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借助大模型讓汽車產品設計代碼化繁為簡，開啟“造車”新模式；依托“AI質檢員”，實現邊生產邊質檢，瑕疵識別準確率遠高于人工檢測水平；越來越多的人形機器人開始在工廠“上崗”，承擔物料搬運、零件組裝等多種工作……

隨著以大模型、機器人為代表的新一代人工智能（AI）技術迅猛發展，我國制造業正從基礎級智能化向著更高階的智能化邁進。依托工廠數字化、自動化轉型基礎，一批由AI技術驅動的AI超級工廠正在全國各地加速落地，推動制造業全面邁向更高效、更智能、更綠色的“智造時代”。

廣汽埃安智能生態工廠

AI賦能智能工廠再升級

走進位于廣州市番禺區的廣汽埃安智能生態工廠總裝車間，AI元素“無處不在”。600余臺機器人不停揮舞手臂，精準地定位、抓取并拼裝各個模塊，僅用數秒就能完成玻璃、座椅、輪胎等零部件安裝；隨處可見的無人化智能移動機器人往來穿梭，實現10公斤以上零部件100%全自動搭載；3D視覺跟蹤技術代替人工肉眼，實現納米級精準控制。

“過去，一條總裝線只能生產一個批次、一種型號、單一顏色的汽車，如今在AI技術的賦能下，我們已實現不同型號、不同配置、不同顏色新能源汽車的柔性化‘混線生產’。”廣汽埃安第一智造中心總裝車間工程師張自初介紹道。

具體而言，消費者可根據個人偏好，在線定制車身顏色、內飾風格、座椅材質等。隨后，依托大數據云平臺、數字化生產指示的智能制造執行系統支持，這些“定制化”的購車信息會被迅速分解為2000多個零部件信息，在指定的時間按秩序進入總裝環節。通過模塊化設計和智能調度系統，生產線可以在短時間內完成從一種車型到另一種車型的切換，切換過程零損耗。據介紹，通過持續的工藝優化和技術創新，該工廠單車下線周期由過去的60秒縮短至現在的53秒。

在寶武鋼鐵集團熱軋生產線，一塊鋼坯制成鋼板需要經過20道工序、涉及300多個參數。過去，工程師調整生產鋼板的種類和尺寸需要耗費5天時間，如今，大模型能對最優參數進行預測，顯著降低調整時間，提高預測精度和鋼板成材率。

在福建東龍針紡有限公司紡織車間，“AI質檢員”已逐漸代替人工質檢。5G+經編花邊瑕疵AI視覺識別檢測系統應用以來，織機面料實現了在線100%全檢，平均檢出率達95%以上，遠高于人工檢測水平，整體效率提升2～3倍，企業人工成本每年節約200多萬元。

施耐德電氣無錫工廠

在施耐德電氣無錫工廠，基于AI技術的熱處理數字仿真系統，能夠通過算法優化，使單臺設備能耗降低25%，氮氣消耗減少36%；同時，利用暖通空調的AI動態調控系統結合數字孿生技術，實現單位產品組用水量下降56%。

如今，像這樣的AI超級工廠已在全國各地“遍地開花”?？梢钥吹剑?ldquo;AI+制造”正在重塑制造業的生產模式，其影響不僅體現在生產效率的提升，更推動著制造業加速向智能化、柔性化和綠色化方向轉型。

工業和信息化部發布的數據顯示，當前我國智能工廠梯度培育提質增效，全國已建成3萬余家基礎級智能工廠、1200余家先進級智能工廠、230余家卓越級智能工廠。這些類型的智能工廠覆蓋超過80%的制造業行業大類，工廠產品研發周期平均縮短28.4%，生產效率平均提升22.3%。

三大核心技術驅動數智躍遷

從“標準化生產”到“個性化定制”，從“勞動密集”到“算法密集”，AI超級工廠的背后是制造業底層邏輯的變革。相較于一般的自動化產線，在這里，工業機械臂進化為更靈活、更智慧的具身智能，傳統語言模型升級為可自主分析、輔助決策的大模型，仿真技術融合物聯網、大數據和5G-A等技術，形成實時交互的數字孿生系統……這些技術的協同創新，持續推動制造業向更高階的智能化躍遷。

“智能工廠需要洞察一些復雜和高階的關聯，其核心在于智能機器人、數字孿生、AI大模型等關鍵技術在工業場景中的深層次滲透與應用。”中國工程院院士李培根指出，智能機器人可全面感知周圍環境，并擁有智能決策的能力，實現生產環境中靈活、自主的避讓，適用于更多復雜、動態的生產場景；數字孿生集成了物聯網、大數據、AI等技術，不僅能實現全產業鏈信息貫通，還能基于所采集的實時數據反向優化車間運營和供應鏈競爭，確保工廠運行在最佳狀態；而AI大模型對世界高階相關性的認識已經遠遠超越人類，可以幫助智能工廠洞察更復雜的高階關聯。

