過去，研發(fā)一款新涂料如同大海撈針；現(xiàn)在，AI能在幾分鐘內(nèi)從億萬種組合中“算”出最優(yōu)解。從實(shí)驗(yàn)室的配方探索，到工廠車間的智能噴涂，再到讓客戶“所見即所得”的虛擬配色——近兩年的行業(yè)動態(tài)清晰地表明：AI在涂料領(lǐng)域的應(yīng)用，早已不是紙上談兵的概念驗(yàn)證，而是實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)了生產(chǎn)線，并開始釋放巨大的商業(yè)價值。

賦能研發(fā)與配方設(shè)計(jì)

涂料研發(fā)長期依賴“試錯法”——科學(xué)家反復(fù)調(diào)配、測試數(shù)百次實(shí)驗(yàn)才能找到理想配方，周期漫長且成本高昂。AI正從根本上改變這一局面，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的配方探索大幅縮短研發(fā)周期。

據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，通過AI配方優(yōu)化等技術(shù)，涂料企業(yè)的新產(chǎn)品開發(fā)周期可縮短30%左右。特種化工制造商借助AI平臺，某些新產(chǎn)品的開發(fā)時間從數(shù)周大幅縮短至數(shù)天。

近期案例

• PPG：AI輔助開發(fā)快干清漆，實(shí)現(xiàn)“反直覺”突破

涂料行業(yè)有一條眾所周知的鐵律：涂料干得越快，外觀效果越差。PPG的科學(xué)家搭建了一個覆蓋所有產(chǎn)品特性的龐大數(shù)據(jù)庫，并在系統(tǒng)中嵌入了化學(xué)法則，利用AI來尋找新配方。系統(tǒng)在幾分鐘內(nèi)就提出了一套科學(xué)家從未想到過的化學(xué)物質(zhì)組合，經(jīng)實(shí)際測試完全有效。基于該成果，PPG與去年春季推出了Deltron Premium Glamour Speed Clearcoat快干透明清漆，在60℃加熱條件下的干燥時間從約30分鐘縮短至約5分鐘，大幅提升了汽車維修廠的周轉(zhuǎn)效率。這是PPG首款由AI輔助研發(fā)并上市的成熟產(chǎn)品，目前還有數(shù)十款相關(guān)新產(chǎn)品正在開發(fā)中。

PPG首席技術(shù)官戴維·貝姆表示，該系統(tǒng)采用的是確定性AI技術(shù)，輸出結(jié)果必須符合科學(xué)規(guī)則，而非易產(chǎn)生“幻覺”的大語言模型。團(tuán)隊(duì)耗時數(shù)年為產(chǎn)品打造了“數(shù)字孿生體”，讓AI在虛擬環(huán)境中調(diào)配出近乎無限種組合并預(yù)測其性能。正如PPG汽車修補(bǔ)涂料全球技術(shù)總監(jiān)丹尼爾·康納所說：“這一領(lǐng)域真正令人振奮的事情在于，模型能篩選出那些人類憑直覺想不到的配方”。

自主施工與機(jī)器噴涂

2025-2026年，AI驅(qū)動的噴涂機(jī)器人迎來了爆發(fā)式發(fā)展，2025年的智能機(jī)器人噴涂系統(tǒng)已搭載3D視覺掃描與AI算法，可實(shí)時識別工件表面輪廓，自動調(diào)整噴槍角度、出漆量及噴涂路徑——無論是汽車覆蓋件的流線型曲面還是航空零部件的微小凹凸結(jié)構(gòu)，都能實(shí)現(xiàn)±0.05mm的高精度噴涂，徹底解決“過噴”與“漏噴”問題。AI視覺檢測系統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的瑕疵識別模型，可在噴涂過程中實(shí)時捕捉0.1mm級的涂層缺陷，準(zhǔn)確率高達(dá)99.2%，并能通過缺陷數(shù)據(jù)反向推導(dǎo)噴涂參數(shù)的優(yōu)化方案，形成“檢測-分析-調(diào)整”的閉環(huán)。

近期案例

• 阿克蘇諾貝爾：Flightpath Pro智能噴涂軟件落地家具龍頭

2026年4月，阿克蘇諾貝爾粉末涂料業(yè)務(wù)部門聯(lián)合CoatingAI公司研發(fā)的智能噴涂軟件Flightpath Pro，在惠州市誠業(yè)家具的生產(chǎn)線上正式落地應(yīng)用。該軟件無需對現(xiàn)有設(shè)備進(jìn)行復(fù)雜改造，就能動態(tài)優(yōu)化噴涂參數(shù)。

