随着制造业数字化转型深入，智慧工厂建设已超越单一技术引入，成为关乎生产效率、管理效能与持续竞争力的核心环节。深拓智能基于行业实践，剖析当前智慧工厂推进中的典型难点，提出以“夯实基础、场景突破、系统融合”为关键的三步走路径，助力企业实现从设备联网到价值创造的有效跨越。2026年华食展将不仅能看到前沿的智慧工厂方法论，更能一站式对接覆盖食品工业全链条的先进设备与系统解决方案。展会汇聚众多关键领域的技术与产品，为中央厨房与食品工厂的升级提供坚实支撑。
图片由华食展提供
痛点深析
智慧工厂面临的三大痛点
算力资源紧缺，投入门槛过高
大模型的研发与部署对计算资源需求极高，业内企业用于模型训练的算力成本甚至可占总体运营支出的八成以上。仅单次大规模训练所消耗的电力就足以支撑数百个普通家庭全年用电。这种高强度的资源投入，使得本就利润空间有限的食品制造企业望而却步。
数据基础薄弱，模型训练受限
食品产业链条长、环节多，从原料种植、加工生产到仓储物流，各阶段数据分散且标准不一，形成明显的“数据孤岛”。同时，国内可用于模型训练的结构化、高质量中文语料库规模有限，公开网络信息的可信度与专业性也难以满足工业级需求，导致面向特定场景的模型缺乏充分、可靠的“数据养料”。
场景差异显著，规模化落地困难
食品工业涵盖数十个细分领域，从烘焙糕点、调味发酵到预制菜肴、生鲜处理，不同品类在生产工艺、质量控制、运营管理等方面存在显著差异。通用型人工智能解决方案往往难以适应如此多元且专业的场景要求，而针对细分行业深度定制的专用模型又尚处于起步阶段，尚未形成可复制的落地路径。
上述问题相互交织，形成制约行业整体升级的循环困境：资源投入不足制约技术成熟，应用成效不彰又影响企业持续投入意愿。相关调研显示，目前仍有约八成食品加工企业在使用信息化程度较低的设备，关键工序的数字化、智能化改造进程明显滞后。
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破局路径
2026华食展头部企业的创新实践
围绕食品工业智能化转型面临的挑战，突破关键在于构建一个多方协同、务实高效的实施体系。以下三条系统性路径，旨在为企业提供可操作、分阶段推进的行动方向：
路径一：构建共享式技术基础，降低智能转型门槛
针对算力与资源限制，建议推动区域性、行业级的共性技术平台建设。可通过政策引导设立食品工业智能化专项支持计划，重点扶持标杆性智能工厂与产线建设。鼓励龙头企业联合技术服务商，搭建面向中小企业的轻量化行业云平台与分布式计算框架，以共享模式降低单位算力成本与能耗负担。同时，可将食品工业关键环节纳入新型基础设施重点支持范畴，引导计算资源向产业实际需求倾斜，并逐步支持专用、高效的边缘计算解决方案研发，提升本地化处理能力。
路径二：建立标准化数据体系，激活产业数据价值
破解数据壁垒，需从产业生态层面推动数据资源的规范化整合与合规应用。可由行业协会牵头，联合重点企业、科研机构共同构建涵盖生产流程、工艺参数、品质标准等多维度的食品工业参考数据库。借鉴领先企业经验，在保障数据安全与产权的前提下，探索通过联邦学习、隐私计算等技术实现跨企业数据协同。同时，应着力开发适用于食品制造的高质量合成数据生成工具，为模型训练提供有效补充，逐步缓解高质量真实数据供给不足的瓶颈。
路径三：推动场景化创新落地，形成可复制的解决方案
应对应用碎片化，应聚焦细分领域的核心痛点，发展“技术模块+行业知识”深度融合的专用解决方案。支持建立由制造企业、技术公司及高校共同参与的联合创新平台，针对预制菜加工、特色食品生产、生鲜品分选等具体场景，研发轻量化、可配置的专用模型与智能系统。推广“智能传感器+边缘计算+工艺模型”的融合应用模式，提升设备端的实时感知与决策能力。同时，重点支持食品专用加工与检测装备的智能化升级，通过高适配性的技术嵌入，让智能化改造在各细分领域切实落地见效。
通过夯实技术基础、打通数据链路、深耕场景应用这三层路径的协同推进，食品工业企业能够逐步跨越从单点尝试到系统智能的鸿沟。当前，一批先行企业已通过垂直场景模型构建、全链路数字化整合、AI融合感知等实践，验证了智能化转型的切实价值。随着产业共识的形成与协同生态的完善，中国食品工业正步入一个以数据驱动、智能运营为核心竞争力的新发展阶段。
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