記者觀察到，在汽車制造、電子制造等行業，工業機器人增加了感知、理解任務等功能，正從傳統的自動化機械裝置向具身智能加速進階，特別是越來越多的人形機器人開始走進工廠承擔物料搬運、零件組裝等多種工作。

優必選工業人形機器人Walker S1在總裝車間執行儀表線物料檢測任務

“制造業將成為人形機器人最早一批大規模應用的領域。”芯華創新中心首席技術官董馳宇表示，傳統的工業機器人像一個專才，如焊接機器人、裝配機器人、搬運機器人，它們都是為特定任務設計的，擅長執行重復性、單一任務和流程化的操作；而人形機器人更像是一個通才，具有更靈活的運動能力和適應性，感知能力也較強，更適合一些高協作、多復雜任務的場景。

“大模型出現后，讓人形機器人增長了智慧，擁有類人的3個層次，即肢體運動能力、多模態感知能力和決策控制能力，可以開展多場景、多任務的協同實訓，能更好地解決工業需求。”董馳宇說道。

而數字孿生不僅僅是是產品、設備的數字孿生，還包括車間、工廠，以及供應鏈的數字孿生。以華中數控為例，該公司將數字孿生、大數據、融合建模等技術用在數控機床上，不僅實現裝備實時控制，還賦予機床自我感知、自主學習和深度交互能力。

“自主學習是數控機床智能化的靈魂。”華中數控相關負責人介紹道，機床數字主線記錄機床全生命周期的數據，提供數據和知識支撐。系統憑借自我分析、自主學習能力，圍繞工藝優化、精度提升、健康保障三大子系統，形成人機交互、工藝參數優化、故障診斷等應用場景。通過深度學習虛擬仿真加工形成的指令域數據，可實時比對實測數據，使加工效率提高20%。

落地工程仍存在“一頭熱一頭冷”現象

盡管“AI超級工廠”的建設如火如荼，但其在落地工程中，仍面臨諸多挑戰。比如，以大模型為代表的生成式AI技術在工業場景中的應用停留在表面。權威市場機構調研顯示，行業大模型應用場景呈現“微笑曲線”特征。在產業鏈高附加價值的兩端（研發、設計和營銷、服務），大模型應用落地較快，而在生產制造端，大模型應用較慢。

TCL實業副總裁、格創東智CEO何軍分析指出，AI技術在工業領域的應用與6～8年前工業互聯網平臺在制造業中的推廣和應用情況類似，還存在“一頭熱一頭冷”等情況，供給側比較熱，需求側沒有完全應用起來。同時應用也存在深淺不一的問題，在先進制造業落地場景多、應用豐富，而在一般制造業推進比較難，頭部企業從AI頂層架構規劃到實際場景落地推進較好，而很多中小制造企業受制于資金、技術能力應用比較難。

數據處理能力不足也是制約工廠智能化轉型的一大瓶頸。一方面，多數企業對數據的利用剛剛起步，數據資源散落在各業務系統中，互聯互通難度大，形成“數據孤島”，很難匯聚形成高質量的數據集。另一方面，工業數據和模型的安全性也急需解決。

江西蘇強格無人智慧倉儲產線

“有場景但是沒數據。”比亞迪集團副總裁、弗迪科技董事長羅忠良坦言，工業場景的數據難以直接用于AI，必須按照實際需求重新采集。而要獲取高質量數據，企業首先須完成信息化和數字化轉型。

中國聯合網絡通信有限公司佛山市分公司副總經理鄧安民向記者表示，工業場景中的大模型應用對精確性和穩定性的需求較高，在數據的獲取時也通常需要更專業的設備和人員。目前大模型的應用還處于發展階段，缺乏統一的行業標準和規范，工業生產場景復雜多變，也導致大模型的應用存在風險和不確定性。

“正確定位AI是關鍵。”何軍強調。他指出，工業AI不是簡單的技術疊加，而是工業知識與AI技術的深度融合，須由工業領域主導推進。工業AI的落地實施需要企業具備駕馭AI技術的能力，這不僅包括研發能力，還涉及企業各個層面的能力，例如業務層面和一線工程師的能力。工廠要培養自己的數據科學家，這些科學家能夠理解生產和制程，能夠掌握AI技術的基礎方法論，并將其應用到實際場景中。同時，企業還須要從上到下思考如何利用AI技術改善運營效率和提升工廠智能化水平，而不僅是采取傳統的小步快跑快速迭代方法。