項(xiàng)目實(shí)施后，涂層均勻膜厚較優(yōu)化前提升了34% ，每公斤粉末的噴涂面積提升了12%，用粉量節(jié)約效果相當(dāng)于額外增加了約1萬平方面積的噴涂產(chǎn)能，有效避免了“過度噴涂”造成的資源浪費(fèi)，成功達(dá)成低碳減排與節(jié)能增效的雙重目標(biāo)。

• ADLER：突破性噴涂機(jī)器人進(jìn)入測試

2026年1月，奧地利涂料制造商ADLER在其蒂羅爾工廠測試了一款突破性的噴涂機(jī)器人。這款配備移動噴涂臂的機(jī)器人設(shè)計(jì)用于沿墻自主移動，采用無氣噴涂系統(tǒng)均勻地涂覆一層油漆，即使在邊角等難以處理的表面也能實(shí)現(xiàn)均勻光滑的涂層。

優(yōu)化制造與噴涂工藝

在涂料生產(chǎn)與噴涂環(huán)節(jié)，AI正從自動化走向“智能協(xié)同”，實(shí)現(xiàn)從原料管理到成品涂裝的全面優(yōu)化。根據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)，通過智能化改造，涂料企業(yè)可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率提升30%以上、不良率降低15%～20%、能耗降低10%左右。以某知名涂料企業(yè)工廠為例，其通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)周期縮短85%、庫存降至3天的顯著成效。

近期案例

• 立邦：國家級智能工廠的AI實(shí)踐

去年九月，立邦位于上海的“綠色高性能水性涂料數(shù)智融合智能工廠”入選國家工信部“2025年度卓越級智能工廠”。 該工廠采用“工業(yè)4.0”理念，構(gòu)建了覆蓋工廠建設(shè)、研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)管理、作業(yè)運(yùn)營等全環(huán)節(jié)的15個智能場景體系，其中11個場景應(yīng)用了人工智能技術(shù)。以立邦上海工廠數(shù)字孿生車間為例，通過物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)對物理車間進(jìn)行實(shí)時鏡像與數(shù)據(jù)驅(qū)動，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程仿真、優(yōu)化與預(yù)測決策，借助智能算法優(yōu)化生產(chǎn)流程，持續(xù)提升運(yùn)營效率與產(chǎn)品質(zhì)量。通過部署智能傳感器與工業(yè)機(jī)器人，設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率達(dá)95%；邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)毫秒級響應(yīng)；云端整合ERP、MES等系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)與AI算法實(shí)現(xiàn)工藝優(yōu)化與能耗預(yù)測。此外，立邦還構(gòu)建了覆蓋“需求預(yù)測—訂單確認(rèn)—運(yùn)輸跟蹤—進(jìn)廠管理—齊套分析”的全鏈路原料協(xié)同場景，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商端與工廠端的無縫銜接。

提升質(zhì)檢與涂層巡檢

涂層質(zhì)量檢測和長期服役性能評估是涂料行業(yè)的重要環(huán)節(jié)，AI正在這一領(lǐng)域帶來變革性提升。

據(jù)2026年AMPP年會的行業(yè)討論，無人機(jī)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字孿生等技術(shù)正越來越多地用于支持涂層檢測，特別是在難以或危險進(jìn)入的區(qū)域。AI通過分析圖像并追蹤涂層隨時間的變化，能夠幫助減少不同檢測人員之間結(jié)果差異大的問題，提升檢測的一致性和可靠性。

截止2025年的AI視覺檢測系統(tǒng)已能在噴涂過程中實(shí)時捕捉0.1mm級的涂層缺陷（如顆粒、流掛、色差），準(zhǔn)確率高達(dá)99.2%。系統(tǒng)不僅能檢測，還能通過缺陷數(shù)據(jù)反向推導(dǎo)噴涂參數(shù)的優(yōu)化方案，并自動同步至機(jī)器人控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“邊生產(chǎn)、邊改進(jìn)”的閉環(huán)質(zhì)量控制。

