AI赋能，行业迈入智能增强新纪元

　　在数字化转型的浪潮中，人工智能赋能已不是企业简单应用技术的选择，而是通过重塑业务流程、决策机制和价值创造模式，为企业与产业注入新能力、新工具的路径。在印刷行业，AI赋能正将行业从传统制造领域推向智能增强的新纪元，技术迭代速度与产业变革深度前所未有。对印刷企业而言，唯有主动拥抱AI、深度融合技术与业务，才能在行业转型中抢占先机，推动自身乃至整个产业的高质量发展。

　　覆盖生产到服务全流程

　　AI对印刷业的改造并非单点突破，而是覆盖从生产到服务的全流程，其核心价值体现在五大方面。

　　一是效率提升，通过自动化替代重复性任务，减少人工干预误差。例如在设计环节，AI可自动完成图像预处理、排版校对；在生产环节，智能设备可自主调整印刷参数，大幅缩短流程耗时。二是决策优化，依托数据分析与预测模型，为企业提供精准决策支持。比如通过分析历史订单数据，预测市场需求波动，优化生产计划；通过设备运行数据监测，提前预警故障风险。三是创新驱动，为产品与商业模式创新提供技术支撑。例如AR（增强现实）印刷结合AI生成动态效果，让传统纸质产品具备交互功能；C2M（用户直连制造）模式借助AI实现个性化订单快速响应，催生新的盈利增长点。四是个性化服务，打破大规模生产的局限，实现大规模个性化。用户上传照片或输入需求后，AI可自动生成定制化设计方案，从手机壳、礼盒到宣传册，满足不同客户的个性化需求。五是资源优化，通过智能调度与预测，提升资源利用效率。

　　从目前AI在印刷业的应用场景看，已渗透至设计优化、质量控制环节，通过具体算法落地，解决行业痛点。设计是印刷业的前端核心环节，AI通过图像处理与颜色处理技术，大幅提升设计效率与质量。以AI颜色处理为例，色彩转换实现不同色彩空间的精准转换，避免设计稿与印刷成品出现色差。色彩调整通过灵活调整颜色浓淡与饱和度，匹配品牌专属色要求，确保批量印刷颜色统一。色彩矫正通过修正拍摄或扫描图像的色彩偏差，还原真实色彩，适用于包装、样本等对色彩准确性要求高的场景。

　　质量是印刷业的生命线，AI通过图像识别与机器学习技术，实现全流程质量管控。以AI图像识别为例，缺陷检测通过视觉算法扫描印刷品，自动识别套印不准、漏印、划痕等缺陷，检测效率远超人工。颜色识别对比印刷品与标准色卡的色差，实时反馈调整，避免因颜色偏差导致的批量报废。文本识别自动校验印刷品中的文字错漏、字体不一致等问题，减少人为失误。

　　选择适配的落地路径

　　印刷企业切入AI领域并非一蹴而就，需结合自身规模与资源，选择适配的落地路径。第一，渐进式渗透。从单点试点到全流程推广，优先在质检（AI视觉检测瑕疵）、报价（智能估价系统）等高频、易落地环节应用AI，积累数据与经验后，再向设计、生产、供应链等环节延伸，降低转型风险。第二，生态式合作。联合AI厂商开发行业专属解决方案。印刷业存在潘通色库匹配、折页工艺模拟等专有需求，与AI厂商共建垂直模型，实现技术与业务的深度适配，避免通用AI工具的“水土不服”。第三，前瞻性布局。投资智能设备与前沿技术。例如引入具备自学习能力的数字印刷设备，可自主优化印刷参数；布局AR印刷品验证系统，实时渲染印刷效果，提前规避设计与生产脱节的问题。

　　随着AI技术的持续进化，数字印刷将突破传统边界。生产模式向智能云工厂迁移，分布式印刷节点通过云端AI中枢协同调度，实现就近生产、快速交付。例如用户在北京下单的定制笔记本，算法可自动分配至上海某写字楼内的共享印刷终端完成制作，大幅缩短交付周期、降低物流成本。产品边界突破物理限制，AR技术与AI印刷深度融合，让纸质产品具备动态交互功能。某美妆品牌测试的“魔法礼盒”，用户用手机扫描即可看到AI生成的虚拟代言人演示产品功效，将传统包装转化为营销触点，提升产品附加值。环保革命驱动技术升级，AI优化算法推动印刷业绿色转型。例如水性油墨配方开发周期从18个月压缩至3个月，荷兰某公司推出的零浪费印刷解决方案，通过AI优化材料使用，使碳排放降低65%，契合全球环保趋势。

　　笔者认为，AI浪潮下，印刷企业若想抓住机遇，成为产业领航者，需从三大方向发力。一是加快数字流程体系建设，打造全数字化工作流程，打通数据流、控制流、管理流和增值流，实现业务链全环节的数据贯通，为AI应用奠定基础。二是转变思维，聚焦需求创新，跳出传统制造思维，深入思考大数据与AI对消费者需求的影响，将技术应用于新产品研发与新服务创造，打造差异化竞争力。三是布局新业态与新模式，以创意印刷、数字印刷、网络印刷、按需印刷及增值服务为抓手，推动产业结构战略性调整，从规模导向转向价值导向，实现从印刷厂商到综合服务商的转型。

　　（作者系全国印刷标准化技术委员会副主任委员、华南理工大学教授）