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4月26日，在2024中關(guān)村論壇期間召開的“智能制造創(chuàng)新發(fā)展論壇”上，中國工程院院士李培根表示，智能工廠建設(shè)是AI賦能新型工業(yè)化的重要抓手，其核心在于智能機(jī)器人、數(shù)字孿生、大模型等關(guān)鍵技術(shù)在工業(yè)場景中的深層次滲透與應(yīng)用。

第一個核心：智能機(jī)器人

發(fā)展至今日，智能工廠建設(shè)已經(jīng)離不開機(jī)器人。李培根指出，現(xiàn)在企業(yè)里裝配線上大量的機(jī)器人都是在封閉環(huán)境下工作，實(shí)際上并不是真正的智能機(jī)器人。未來制造業(yè)里的機(jī)器人可以走出倉儲和制造環(huán)節(jié)，進(jìn)入到開放環(huán)境，這是今后一個重要方向，該場景的實(shí)現(xiàn)主要依靠自主移動技術(shù)（AMR）。

目前，車間里的自主導(dǎo)引小車大多是按照固定路徑移動的，實(shí)際上真正的自主移動技術(shù)沒有這些限制，它基于地圖定位技術(shù)，通過掃描作業(yè)環(huán)境并自主更新地圖，無需輔助固定信標(biāo)，對工作場地幾乎沒有改造需求，非常適合部署在復(fù)雜、動態(tài)的生產(chǎn)場景中。日本牧野Makino的車間中，采用了運(yùn)用AMR技術(shù)的機(jī)器人，可以同時照看多臺機(jī)床，上料、下料、裝刀具、卸道具等操作都不在話下。

機(jī)器人的應(yīng)用范圍不應(yīng)局限于企業(yè)內(nèi)部，而是應(yīng)該能夠應(yīng)對各種操作條件、人口稠密的空間甚至其他自動化設(shè)備?！白叱鲆酝氖芸貍}儲和制造環(huán)節(jié)，機(jī)器人將為各行各業(yè)帶來發(fā)展機(jī)遇?！崩钆喔f道。

比如，人形機(jī)器人具備高度自動化，且適用于各種復(fù)雜環(huán)境，是智能工廠建設(shè)的一個重要探索方向。特斯拉計劃率先在汽車裝配過程中引入人形機(jī)器人。奔馳正在和機(jī)器人開發(fā)商Apptranik合作，希望把人形機(jī)器人用到工廠，用于裝配零件。

“通過以類似人類的能力不需要改造環(huán)境就能應(yīng)對復(fù)雜的人類環(huán)境，使用場景更廣，能作為簡單、重復(fù)、危險的勞動力替代，也能在適應(yīng)非標(biāo)服務(wù)場景的同時滿足情感需求和交互。”李培根表示。此外，機(jī)器人還具備學(xué)習(xí)功能，越用越聰明，工廠還可以通過機(jī)器人實(shí)現(xiàn)新老員工的技能傳承。

第二個核心：數(shù)字孿生

李培根強(qiáng)調(diào)，智能工廠應(yīng)該是充分應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)的工廠。數(shù)字孿生不僅僅是產(chǎn)品、設(shè)備的數(shù)字孿生，還包括車間、工廠，以及供應(yīng)鏈的數(shù)字孿生。

舉個例子，華中數(shù)控把數(shù)字孿生技術(shù)用在數(shù)控機(jī)床上，實(shí)時控制機(jī)器裝備。通過對從機(jī)床上采集的孿生數(shù)據(jù)進(jìn)行分析仿真，可以讓使用者更清楚的認(rèn)識機(jī)床的行為，從而進(jìn)行更精準(zhǔn)的控制與操作。

“數(shù)字孿生工廠不應(yīng)該僅僅是對物理工廠一些簡單的數(shù)字記錄、數(shù)字呈現(xiàn)，而是要能通過數(shù)字孿生系統(tǒng)采集的實(shí)時數(shù)據(jù)，反過來指導(dǎo)車間或者工廠的運(yùn)行，乃至供應(yīng)鏈競爭，使工廠運(yùn)行在最佳狀態(tài)?！崩钆喔f道。

實(shí)際上，車間、工廠需要的是一個數(shù)字孿生的工廠平臺。數(shù)字系統(tǒng)實(shí)時記錄真實(shí)系統(tǒng)的運(yùn)行情況，分析哪些參數(shù)需要調(diào)整，并且實(shí)時調(diào)整來保證質(zhì)量，保證效果。而供應(yīng)鏈數(shù)字孿生體現(xiàn)在企業(yè)中，企業(yè)不僅要有好的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，還要有數(shù)字化供應(yīng)鏈。而且不同于早就應(yīng)用于供應(yīng)鏈的傳統(tǒng)的、離線獨(dú)立的仿真，基于數(shù)字孿生的仿真是實(shí)時的、動態(tài)的，能夠與物理系統(tǒng)交互連接。

第三個核心：AI大模型

李培根認(rèn)為，未來智能工廠需要洞察一些復(fù)雜和高階的關(guān)聯(lián)。AI大模型對世界高階相關(guān)性的認(rèn)識已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類，要重視其在智能工廠建設(shè)過程中的應(yīng)用。

大模型是指具有大量參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。其Transformer架構(gòu)有兩個重要功能，一個是單詞的向量化，像ChatGPT一次可以提取300至500種屬性來描述“蘋果”這一個單詞，不同類型、不同地區(qū)的蘋果它都很清楚，這是人類難以做到的；另一個是自注意力，強(qiáng)調(diào)關(guān)系的尋找，ChatGPT5讀一本將近2000頁的書，讀完之后便可以把握其中從頭到尾所有詞與詞之間的關(guān)系，而人類的認(rèn)知難以與之齊肩。

回到工業(yè)制造場景，數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部電控大數(shù)據(jù)是主要數(shù)據(jù)來源。數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部的大數(shù)據(jù)包括運(yùn)動軸狀態(tài)、主軸狀態(tài)、機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)、機(jī)場操作狀態(tài)、程序狀態(tài)等等，如果把這些數(shù)據(jù)收集起來進(jìn)行分析就會發(fā)現(xiàn)它與零件加工質(zhì)量、精度和加工效率之間存在復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，采取相應(yīng)措施可以顯著提高生產(chǎn)質(zhì)量。

“如果對機(jī)床精度、裝配誤差問題、熱和動力學(xué)誤差、機(jī)床全生命周期誤差控制等問題追根溯源，里面可能會有無數(shù)需要我們考慮的復(fù)雜的關(guān)系，比如機(jī)床部件、零件、精度、運(yùn)動參數(shù)、轉(zhuǎn)速等，這些關(guān)系在制造過程中很難考慮周全?！崩钆喔寡?。不過，大模型的出現(xiàn)或許可以幫助智能工廠洞察更為復(fù)雜的高階關(guān)聯(lián)。