AI超级工厂：“AI+制造”的终极目标？

借助大模型让汽车产品设计代码化繁为简，开启“造车”新模式；依托“AI质检员”，实现边生产边质检，瑕疵识别准确率远高于人工检测水平；越来越多的人形机器人开始在工厂“上岗”，承担物料搬运、零件组装等多种工作……

 

随着以大模型、机器人为代表的新一代人工智能（AI）技术迅猛发展，我国制造业正从基础级智能化向着更高阶的智能化迈进。依托工厂数字化、自动化转型基础，一批由AI技术驱动的AI超级工厂正在全国各地加速落地，推动制造业全面迈向更高效、更智能、更绿色的“智造时代”。

 

AI赋能智能工厂再升级

走进位于广州市番禺区的广汽埃安智能生态工厂总装车间，AI元素“无处不在”。600余台机器人不停挥舞手臂，精准地定位、抓取并拼装各个模块，仅用数秒就能完成玻璃、座椅、轮胎等零部件安装；随处可见的无人化智能移动机器人往来穿梭，实现10公斤以上零部件100%全自动搭载；3D视觉跟踪技术代替人工肉眼，实现纳米级精准控制。

 

“过去，一条总装线只能生产一个批次、一种型号、单一颜色的汽车，如今在AI技术的赋能下，我们已实现不同型号、不同配置、不同颜色新能源汽车的柔性化‘混线生产’。”广汽埃安第一智造中心总装车间工程师张自初介绍道。

 

具体而言，消费者可根据个人偏好，在线定制车身颜色、内饰风格、座椅材质等。随后，依托大数据云平台、数字化生产指示的智能制造执行系统支持，这些“定制化”的购车信息会被迅速分解为2000多个零部件信息，在指定的时间按秩序进入总装环节。通过模块化设计和智能调度系统，生产线可以在短时间内完成从一种车型到另一种车型的切换，切换过程零损耗。据介绍，通过持续的工艺优化和技术创新，该工厂单车下线周期由过去的60秒缩短至现在的53秒。

 

在宝武钢铁集团热轧生产线，一块钢坯制成钢板需要经过20道工序、涉及300多个参数。过去，工程师调整生产钢板的种类和尺寸需要耗费5天时间，如今，大模型能对最优参数进行预测，显著降低调整时间，提高预测精度和钢板成材率。

 

在福建东龙针纺有限公司纺织车间，“AI质检员”已逐渐代替人工质检。5G+经编花边瑕疵AI视觉识别检测系统应用以来，织机面料实现了在线100%全检，平均检出率达95%以上，远高于人工检测水平，整体效率提升2～3倍，企业人工成本每年节约200多万元。

 

施耐德电气无锡工厂

 

在施耐德电气无锡工厂，基于AI技术的热处理数字仿真系统，能够通过算法优化，使单台设备能耗降低25%，氮气消耗减少36%；同时，利用暖通空调的AI动态调控系统结合数字孪生技术，实现单位产品组用水量下降56%。

 

如今，像这样的AI超级工厂已在全国各地“遍地开花”。可以看到，“AI+制造”正在重塑制造业的生产模式，其影响不仅体现在生产效率的提升，更推动着制造业加速向智能化、柔性化和绿色化方向转型。

 

工业和信息化部发布的数据显示，当前我国智能工厂梯度培育提质增效，全国已建成3万余家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂。这些类型的智能工厂覆盖超过80%的制造业行业大类，工厂产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%。

 

三大核心技术驱动数智跃迁

从“标准化生产”到“个性化定制”，从“劳动密集”到“算法密集”，AI超级工厂的背后是制造业底层逻辑的变革。相较于一般的自动化产线，在这里，工业机械臂进化为更灵活、更智慧的具身智能，传统语言模型升级为可自主分析、辅助决策的大模型，仿真技术融合物联网、大数据和5G-A等技术，形成实时交互的数字孪生系统……这些技术的协同创新，持续推动制造业向更高阶的智能化跃迁。

 

“智能工厂需要洞察一些复杂和高阶的关联，其核心在于智能机器人、数字孪生、AI大模型等关键技术在工业场景中的深层次渗透与应用。”中国工程院院士李培根指出，智能机器人可全面感知周围环境，并拥有智能决策的能力，实现生产环境中灵活、自主的避让，适用于更多复杂、动态的生产场景；数字孪生集成了物联网、大数据、AI等技术，不仅能实现全产业链信息贯通，还能基于所采集的实时数据反向优化车间运营和供应链竞争，确保工厂运行在最佳状态；而AI大模型对世界高阶相关性的认识已经远远超越人类，可以帮助智能工厂洞察更复杂的高阶关联。

