本文全面阐述人工智能在罐头制造中的落地路径与可衡量价值，强调通过计算机视觉、预测性维护与热杀菌曲线优化，显著提升良品率、OEE与食品安全并降低能耗与抽检成本；以端到端架构整合原料分级、灌装、封口、仓储与配销，实现可追溯合规与供应链协同。文章提出“试点—扩展—复制”的实施方法，用量化KPI验证ROI，并建议在数据治理与安全合规的前提下选择本地或国际平台。未来趋势包括生成式AI作为工艺与质量的数字助理、数字孪生更精细的产线仿真，以及跨境数据治理成为全球化运营常态，从而将罐头工厂从局部优化推进到全局协同。

本文指出，人工智能要在罐头制造中产生实效，必须以数据贯通与业务闭环为核心，从原料分级与配方优化到灌装、排气、杀菌、卷封检测、食品安全与可追溯、供应链预测与排程、设备预测性维护与能耗优化进行系统化落地。通过边缘与云端协同、MES/ERP/SCADA联动与MLOps治理，企业可量化提升质量稳定性与OEE、降低能耗与报废，并强化合规。建议从视觉检测或预测维护等低风险试点切入，设定明确KPI与可解释性机制，逐步扩展为端到端数字孪生与优化，最终形成稳健、可审计的智能制造体系与持续改进闭环。