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借助大模型讓汽車產(chǎn)品設計代碼化繁為簡，開啟“造車”新模式；依托“AI質檢員”，實現(xiàn)邊生產(chǎn)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(fā)展，我國制造業(yè)正從基礎級智能化向著更高階的智能化邁進。依托工廠數(shù)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(yè)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(tài)工廠

AI賦能智能工廠再升級

走進位于廣州市番禺區(qū)的廣汽埃安智能生態(tài)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(shù)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(xiàn)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(xiàn)納米級精準控制。

“過去，一條總裝線只能生產(chǎn)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(xiàn)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(chǎn)’。”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(jù)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(shù)據(jù)云平臺、數(shù)字化生產(chǎn)指示的智能制造執(zhí)行系統(tǒng)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(huán)節(jié)。通過模塊化設計和智能調度系統(tǒng)，生產(chǎn)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(jù)介紹，通過持續(xù)的工藝優(yōu)化和技術創(chuàng)新，該工廠單車下線周期由過去的60秒縮短至現(xiàn)在的53秒。

在寶武鋼鐵集團熱軋生產(chǎn)線，一塊鋼坯制成鋼板需要經(jīng)過20道工序、涉及300多個參數(shù)。過去，工程師調整生產(chǎn)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(yōu)參數(shù)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(jīng)編花邊瑕疵AI視覺識別檢測系統(tǒng)應用以來，織機面料實現(xiàn)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(yè)人工成本每年節(jié)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(shù)字仿真系統(tǒng)，能夠通過算法優(yōu)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(tài)調控系統(tǒng)結合數(shù)字孿生技術，實現(xiàn)單位產(chǎn)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”。可以看到，“AI+制造”正在重塑制造業(yè)的生產(chǎn)模式，其影響不僅體現(xiàn)在生產(chǎn)效率的提升，更推動著制造業(yè)加速向智能化、柔性化和綠色化方向轉型。

工業(yè)和信息化部發(fā)布的數(shù)據(jù)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(yè)行業(yè)大類，工廠產(chǎn)品研發(fā)周期平均縮短28.4%，生產(chǎn)效率平均提升22.3%。

三大核心技術驅動數(shù)智躍遷

從“標準化生產(chǎn)”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(yè)底層邏輯的變革。相較于一般的自動化產(chǎn)線，在這里，工業(yè)機械臂進化為更靈活、更智慧的具身智能，傳統(tǒng)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(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和5G-A等技術，形成實時交互的數(shù)字孿生系統(tǒng)……這些技術的協(xié)同創(chuàng)新，持續(xù)推動制造業(yè)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(lián)，其核心在于智能機器人、數(shù)字孿生、AI大模型等關鍵技術在工業(yè)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(huán)境，并擁有智能決策的能力，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境中靈活、自主的避讓，適用于更多復雜、動態(tài)的生產(chǎn)場景；數(shù)字孿生集成了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等技術，不僅能實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈信息貫通，還能基于所采集的實時數(shù)據(jù)反向優(yōu)化車間運營和供應鏈競爭，確保工廠運行在最佳狀態(tài)；而AI大模型對世界高階相關性的認識已經(jīng)遠遠超越人類，可以幫助智能工廠洞察更復雜的高階關聯(lián)。

記者觀察到，在汽車制造、電子制造等行業(yè)，工業(yè)機器人增加了感知、理解任務等功能，正從傳統(tǒng)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(yōu)必選工業(yè)人形機器人Walker S1在總裝車間執(zhí)行儀表線物料檢測任務

“制造業(yè)將成為人形機器人最早一批大規(guī)模應用的領域。”芯華創(chuàng)新中心首席技術官董馳宇表示，傳統(tǒng)的工業(yè)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(zhí)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(xié)作、多復雜任務的場景。

“大模型出現(xiàn)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(tài)感知能力和決策控制能力，可以開展多場景、多任務的協(xié)同實訓，能更好地解決工業(yè)需求。”董馳宇說道。

而數(shù)字孿生不僅僅是是產(chǎn)品、設備的數(shù)字孿生，還包括車間、工廠，以及供應鏈的數(shù)字孿生。以華中數(shù)控為例，該公司將數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)、融合建模等技術用在數(shù)控機床上，不僅實現(xiàn)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(shù)控機床智能化的靈魂。”華中數(shù)控相關負責人介紹道，機床數(shù)字主線記錄機床全生命周期的數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)和知識支撐。系統(tǒng)憑借自我分析、自主學習能力，圍繞工藝優(yōu)化、精度提升、健康保障三大子系統(tǒng)，形成人機交互、工藝參數(shù)優(yōu)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(shù)據(jù)，可實時比對實測數(shù)據(jù)，使加工效率提高20%。

落地工程仍存在“一頭熱一頭冷”現(xiàn)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(zhàn)。比如，以大模型為代表的生成式AI技術在工業(yè)場景中的應用停留在表面。權威市場機構調研顯示，行業(yè)大模型應用場景呈現(xiàn)“微笑曲線”特征。在產(chǎn)業(yè)鏈高附加價值的兩端（研發(fā)、設計和營銷、服務），大模型應用落地較快，而在生產(chǎn)制造端，大模型應用較慢。

TCL實業(yè)副總裁、格創(chuàng)東智CEO何軍分析指出，AI技術在工業(yè)領域的應用與6～8年前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在制造業(yè)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(yè)落地場景多、應用豐富，而在一般制造業(yè)推進比較難，頭部企業(yè)從AI頂層架構規(guī)劃到實際場景落地推進較好，而很多中小制造企業(yè)受制于資金、技術能力應用比較難。

數(shù)據(jù)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(shù)企業(yè)對數(shù)據(jù)的利用剛剛起步，數(shù)據(jù)資源散落在各業(yè)務系統(tǒng)中，互聯(lián)互通難度大，形成“數(shù)據(jù)孤島”，很難匯聚形成高質量的數(shù)據(jù)集。另一方面，工業(yè)數(shù)據(jù)和模型的安全性也急需解決。

江西蘇強格無人智慧倉儲產(chǎn)線

“有場景但是沒數(shù)據(jù)。”比亞迪集團副總裁、弗迪科技董事長羅忠良坦言，工業(yè)場景的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，企業(yè)首先須完成信息化和數(shù)字化轉型。

中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信有限公司佛山市分公司副總經(jīng)理鄧安民向記者表示，工業(yè)場景中的大模型應用對精確性和穩(wěn)定性的需求較高，在數(shù)據(jù)的獲取時也通常需要更專業(yè)的設備和人員。目前大模型的應用還處于發(fā)展階段，缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標準和規(guī)范，工業(yè)生產(chǎn)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(yè)AI不是簡單的技術疊加，而是工業(yè)知識與AI技術的深度融合，須由工業(yè)領域主導推進。工業(yè)AI的落地實施需要企業(yè)具備駕馭AI技術的能力，這不僅包括研發(fā)能力，還涉及企業(yè)各個層面的能力，例如業(yè)務層面和一線工程師的能力。工廠要培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)科學家，這些科學家能夠理解生產(chǎn)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(yè)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(tǒng)的小步快跑快速迭代方法。