 

记者观察到，在汽车制造、电子制造等行业，工业机器人增加了感知、理解任务等功能，正从传统的自动化机械装置向具身智能加速进阶，特别是越来越多的人形机器人开始走进工厂承担物料搬运、零件组装等多种工作。

 

优必选工业人形机器人Walker S1在总装车间执行仪表线物料检测任务

 

“制造业将成为人形机器人最早一批大规模应用的领域。”芯华创新中心首席技术官董驰宇表示，传统的工业机器人像一个专才，如焊接机器人、装配机器人、搬运机器人，它们都是为特定任务设计的，擅长执行重复性、单一任务和流程化的操作；而人形机器人更像是一个通才，具有更灵活的运动能力和适应性，感知能力也较强，更适合一些高协作、多复杂任务的场景。

 

“大模型出现后，让人形机器人增长了智慧，拥有类人的3个层次，即肢体运动能力、多模态感知能力和决策控制能力，可以开展多场景、多任务的协同实训，能更好地解决工业需求。”董驰宇说道。

 

而数字孪生不仅仅是是产品、设备的数字孪生，还包括车间、工厂，以及供应链的数字孪生。以华中数控为例，该公司将数字孪生、大数据、融合建模等技术用在数控机床上，不仅实现装备实时控制，还赋予机床自我感知、自主学习和深度交互能力。

 

“自主学习是数控机床智能化的灵魂。”华中数控相关负责人介绍道，机床数字主线记录机床全生命周期的数据，提供数据和知识支撑。系统凭借自我分析、自主学习能力，围绕工艺优化、精度提升、健康保障三大子系统，形成人机交互、工艺参数优化、故障诊断等应用场景。通过深度学习虚拟仿真加工形成的指令域数据，可实时比对实测数据，使加工效率提高20%。

 

落地工程仍存在“一头热一头冷”现象

尽管“AI超级工厂”的建设如火如荼，但其在落地工程中，仍面临诸多挑战。比如，以大模型为代表的生成式AI技术在工业场景中的应用停留在表面。权威市场机构调研显示，行业大模型应用场景呈现“微笑曲线”特征。在产业链高附加价值的两端（研发、设计和营销、服务），大模型应用落地较快，而在生产制造端，大模型应用较慢。

 

TCL实业副总裁、格创东智CEO何军分析指出，AI技术在工业领域的应用与6～8年前工业互联网平台在制造业中的推广和应用情况类似，还存在“一头热一头冷”等情况，供给侧比较热，需求侧没有完全应用起来。同时应用也存在深浅不一的问题，在先进制造业落地场景多、应用丰富，而在一般制造业推进比较难，头部企业从AI顶层架构规划到实际场景落地推进较好，而很多中小制造企业受制于资金、技术能力应用比较难。

 

数据处理能力不足也是制约工厂智能化转型的一大瓶颈。一方面，多数企业对数据的利用刚刚起步，数据资源散落在各业务系统中，互联互通难度大，形成“数据孤岛”，很难汇聚形成高质量的数据集。另一方面，工业数据和模型的安全性也急需解决。

 

江西苏强格无人智慧仓储产线

 

“有场景但是没数据。”比亚迪集团副总裁、弗迪科技董事长罗忠良坦言，工业场景的数据难以直接用于AI，必须按照实际需求重新采集。而要获取高质量数据，企业首先须完成信息化和数字化转型。

 

中国联合网络通信有限公司佛山市分公司副总经理邓安民向记者表示，工业场景中的大模型应用对精确性和稳定性的需求较高，在数据的获取时也通常需要更专业的设备和人员。目前大模型的应用还处于发展阶段，缺乏统一的行业标准和规范，工业生产场景复杂多变，也导致大模型的应用存在风险和不确定性。

 

“正确定位AI是关键。”何军强调。他指出，工业AI不是简单的技术叠加，而是工业知识与AI技术的深度融合，须由工业领域主导推进。工业AI的落地实施需要企业具备驾驭AI技术的能力，这不仅包括研发能力，还涉及企业各个层面的能力，例如业务层面和一线工程师的能力。工厂要培养自己的数据科学家，这些科学家能够理解生产和制程，能够掌握AI技术的基础方法论，并将其应用到实际场景中。同时，企业还须要从上到下思考如何利用AI技术改善运营效率和提升工厂智能化水平，而不仅是采取传统的小步快跑快速迭代方法。