近期案例

• Asian Paints：AI視覺檢測實(shí)現(xiàn)93%準(zhǔn)確率

2026年4月，NTT DATA為印度涂料巨頭Asian Paints開發(fā)了一套基于Google Cloud Platform的無代碼AI視覺檢測解決方案。該AI模型可識別超過150種與涂料相關(guān)的缺陷，覆蓋藻類、氣泡、起泡、砂粒、剝落、斑駁、色差等15種以上缺陷類型。模型依據(jù)缺陷位置（表面上方、下方或表面本身）以及顏色和紋理等特征進(jìn)行精確分類，整體模型準(zhǔn)確率達(dá)到93% 。

• 豐田工業(yè)：Azure AI驅(qū)動涂料缺陷分析

豐田工業(yè)與微軟及Sight Machine合作，在Azure上構(gòu)建了統(tǒng)一的AI就緒工業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層，旨在解決高產(chǎn)量汽車工廠中碎片化數(shù)據(jù)限制根因分析、拖慢決策的問題。試點(diǎn)結(jié)果顯示，該方案實(shí)現(xiàn)了缺陷率下降25% ，分析周期從5天縮短至4小時以內(nèi)，團(tuán)隊(duì)獲得4倍以上的問題解析機(jī)會，并改善了可持續(xù)性成果。

值得注意的是，該方案分析了近400個變量后才縮小到與缺陷最相關(guān)的信號，充分體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析在復(fù)雜涂裝質(zhì)量控制中的價值。

革新配色與客戶體驗(yàn)

色彩選擇是涂料消費(fèi)中的核心痛點(diǎn)，AI正在這一領(lǐng)域催生出多種創(chuàng)新解決方案。

近期案例

• Behr + Google Cloud：ChatHUE智能色彩助手

2025年7月，Behr涂料公司與Google Cloud合作推出名為ChatHUE的AI驅(qū)動色彩助手。該工具結(jié)合了Behr豐富的專有色彩數(shù)據(jù)與Google Cloud的Gemini、Vertex AI、BigQuery和Cloud Run等AI技術(shù)，能夠?yàn)榉恐魈峁﹤€性化的顏色推薦。據(jù)Behr進(jìn)行的第三方研究，超過40%的消費(fèi)者認(rèn)為選擇顏色是他們油漆項(xiàng)目中最困難的步驟，ChatHUE正是為解決這一痛點(diǎn)而生。

• 宣偉：語音驅(qū)動的AI色彩系統(tǒng)

宣偉推出了Speaking in Color語音驅(qū)動AI色彩系統(tǒng)，用戶可通過自然語言描述（如“清澈的加勒比海水”）來生成定制調(diào)色板。系統(tǒng)通過分析數(shù)百萬張圖像并用光學(xué)識別技術(shù)生成自定義色彩。此外，宣偉還推出了Color Expert AI應(yīng)用，用戶上傳房間照片后，應(yīng)用能在幾秒內(nèi)根據(jù)已有色彩生成從淺到深的定制調(diào)色板。

未來展望

展望未來，隨著AI技術(shù)的持續(xù)成熟和行業(yè)數(shù)據(jù)的不斷積累，涂料行業(yè)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動”的轉(zhuǎn)型步伐還將進(jìn)一步加快。正如行業(yè)所預(yù)期的那樣，AI在涂層檢測等領(lǐng)域仍將以“工具”而非“替代品”的角色出現(xiàn)，人類的判斷和經(jīng)驗(yàn)在可預(yù)見的未來仍然不可或缺。但毋庸置疑的是，AI正在從根本上重新定義涂料從研發(fā)到應(yīng)用的全價值鏈——而這僅僅是涂料行業(yè)智能化變革的開始。

編者有話說

整理完這些案例，小編直觀感受：涂料行業(yè)這回是真的“開竅”了。以前總覺得AI是科技公司的專屬玩具，頂多幫忙調(diào)調(diào)色、推薦個沙發(fā)配色。沒想到現(xiàn)在，它不僅能幫化學(xué)家“腦補(bǔ)”出反直覺的配方，還能自己開著機(jī)器人滿車間噴漆，順便把質(zhì)檢也包了——關(guān)鍵是干得比人還穩(wěn)。

至于未來？我猜AI不會讓涂料工程師失業(yè)，但不會用AI的工程師可能要重新找工作了。所以別觀望了，趁早跟AI交個朋友——它負(fù)責(zé)算，你負(fù)責(zé)想，這分工不賴。