统工程（MBSE）的落地。这要求企业打破传统“信息孤岛”，构建覆盖产品全生命周期、统一数据标准的互联互通平台。只有当从用户需求、产品设计、工艺规划、生产制造到运维服务的全流程数据能够无缝流动与智能分析时，人工智能的潜力才能被充分释放，实现从局部优化到全局最优的跃升。

智能制造的成功还高度依赖于“人机协同”的新模式。人工智能并非要完全取代人，而是将人类从重复性、高危性劳动中解放出来，聚焦于更具创造性的决策、设计与优化工作。因此，培养既懂制造工艺又懂数据分析与AI应用的复合型人才，构建适应新型人机关系的组织文化与管理体系，是智能制造转型中不可或缺的软性基石。

随着边缘计算、5G、工业互联网平台的成熟，以及大模型技术在垂直领域的深入应用，智能制造将进入一个更加自主、自适应、自优化的新阶段。王爱民的再思考提醒我们，回归制造的本质——高效、优质、灵活、可持续地创造价值，并以数字与人工智能为双翼，系统性地推进这场深刻变革，是中国制造业迈向高质量发展的必由之路。